En China, la fiebre por la inteligencia artificial ya puede medirse en una unidad poco intuitiva y muy concreta, los tokens. En marzo de este año, el uso diario superó los 140 billones, una cifra que multiplica por mil la de hace dos años y que retrata una adopción masiva a velocidad de vértigo.
No hablamos solo de laboratorios o grandes compañías. Hasta diciembre del 2025, los usuarios de IA generativa en China alcanzaron los 602 millones, con un aumento del 141,7 % respecto al año anterior. Cuando una herramienta entra así en la vida cotidiana, la pregunta deja de ser si funciona y pasa a ser cuánto cuesta sostenerla.
El precio bajó mientras el uso se disparó
Las estimaciones sitúan a los modelos chinos en un rendimiento comparable al de alternativas estadounidenses por una décima parte del costo. Esa combinación ayuda a entender por qué el volumen de uso crece tan deprisa y por qué la competencia ya no gira solo alrededor de quién logra más capacidad.
Yan Yijun, vicepresidente de MiniMax, describe qué miran realmente los usuarios antes de elegir un modelo.
"Los usuarios aplican criterios claros, primero, el modelo debe ser inteligente, fácil de usar y receptivo, y capaz de resolver problemas complejos; segundo, los precios deben ser razonables y comercialmente sostenibles." - Yan Yijun, vicepresidente de MiniMax
Esa presión por combinar calidad y coste aparece también en las cifras de producto. El modelo MiniMax M2.5 cuesta 1 dólar por hora y produce 100 tokens por segundo, dos datos que convierten una discusión abstracta sobre IA en una cuenta bastante terrenal de tiempo, velocidad y presupuesto.
Aquí no basta con generar más texto o más imágenes. El mercado empuja a que cada token cueste menos y haga más trabajo útil, algo que explica la carrera por rediseñar modelos, abaratar operaciones y mantener tiempos de respuesta lo bastante rápidos como para no expulsar al usuario.
MiniMax busca que cada token valga más
Yan Yijun, vicepresidente de MiniMax, entra en el terreno técnico para explicar cómo su empresa intenta contener el gasto sin frenar el rendimiento.
"Usamos la innovación algorítmica para crear rutas de razonamiento eficientes, reduciendo el consumo de tokens desde el origen mientras aumentamos el valor de cada token". - Yan Yijun, vicepresidente de MiniMax
La idea resulta sencilla de imaginar aunque la ingeniería no lo sea. Si un sistema necesita menos pasos para llegar a una respuesta útil, gasta menos recursos en el camino. Es una lógica que recuerda a cualquier red de transporte, cuanto menos rodeo, menos combustible y más viajes posibles.
Además, Yan Yijun sostiene que los grandes modelos de IA chinos disfrutan de un uso de alta frecuencia por parte de usuarios de todo el mundo. Esa observación enlaza con un debate que ya apareció en la huella energética de la IA, porque escalar a millones de personas exige algo más que buenos algoritmos.
La electricidad sostiene la inteligencia artificial
Li Zhiqing, profesor de la Escuela de Economía de la Universidad de Fudan, coloca el foco en una base menos visible y mucho más material.
"En última instancia, el desarrollo de la IA depende de la electricidad". - Li Zhiqing, profesor de la Escuela de Economía de la Universidad de Fudan
Los números explican por qué. Un servidor de IA consume de cinco a ocho veces más energía que un servidor tradicional. El entrenamiento de un modelo grande requiere cientos de millones de kilovatios-hora y las operaciones diarias pueden superar los 500.000 kilovatios-hora.
Visto así, cada conversación con un modelo descansa sobre una infraestructura eléctrica e industrial gigantesca. Li Zhiqing apunta que la caída de los costos refleja el progreso tecnológico de las empresas chinas de IA y también su fortaleza en el suministro de energía y en las cadenas industriales.
China no solo desarrolla modelos. La cadena de suministro de IA integra chips, servidores, infraestructura informática, redes transfronterizas, computación en el borde y liquidación internacional, una malla de piezas que recuerda que detrás de una respuesta instantánea hay fábricas, cableado, centros de datos y pagos cruzando fronteras.
Un kilovatio hora puede multiplicar su valor en tokens
Li Zhiqing, profesor de la Escuela de Economía de la Universidad de Fudan, resume el cambio económico en términos que van más allá del software.
"La disminución de los costos refleja el progreso tecnológico de las empresas chinas de IA y su fortaleza en el suministro de energía y las cadenas industriales". - Li Zhiqing, profesor de la Escuela de Economía de la Universidad de Fudan
Luego lleva ese argumento un paso más allá al sostener que China ahora está transformando sus fortalezas en energía y manufactura en valor digital para el mercado global. No es una frase menor. Sugiere que la ventaja no está solo en vender hardware o electricidad, sino en convertir ambos en servicios de IA consumidos dentro y fuera del país.
La comparación más elocuente aparece al final de esa cadena. Mientras un kilovatio-hora genera tradicionalmente entre una y dos veces su valor en producción, en los tokens ese valor puede aumentar decenas o cientos de veces. Ahí está la tensión de fondo, la inteligencia artificial parece inmaterial, pero su negocio nace en la industria pesada y termina en un puñado de palabras procesadas por segundo.