Alibaba prepara un nuevo modelo de negocio para su IA Qwen
Alibaba está preparando uno de los movimientos empresariales más interesantes de la actual carrera por la inteligencia artificial: mantener su estrategia de modelos abiertos, pero empezar a cobrar a las compañías que construyan negocios relevantes sobre ellos. La compañía china planea aplicar a Qwen3.8-Max, su modelo de IA más avanzado hasta la fecha, una nueva licencia que obligará a determinados grandes usuarios comerciales a negociar acuerdos de reparto de ingresos con Alibaba cuando generen negocio directamente gracias al modelo. Hasta ahora, la compañía monetizaba principalmente Qwen cuando los desarrolladores accedían a sus modelos a través de Alibaba Cloud, mientras que muchas de las versiones open-weight podían descargarse, ejecutarse y adaptarse dentro de centros de datos privados sin pagar una licencia específica por ese uso. El nuevo sistema mantiene gran parte de esa apertura, pero introduce una frontera clara entre experimentar con IA y construir una compañía multimillonaria sobre ella.
La decisión llega pocos días después de que Alibaba presentara Qwen3.8-Max, un modelo con 2,4 billones de parámetros, una escala que lo sitúa cerca del Kimi K3 de Moonshot AI, con 2,8 billones. Qwen3.8-Max utiliza además una arquitectura mixture of experts que permite que solo se activen aproximadamente 95.000 millones de parámetros en cada consulta, en lugar de utilizar simultáneamente los 2,4 billones. Esto permite combinar una enorme capacidad total con menores costes de inferencia y tiempos de respuesta más reducidos. El modelo puede trabajar con texto, imágenes y vídeo, dispone de una ventana de contexto de hasta un millón de tokens y, según Alibaba, fue capaz de completar de forma autónoma un proyecto de ingeniería de software que requirió 16 días de ejecución. Tras su presentación, Qwen3.8-Max se situó rápidamente entre los modelos chinos mejor valorados en Arena.AI y las acciones de Alibaba llegaron a subir alrededor de un 7 % en Hong Kong, una reacción que refleja hasta qué punto los mercados consideran la capacidad en IA como uno de los principales elementos de valoración de las grandes tecnológicas chinas.
El precedente directo de esta nueva estrategia es Moonshot AI, creadora de Kimi K3. La licencia de este modelo obliga a las compañías que lo comercialicen como servicio y superen determinados niveles de facturación a negociar condiciones comerciales con Moonshot. El umbral establecido se sitúa en 20 millones de dólares anuales de ingresos, y algunas negociaciones pueden contemplar una participación de hasta el 30 % de los ingresos generados mediante el modelo, según fuentes citadas por Reuters. Alibaba estaría preparando un mecanismo similar, aunque el porcentaje concreto todavía estaría en negociación. La consecuencia es especialmente relevante porque transforma la naturaleza económica del open source aplicado a la IA: una startup, una universidad o una compañía que utilice Qwen internamente podría continuar beneficiándose de un acceso extremadamente flexible, mientras que un proveedor cloud o una plataforma SaaS que construya un negocio de cientos de millones alrededor del modelo tendría que compartir parte del valor generado con su creador.
El atractivo económico de esta estrategia se entiende mejor al analizar la presión que los modelos chinos están ejerciendo sobre los precios. Según los datos publicados por Reuters, Kimi K3 cuesta aproximadamente un tercio de lo que cuesta Anthropic Fable atendiendo a las tarifas publicadas por token. El caso de DeepSeek es todavía más agresivo: su modelo V4-Flash cobra alrededor de 0,14 dólares por millón de tokens de entrada y 0,28 dólares por millón de tokens de salida. Artificial Analysis estimó que completar una prueba de referencia con V4-Flash cuesta de media apenas 0,03 dólares, frente a aproximadamente 0,86 dólares con Kimi K3, 1,86 dólares con GPT-5.6 Sol y 3,15 dólares con Claude Fable 5. Esto significa que, dependiendo del caso de uso, el coste operativo de algunos modelos chinos puede ser decenas de veces inferior al de determinadas alternativas occidentales. Para empresas que procesan millones de documentos, mantienen agentes funcionando de forma continua o generan enormes cantidades de consultas, estas diferencias pueden convertirse rápidamente en millones de euros de ahorro anual.
El cambio de Alibaba también revela algo todavía más importante: la guerra de precios de la IA no puede mantenerse indefinidamente sin un modelo de monetización sostenible. Entrenar un modelo de frontera exige inversiones enormes en chips, energía, centros de datos, redes, datos, talento científico y capacidad de inferencia. Liberar después los pesos de ese modelo de forma completamente gratuita puede facilitar una adopción mundial extraordinariamente rápida, pero dificulta recuperar esa inversión. Las compañías chinas parecen estar encontrando una tercera vía entre los modelos completamente cerrados de OpenAI, Anthropic o Google y el software abierto tradicional: permitir que el mercado descargue, adapte y despliegue el modelo, pero cobrar cuando ese modelo se convierte en la base de un negocio de gran escala. Es, en esencia, una evolución del modelo freemium que Silicon Valley ha utilizado durante décadas, trasladado ahora a la infraestructura fundamental de la inteligencia artificial.
La fórmula también puede alterar profundamente el mercado cloud. Empresas estadounidenses como DigitalOcean y Together AI ya ofrecen modelos chinos dentro de sus plataformas. DigitalOcean ha confirmado públicamente que mantiene un acuerdo comercial con Moonshot, aunque no ha revelado sus condiciones. Su CEO, Paddy Srinivasan, explica que el valor no consiste únicamente en revender el modelo, sino en colaborar con el laboratorio que lo desarrolla, optimizar la ejecución y obtener acceso anticipado a nuevas versiones. Together AI sigue una lógica parecida: su negocio consiste en mejorar la eficiencia de ejecución, reducir el consumo de tokens y construir infraestructura alrededor de modelos abiertos. La nueva economía de la IA podría, por tanto, dividir el valor entre varios niveles: el creador del modelo, el proveedor de infraestructura, la plataforma que optimiza su funcionamiento y la empresa que desarrolla finalmente la aplicación utilizada por el cliente.
Para los directivos, esta evolución obliga a revisar una idea muy extendida: open source no significa necesariamente gratuito, y mucho menos libre de obligaciones comerciales. Antes de incorporar un modelo abierto a una estrategia corporativa será necesario analizar cuidadosamente su licencia, especialmente si se utiliza para construir productos vendidos a terceros. Una compañía podría invertir millones en integrar un modelo dentro de su plataforma y descubrir posteriormente que el crecimiento del negocio activa una obligación de reparto de ingresos. Esto convierte las licencias de IA en una cuestión que ya no debería quedar exclusivamente en manos de equipos técnicos. Dirección general, legal, compras, tecnología y finanzas deberían analizar conjuntamente qué modelo se utiliza, bajo qué condiciones, qué derechos existen para modificarlo, si puede ofrecerse a clientes, si existe obligación de atribución y qué ocurre si la empresa supera determinados niveles de facturación.
También abre una oportunidad para las empresas europeas. La combinación de modelos extremadamente potentes y baratos permite plantear arquitecturas multimodelo en las que diferentes sistemas se utilizan según la complejidad de cada tarea. Una compañía no necesita ejecutar siempre el modelo más caro del mercado. Podría utilizar un modelo económico para clasificación, resumen o extracción de información, uno más avanzado para razonamiento complejo y otro especializado para programación. El resultado puede ser una reducción drástica del coste total de IA, especialmente cuando los agentes trabajan de forma continua. La ventaja competitiva futura podría depender menos de elegir «el mejor modelo» y más de saber orquestar inteligentemente diferentes modelos según coste, rendimiento, riesgo y jurisdicción.
Qué cambia para las empresas
La estrategia de Alibaba anticipa una nueva etapa de la economía de la inteligencia artificial. Durante la primera fase, el objetivo de los laboratorios fue conseguir usuarios y desarrolladores. Ahora empieza la fase de monetización. Los directivos deberían asumir que los precios, licencias y condiciones de los modelos cambiarán repetidamente durante los próximos años. Diseñar sistemas capaces de sustituir un modelo por otro, negociar acuerdos empresariales y evitar una dependencia absoluta de un único proveedor puede convertirse en una decisión estratégica de enorme valor.
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