El Índice de Precios de Consumo (IPC) elevó su tasa interanual siete décimas en agosto, hasta el 4,3%, justo antes de la vuelta al cole , el periodo de gasto más relevante para las familias españolas.

La inflación sube así a su nivel más alto desde febrero de 2023, cuando se situó en el 6% , según los datos avanzados este viernes por el Instituto Nacional de Estadística (INE), que ha atribuido este fuerte repunte al encarecimiento de los combustibles ya la evolución del precio de los alimentos .

Con el dato de agosto, la inflación encadena dos meses consecutivos de ascensos y se sitúa por encima del 4% por primera vez desde abril de 2023.

El organismo ha explicado que los combustibles y lubricantes para vehículos personales tiraron al alza de los precios en agosto, frente al descenso que experimentaron en iguales meses de 2025.

«La inflación general en agosto se sitúa en el 4,3% en el cálculo interanual, debido principalmente al encarecimiento de los carburantes por la persistencia del ‘shock’ energético derivado de la guerra en Irán», han señalado desde el Ministerio de Economía, Comercio y Empresa.

Asimismo, el INE ha apuntado que en el aumento del IPC hasta el 4,3% también han influido, aunque en menor medida, los alimentos y bebidas no alcohólicas, cuyos precios han bajado menos este mes de agosto que en el mismo mes del año pasado.

En todo caso, Estadística publicará los datos definitivos del IPC de agosto el próximo 15 de septiembre , cuando se podrán conocer con más detalle los productos de la cesta de la compra que más tiraron al alza de los precios.

https://www.businessinsider.es/economia/inflacion-espanola-ipc-se-dispara4-2-agosto-por-que-esta-maximos-tres-anos_7030211_0.html

Porcelanaya no necesita tener el modelo de inteligencia artificial más avanzado del mundo para desafiar el liderazgo de Estados Unidos . La batalla entre los grandes modelos de IA no solo se centra en ganar en capacidad, también es importante cuánto nos cuesta utilizarlos. En menos de un año, el mercado global de modelos de IA ha pasado de cobrar varios dólares por un millón de tokens a competir en cifras ridículas que apenas superan algunos centavos .

El precio se calcula a través de los tokens, las pequeñas unidades de información que procesa el modelo , que pueden ir desde letras, palabras y números, hasta signos de puntuación. Por lo tanto, cuanto mayor es el volumen del texto procesado, más aumenta el coste.

En Estados Unidos, los grandes referentes como Anthropic, OpenAI o Google siguen marcando el pulso del sector, construyendo un mercado cada vez más competitivo, mientras rivalizan con el liderazgo chino con nombres como DeepSeek, Kimi, de Moonshot, Gwen, de Alibaba, o Z.ai , entre otros. En este grupo su gran baza no se centra solo en sus capacidades, sino en una estrategia de precios mucho más agresiva , para abaratar el acceso a la inteligencia artificial.

Para hacernos una idea, DeepSeek se entrenó en dos meses por 6 millones de dólares , mientras que el desarrollo de ChatGPT 4 costó más de 100 millones y más de seis meses de trabajo.

La carrera por la IA no se mide solo en potencia, también en rentabilidad

“En rendimiento global diría que EEUU está por delante, pero China no está cerrando esa brecha, sino que está aprendiendo a competir con mucho menos , y por eso la eficiencia y la apertura son su estrategia y no una casualidad”, comentaba para Business Insider España Eduardo Garrido, doctor en ingeniería informática, profesor de Comillas e investigador en el IIT.

La batalla por el dominio de la IA se libra entre dos modelos opuestos. Estados Unidos apuesta por gastar más, construir modelos avanzados y controlar la infraestructura crítica, mientras que China trata de ganar terreno haciendo más con menos. Ambos países reúnen el 90% de la capacidad computacional mundial de IA , pero las restricciones que ha ido imponiendo Washington a los chips avanzados ha obligado a Pekín a redoblar su apuesta por la eficiencia, el código abierto y la aplicación de la IA en su industria. Por lo que podríamos decir que el intento de contener a China podría estar teniendo justo el efecto contrario, acelerando su capacidad para innovar con recursos más limitados.

En declaraciones a Business Insider España, el economista Miguel Ángel Temprano, cree necesario separar precisamente estas dos cuestiones. Decía que hay que separar «quién va por delante en capacidad tecnológica pura y quién está construyendo el modelo económico más eficiente . Ahí es donde China ha comenzado a incomodar de verdad a Estados Unidos, porque ya no necesita ganar exactamente la misma carrera para alterar la rentabilidad de las inversiones estadounidenses», apunta el experto.

Sus modelos han reducido distancias en pruebas de rendimiento, por lo que la cuestión para las empresas estadounidenses empieza a desplazarse desde quién tiene el modelo más capaz hacia cuánto cuesta utilizarlo. Stanford señalaba este año que la diferencia entre los mejores modelos estadounidenses y chinos había caído a apenas unos puntos porcentuales. Y lo más importante no es sólo que se estén acercando, sino cómo lo están haciendo.

EEUU conserva la ventaja tecnológica, pero China está aprendiendo a jugar con otras reglas.

«DeepSeek, Qwen, Kimi y otros modelos chinos están demostrando que se pueden conseguir resultados muy competitivos utilizando menos recursos y ofreciendo precios de uso mucho más bajos . En muchos casos hablamos de modelos de pesos abiertos que las empresas pueden descargar, adaptar y ejecutar por su cuenta», apunta Temprano.

Las diferencias de precios no son pequeñas, mientras los proveedores chinos han fijado sus grupos de tokens 0,28 dólares por millón de salida para modelos de DeepSeek, o de 0,14 dólares si hablamos de tokens de entrada, en EEUU las tarifas van desde los 5 dólares de entrada hasta los 30 dólares de salida , lo que dispara, y mucho, los precios.

«Los modelos abiertos llegan sin marcos de seguridad publicados» Eduardo Garrido

Para Eduardo Garrido, la magnitud de los márgenes es importante. «Los modelos abiertos mueven ya cerca de un tercio del uso real de IA y capturan solo un 4% de los ingresos. Si el trabajo de alto volumen migrase por dinámica del mercado por ejemplo a alternativas doce veces más baratas con rendimiento comparable, la lógica del precio premium se sostiene sobre una ventaja que caduca cada trimestre, y eso choca con los 725.000 millones de capex que las cuatro grandes han guiado para 2026, un 77% más que el año anterior. Ahí está la tensión real», señala. A esto le añadiría “la dimensión ética, ya que los modelos abiertos chinos llegan sin marcos de seguridad publicados y con salvaguardas que se retiran con unas decenas de ejemplos de entrenamiento”.

Código abierto versus código cerrado

En el debate, hay incluso quien va un paso más allá y señala que los últimos lanzamientos de modelos como DeepSeek V4 Flash, están redefiniendo la carrera por la IA entre ambas potencias a una disputa real entre modelos de código abierto y de código cerrado . Así lo señalan desde Fortune, donde en su análisis dicen que la verdadera carrera es entre lo abierto y lo cerrado y no entre naciones.

DeepSeek, Moonshot AI, junto con otras empresas chinas están demostrando que el código abierto puede traspasar muchos límites que, hasta ahora, parecían complicados. Por eso, los modelos chinos han dejado de ser una alternativa minoritaria para convertirse en una pieza relevante del mercado empresarial de la IA. Según un análisis de OpenRouter, la cuota del tráfico de tokens chinos utilizados por empresas pasó del 4,5% en la primera mitad de 2025 a superar ampliamente el 30% desde febrero de 2026 , con picos de hasta el 46% de los tokens consumidos por empresas estadounidenses.

El avance resulta más llamativo en los usuarios más avanzados, donde el uso de modelos chinos ya representa más del 60% del volumen total . La clave está en una combinación de precios hasta un 90% inferiores a los de los modelos de empresas como Anthropic u OpenAI y un rendimiento que, para tareas habituales, son prácticamente iguales, considerándolos algunos equipos como “indistinguibles”.

Además, según datos recogidos por Bloomberg, el ránking de LiveBench, un benchmark independiente que evalúa el desempeño de los grandes modelos en distintas categorías, muestra cómo varios modelos chinos ya se ubican cerca de los sistemas estadounidenses mejor posicionados, con diferencias tan solo de 2 y 3 puntos entre ellas. Claude Fable 5 Max Effort, de Anthropic, encabeza el ranking con 83 puntos, seguido por GPT-5.6 Sol Max Effort, de OpenAI, con 81, y GPT-5.5 Thinking xHigh Effort, también de OpenAI, con 80,2. China ya ocuparía el cuarto puesto, con Kimi K3, de Moonshot AI con 79,2 puntos y el quinto sería para Queen 3.8 Max, de Alibaba, con 78,5 puntos.

La caída del coste de la IA china amenaza las enormes inversiones del sector en EEUU

Y esto abre el otro gran debate que hay encima de la mesa si hablamos de IA: el retorno de las inversiones. Las enormes cantidades de dinero que se están invirtiendo, a coste de deuda, para ser líderes en el sector ha despertado muchas dudas siempre entre los inversores y expertos. Mientras las grandes tecnológicas estadounidenses siguen invirtiendo millas de millones en ampliar su infraestructura, las empresas chinas utilizan el modelo low cost para ganar clientes y reducir la distancia en rendimiento. Sin embargo, esto abre otra pregunta: ¿realmente es sostenible una estructura con más de 1.000 modelos compitiendo simultáneamente?

Millones de agentes ejecutándose todo el tiempo, software que no para de crecer, el inmenso desarrollo de esta tecnología puede terminar consumiendo enormes cantidades de infraestructura. Por eso, el economista no cree que China esté a punto de superar a EEUU en IA. «Estados Unidos mantiene una ventaja enorme en chips, capital, centros de datos y capacidad de cómputo. Pero China puede estar cambiando las reglas».

Sin duda, este tipo de IA barata echa más leña al fuego y cuestiona aún más si todo ese dinero invertido se convierte realmente en beneficios tangibles. Para Jefferies, “China se ha convertido en un par tecnológico de Estados Unidos en IA , así como en muchas otras áreas”. Mientras que Goldman Sachs elevó al 30% su estimación de ingresos anualizados para el mercado chino de modelos de IA, hasta 13.000 millones de dólares.

La pregunta que se hace Miguel Ángel Temprano es sencilla: ¿qué ocurre con la rentabilidad de esas inversiones si el coste de la IA cae mucho más deprisa de lo esperado? «Una empresa no necesita necesariamente el mejor modelo del mundo. Necesita uno suficientemente bueno y suficientemente barato. Si un modelo chino ofrece un rendimiento muy parecido por una fracción del coste , el poder de fijación de precios de los modelos estadounidenses empieza a deteriorarse», señala. Esto cree que puede afectar sobre todo a empresas cuyo negocio depende directamente de vender acceso al modelo, como OpenAI o Anthropic.

«¿Qué ocurre con la rentabilidad de esas inversiones si el coste de la IA cae mucho más deprisa de lo esperado?

La ruptura tecnológica entre Washington y Pekín amenaza con dividir el mercado mundial de la IA

Sin embargo, según un informe de Boston Consulting Group, denominado “La gran fractura: Cómo EEUU y China están dividiendo el mundo de la IA”, afirma que ambas potencias están construyendo, a propósito, ecosistemas tecnológicos incompatibles entre sí . Pese a que ambas potencias coinciden en que la IA es clave para el poder nacional, el análisis de BGC revela que cada bloque construye su propio mundo tecnológico para depender cada vez menos del otro.

Por un lado, EEUU mantiene su liderazgo gracias a su fortaleza en talento y capital y por otro, China apuesta por aprovechar lo que ya hicieron otros para alcanzarlos muy rápido ya bajo costo. Es algo que podemos observar en Apple, que operan con dos sistemas de IA diferentes en cada país. Mientras en China se apoya en Alibaba, en el resto del mundo trabaja con OpenAI.

De hecho, la consultora taiwanesa TrendForce ha elaborado un informe en el que sostiene que China podrá cubrir el 90% de sus necesidades en el mercado de chips para IA de alta gama con soluciones propias antes de que finalice el año, por lo que Nvidia o AMD quedarían fuera totalmente del mercado chino.

La confrontación tecnológica entre ambos es total. De hecho, el portavoz de Exteriores chino, Lin Jian, ha acusado al gobierno de Donald Trump de practicar un “bullying tecnológico flagrante” contra las empresas chinas. Unos comentarios que llegan después de que EEUU haya comenzado a investigar a compañías de inteligencia artificial por supuesto robo de propiedad intelectual y aguantar al mismo tiempo, la vigilancia sobre grupos vinculados al Ejército chino.

Unas medidas que se han tomado después de que Anthropic señalara al equipo de Gwen, de Alibaba, de haber utilizado alrededor de 25.000 cuentas fraudulentas para generar más de 28 millones de intercambios con Claude y poder así mejorar sus sistemas. Ya había señalado previamente a otras empresas como DeepSeek o Moonshot. El problema es que muchas empresas estadounidenses ya usan modelos chinos.

Donald Trump ya ha dicho en varias ocasiones que no permitirá que China “tome el control” de la IA. Sin embargo, los avances de China en el sector comienzan a dar señales de que en la carrera de EEUU y China por liderar la revolución de la IA, EEUU tiene, cada vez, menos ventaja .

Tal y como apunta Temprano, “Estados Unidos está intentando construir la inteligencia artificial más potente del mundo y China está demostrando que quizás sea posible obtener lo mismo gastando bastante menos ”. Algo fundamental para el inversor.

Por todo esto, la carrera por dominar la inteligencia artificial ya no se mide solo en capacidad tecnológica , también se mide en rentabilidad. Ahora toca demostrar que los miles de millones invertidos pueden traducirse en beneficios, o EEUU comenzará a tener un gran problema.

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