China: el 41 % de las descargas y una pregunta de confianza

Bajío Ventures · octubre de 2026 · IA soberana, 4 de 5

En enero de 2025 un laboratorio de Hangzhou, DeepSeek, publicó su modelo R1 con licencia MIT. Fue el inicio de la ola. Menos de dos años después, los números son estos:

• Los modelos chinos sumaron el 41 % de las descargas en Hugging Face en el año previo al informe de marzo de 2026 de la plataforma, la mayor participación de cualquier país.
• Alibaba tiene más modelos derivados que Google y Meta juntos; solo su familia Qwen suma más de 113,000.
• El Tony Blair Institute reporta, con datos de The ATOM Project, que los modelos chinos concentran entre 50 % y 60 % de la adopción nueva de modelos abiertos, frente a 25 % a 30 % de Estados Unidos.
• Al 5 de octubre de 2026, los cinco modelos abiertos mejor calificados en el índice de Artificial Analysis son chinos.

Los modelos

Modelo	Laboratorio	Publicación	Parámetros (total / activos)	Licencia
MiMo-V2.6-Pro	Xiaomi	21-sep-2026	1.02 billones / 42 mil M	MIT
GLM-5.3	Z.ai (Zhipu)	28-ago-2026	753 mil M	Propia, con revisión de seguridad
Kimi K3	Moonshot AI	27-jul-2026	2.8 billones / 104 mil M	Propia (Kimi K3 License)
DeepSeek V4.1 Flash	DeepSeek	10-sep-2026	552 mil M / 8 a 16 mil M	MIT
Qwen3.8	Alibaba	14-ago-2026	2.4 billones / 95 mil M, y uno de 27 mil M	Propia el grande; Apache 2.0 el de 27 mil M
Hy4 preview	Tencent	Ago-2026	770 mil M / 49 mil M	Apache 2.0

Un billón = un millón de millones.

Tres cosas que la tabla enseña

1. Son modelos de centro de datos. Los pesos de Kimi K3 ocupan cerca de 1.4 terabytes ya cuantizados a 4 bits. La guía de vLLM pide al menos 8 GPU de última generación y varios nodos para tráfico de producción; Moonshot recomienda 64 aceleradores o más. Nadie corre eso en una planta. El modelo chino que sí cabe en un servidor industrial es Qwen3.8 de 27 mil millones de parámetros, con licencia Apache 2.0.

2. Las licencias se endurecieron en 2026. DeepSeek mantiene la licencia MIT y Z.ai la usó hasta GLM-5.2. Este año tres laboratorios pusieron condiciones a su modelo insignia:

• Qwen3.8 grande. Las empresas que ofrecen modelos como servicio o asistentes de trabajo con IA y superan 50 millones de dólares de ingresos en 12 meses necesitan una licencia aparte. Los productos con más de 100 millones de usuarios mensuales o 20 millones de dólares de ingreso mensual deben mostrar el nombre del modelo.
• Kimi K3. Los proveedores de modelos como servicio con más de 20 millones de dólares de ingresos anuales necesitan un acuerdo aparte con Moonshot. Aplica la misma regla de mostrar el nombre del modelo que en Qwen.
• GLM-5.3. Las empresas con más de 10 mil millones de dólares de ingresos en 12 meses que quieran hospedar el modelo deben pasar una revisión de seguridad de Z.ai antes de cualquier uso comercial.

Los umbrales apuntan a las nubes y a los revendedores, no a una planta que usa el modelo para sí. Pero la tendencia importa. The New Stack lo plantea así: si la siguiente versión de GLM sale igual, los pesos abiertos empezarán a parecerse menos a un regalo y más a un canal de distribución con condiciones.

3. Abrir es su forma de vender. Un análisis en Forbes describe la estrategia: publicar gratis capacidad que hace un año se vendía a precio de frontera, en mercados donde las empresas chinas enfrentan barreras de confianza y de adquisiciones para vender servicios cerrados a empresas occidentales.

La pregunta de confianza

Hay que separar tres riesgos que suelen mezclarse.

Riesgo	¿Aplica a un modelo abierto en su propio servidor?
Que los datos viajen a China	No. El modelo corre localmente y no necesita conexión. Sí aplica si usa la API del laboratorio.
Que el modelo tenga sesgos o filtros de contenido de origen	Puede. Lo que el modelo aprendió viene en los pesos. Importa poco para leer órdenes de mantenimiento y mucho para análisis político o legal.
Que el cliente o el regulador lo objete	Depende del cliente. Es el riesgo real para un exportador.

El tercer riesgo no es hipotético para México. Según reportes de septiembre de 2026 que citan al Wall Street Journal, el hardware de IA superó este año a los automóviles como principal exportación de México a Estados Unidos: 83 mil millones de dólares en servidores en el primer semestre, 94 % con destino a ese país. Washington busca reglas de origen con mayor contenido norteamericano para ese hardware, a semejanza del 75 % que rige para automóviles.

En ese contexto, un proveedor del Bajío que atiende a armadoras o a clientes aeroespaciales de Estados Unidos debe preguntar antes de desplegar. Es la misma conversación que ya existe sobre el equipo eléctrico de origen chino en el cuarto eléctrico de una planta.

Qué significa para una planta del Bajío

• Para uso interno, el modelo mediano chino es una opción técnica válida. Qwen3.8 de 27 mil millones de parámetros tiene la misma licencia que Gemma 4 o gpt-oss.
• Corra el modelo, no la API. La ventaja de soberanía solo existe si los pesos están en su equipo.
• Documente la decisión. Registre qué modelo, qué versión y dónde corre. Es la primera pregunta de una auditoría de cliente.
• Tenga un segundo modelo probado. Si el cliente objeta, el cambio debe tomar días, no meses.

En esta serie: Guía: qué es la IA soberana · 1. Aleph Alpha · 2. Mistral · 3. Estados Unidos · 4. China · 5. Modelos en español y México

Fuentes: Hugging Face, State of Open Source, primavera 2026 · Tony Blair Institute, Open Source, feb-2026 · Artificial Analysis, modelos abiertos · Wikipedia, Xiaomi MiMo · The New Stack, licencia de GLM-5.3, ago-2026 · Devoriales, Kimi K3 · vLLM, guía de Kimi K3 · Hugging Face, DeepSeek R1 · DataNorth, DeepSeek V4.1 Flash, sep-2026 · SQ Magazine, licencias de Qwen3.8, ago-2026 · Forbes, Tencent Hy4, ago-2026 · Seoul Economic Daily, reglas de origen para hardware de IA, sep-2026

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