El financiamiento y los costos del servicio en la era de la inteligencia artificial: retos y oportunidades

El auge de la inteligencia artificial (IA) ha revolucionado tanto los modelos tecnológicos como los financieros que sustentan su desarrollo y expansión. En este escenario, el panorama de inversión es amplio y dinámico, con empresas y países compitiendo por el liderazgo global en una carrera que trasciende lo económico para convertirse en un desafío geopolítico.

En 2023, las inversiones en IA generativa superaron los 12 mil millones de dólares solo en los primeros cinco meses, impulsadas por gigantes como OpenAI y Anthropic. Según Michael Chui y Eric Hazan (2023), autores de un informe de McKinsey, el impacto económico potencial de la IA podría oscilar entre 2.6 y 4.4 billones de dólares anuales, con un impacto significativo en sectores como la banca, la alta tecnología y las ciencias de la vida. Sin embargo, el panorama no es homogéneo: la irrupción de la empresa china DeepSeek ha desafiado las estructuras tradicionales, demostrando que la innovación no siempre depende de inversiones astronómicas.

Modelos económicos de IA: entre la exclusividad y la accesibilidad

El desarrollo de modelos de IA de gran escala, tradicionalmente, ha estado dominado por inversiones masivas en infraestructura y recursos computacionales. OpenAI, por ejemplo, ha requerido sumas multimillonarias y asociaciones con gigantes tecnológicos para financiar proyectos como GPT-4, cuyo entrenamiento costó más de 100 millones de dólares, según Hal Varian (2019), economista jefe de Google. Estos modelos son impulsados principalmente bajo esquemas de pago por uso, lo que limita la democratización de la tecnología y refuerza barreras de entrada para nuevos actores.

En contraste, DeepSeek adoptó un enfoque disruptivo. Según un informe publicado por MIT Technology Review(2025), con un presupuesto de apenas 5,6 millones de dólares, su modelo R1 ha demostrado un rendimiento competitivo, logrando reducir los costos de desarrollo en un 95% gracias a innovaciones algorítmicas y técnicas de aprendizaje por refuerzo. Esto desafía el paradigma de que solo las grandes inversiones pueden generar resultados de alto impacto. Además, DeepSeek ha decidido abrir su tecnología al público, promoviendo el acceso libre y potenciando la competencia en un mercado dominado por modelos cerrados y exclusivos.

Un ejemplo revelador es la reacción del mercado a DeepSeek-R1. Wired reporta que DeepSeek ha logrado una precisión comparable al modelo GPT-4 de OpenAI, pero a una fracción del costo, lo que podría cambiar la estructura de precios en la industria.

Geopolítica y barreras económicas: una carrera por el liderazgo

La competencia por el liderazgo en IA no es solo una carrera tecnológica, sino también un enfrentamiento geopolítico. Estados Unidos y China encabezan la inversión en este campo, destinando miles de millones de dólares a investigación y desarrollo. No obstante, las sanciones económicas y las restricciones a la exportación de chips avanzados impuestas por Estados Unidos no han frenado el avance de empresas chinas como DeepSeek. Esta compañía ha demostrado resiliencia al sortear estas limitaciones mediante el uso de hardware optimizado para la eficiencia energética y la reducción de costos, reafirmando que la innovación no siempre depende del acceso a los recursos más sofisticados.

Por ejemplo, Jason Furman y Robert Seamans (2019) sostienen que el crecimiento de las inversiones en IA en China responde a su enfoque en la autosuficiencia tecnológica. Más recientemente, MIT Technology Review (2025) destaca cómo DeepSeek, a pesar de las sanciones, ha logrado establecer un ecosistema de desarrollo sólido, apoyado en el entrenamiento de modelos en servidores optimizados y en alianzas estratégicas con universidades locales, lo que reduce su dependencia de infraestructura extranjera. Este caso ejemplifica cómo los actores emergentes están encontrando formas de competir eficazmente, no a través de la magnitud de sus recursos, sino mediante una ejecución estratégica y ágil.

Asimismo, India ha comenzado a consolidarse como un centro tecnológico clave en servicios basados en IA, con startups como Perplexity AI apostando por una combinación de costos accesibles y tecnologías avanzadas. No obstante, el país aún enfrenta desafíos significativos, como la falta de infraestructura computacional de alta calidad y el acceso limitado a datos etiquetados, lo que podría profundizar las desigualdades tecnológicas a nivel global. A pesar de estas barreras, la creciente inversión y el dinamismo de su ecosistema emprendedor sugieren que India podría desempeñar un papel cada vez más relevante en el desarrollo y la democratización de la IA.

Hacia una economía de IA inclusiva

El potencial transformador de la inteligencia artificial es innegable, pero su implementación enfrenta desafíos estructurales que van más allá de la innovación tecnológica. Las inversiones masivas y los modelos de pago por uso restringen su accesibilidad, mientras que las tensiones geopolíticas obstaculizan la cooperación global. Sin embargo, iniciativas como la de DeepSeek, que priorizan la eficiencia y el acceso abierto, representan una alternativa prometedora, aunque aún deben superar retos en términos de escalabilidad y sostenibilidad financiera.

La pregunta clave no es solo cómo financiar el desarrollo de la IA, sino también cómo garantizar que su impacto económico sea verdaderamente inclusivo. ¿Deben los gobiernos implementar políticas que incentiven la democratización de esta tecnología? ¿Cómo pueden los modelos de negocio equilibrar la eficiencia económica con el acceso universal?

Estas cuestiones no solo son urgentes, sino que determinarán el rumbo de la economía global en las próximas décadas. La clave estará en diseñar estrategias que permitan que la IA no sea solo un motor de crecimiento para las grandes potencias y corporaciones, sino una herramienta accesible que impulse la innovación y el desarrollo en todos los niveles de la sociedad.