Yan Junjie, de MiniMax: el último 5% de brecha de la IA china es el más difícil
Yan Junjie, fundador de la startup china de IA MiniMax, tiene una forma directa de describir la posición de los grandes modelos de lenguaje de su país frente a los mejores de Estados Unidos. En un reciente episodio del pódcast británico Invest in Progress, dijo al gestor de inversiones de Scottish Mortgage Lawrence Burns que los modelos líderes de China ya han recorrido aproximadamente el 95 por ciento de la distancia hasta los mejores sistemas estadounidenses. El 5 por ciento restante, sostuvo, podría resultar más difícil de cerrar que todo lo anterior.
La conversación se grabó después de que Burns viajara a China en diciembre de 2025 y conociera a Yan en persona. Lo que se le quedó grabado al inversor no fue una demostración de producto, sino una cifra: la estimación de que la brecha entre los mejores modelos de ambos países es de alrededor del 5 por ciento. El planteamiento de Yan convierte esa pequeña cifra en el problema central de la IA china en lugar de en un motivo de celebración. El último tramo, según su relato, es donde se concentran la ingeniería más difícil y la mayor incertidumbre.
Esa visión encaja con el ánimo general del sector de la IA en China, donde las empresas han pasado los últimos dos años lanzando modelos a un ritmo vertiginoso y proclamando una paridad en los benchmarks con sus rivales estadounidenses, para descubrir después que el último incremento de calidad es el más caro. La propia MiniMax ha vivido ese ciclo. La compañía ha lanzado una serie de modelos dirigidos tanto a aplicaciones de consumo como a herramientas para desarrolladores, y ha reconocido públicamente la presión de seguir el ritmo de competidores con mucha más financiación.
La cifra del 5 por ciento también importa porque replantea cómo se habla de la carrera de la IA. Si los mejores modelos de China ya están a unos pocos puntos de la frontera, entonces la contienda ya no consiste en alcanzar la capacidad bruta, sino en la fiabilidad, el coste y el trabajo poco glamuroso de hacer que los modelos sean dignos de confianza en despliegues reales. El argumento de Yan es que esta última fase premia fortalezas distintas de las de la carrera que la precedió.
La posición de MiniMax no es la de un gigante. Opera junto a actores chinos más grandes y afronta las mismas limitaciones en chips avanzados que condicionan a todo el sector nacional. Aun así, ha mantenido un perfil público alto, y la disposición de su fundador a poner una cifra precisa a la brecha —y a decir que lo más difícil está aún por llegar— es inusual en un sector donde los directivos suelen preferir hablar de avances.
Para los lectores globales, la entrevista ofrece una evaluación sincera poco habitual desde dentro de la comunidad china que construye modelos. Burns, cuya firma invierte en todo el mundo, se llevó la impresión de que la brecha es real pero estrecha. La pregunta que deja abierta el argumento de Yan es qué hace falta realmente para cerrar ese margen final: más capacidad de cómputo, mejores datos, métodos de entrenamiento más inteligentes o, simplemente, tiempo.
Yan no ofreció un plazo para cerrar el último 5 por ciento, y su evaluación es un juicio, no un resultado medido. Pero el planteamiento probablemente se difunda. A medida que los laboratorios chinos lancen su próxima generación de grandes modelos de lenguaje, el sector observará si la distancia hasta la frontera sigue reduciéndose o si, como sugiere Yan, el último tramo resulta ser el más largo.