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Coinbase deja de lado la potencia informática occidental y se centra en los modelos chinos GLM y Kimi

Coinbase deja de lado la potencia informática occidental y se centra en los modelos chinos GLM y Kimi

26 de julio de 2026
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Coinbase, la plataforma de intercambio basada en blockchain, ha anunciado que ha trasladado sus operaciones comerciales principales a modelos de IA chinos más rentables, como GLM5.2 y Kimi2.7. Esta medida ha incrementado significativamente el uso de tokens, al tiempo que ha reducido a la mitad los costes de IA de la empresa. El director ejecutivo de Coinbase, Brian Armstrong, reveló que, aunque los desarrolladores siguen conservando el derecho a elegir los modelos, el nuevo sistema de enrutamiento automático distribuye de forma inteligente las solicitudes en función del tipo de tarea, el precio y el potencial de almacenamiento en caché, lo que ha elevado la tasa de aciertos en caché del 5 % a un impresionante 60 %.

Este cambio estratégico ha desencadenado rápidamente una reacción en cadena en todo el sector tecnológico occidental. El director ejecutivo de la startup Lindy se ha pasado recientemente a Deepseek v4, mientras que el gigante de la computación en la nube Snowflake está probando intensivamente modelos chinos, posicionándolos como una alternativa rentable a OpenAI y Anthropic. Esta medida ejerce una presión directa sobre los principales laboratorios de IA occidentales que se preparan para salir a bolsa, lo que supone una dura prueba para los sistemas de valoración que dependen de precios unitarios elevados para mantener las expectativas de crecimiento.

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Con la llegada al mercado de modelos de razonamiento de alto rendimiento como GPT-5.x-Thinking y Opus4.5, el consumo de tokens por parte de las empresas está experimentando un crecimiento explosivo. En el marco de la tendencia de «maximización de tokens» tolerada por gigantes como Amazon y Meta —en la que se permite a los empleados consumir tokens sin límites—, Coinbase ha introducido un mecanismo de rendición de cuentas más racional, vinculando la inversión en IA a los resultados empresariales reales.

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