Puntos Clave:
LongCat-2.0 de Meituan demuestra que se puede construir IA de frontera sin Nvidia — y ya es el modelo de codificación más usado en OpenRouter.
Meituan Inc. publicó como código abierto LongCat-2.0, un modelo de IA de 1,6 billones de parámetros entrenado íntegramente con 50.000 ASIC chinos domésticos, sorteando las GPU restringidas de Nvidia Corp. para ofrecer un rendimiento de codificación cercano a la frontera a una fracción del costo.
"Esto cierra la brecha de costos de inferencia y demuestra que el silicio doméstico puede escalar a niveles de frontera", declaró Wang Xing, director ejecutivo de Meituan.
El modelo de Mezcla de Expertos activa un promedio de 48.000 millones de parámetros por token —con un rango de 33.000 a 56.000 millones dependiendo de la complejidad de la consulta— y admite una ventana de contexto de 1 millón de tokens mediante un novedoso mecanismo de Atención Dispersa LongCat. En SWE-bench Pro, LongCat-2.0 obtuvo 59,5, superando por estrecho margen a GPT-5.5 de OpenAI con 58,6, mientras que alcanzó 70,8 en Terminal-Bench 2.1 y 77,3 en SWE-bench Multilingüe. La compañía lanzó versiones en precisión BF16, FP8 e INT8 junto con código de inferencia optimizado para chips domésticos.
La publicación como código abierto bajo licencia MIT amenaza con acelerar un cambio estructural en el gasto en infraestructura de IA. Si los conglomerados chinos pueden entrenar sistemáticamente modelos de billones de parámetros en ASIC nacionales en lugar de las GPU de propósito general de Nvidia, el mercado de GPU para centros de datos se enfrenta a un ecosistema alternativo viable —precisamente el que los controles de exportación de Washington pretendían evitar.
El Rastro de Owl Alpha
LongCat-2.0 operó de forma anónima en OpenRouter como "Owl Alpha" durante dos meses antes de que Meituan reclamara la arquitectura. Durante ese período, el modelo procesó aproximadamente 10,1 billones de tokens mensuales —559.000 millones por día— lo que representa un incremento mensual del 242% que lo impulsó al top tres global de la plataforma. Aseguró el primer puesto en el espacio de trabajo Hermes Agent, el segundo en despliegues de Claude Code y el tercero en entornos internacionales de OpenClaw.
La capa de post-entrenamiento del modelo, denominada Optimización Multi-Maestro mediante Mezcla de Expertos Especializados (MOPD), segrega la optimización en tres grupos independientes: Expertos Agentes para invocación de herramientas y bucles de autocorrección, Expertos en Razonamiento para lógica multietapa y matemáticas, y Expertos en Interacción para alineación humana y barreras de seguridad. Un mecanismo dinámico de enrutamiento por compuerta fusiona estos comportamientos en tiempo de ejecución, permitiendo que el modelo coordine razonamiento profundo, ejecución estable de herramientas e interacción segura de manera simultánea.
Precios que Subcotizan el Mercado
El marco comercial de Meituan introduce precios agresivos diseñados para captar la atención de los desarrolladores. Las tarifas estándar de API por uso son de $0,75 por millón de tokens de entrada y $2,95 por millón de tokens de salida —ya por debajo de GPT-5.6 Luna de OpenAI a $1,00/$6,00 y Claude Opus 4.8 de Anthropic a $5,00/$25,00. Una promoción por tiempo limitado reduce esas tarifas a $0,30 y $1,20 respectivamente, igualando a MiMo-V2.5 Flash de Xiaomi en el extremo inferior.
La ventaja estructural reside en la economía de caché de contexto. En entornos agénticos masivos donde un asistente de codificación lee y modifica repetidamente el mismo repositorio de código de millones de tokens, solo los inputs que no están en caché y las generaciones finales de tokens consumen la cuota. Esta arquitectura altera fundamentalmente el cálculo de costos para el desarrollo de software autónomo a gran escala.
El Imperativo del Chip Doméstico
El hito del entrenamiento tiene peso geopolítico. Los controles de exportación de Washington han restringido que las GPU más avanzadas de Nvidia lleguen a China, empujando a empresas como Meituan, Huawei Technologies Co. y Alibaba Group Holding Ltd. a desarrollar alternativas domésticas. Bernstein estimó en 2025 que Nvidia poseía aproximadamente el 40% del mercado de chips de IA en China, prácticamente igualada por Huawei, con la cuota de Nvidia cayendo un 8% este año.
Meituan afirmó que el clúster de LongCat-2.0 se construyó en torno a superpods ASIC a gran escala utilizando la Biblioteca de Comunicación Colectiva de Huawei para gestionar la coordinación entre chips —un reflejo de cómo NCCL de Nvidia coordina sus propios clústeres de GPU. La compañía reconoció que los límites de memoria fueron el principal cuello de botella durante el pre-entrenamiento, ya que los aceleradores domésticos tienen menos memoria por dispositivo que el chip H800 prohibido de Nvidia.
Para los inversores, las implicaciones son de doble filo. Las acciones de Nvidia cotizan a aproximadamente 35 veces las ganancias futuras, y una alternativa doméstica creíble en China podría comprimir la prima que el mercado asigna a su monopolio de GPU para centros de datos. Por el contrario, Meituan —que comenzó como un sitio de ofertas al estilo Groupon en 2010 y ahora atiende a 770 millones de usuarios transaccionales anuales— se está posicionando como un proveedor de infraestructura de IA en lugar de una mera súper app de reparto de comida. El giro de la compañía hacia la IA comenzó con la adquisición de la startup Light Year Beyond por $281 millones en 2023 y se aceleró con el lanzamiento de LongCat-Flash a finales de 2025.
Este artículo es solo para fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.
