Z.ai GLM-5.2 iguala a Anthropic con un 75% menos de coste, según Jefferies

Un modelo de IA chino ahora iguala el rendimiento corporativo de Anthropic a una cuarta parte del coste, lo que amenaza el poder de fijación de precios de los desarrolladores occidentales de IA antes de sus previstas salidas a bolsa.

El modelo GLM-5.2 de Z.ai ofrece un rendimiento de IA de nivel corporativo casi equivalente al de Claude de Anthropic con un 75% menos de coste por token, según declaró Christopher Wood, estratega de Jefferies, calificándolo de "momento DeepSeek" que amenaza el poder de fijación de precios de las empresas occidentales de IA.

"El modelo GLM-5.2 de Z.ai, que cotiza en Hong Kong, es casi equiparable a Anthropic en el mercado corporativo a una cuarta parte del coste por token", afirmó Wood, autor de la muy leída nota Greed & Fear de Jefferies.

Los ingresos anualizados de Anthropic se dispararon a 47 000 millones de dólares en mayo desde los 9 000 millones a finales de 2025, un crecimiento que Wood espera que se desacelere a medida que las empresas se opongan al elevado consumo de tokens. Los sistemas chinos de IA procesaron 21,37 billones de tokens en la plataforma agregadora OpenRouter durante la semana del 21 de junio, frente a los 4,37 billones de finales de abril, en comparación con los 5,76 billones de los principales modelos estadounidenses. Los principales sistemas chinos representan ahora casi el 80% del volumen total de tokens de la plataforma, frente a aproximadamente el 43% de hace dos meses.

El desafío se produce mientras Anthropic se prepara para una prevista salida a bolsa y su rival OpenAI también considera cotizar en bolsa. Los modelos chinos más baratos ya están ganando cuota de mercado, reforzando la opinión de que los grandes modelos de lenguaje se convertirán en un producto mercantilizado, según Wood, lo que a su vez incentiva a las empresas a trasladar modelos más pequeños a sus propios servidores para proteger los datos.

A pesar de la presión competitiva sobre los desarrolladores de modelos, Wood se mantiene optimista respecto a los proveedores de "picos y palas" que han impulsado las ganancias de las acciones relacionadas con la IA. Citó la paradoja de Jevons, según la cual los tokens más baratos generan una mayor demanda global de potencia de cálculo y chips de memoria. Los fabricantes de memoria son los principales beneficiarios, según él, y sostiene que SK Hynix, Samsung Electronics y Micron Technology deberían valorarse ahora en función de sus beneficios y no de su valor contable, y que aún parecen baratos según esa medida. Los chips de memoria de alto ancho de banda utilizados en los clústeres de entrenamiento de IA se han convertido en un cuello de botella clave, con SK Hynix controlando aproximadamente el 50% del mercado.

Wood declaró que estaba aumentando la exposición al hardware tecnológico en las carteras Greed & Fear, añadiendo SK Hynix y Kioxia a la cartera global solo de largo plazo, mientras eliminaba a Alphabet y Alibaba. El principal riesgo para el sector en general, según él, es que los inversores tomen conciencia de repente de que los hiperescaladores y los principales desarrolladores de IA no pueden obtener un rendimiento adecuado de su gasto, un temor agravado por acuerdos de financiación circulares como la financiación por parte de Nvidia de las compras de chips de OpenAI. Por ahora, Wood afirmó que estas preocupaciones siguen siendo teóricas, sin que aún haya señales de que la carrera de gasto en infraestructura de IA se esté desacelerando. Se prevé que los hiperescaladores, incluidos Microsoft, Amazon y Google, gasten más de 250 000 millones de dólares combinados en infraestructura de IA este año.

La aparición de una alternativa china competitiva en costes comprime la prima de valoración que los desarrolladores occidentales de IA han mantenido antes de sus OPI. La tasa de ingresos de 47 000 millones de dólares de Anthropic, aunque impresionante, se enfrenta a la presión de los márgenes a medida que caen los precios de los tokens. Los fabricantes de memoria, como SK Hynix y Micron, por el contrario, se benefician de una creciente demanda de volumen incluso cuando los precios unitarios disminuyen, una dinámica que podría sostener sus valoraciones actuales basadas en beneficios. Oracle y Meta Platforms, como grandes inversores en infraestructura de IA, podrían ver cuestionadas sus estrategias de asignación de capital si los modelos más baratos reducen la urgencia del desarrollo de IA propio.

Este artículo tiene fines meramente informativos y no constituye asesoramiento de inversión.