La IA en 2025: cuatro tendencias

1 — Evolución de los modelos. 2025, año del auge de los modelos de razonamiento que sustentan el crecimiento de las capacidades agénticas de la IA

A finales de 2024, el mundo apenas comenzaba a ver surgir los modelos de razonamiento. En 2025, hemos pasado de un mundo en el que los modelos eran esencialmente predictores autorregresivos que producían una respuesta en una sola etapa de inferencia, a modelos capaces de utilizar sistemáticamente más potencia de cálculo en la inferencia, con el fin de refinar iterativamente la respuesta y explorar diferentes vías de razonamiento, para utilizar mejor las herramientas. En concreto, esto ha contribuido a la aparición de una nueva generación de aplicaciones agenticas, como la investigación avanzada (Deep Research), el desarrollo interactivo o autónomo de código (Claude Code), los copilotos profesionales, etc.

• Así, la proporción de tokens de razonamiento pasó del 0% del total de tokens utilizados a finales de 2024 —no existían modelos de razonamiento antes del 1 de septiembre de 2024— al 60% en diciembre de 2025 ¹.
• En el famoso benchmark de razonamiento ARC-AGI-1, GPT-5.2 es 390 veces más eficaz que el modelo o3 del pasado mes de diciembre ². En GDPEval, un benchmark que mide el rendimiento de los modelos en tareas importantes desde el punto de vista económico (código, administrativas, legales, etc.), los modelos de razonamiento superan a los modelos tradicionales en aproximadamente un 20% ³.
• Estos avances van acompañados de un rápido crecimiento de las capacidades agentivas de los modelos: la duración máxima de una tarea de código que un modelo puede realizar sin ayuda humana, con un umbral de fiabilidad determinado (50%, 80%, etc.), se duplica cada 7 meses ⁴.
• Con la mejora de las capacidades de razonamiento, de procesamiento de contextos largos, de seguimiento de instrucciones (y, por tanto, de la intención del usuario) y de uso de herramientas (motores de búsqueda, navegación web, API de sistemas empresariales, etc.), la IA de 2025 está pasando progresivamente de una interfaz de chat clásica a un agente activo en el trabajo, capaz de colaborar de forma proactiva con los humanos.
• Los entornos verificables, matemáticos, de código, pero también algunos campos de la física como la materia condensada, constituyen un marco especialmente adecuado para el aprendizaje por refuerzo aplicado durante la fase de postformación, debido a la disponibilidad de verificadores fiables de soluciones o simuladores de muy alta fidelidad. En matemáticas, varios modelos obtuvieron un rendimiento digno de una medalla de oro en las Olimpiadas Internacionales de 2025 (Deepseek ⁵, Gemini Deep Think ⁶.
• Al mismo tiempo, el precio de los tokens de inferencia sigue cayendo, lo que alimenta una adopción sostenida. Con una capacidad de modelo equivalente, el precio de los tokens generados cae drásticamente en pocos años. El coste de GPT-4 se divide así por 1.000 en dos años ⁷.

2 — Adopción y uso. El rápido auge de los modelos chinos

Los laboratorios de IA chinos han surgido rápidamente siguiendo el ejemplo de DeepSeek a principios de año.

• A finales de 2025, el fondo de inversión a16z estima que hay un 80% de probabilidades de que una start-up de IA construya con modelos de IA de código abierto chinos, como DeepSeek, Qwen (Alibaba) y Kimi (Moonshot AI). Según los parámetros de referencia, la diferencia entre los modelos abiertos chinos y los modelos cerrados estadounidenses varía entre 6 y 8 meses ⁸, pero entre los modelos de código abierto, los modelos chinos dominan en 2025 ⁹.
• Airbnb admite que prefiere Qwen a ChatGPT.
• La cuota de Asia en la demanda mundial de tokens también pasó de alrededor del 13% al 31% a finales de año, lo que refleja una mayor adopción por parte de las empresas de la región ¹⁰.
• Bajo el efecto de los controles de exportación estadounidenses, China acelera su autonomía en materia de semiconductores, reduciendo su dependencia de Nvidia y apostando por chips nacionales como los Huawei Ascend 910B y 910C, cada vez más competitivos. Aunque Estados Unidos aprobó el 8 de diciembre la exportación de los chips de inteligencia artificial H200 de Nvidia a China, Pekín reaccionó limitando el acceso de los compradores nacionales a estos semiconductores.

En 2025, alrededor de 1.800 millones de personas utilizaban la IA en todo el mundo, de las cuales entre 550 y 600 millones lo hacían a diario ¹¹. Pero hay otra tendencia importante que continuará más allá de 2025: la IA empresarial representa ahora el 6% del mercado mundial de SaaS. Desde 2023, ha registrado un crecimiento más rápido que cualquier otra categoría de software ¹².

• Al mismo tiempo, en la frontera, la competencia es más intensa que en 2024, ningún modelo sigue siendo líder indiscutible en un ámbito (código, jurídico, financiero, etc.). De los 10 modelos más punteros, ninguno existía en febrero de 2025.
• OpenAI pasó del 50% del mercado de la IA empresarial en 2023 al 27% ¹³ a finales de 2025. Los modelos de código abierto representan el 30 % del mercado.

3 — Inversiones. 2025 confirma la supremacía estadounidense en potencia de cálculo de IA

Estados Unidos concentra el 75% de la capacidad de cálculo mundial: la potencia de cálculo total de Estados Unidos es casi nueve veces superior a la de China y diecisiete veces superior a la capacidad total de la Unión Europea ¹⁴.

• El 82% del capital riesgo de la IA en 2025 fue recaudado por empresas estadounidenses (109.000 millones de dólares), frente al 9% de Europa y el Reino Unido (12.000 millones) y el 4% (5.000 millones) de China ¹⁵.
• Al mismo tiempo, las necesidades energéticas de los principales superordenadores dedicados a la IA se duplicaron cada año (×2,0) entre 2019 y 2025. En 2025, el superordenador Colossus de xAI necesitaba una potencia energética de unos 300 MW. A modo de comparación, esto equivale al consumo de unos 250.000 hogares estadounidenses.

Al mismo tiempo, la economía estadounidense se ha vuelto dependiente de las inversiones en IA.

• Así, en el primer semestre de 2025, el 92% del crecimiento del PIB proviene de los gastos de inversión relacionados con la IA.
• Esto supera el consumo de los hogares estadounidenses como factor de crecimiento económico.
• Las inversiones globales en centros de datos y software representan ahora alrededor del 4% del PIB estadounidense ¹⁶.

4 — ¿Existe una burbuja de IA?

Los debates en torno a la burbuja de IA se intensificaron alrededor del mes de agosto con la publicación de un informe del proyecto NANDA del MIT que sugería tanto importantes obstáculos para la integración de la IA en los procesos empresariales como el auge de la «shadow AI», economía paralela de la IA, en la que los empleados utilizan herramientas de IA incluso cuando las iniciativas oficiales de las empresas se estancan.

• Un estudio del índice económico de Anthropic mostraba a principios de 2025 que sólo alrededor del 4% de las profesiones utilizaban la IA para al menos el 75% de sus tareas ¹⁷. En 2025, la integración de la IA sigue estando principalmente verticalizada por tareas, en lugar de ser una transformación global del puesto de trabajo.
• Un estudio de Stanford de septiembre basado en datos de ADP, el líder estadounidense en servicios de nóminas, muestra que los trabajadores que se encuentran al inicio de su carrera (de entre 22 y 25 años) y que ocupan puestos de trabajo expuestos a la IA han experimentado una disminución relativa del empleo del 16%, mientras que el empleo de los trabajadores con más experiencia se ha mantenido estable ¹⁸.
• Un estudio de Harvard también concluye que el empleo de los jóvenes está disminuyendo en las empresas que adoptan la IA en comparación con las que no lo hacen, mientras que el empleo de los mayores se mantiene prácticamente sin cambios en 2025. La disminución de los jóvenes se concentra en las profesiones más expuestas a la IA generativa y se explica por una ralentización de las contrataciones ¹⁹.
• La facturación anualizada de OpenAI alcanzó los 13.000 millones de dólares en agosto de 2025, frente a los 5.000 millones de principios de año, mientras que la de Anthropic pasó en 2025 de 1.000 millones a 5.000 millones en siete meses, lo que refleja la rápida comercialización y la acelerada difusión de la IA ²⁰.
• ¿Podría estallar una burbuja en 2026? Uno de los riesgos podría provenir de un aumento del coste de los préstamos, que podría provocar una corrección de los mercados y exponer a la IA al riesgo de una burbuja financiera, similar a la burbuja de Internet que estalló tras las subidas de tipos de la Fed.
• El repunte de la inflación y el nombramiento del próximo presidente de la Reserva Federal parecen ser, por tanto, elementos clave para lo que sucederá con la IA el próximo año.