Recientemente, una publicación de Wang Huiwen en Jike reveló sin proponérselo un fenómeno interesante: las empresas de IA más competitivas de China se están concentrando rápidamente en el mismo vecindario.
Tras revisar su propia cartera, Wang observó que, si se traza un recuadro en el mapa de Pekín — al sur de la Universidad de Tsinghua, al este de la Universidad de Pekín, al oeste de Xueyuan Road y al norte de Dazhongsi — los proyectos dentro de ese recuadro han generado retornos de inversión notablemente mejores que los situados fuera. Más interesante aún, este patrón no solo se aplica a los proyectos de IA en los que invirtió, sino también a empresas que se le escaparon, como DeepSeek, Zhipu, Lovart y Emochi, todas ubicadas en la misma zona.
Este pequeño acto de “misticismo geográfico” lo llevó a comentar que, en el futuro, aconsejaría a todas las empresas de su cartera trasladarse al “centro del universo”.
La historia de las startups de Internet en China ya ha tenido centros geográficos, pero después de la pandemia la lógica del trabajo remoto habilitado por SaaS llegó a imponerse durante un tiempo. Ahora, mientras los fundadores de IA afrontan iteraciones semanales de modelos y una vida media extremadamente corta de la ventaja informativa, el trabajo “espalda con espalda” — donde una conversación está a solo girar la silla — vuelve a convertirse en el modo dominante. Esto es especialmente cierto en modelos fundacionales, optimización de inferencia, infraestructura y campos relacionados, que naturalmente requieren que fundadores, investigadores, ingenieros y líderes de producto trabajen en un entorno de choque intelectual constante y de alta frecuencia.
La IA es, en esencia, una industria de productividad cognitiva.
Dentro del “recuadro de alto crecimiento de IA” de Wang Huiwen, además de la Universidad de Pekín y la Universidad de Tsinghua en sus bordes, se encuentran instituciones como la Universidad Renmin de China, la Universidad Beihang, la Universidad de Lengua y Cultura de Pekín y la Universidad China de Geociencias. La zona reúne más de 15 laboratorios nacionales clave, siete instituciones de investigación de nivel nacional y empresas como Google, Microsoft, IBM, Intel, AMD, ByteDance, Cambricon, Lenovo y Xiaomi, lo que la convierte probablemente en uno de los suelos de talento más densos del país.
En la era de Internet, los equipos de I+D podían estar distribuidos entre Pekín, Shenzhen, Hangzhou o incluso varias ciudades y aun así lanzar productos con éxito. La mayoría de los proyectos de Internet competían por cadencia de producto, adquisición de usuarios y eficiencia operativa. La IA es distinta: la iteración de modelos depende de una colaboración más densa entre talentos; el entrenamiento y la inferencia dependen de recursos de cómputo más pesados; el despliegue de producto depende de una retroalimentación de datos más rápida; y el criterio técnico está estrechamente ligado a los últimos papers, las comunidades de código abierto y los avances de laboratorio.
Por eso, para las startups de IA de hoy, el recurso verdaderamente caro es la proximidad al talento de primer nivel o, más precisamente, la proximidad al próximo consenso técnico emergente y a la colaboración cognitiva de alta intensidad.
Cuando DeepSeek trasladó su departamento de I+D a Pekín a principios de 2023, según se informa, evaluó varios edificios de oficinas de primer nivel cerca de Tsinghua y la Universidad de Pekín antes de instalarse finalmente en Raycom InfoTech Park, en Haidian. AHS, una empresa de AGI empresarial, eligió una ubicación en Beisihuan Middle Road, en Haidian, junto al antiguo emplazamiento de la startup de Yu Minhong, exalumno de la Universidad de Pekín. “Está a 15 minutos en bicicleta de PKU, lo que facilita la contratación”.
Si ampliamos la mirada, la zona también alberga entre 30 y 40 firmas nacionales de capital riesgo, más de 10 fondos guiados por el gobierno y siete u ocho oficinas en China de fondos extranjeros. En otras palabras, dejando de lado cualquier sesgo previo, el “recuadro de alto crecimiento de IA” de Wang Huiwen también apunta a una mayor probabilidad de éxito. No es que no existan empresas de IA fuera del recuadro; más bien, esta zona eleva de forma cada vez más constante las probabilidades de que una empresa de IA en fase inicial pueda asegurar talento, consenso, financiación y recursos.
“Para invertir en estas empresas, nosotros mismos nos mudamos cerca de Tsinghua”, dijo el responsable de una firma de inversión.
Según datos de Ruishou Analysis de IT Juzi, las empresas de IA representaron el 67 % de la financiación en etapas tempranas — rondas seed, angel y Series A — en 2025, mostrando un claro “efecto sifón” del capital. Las rondas Series A también se están convirtiendo cada vez más en frecuentes rondas “A++”: como los VC no quieren esperar a la siguiente ronda, las empresas de IA se dividen en tramos sucesivos de financiación mientras los inversores se apresuran a asegurar asignación y momento de entrada. “No invertir en IA equivale a salir de la competencia por el futuro de la tecnología”.
“Cuando los emprendedores están construyendo algo fuera de la IA, siempre preguntamos: ¿por qué no se puede volver a hacer esto con IA?”, dijo el mismo inversor.
Equipos densos de talento de primer nivel, ciclos de retroalimentación de datos muy cerrados, estructuras organizativas nativas de IA y fundadores con gran capacidad cognitiva — los rasgos utilizados para juzgar si una empresa de IA ha tomado verdadera forma — son características típicas de las compañías dentro del “recuadro de alto crecimiento de IA” de Wang Huiwen.
Lo interesante es que prácticamente cada dirección clave — desde grandes modelos, infraestructura de IA y agentes hasta aplicaciones multimodales, inteligencia encarnada, IA empresarial y equipos orientados a la globalización — cuenta con ejemplos representativos dentro de esta zona relativamente pequeña.
El mismo día en que Zhipu viajó a Hong Kong para su salida a bolsa, justo al otro lado de la calle, en la Academia de Inteligencia Artificial de Pekín, se celebraba en el auditorio del primer piso una sesión sobre las “10 principales tendencias tecnológicas de IA para 2026”.
El “momento Silicon Valley” de la IA china empieza a adquirir coordenadas reales propias, del tipo que se asocian con Palo Alto y Mountain View.
Republicado desde Chuangye Bang
