Segun arXiv q-fin, un estudio reciente analiza las respuestas de los mercados financieros ante el lanzamiento de dos modelos de inteligencia artificial en el periodo 2025-2026: DeepSeek R1, presentado en enero de 2025, y Kimi K3, lanzado en julio de 2026. Ambos modelos fueron posicionados como competidores chinos de alto nivel, cercanos a la frontera de capacidades tecnológicas actuales. Sin embargo, la información económica que transmitieron fue distinta. DeepSeek R1 combinó la disponibilidad de pesos abiertos con costos de entrenamiento e inferencia notablemente bajos, lo que generó una reevaluación del demanda futura por infraestructura computacional. Este escenario provocó una caída significativa en los precios de acciones de empresas vinculadas al sector de semiconductores y centros de datos. En contraste, Kimi K3 fue lanzado a precios de mercado considerados ya en la frontera, y su impacto se concentra principalmente en entidades competidoras dentro del ecosistema de inteligencia artificial chino.
El trabajo se basa en evidencia de eventos en ventana, análisis comparativos de capacidades y costos, así como en el historial de difusión del software de código abierto. La conclusión principal es que los modelos con pesos abiertos no eliminan las rentas en la cadena de valor de la inteligencia artificial, sino que redistribuyen estas ganancias entre los actores involucrados. Las empresas establecidas siguen manteniéndose fuertes gracias a activos complementarios como redes de distribución, paquetes de productos integrados, barreras de cambio, datos privados, capacidades de servicio y relaciones contractuales. Este mecanismo protege sus estructuras de negocio incluso ante la entrada de modelos de alta capacidad y acceso abierto.
Para los inversores y gestores peruanos, este hallazgo es clave. La simple capacidad técnica de un modelo de IA no es suficiente para predecir su impacto en el mercado. La evaluación debe extenderse a quién posee los activos complementarios que sostienen el valor de sus productos y servicios. En el contexto peruano, donde el desarrollo tecnológico se alimenta de sinergias entre universidades, empresas y redes de innovación, esta perspectiva sugiere que la inversión en tecnologías de punta debe ir acompañada de una mirada crítica hacia los ecosistemas que las rodean. No basta con identificar el modelo más potente: es necesario entender quién controla las infraestructuras, quiénes tienen acceso a datos exclusivos y qué cadenas de valor están siendo reforzadas o debilitadas. Así, los actores del sector peruano pueden tomar decisiones más informadas, alineadas no solo a la innovación técnica, sino también a la sostenibilidad de sus estructuras económicas.