Alibaba tiene entre manos lo que muchos consideran la joya de la corona de la inteligencia artificial de código abierto. Su familia de modelos Qwen acumula cerca de un millón de descargas diarias en Hugging Face y es la más popular del planeta, según datos de la propia plataforma. Pero hay un problema de fondo que la compañía no ha logrado resolver: esa popularidad no se traduce en ingresos. En el primer trimestre de 2026, Alibaba reportó unos 1.300 millones de dólares en facturación vinculada a IA, una cifra que apenas representa el 4 % de sus ingresos totales. Y mientras tanto, ha comprometido 55.000 millones de dólares en inversión en infraestructura de IA hasta finales de 2027. La presión de los inversores ya se refleja en la bolsa de Hong Kong, donde las acciones de la compañía han caído un 37 % en lo que va del año.
El dilema no es exclusivo de Alibaba. Como señala Richard Lin, vicepresidente de Datastrato, ninguna empresa de IA tiene hoy un modelo de negocio sostenible. Pero el caso del gigante chino ilustra con claridad el momento de transición que vive toda la industria. La estrategia de lanzar modelos con pesos abiertos ha sido efectiva para ganar adopción, pero la pregunta que ahora intenta responder es cómo convertir esa base de usuarios en un flujo de caja real.
La respuesta de Alibaba pasa por un cambio en las reglas del juego. Según información de Reuters, la compañía planea introducir cláusulas de reparto de ingresos para su próximo modelo, el Qwen3.8-Max, dirigidas a las empresas más grandes que ofrezcan el modelo como servicio. Aunque el porcentaje exacto aún no está definido, la medida sigue el precedente que ya marcó la startup china Moonshot con su modelo Kimi K3: exige un acuerdo comercial a quienes generen más de 20 millones de dólares anuales en ventas, con una comisión de hasta el 30 %. El modelo de negocio que emerge es el freemium probado en Silicon Valley: acceso abierto para la mayoría, licencias comerciales para quienes escalan.
Este giro no ocurre en un vacío. Un estudio académico de la Universidad de Florida, que analizó datos de Hugging Face para entender los incentivos económicos detrás de los modelos abiertos, concluyó que los beneficios de la apertura a corto plazo representan menos de la mitad de sus costos contemporáneos. Es decir, abrir un modelo no se justifica por la rentabilidad inmediata, sino por un beneficio de largo plazo: las empresas que liberan sus modelos obtienen derrames de conocimiento de los desarrolladores que los usan y adaptan, lo que mejora la calidad de las siguientes generaciones del modelo.
Es el famoso "efecto volante de datos" que describen Xu y sus colegas: cuanto más se usa un modelo abierto, más información se genera para mejorarlo, y esa mejora atrae a más usuarios en el futuro. La decisión de Alibaba de empezar a cobrar puede leerse como un intento de capturar algo de ese valor a corto plazo sin matar la dinámica de largo plazo que hace atractivo el ecosistema.
Pero el cambio de estrategia también tiene consecuencias internas. En marzo, el ingeniero jefe de Qwen, Lin Junyang, anunció su salida de la empresa, seguido por varios ingenieros clave, en medio de desacuerdos sobre cómo monetizar el modelo. La compañía ya ha comenzado a moverse en paralelo hacia modelos propietarios: en abril lanzó tres modelos cerrados en pocos días. La coexistencia entre ambas vías será uno de los puntos más delicados para la compañía, que debe decidir si su futuro está en el open source o en regresar a un esquema más tradicional de propiedad intelectual.
Para los ejecutivos latinoamericanos, esta transición trae lecciones concretas. Si hasta ahora podían descargar modelos como Qwen sin restricciones y adaptarlos para sus propios negocios, el nuevo esquema de reparto de ingresos significa que cualquier empresa que escale un servicio basado en modelos abiertos chinos deberá negociar contractualmente los términos. No se trata de un cambio menor: en la región, donde muchas startups y departamentos de innovación construyen sobre estos modelos para evitar los costos de las APIs de OpenAI o Anthropic, la aparición de cláusulas de revenue sharing puede alterar los márgenes proyectados.
Empresas de cloud como DigitalOcean ya han cerrado acuerdos comerciales con Moonshot para ofrecer el Kimi K3, lo que sugiere que el modelo de reparto está migrando al mercado global. La decisión de Alibaba podría extenderse a otros desarrolladores chinos, y quienes hoy usan estos modelos de forma gratuita deberían empezar a modelar escenarios de costos que incluyan comisiones por uso comercial intensivo.
Al mismo tiempo, el ecosistema abierto no se detiene. En Estados Unidos, Thinking Machines Lab, fundada por Mira Murati, lanzó su primer modelo de código abierto, y se espera que sigan versiones más potentes. Empresas como Fireworks AI ya trabajan en optimizaciones para estos modelos, y el CEO de Together AI, Dan Fu, lo resume con claridad: el valor real no está en el modelo en sí, sino en cómo se usan los tokens. En otras palabras, el negocio no será vender modelos, sino vender eficiencia, personalización e integración.
Lo que está en juego no es solo la viabilidad de Alibaba o Moonshot, sino la estructura misma del mercado de IA. Si el open source deja de ser gratuito para los grandes jugadores, el ecosistema podría fragmentarse en dos niveles: uno para startups y pequeños desarrolladores, que seguirán teniendo acceso libre a modelos base, y otro para empresas medianas y grandes, que deberán pagar por escalar. Para los líderes de negocio en América Latina, la pregunta ya no es si conviene adoptar modelos abiertos, sino cuándo y cómo negociar los términos de esa adopción antes de que el mercado los fije por ellos.
