Las empresas de Estados Unidos hablan cada vez más de modelos de IA abiertos, y ya los usan a escala. Las menciones de modelos "open weight" u "open source" en las llamadas de resultados de agosto y septiembre de 2026 se multiplicaron por seis frente a los mismos meses de 2025, según datos de AlphaSense citados por el Financial Times. En agosto, esos modelos procesaron 56% de los tokens del AI Gateway de Vercel, y AT&T ya envía 40% de las consultas de sus empleados a opciones abiertas. El FT enmarca el giro como una apuesta por alternativas chinas a OpenAI y Anthropic, pero los datos muestran un movimiento empujado sobre todo por costos y con un límite claro: en Vercel, los modelos abiertos se quedan con apenas 14% del gasto.
La factura es el motor. Vinay Kuruvila, CTO de Tinder, contó al FT que la empresa pasó de gastar en IA a un ritmo de 1 millón de dólares anuales en enero a 10 millones en julio, según el resumen publicado por PYMNTS, y que empezó a desviar hacia modelos abiertos algunas consultas de usuarios no técnicos para no repetir un salto así. El mismo reporte menciona a PNC Financial Services, la logística CH Robinson y el grupo industrial Siemens entre las empresas que han hablado en las últimas semanas de usar este tipo de modelos.
Vercel: mayoría de tokens, minoría del gasto
El dato más sólido viene de la propia Vercel. Su índice de producción del AI Gateway, publicado el 17 de septiembre, registra que los modelos de pesos abiertos manejaron 56% de todos los tokens en agosto, la primera vez que superan la mitad del volumen. En diciembre de 2025 eran 7%.
El dinero cuenta otra historia. Esos mismos modelos representaron solo 14% del gasto, mientras que Anthropic retuvo 64%. Según The New Stack, la participación de Anthropic en el gasto no ha bajado de 61% desde diciembre de 2025. Cuando los clientes dejaron Fable 5, la mayoría se movió a Opus 5, el modelo más barato de la misma empresa, en lugar de irse con un competidor.
La presión aparece en el precio. El costo promedio por token cayó 23.2% en agosto, el tercer descenso mensual consecutivo y el más pronunciado desde abril, de acuerdo con Vercel. The New Stack atribuye buena parte del crecimiento en volumen a modelos abiertos desarrollados en China, como los de DeepSeek, Moonshot AI y Z.ai. Vercel pone un ejemplo: cinco días después de su lanzamiento, GLM-5.3-Flash de Z.ai ya movía el triple del volumen diario de su antecesor, GLM-5.2.
El inversionista Paul Kedrosky leyó la misma brecha en su análisis del 27 de septiembre: si una inteligencia "suficientemente buena" se vuelve abundante y barata, el poder de fijar precios tiende a moverse de quienes entrenan los modelos hacia quienes controlan la distribución, los datos y la relación con el cliente.
AT&T: abierto no siempre significa chino
El caso de AT&T matiza la lectura geopolítica. Mark Austin, vicepresidente que supervisa las herramientas de IA para los empleados de la operadora, explicó que 40% de las consultas internas ya se resuelve con modelos abiertos y que la meta es llegar a entre 60% y 70%. En programación, el cambio redujo los costos 56% con una caída de calidad de 2%, según PYMNTS.
Los modelos que usa AT&T son estadounidenses: Nemotron de Nvidia, Llama de Meta y Gemma de Google, repartidos por un enrutador que decide qué modelo atiende cada tarea según su complejidad. La empresa evalúa opciones de DeepSeek y Moonshot, pero no las ha adoptado por consideraciones de riesgo.
La escala explica la urgencia. La generación de tokens de AT&T pasó de 8,000 millones a 45,000 millones diarios, y el costo total se mantuvo relativamente estable, informó Fierce Network. Austin calcula que los modelos abiertos van de seis a diez meses por detrás de los cerrados de frontera, una distancia que, a su juicio, se está acortando.
Dónde sí entran los modelos chinos
La adopción de modelos chinos en empresas estadounidenses es real, aunque más acotada que el titular. Fortune documentó en agosto que Thomson Reuters construyó un modelo propio, Thomson-1, sobre Qwen de Alibaba para tareas de revisión de documentos que antes hacía con Claude. La plataforma legal Harvey, por su parte, entrenó su modelo Harvey Tenet sobre Kimi K3 de Moonshot.
En el gasto corporativo el peso sigue siendo pequeño. Según el índice de IA de Ramp citado por Fortune, las plataformas que sirven modelos abiertos y chinos concentraron 6.1% del gasto de las empresas en IA en julio de 2026, frente a 4.5% en enero. En ese mismo índice, OpenAI tenía 39.7% y Anthropic 43.5%.
Por ahora, la mudanza golpea el precio por token más que la facturación de los laboratorios cerrados. Lo que cambia es la posición negociadora: empresas como AT&T y Tinder ya tienen una alternativa funcional para el trabajo rutinario y solo pagan tarifa de frontera donde la diferencia de calidad lo justifica.
