Por Canuto  

Moonshot, la startup china respaldada por Alibaba, lanzó el modelo de IA generativa “Kimi K2 Thinking” el jueves 6 de noviembre de 2025. La empresa afirma que el sistema mejora capacidades agénticas frente a ChatGPT y puede seleccionar de forma autónoma 200 a 300 herramientas para completar tareas. CNBC informó que el entrenamiento costó USD $4.600.000, cifra que no pudo ser verificada de forma independiente.
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  • Moonshot, respaldada por Alibaba, presentó kimi k2 thinking el jueves 6 de noviembre de 2025.
  • El entrenamiento del modelo costó USD $4.600.000, y puede elegir 200 a 300 herramientas automáticamente.
  • Empresas como Airbnb promueven modelos chinos más económicos; CNBC no verificó de forma independiente los costos.

 

Moonshot, una startup con sede en Beijing y respaldada por Alibaba, anunció el lanzamiento de su nuevo modelo de inteligencia artificial generativa llamado “Kimi K2 Thinking” el jueves 6 de noviembre de 2025.

La compañía asegura que esta actualización mejora las capacidades agénticas del modelo; es decir, la facultad de entender y anticipar lo que un usuario necesita sin instrucciones paso a paso.

El modelo Kimi K2 Thinking se basa en la versión K2 que Moonshot lanzó en julio, según el reporte publicado por CNBC.

CNBC también indicó que el entrenamiento del nuevo modelo costó USD $4.600.000, según una fuente familiar con el asunto. La cifra no pudo ser verificada de forma independiente por la citada cadena.

El anuncio llega en un momento de alta competencia global por el liderazgo en IA, con llamados recientes de líderes de la industria para acelerar el desarrollo en Estados Unidos frente a avances en China.

Qué se sabe del modelo y sus capacidades

Moonshot afirma que kimi k2 thinking puede seleccionar automáticamente entre 200 y 300 herramientas para completar tareas por sí mismo, lo que reduce la necesidad de intervención humana.

La compañía describe esas herramientas como módulos que permiten al modelo ejecutar búsquedas, manipular datos, generar contenido multimedia y orquestar procesos externos.

El K2 original, lanzado en julio, sirvió como base técnica para esta iteración; la actualización añade lo que Moonshot define como “pensamiento agéntico” y una gestión más amplia de recursos externos.

CNBC reportó además que DeepSeek, otra empresa china, gastó USD $5.600.000 en su modelo V3 y lanzó sistemas de código abierto con tarifas de usuario mucho más bajas que las de OpenAI.

El mes anterior, DeepSeek presentó una versión que mejora rendimiento mediante el uso de pistas visuales para ampliar el contexto que el modelo procesa en una sola pasada, según CNBC.

Costos, verificación y comparaciones con Occidente

Las cifras citadas en el informe de prensa sitúan el entrenamiento de kimi k2 thinking en USD $4.600.000. CNBC señaló la cifra atribuyéndola a una fuente anónima familiar con el asunto.

La propia CNBC advirtió que no pudo verificar de forma independiente ni los costos alegados por DeepSeek ni los de Moonshot. Esa salvedad es clave al comparar presupuestos de entrenamiento entre empresas.

En contraste, medios y especialistas han resaltado que compañías en Occidente, incluida OpenAI, han invertido sumas significativamente mayores en desarrollos previos de grandes modelos; la comparación directa requiere precaución metodológica.

Además, las restricciones de Estados Unidos sobre el acceso de empresas chinas a chips de alta gama plantean desafíos técnicos y comerciales que las compañías del país han tratado de sortear con optimizaciones y arquitecturas alternativas.

Reacciones del mercado y actores relevantes

Algunas grandes empresas estadounidenses, como Airbnb, han empezado a promocionar públicamente que ciertos modelos de IA chinos son opciones viables y, en muchos casos, más económicos que las soluciones de OpenAI, según CNBC.

El CEO de Nvidia, Jensen Huang, pidió esta semana a Estados Unidos acelerar su respuesta en la carrera de la IA contra China, un llamado que refleja la dimensión geopolítica del avance tecnológico.

Estas dinámicas muestran que la competencia ya no es solo técnica; incluye decisiones de adopción empresarial, costos operativos y posicionamiento estratégico en la cadena de valor de la IA.

Para empresas que buscan alternativas más baratas, los modelos de código abierto y las tarifas de usuario reducidas pueden representar una oportunidad inmediata, aunque también conllevan riesgos de calidad y soporte.

Implicaciones para el ecosistema de IA

Si las capacidades agénticas que proclama Moonshot se confirman en pruebas independientes, esto podría acelerar la adopción de flujos de trabajo automatizados que dependan menos de la supervisión humana.

Un modelo capaz de orquestar cientos de herramientas podría transformar tareas empresariales rutinarias y reducir costos operativos en servicios que integran IA generativa.

Sin embargo, la falta de verificación independiente sobre costos y rendimiento obliga a mantener escepticismo hasta que evaluaciones técnicas públicas y comparativas estén disponibles.

El anuncio de Moonshot también subraya una realidad: el mercado global de IA es plural y competitivo. Actores de distintos países exploran vías divergentes entre código abierto, modelos privativos y soluciones híbridas.

En ese marco, la decisión de empresas como Airbnb de respaldar alternativas chinas podría acelerar una fragmentación del mercado, con implicaciones para desarrolladores, reguladores y usuarios finales.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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