La expansión de la adopción de la IA china entre las empresas africanas y la rivalidad tecnológica entre Estados Unidos y China: tendencias locales y la respuesta de Corea del Sur

Resumen ejecutivo

La adopción de la IA por parte de las empresas africanas no es una elección de alineación ideológica, sino un resultado pragmático basado en cálculos de coste-rendimiento para funciones empresariales específicas. Un enfoque de doble vía, ejemplificado por la empresa nigeriana Curacel, se está convirtiendo en el estándar del mercado: el uso de modelos chinos para tareas repetitivas de alta frecuencia y modelos occidentales para el razonamiento complejo. Huawei persigue una estrategia a largo plazo de apropiación gradual de toda la infraestructura financiera, mientras que China está expandiendo su base de mercado a través de la distribución gratuita de modelos de peso abierto de Qwen de Alibaba y DeepSeek. En contraste, las grandes tecnológicas estadounidenses están concentrando sus inversiones en infraestructura en su propio país y en naciones aliadas, replegándose a un discurso de confianza y asociación en África. A pesar de la presión de Estados Unidos para la formación de bloques al estilo de una «Pax Silicana», la ausencia de un marco de respuesta unificado a nivel de la Unión Africana sugiere que las elecciones pragmáticas de las empresas individuales continuarán. Como un tercero no subordinado ni a Estados Unidos ni a China, Corea del Sur debería priorizar los servicios de integración de múltiples proveedores y las estrategias especializadas en sectores de nicho, al tiempo que diseña de forma preventiva una bifurcación de la cadena de suministro en áreas vinculadas a la seguridad, como las finanzas y las telecomunicaciones.

I. Análisis de la situación

La expansión de la adopción de la IA china entre las empresas africanas y la rivalidad tecnológica entre Estados Unidos y China: un análisis de las tendencias locales

1. Antecedentes y desarrollos

Hasta hace poco, los debates sobre la adopción de la IA por parte de las empresas africanas convergían en la cuestión de la brecha de infraestructura. Akua Gyekye, directora de Asuntos Gubernamentales para África de Microsoft, afirmó que el desafío de la IA en África ya no es una cuestión de «si se debe adoptar». En cambio, argumentó que la clave es construir confianza, infraestructura y asociaciones [10]. Este diagnóstico refleja la perspectiva de las grandes tecnológicas occidentales, que todavía ven el mercado africano principalmente como un objetivo para la inversión en infraestructura.

Sin embargo, la lógica de elección sobre el terreno se ha desarrollado de manera diferente. La empresa nigeriana de tecnología de seguros (insurtech) Curacel es un buen ejemplo. Su director ejecutivo, Henry Mascot, reveló que al expandir los modelos de IA para operar la infraestructura interna de la empresa, no se basó únicamente en Silicon Valley [1]. La evaluación fue que para tareas de alta frecuencia como la codificación, la extracción de datos, la clasificación y el servicio al cliente, los modelos chinos eran comparables a los occidentales en términos de coste-rendimiento [1]. Sin embargo, Mascot reconoció que los sistemas occidentales todavía tienen una ventaja en el razonamiento complejo o en tareas donde la fiabilidad es crítica [1]. Esto demuestra que la adopción de la IA china por parte de las empresas africanas no se deriva de una elección ideológica, sino de un cálculo específico por tarea del coste frente al rendimiento.

Esta tendencia no se limita a empresas individuales. Según un estudio de la Corporación RAND, las regiones con el mayor aumento en el uso de modelos de IA chinos durante el período de la encuesta fueron Rusia, Oriente Medio, África y Sudamérica [4]. El Consejo de Relaciones Exteriores (CFR) analizó este fenómeno, sugiriendo que la adopción de modelos estadounidenses y chinos está divergiendo a lo largo de líneas geopolíticas y de desarrollo económico [4]. Esta interpretación sugiere que la elección de África no es una alineación ideológica con un bloque específico, sino el resultado de seleccionar tecnologías que se ajustan a su propia etapa de desarrollo y estructura de costes.

2. Situación actual

Los medios de comunicación estatales chinos enmarcan esta tendencia como un logro en la reducción de la brecha digital. El Global Times informó que una delegación africana que asistió a un foro de medios de comunicación respondió positivamente a los esfuerzos de China por reducir la brecha digital [9]. El mismo artículo citó un informe del New York Times que indicaba que los modelos de IA chinos son ampliamente preferidos entre los desarrolladores africanos porque son baratos y están disponibles gratuitamente, presentando esto como una perspectiva crítica de los medios occidentales [9]. Este es un patrón en el que los medios estatales chinos aprovechan los informes occidentales para destacar el éxito de su propia estrategia de código abierto.

A nivel corporativo, la incursión de Huawei en el sector financiero es notable. Jason Cao, director ejecutivo de la Unidad de Negocios de Finanzas Digitales de Huawei, explicó el enfoque de la compañía para la transformación de la IA en el sector bancario en el evento Huawei Connect 2026 en Johannesburgo, Sudáfrica [14]. Huawei está aprovechando su historial de 16 años apoyando la modernización de la infraestructura de TIC, las plataformas de datos y los ecosistemas de pago móvil de las instituciones financieras africanas [14]. No se trata simplemente de vender modelos, sino de una estrategia de penetración de mercado que consiste en apropiarse gradualmente de toda la infraestructura financiera a largo plazo.

Dentro de China, la distribución de modelos de peso abierto se ha elevado a una estrategia nacional. El modelo Qwen de Alibaba ha alcanzado los 3000 millones de descargas acumuladas, y delegaciones de compra de 177 países participaron en la WAIC 2026 [6]. DeepSeek también causó recientemente una nueva conmoción en las comunidades políticas y tecnológicas de EE. UU. al lanzar su modelo de peso abierto V4 Pro, que está disponible para su descarga gratuita [7]. La evaluación existente del EAI es que esta estrategia de proliferación de código abierto está conduciendo a un éxito comercial tangible en el Sur Global, incluida África [6].

Esta dinámica no se limita a África. Han surgido informes de que en el Sudeste Asiático, tanto Estados Unidos como China están presionando a los países de la región para que se unan a sus respectivos bloques de IA. Pekín está ofreciendo beneficios exclusivos para atraer socios en el Sur Global, mientras que las organizaciones lideradas por Estados Unidos son percibidas, según se informa, como exclusivas [11]. En el Foro de APEC sobre Tecnología Digital e IA, los países de la región adoptaron una declaración de apoyo a los modelos de IA de código abierto, lo que se considera un raro punto de consenso en la competencia de suma cero entre Estados Unidos y China [5]. Esto sugiere que África y el Sudeste Asiático comparten un patrón similar: responder a la presión para la alineación de bloques con pragmatismo.

3. Análisis de los actores clave

Las empresas africanas locales son los actores más proactivos en esta dinámica. Como muestra el caso de Curacel, adoptan una estrategia de utilizar modelos tanto estadounidenses como chinos en paralelo, dependiendo de la función empresarial [1]. Criterios prácticos como el coste, la disponibilidad de descarga y la flexibilidad lingüística —en lugar de la ideología o la alineación geopolítica— impulsan sus decisiones de adopción. Su interés común es mantener sus opciones abiertas en lugar de volverse dependientes de un único bloque.

El Gobierno y las empresas de China tienen como objetivo capturar preventivamente el ecosistema de desarrolladores aprovechando la distribución gratuita de modelos de peso abierto. Esto implica una división del trabajo entre los desarrolladores de modelos como DeepSeek y Qwen de Alibaba y las empresas de infraestructura como Huawei [6][7][14]. Con el acceso restringido a semiconductores avanzados, su estrategia es utilizar la apertura y el bajo coste de los propios modelos como una ventaja competitiva para expandir su base en mercados donde Estados Unidos aún no ha establecido un sistema de respuesta coherente [6]. Los medios de comunicación estatales, incluido el Global Times, enmarcan esta tendencia dentro de una narrativa de cooperación para el desarrollo de cerrar la brecha digital [9].

El Gobierno de EE. UU. y las grandes tecnológicas emplean una estrategia de presión para la alineación de bloques, pero esta presión carece de un poder vinculante real sobre el terreno en África [1]. Microsoft enfatiza el mantenimiento de su ventaja a través de la infraestructura y la construcción de confianza, pero esto equivale a una admisión indirecta de que ya está perdiendo en competitividad de precios [10]. Empresas de tecnología como Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle planean invertir más de 700 000 millones de dólares en centros de datos e infraestructura informática en 2026 [3], pero esta inversión no se está traduciendo en una competitividad de precios inmediata en el mercado africano.

Los think tanks estadounidenses como RAND y CFR están tratando este fenómeno como una señal de advertencia, interpretándolo como una formación de bloques geopolíticos [4]. Esto indica una creciente sensación de crisis dentro de la comunidad política estadounidense sobre la pérdida de terreno en los mercados de África, Oriente Medio y Sudamérica.

4. Cuestiones clave

La primera cuestión es de interpretación: ¿es la elección de África un cambio de bloque o un paralelismo pragmático? El caso de Curacel apunta a lo segundo [1], pero el encuadre geopolítico de RAND y CFR tiende a converger en lo primero [4]. Esta diferencia de interpretación es una variable que determinará la intensidad de la futura respuesta de Estados Unidos.

La segunda cuestión es la diferenciación de la competitividad por dominio de tarea. Para tareas estandarizadas de alta frecuencia, los modelos chinos tienen una firme ventaja de coste, pero para el razonamiento complejo y las tareas centradas en la fiabilidad, los modelos occidentales mantienen su superioridad [1]. Si esta diferenciación persistirá o se reducirá a medida que mejore el rendimiento de los modelos chinos determinará el futuro panorama del mercado.

La tercera cuestión es la diferencia en el eje competitivo: infraestructura frente a accesibilidad de los modelos. El bando estadounidense enfatiza su liderazgo en infraestructura como centros de datos y semiconductores [2][3], mientras que China emplea una estrategia de reducir la barrera de entrada misma con modelos de peso abierto de descarga gratuita [6][7]. En el mercado africano, pobre en infraestructuras, este último enfoque está ganando actualmente la partida en las tasas de adopción inmediata.

La cuarta cuestión es si esta dinámica es un fenómeno limitado a África. Se observan patrones similares de presión bilateral y pragmatismo local no alineado en el Sudeste Asiático [5][11]. Si este es un patrón recurrente en todo el Sur Global, una reevaluación de la eficacia de la propia estrategia de presión de bloques de Estados Unidos es inevitable.

II. Análisis en profundidad

La expansión de la adopción de la IA china por parte de las empresas africanas: causas fundamentales y contexto estructural

1. Causa fundamental: desajuste en las estructuras de costes y las etapas de desarrollo

La razón principal por la que las empresas africanas eligen la IA china no es la ideología, sino la rentabilidad. Como demuestra el caso de Curacel, para tareas repetitivas y de alta frecuencia como la codificación, la extracción de datos, la clasificación y el servicio al cliente, los modelos chinos ofrecen resultados similares a los modelos occidentales a un coste mucho menor [1]. La mayoría de las startups africanas tienen condiciones de financiación inicial débiles. En una estructura donde los costes por token determinan la rentabilidad, el atractivo de los modelos de bajo coste es absoluto.

Un segundo factor, la capacidad de descarga, se suma a esto. Los 3000 millones de descargas acumuladas del modelo Qwen de Alibaba no son solo una métrica de popularidad [6]. Significa que las empresas que carecen de divisas para pagar las tarifas de la API en la nube o que están preocupadas por la soberanía de los datos pueden descargar el modelo y ejecutarlo en sus propios servidores locales. La distribución gratuita de DeepSeek V4 Pro ha reducido de manera similar la barrera de entrada para los desarrolladores africanos [7][12].

La flexibilidad lingüística es un tercer eje. África alberga una amplia gama de idiomas, como el suajili, el hausa y el amárico, que están infrarrepresentados en los datos de entrenamiento de los grandes modelos occidentales. Si bien es posible que los modelos chinos no se hayan dirigido precisamente a esta brecha, su estructura de peso abierto permite a los desarrolladores locales ajustarlos finamente, lo que ha tenido el efecto de cerrar la brecha lingüística. La evaluación de Mascot de que los modelos occidentales mantienen una ventaja en el razonamiento de alto nivel y la fiabilidad [1] sugiere que la elección en el mercado africano no es un reemplazo completo, sino una bifurcación específica por tarea.

2. Contexto estructural: tres niveles de relaciones de poder

Nivel económico: la brecha de infraestructura y el acceso al capital

La escala de inversión de las grandes tecnológicas occidentales es abrumadora. Se proyecta que solo cinco empresas —Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle— invertirán más de 700 000 millones de dólares en la expansión de centros de datos en 2026 [3]. Sin embargo, esta inversión se concentra en la expansión de centros de datos en Estados Unidos y países aliados, siendo África una prioridad menor. La reformulación por parte de Microsoft del desafío de la IA en África como una cuestión de «confianza, infraestructura y asociación» [10] es, paradójicamente, una prueba de que ya ha cedido la iniciativa a China en la fase de adopción inicial.

El enfoque de Huawei está diseñado para llenar este vacío. El historial de 16 años en la construcción de infraestructura de TIC financiera que Jason Cao, director ejecutivo de Huawei Digital Finance, enfatizó en Sudáfrica [14] es parte de una estrategia para crear un ecosistema dependiente que abarque no solo un único modelo, sino también sistemas de pago, plataformas de datos y la nube. Esta es una versión de IA de la estrategia de bajo coste y paquete completo que Huawei empleó en el mercado de equipos de telecomunicaciones.

Nivel político: presión para la alineación de bloques y pragmatismo no alineado

A través de su concepto de «Pax Silicana», Estados Unidos está exigiendo efectivamente que sus aliados elijan un bando [2]. Esto se ve respaldado por informes del Sudeste Asiático que indican que tanto Estados Unidos como China están ejerciendo presión para incorporar a los países en sus respectivos marcos de IA [11]. Sin embargo, aún no se ha formado un mecanismo de respuesta unificado o regulaciones regionales de IA a nivel de la Unión Africana. Este vacío está siendo llenado por elecciones pragmáticas tomadas a nivel de naciones individuales y, además, de empresas individuales.

China está utilizando este vacío como un escenario para la competencia narrativa. La forma en que el Global Times informó sobre las reacciones favorables de la delegación africana, al tiempo que citaba simultáneamente un artículo crítico del New York Times para reformularlo como «preocupaciones de los medios occidentales» [9], es una técnica clásica de justificación reflexiva. Es un esfuerzo narrativo para reinterpretar la elección pragmática de África como un éxito para la estrategia de código abierto de China.

Nivel de seguridad: soberanía de los datos y riesgos de doble uso

Muchas naciones africanas se sienten incómodas con que sus datos se almacenen en servidores en la nube occidentales. Los modelos descargables son atractivos porque pueden eludir esta preocupación. Sin embargo, esto crea simultáneamente una nueva dependencia de los estándares tecnológicos y los flujos de datos chinos. Teniendo en cuenta que el Gobierno chino está tomando medidas para fortalecer los controles sobre el movimiento transfronterizo de sus tecnologías de IA y datos [8], sigue siendo incierto a qué forma de dependencia tecnológica conducirá a largo plazo la adopción de modelos descargables por parte de las empresas africanas.

3. Precedente histórico: una repetición de la competencia por la infraestructura de telecomunicaciones

Esta dinámica es similar al proceso en el mercado africano de infraestructura de telecomunicaciones desde finales de la década de 2000 hasta la de 2010, donde Huawei y ZTE desplazaron a Ericsson y Nokia. En ese momento, las empresas occidentales promovían especificaciones de alta gama y fiabilidad, pero las empresas chinas expandieron rápidamente su cuota de mercado con un paquete que combinaba equipos de bajo coste y préstamos gubernamentales. Como resultado, la infraestructura central de telecomunicaciones de muchos países africanos se volvió dependiente de los equipos chinos, lo que más tarde actuó como una restricción estructural para Estados Unidos al persuadir a las naciones africanas durante el debate sobre la seguridad del 5G.

Se está detectando una trayectoria similar en el dominio de la IA. Una vez que un mercado es capturado en la etapa de adopción inicial a través del precio y la accesibilidad, los estándares de datos, los ecosistemas de API y las comunidades de desarrolladores quedan bloqueados en esa pila tecnológica. El caso de los países en el Foro de APEC sobre Tecnología Digital e IA que adoptaron una declaración en apoyo de los modelos de código abierto [5] muestra que este bloqueo también está en marcha en Asia. Nikkei Asia señaló que la creciente influencia de China «no se deriva de una estrategia para superar a Washington, sino porque se alinea con los objetivos de cada país» [5]. Existe una fuerte posibilidad de que la misma interpretación se aplique a África.

Sin embargo, también hay diferencias. La infraestructura de telecomunicaciones se adquiría a través de proyectos nacionales a gran escala, lo que convertía las negociaciones y los préstamos intergubernamentales en variables clave. La adopción de modelos de IA, por otro lado, ocurre a nivel de empresas individuales que realizan llamadas a API o descargas, lo que resulta en una barrera de entrada mucho menor y costes de cambio relativamente más pequeños. Esto también sugiere que la dependencia de África de la IA china podría no llegar a estar tan arraigada como su dependencia de la infraestructura de telecomunicaciones.

4. Variables clave para desarrollos futuros

La primera variable es la velocidad de las inversiones de localización de las grandes tecnológicas occidentales en África. La clave es si la «confianza e infraestructura» enfatizada por Microsoft [10] se traducirá en la construcción real de centros de datos o en el desarrollo de modelos de lenguaje locales. Hasta ahora, se ha mantenido a un nivel declarativo.

La segunda variable es la dirección de las regulaciones relacionadas con la soberanía de los datos en los países africanos. Si las naciones individuales fortalecen los requisitos de localización de datos, la ventaja relativa de los modelos chinos descargables podría aumentar.

La tercera variable es la tendencia en la brecha tecnológica en el dominio del razonamiento complejo. Si la ventaja actual que tienen los modelos occidentales [1] se reduce, no se puede descartar la posibilidad de que la actual bifurcación específica por tarea pueda cambiar a una dependencia a gran escala de los modelos chinos. Por el contrario, si la brecha se mantiene, se espera que la estrategia pragmática de doble vía de las empresas africanas continúe durante un período considerable.

La cuarta variable es la respuesta de Estados Unidos. Si el concepto de «Pax Silicana» [2] continúa presionando a África para que elija un bando sin ofrecer incentivos concretos, es probable que se acelere la salida de las empresas africanas pragmáticas.