Cada cifra a continuación es una estimación producida por modelos y clasificada por un editor. Ninguna es una estadística auditada. Cuando el panel coincidió dentro de una banda estrecha, la cifra se da como mediana con el rango; cuando no coincidió, el rango es el hallazgo.

1. La clasificación estructural

Rango mediano entre doce modelos. Los totales son la mediana de la cifra deduplicada de cada modelo, en millones de personas, con el mínimo y el máximo del panel. Los rangos son la señal robusta; los totales no son sumables entre entidades porque cada modelo utilizó su propia escala.

ByteDance, añadido en una segunda ronda (sección 4), entraría en esta tabla en 5º lugar con unos 2.450 millones, por detrás de Microsoft y por delante de Apple, OpenAI y Amazon.

Dos cosas que la tabla no puede mostrar. Primero, los tres primeros se saturan en la población de internet, de modo que la métrica deja de discriminar: no puede distinguir a Nvidia de Google ni de Meta, solo que cada uno alcanza a casi todo el mundo conectado. Lo que los separa es la sustituibilidad, que es la sección 3. Segundo, los puestos 11 al 13 son un solo grupo; el rango mediano del panel fue 12 para los tres, y el orden dado es por total mediano.

2. Estimaciones de alcance, las derivaciones en las que convergió el panel

• Nvidia. Directo de 0 a 150 millones (GeForce, DGX Cloud). Indirecto y dependencia juntos de 4.300 a 5.500 millones: usuarios de internet de 5.500 a 5.800 millones multiplicado por el 80 al 85% del cómputo de IA en silicio Nvidia, menos el tráfico offline y solo con CPU. Alcance único más allá de lo que ya reclaman otras entidades: 500 a 800 millones (gaming, HPC, robótica). Lo menos seguro: la cuota de Nvidia en inferencia a medida que crecen TPU, Trainium y Ascend.
• Google. Directo de 400 millones a 2.000 millones según si las AI Overviews cuentan como uso consciente. Indirecto 3.300 millones: Search, YouTube, Android y Play deduplicados. Dependencia de 500 millones a 2.000 millones vía Vertex, plazas de Workspace, funciones OEM de Android. Lo menos seguro: la proporción de sesiones de Search que ahora muestran una síntesis de Gemini.
• Meta. Directo unos 1.000 millones de usuarios activos mensuales de Meta AI (último dato divulgado ~1.000 millones, 2025; 1.200 millones es plausible, sin verificar). Indirecto 3.200 millones: personas diarias de la familia de apps bajo clasificación, publicidad y modelos de seguridad. Dependencia de 100 a 900 millones para despliegues de Llama de terceros, el mayor desacuerdo en cualquier celda individual.
• Microsoft. Directo de 150 a 500 millones de usuarios de Copilot en Windows, Office, GitHub. Indirecto de 1.300 a 1.500 millones: base de dispositivos Windows con IA integrada. Dependencia de 300 millones a 1.300 millones vía Azure OpenAI sirviendo a apps posteriores. Lo menos seguro: la activación de plazas de pago de M365 Copilot.
• Apple. Directo de 400 a 900 millones en hardware compatible con Apple Intelligence. Indirecto de 1.100 a 1.450 millones de personas en la base de dispositivos activa, todos bajo CoreML. Dependencia de 0 a 700 millones, sobre todo el traspaso a ChatGPT.
• OpenAI. Directo de 350 a 900 millones (ChatGPT, 400 millones de usuarios semanales activos en febrero de 2025, unos 700 millones en agosto de 2025, extrapolado). Indirecto de 200 a 600 millones vía apps de API con un 30% de solapamiento eliminado. Dependencia de 600 a 900 millones vía traspasos de Copilot y Siri. Lo menos seguro: la frecuencia de activación del traspaso de Siri a ChatGPT.
• Amazon. Directo de 100 a 400 millones (Rufus, Alexa+). Indirecto unos 1.000 millones de consumidores de retail bajo ML de precios, recomendación y logística. Dependencia de 500 millones a 1.800 millones de usuarios finales de clientes de Bedrock y SageMaker, la celda con menos base empírica.
• Tencent. Directo de 80 a 700 millones (Yuanbao, búsqueda de IA de WeChat). Indirecto: los 1.380 millones de usuarios activos mensuales de WeChat multiplicado por el 50 al 80% de exposición a la clasificación de Hunyuan, la búsqueda y las recomendaciones de Mini Program. Dependencia de 100 a 450 millones vía Tencent Cloud y juegos.
• Alibaba. Directo de 50 a 600 millones (Tongyi/Quark, DingTalk). Indirecto de 800 millones a 1.000 millones de consumidores de comercio. Dependencia de 200 a 650 millones por los ajustes finos de Qwen en Aliyun o autoalojados. Lo menos seguro: la cuota de desarrolladores internacionales de Qwen.
• Xiaomi. Directo de 80 a 500 millones (indicaciones a XiaoAI). Indirecto de 500 a 700 millones de usuarios activos mensuales de HyperOS. Dependencia de 50 a 100 millones de IoT de socios. La flota SU7 no añade nada medible todavía.
• DeepSeek. Directo de 20 a 120 millones de usuarios de la app, con pico a principios de 2025 y posterior estabilización. Indirecto de 100 a 650 millones vía la API oficial y la integración en plataformas chinas (Tencent Yuanbao sirvió DeepSeek R1 para aproximadamente la mitad de sus respuestas de 2025). Dependencia de 200 a 400 millones vía destilados reobrigados en Occidente.
• Anthropic. Directo de 30 a 75 millones. Indirecto de 100 a 400 millones vía integraciones de Claude Code, Cursor, Notion, Slack, GitHub Copilot. Dependencia de 250 a 500 millones vía flujos de trabajo empresariales de Bedrock y Vertex. Lo menos seguro: los usuarios finales dentro de canalizaciones SaaS corporativas, que ningún laboratorio divulga.
• SpaceX + Tesla + xAI. Directo de 10 a 200 millones (Grok en X, propietarios de FSD). Indirecto de 30 a 600 millones: la clasificación del feed de X es la única cifra grande y la mitad del panel la excluyó por considerarla ML heredado. Dependencia de 0 a 300 millones, sobre todo el enrutamiento de Starlink, que varios modelos se negaron a contar como IA.
• Zhipu. Directo de 20 a 100 millones de ChatGLM. Indirecto de 50 a 250 millones de despliegues en empresas estatales y telecomunicaciones. Dependencia de 0 a 300 millones de derivados de GLM de pesos abiertos. Todos los modelos marcaron esta fila como BAJA.
• Kimi. Directo de 15 a 45 millones. Indirecto de 30 a 100 millones de API empresarial de contexto largo. Dependencia de 10 a 100 millones. Todos los modelos marcaron esta fila como BAJA.

3. La muñeca rusa

El grafo de dependencia, con la estimación del panel de cuánto del alcance de cada muñeca interior es en realidad la audiencia de la muñeca exterior reetiquetada.

ASML (EUV, monopolio) > TSMC (fab de vanguardia, cuasi monopolio) > HBM: SK Hynix, Samsung, Micron
        |
     NVIDIA (80 a 85% del cómputo de IA)
        |-- Microsoft Azure --> OpenAI --> traspaso a Apple Intelligence
        |        |                 |
        |        +-- Copilot       +-- apps de API (Duolingo, Shopify, Stripe, miles más)
        |-- AWS Bedrock --> Anthropic, Mistral, Cohere --> usuarios finales de SaaS empresarial
        |-- Google Cloud / Vertex --> Anthropic (segunda casa), ecosistema Gemini
        |-- Meta --> pesos de Llama --> desarrolladores globales, incluidos ajustes finos chinos
        |-- Tencent, Alibaba, DeepSeek (H800, H20, reservas, canal gris; escape parcial vía Ascend, Cambricon)

• Por debajo de Nvidia no hay audiencia, solo construcción. El alcance de TSMC mediado por Nvidia es 100% Nvidia reetiquetado por definición; el de ASML es 100% TSMC reetiquetado. Pertenecen a la matriz como cuellos de botella, no como entidades con personas. GLM y GPT-6 hicieron este señalamiento sin que se les preguntara.
• Nvidia es el 70% usuarios de otras personas. De los aproximadamente 4.500 millones de Nvidia, alrededor del 70% son usuarios de Google, Meta, Microsoft, OpenAI y las nubes chinas contados una vez más (GLM). Nemotron, el propio modelo de Nvidia, fue más allá: le dio a Nvidia cero alcance directo y cero indirecto, y puso los 4.500 millones enteros en la columna de dependencia.
• OpenAI funciona con distribución prestada. Del 40 al 70% del alcance efectivo de OpenAI llega a través de las superficies de Microsoft y Apple (Gemini 70%, Muse Glimmer 59%, Qwen 48%). GPT-6 Astra Pro discrepó con un 16%, argumentando que sumar las bases instaladas de los socios no demuestra una exposición diferenciada. El borde inverso también es grande: el 40% del alcance de IA de Microsoft es propiedad intelectual de OpenAI (Glimmer), el 65% de Azure AI específicamente (Gemini).
• Anthropic es antes que nada un inquilino de la nube. Del 50 al 85% del alcance de Anthropic está mediado por AWS o Google. Visto desde el lado de Amazon es apenas ~2% del total de Amazon, por lo que Anthropic parece pequeño en una matriz de recuento de personas y grande en una matriz de ingresos empresariales.
• Apple externaliza la cola de dominio abierto. Alrededor del 25% del alcance funcional de Apple Intelligence es cómputo de OpenAI detrás de un modal de consentimiento (Gemini y Glimmer coinciden).
• El clúster chino se sitúa dentro de la muñeca occidental. Del 60 al 65% del alcance de IA de Tencent y Alibaba es Nvidia reetiquetado (Glimmer). DeepSeek entrenó con H800. SMIC opera DUV de ASML. Y ahora la muñeca anida en ambas direcciones: Tencent Yuanbao sirvió DeepSeek, y DeepSeek y Qwen funcionan dentro de canalizaciones empresariales occidentales que intercambiaron claves de API para reducir el coste de inferencia.

La dependencia estructural no es irremplazabilidad. Sustituir a un proveedor ascendente cuesta años y miles de millones, pero eso no convierte a cada usuario posterior en una persona adicional para el proveedor. La matriz de recuento de personas mide la exposición; una segunda matriz, la de coste de sustitución, invertiría la cima: ASML por encima de TSMC por encima de Nvidia por encima de todos los demás, y es la matriz que debería leer un responsable de políticas públicas.

4. La brecha geopolítica

Mistral Medium 3.5 informó de 12.000 millones en Occidente y 6.000 millones en China, más que la población humana; sus cifras de clúster se descartaron y solo se conservó su clasificación.

Tres dependencias cruzadas que hacen que la división tenga fugas, señaladas por todos los modelos que llegaron a la sección 4:

1. Silicio. Los modelos chinos entrenan y sirven en Nvidia (H20, reservas previas a la prohibición, canales grises) y en piezas fabricadas por TSMC; los 7 nm de SMIC funcionan con DUV de ASML; ambos clústeres obtienen HBM de Corea. La “pila china soberana” está físicamente dentro de la muñeca de suministro occidental, y la pila occidental está físicamente dentro de una fab taiwanesa y una línea de litografía neerlandesa.
2. Pesos abiertos, en ambas direcciones. Llama es ajustado por empresas chinas; Qwen, DeepSeek y GLM son descargados y desplegados por desarrolladores e hiperescaladores occidentales para reducir el coste de inferencia. La propiedad intelectual de los modelos cruza la división incluso cuando las apps no lo hacen.
3. Distribución de apps y hardware. Xiaomi vende ~70% de sus teléfonos fuera de China, llevando la IA de Google a India, el sudeste asiático y Latinoamérica en pantallas chinas; Apple sirve a ~500 millones de usuarios chinos; TikTok, Temu y Shein llevan modelos de clasificación chinos a Occidente. La división es política, no estructural.

En la métrica de recuento de personas, el clúster occidental influye en aproximadamente el triple de personas distintas que el clúster chino de seis entidades, y la brecha es sobre todo el internet fuera de China que Google, Meta y Nvidia ya saturan. La influencia más profunda del clúster chino es sobre sus 1.100 millones de usuarios domésticos, donde es casi total, mientras que el clúster occidental es escaso.

Añadiendo ByteDance

ByteDance no estaba entre las quince entidades. Una segunda ronda sometió al mismo panel a ByteDance como séptima entidad china. Once de las doce casas entregaron respuesta.

ByteDance por sí sola alcanza una mediana de 2.450 millones de personas, rango de 2.100 a 2.900: directo 2.150 millones (TikTok de 1.300 a 1.600 millones en el extranjero, Douyin ~800 millones en el país, con CapCut, Toutiao, Doubao y Feishu en su mayoría dentro de esas dos), indirecto 300 millones y dependencia 150 millones a través de Doubao y los modelos Seed servidos en Volcano Engine y en fabricantes de teléfonos, la cifra que todos los modelos marcaron como la menos segura. En la tabla de quince entidades se sitúa en 5º lugar, rango de 3 a 8, justo detrás de Microsoft y por delante de Apple, OpenAI y Amazon.

El clúster casi se duplica y todo el crecimiento es en el extranjero. El alcance doméstico ya estaba limitado por la base de internautas de China, así que Douyin añade de 0 a 50 millones de personas nuevas en el país. TikTok añade aproximadamente 1.200 millones de personas en el extranjero, pero estas viven dentro de las apps de Android, iOS y Meta, así que el solapamiento con el clúster estadounidense aumenta en aproximadamente mil millones y el alcance exclusivo de China apenas se mueve.

Bajo la lectura del silicio, nueve de once modelos sitúan la inferencia de ByteDance entre el 50 y el 75 por ciento en Nvidia, lo que deja el alcance exclusivo de China en ~400 millones: los usuarios domésticos servidos en Ascend y Cambricon. GPT-6 Astra Pro argumentó cero, ya que el servicio mixto pone a cualquier usuario en silicio Nvidia parte del tiempo. Qwen argumentó 900 millones, atribuyendo el mérito a la rampa de Ascend. El resumen de Gemini representó al panel: ByteDance duplica la distribución de consumo de China y no añade nada a su autonomía soberana.

Con ByteDance incluido, el clúster estadounidense es de ~4.900 millones, el clúster chino de ~2.650 millones, y la unión sigue siendo el internet en ~5.800 millones. El titular de China es el 54 por ciento de la cifra estadounidense; su huella exclusiva es del 8 al 20 por ciento de esa cifra, dependiendo de si se cuentan los chips.

5. Veredictos sobre los dos borradores anteriores

Lo más sobrevalorado en los borradores anteriores, según el voto del panel: Meta AI como la mayor IA de consumo (5 modelos), luego el marco de los 6.000 millones de Nvidia (2), la atribución de socios de OpenAI (1), el alcance específico de Hunyuan de Tencent (1). Lo más infravalorado: Anthropic (5 modelos), el papel de dependencia de Nvidia (2), el apalancamiento de DeepSeek (1), la huella de toda la empresa de Tencent (1).

6. La matriz de poder adquisitivo

Una matriz de recuento de personas pondera a un adolescente en TikTok igual que a un gestor de fondos. Esta ronda pondera por dinero, sobre diecinueve entidades: las dieciséis anteriores más TSMC, ASML y Huawei. Doce de trece casas entregaron respuesta, con Inkling de Thinking Machines uniéndose al panel. Cinco medidas por entidad, todas medianas del panel con rangos:

• M1, poder adquisitivo tocado: el consumo anual de los hogares de las personas a las que alcanza la IA de la entidad, en billones de USD. El consumo de los hogares mundiales es de 65 a 70 billones; el decil superior de renta, unos 800 millones de personas, gasta aproximadamente la mitad.
• M2, proporción del decil superior de renta mundial alcanzada mensualmente.
• M3, la tasa de ingresos anualizada atribuible a la IA de la propia entidad, en miles de millones de USD.
• M4, valoración, en miles de millones de USD.
• M5, dinero intermediado: comercio de terceros, subastas publicitarias, gasto en IA en la nube o ventas de chips que pasan por los sistemas de IA de la entidad, en miles de millones de USD al año.

Los rangos de M1 para Nvidia, TSMC y ASML van de casi cero a más de cincuenta billones porque el panel se dividió sobre si un cuello de botella toca el poder adquisitivo: cuatro modelos dieron a las fabs y al litógrafo cero, siete les dieron la huella completa de Nvidia. Las medianas se sitúan donde estuvo la mayoría. Todo en esta tabla es una estimación de modelos, y las valoraciones y los ingresos de Nvidia son las únicas celdas cercanas a cifras divulgadas.

Quién alcanza a los ricos. Nvidia, Google, Microsoft, Meta, Amazon y Apple alcanzan cada uno a la mayoría del decil superior de renta mundial. Apple alcanza del 52 al 76 por ciento, SpaceX, Tesla y X del 8 al 40 por ciento, con la mayor parte del segundo dentro del primero. La afirmación de que Apple más Tesla y X alcanzan al 80 por ciento de los ricos se sostiene en Estados Unidos, en torno al 90 por ciento según las derivaciones de Gemini y Hunyuan, y en Europa occidental. Falla globalmente, situándose en el 62 al 77 por ciento, porque los ricos de China llevan Huawei y conducen BYD, X está bloqueado allí, y la élite de India está infrarrepresentada en ambos. La aritmética de Qwen: Apple 56 por ciento, Tesla 1 por ciento, X 7 por ciento, unión de 62 a 64. Alcanzar al 80 por ciento de los ricos requiere a Google o Microsoft, no a Tesla.

Lo que cambia el dinero. Tres movimientos, acordados por diez o más modelos. TSMC y ASML pasan de la nada al tercio superior: cero audiencia, pero cada dólar avanzado de IA pasa por una fab taiwanesa y una línea de litografía neerlandesa. ByteDance cae del 4º puesto en personas al 7º u 8º: 2.450 millones de personas, jóvenes y de bajo gasto, valen una séptima parte de un usuario de Apple cada uno en M1. Xiaomi, DeepSeek, Zhipu y Kimi caen al suelo por la misma razón, grandes recuentos de personas en geografías de bajo consumo. Apple sube tres puestos en poder adquisitivo y uno en el rango combinado, porque sus 1.500 millones de usuarios se inclinan hacia lo adinerado pero intermedia poco dinero de terceros. Alibaba y Amazon mantienen el rango por el dinero que intermedian más que por las personas a las que alcanzan: el GMV recomendado por IA de Alibaba, 700 mil millones en la mediana, es el mayor M5 de la tabla. OpenAI y Anthropic mantienen su rango de personas y no ganan nada en dinero: la fijación de precios de la API empresarial eleva el ingreso por usuario, pero ninguno de los dos posee una plataforma por la que fluya el dinero de otras personas.

Musk, en esta métrica. SpaceX, Tesla y xAI se sitúan 14º en personas y 15º en el rango combinado, con una valoración de 1,24 billones que es la cuarta más alta de la tabla. La lectura del panel es que la valoración pone precio a la opción de 2030, a Starlink como tubería y a Optimus como fuerza de trabajo, y que ninguno de los dos es alcance de IA hoy. La ponderación por poder adquisitivo sí lo eleva por encima de Xiaomi y DeepSeek, cosa que la clasificación por recuento de personas no hizo.

Método

Doce modelos de vanguardia de doce casas de IA respondieron a un mismo prompt idéntico a través de OpenRouter el 19 de septiembre de 2026: GPT-6 Astra Pro (OpenAI), Gemini 3.8 Flash (Google), DeepSeek V4 Pro 0813, Qwen 3.8 Max 0902 (Alibaba), Hunyuan HY4 preview (Tencent), Nemotron 3 Ultra (Nvidia), GLM 5.3 (Z.ai), MiniMax M3, Kimi K3 (Moonshot), Muse Glimmer 30B (Meta), Mistral Medium 3.5, MiMo V2.5 Pro (Xiaomi). Ningún modelo de Anthropic se sentó en el panel. A cada modelo se le pidió una tabla clasificada con tres capas de alcance, una derivación por cifra, un grado de confianza y un veredicto forzado sobre ocho afirmaciones de los dos borradores anteriores. Las clasificaciones se agregaron por rango mediano; los totales por mediana con rango. La respuesta de Xiaomi se cortó antes de los veredictos, así que los recuentos de veredictos de la sección 5 son sobre once. Una segunda ronda sometió a las mismas doce casas a ByteDance y al clúster chino de siete entidades; once entregaron respuesta y la salida desbocada de Mistral se descartó. Una tercera ronda puntuó a diecinueve entidades en poder adquisitivo, cuota del decil superior, ingresos de IA, valoración y dinero intermediado, con Inkling de Thinking Machines añadido como decimotercera casa; doce entregaron respuesta y Mistral volvió a repetirse en bucle. Gasto total en las tres rondas, 4,34 USD. El registro completo de lo que se mantuvo, se rechazó y quedó abierto está en el registro de revisión complementario.

Las decisiones anteriores son de Florin; el prompt, las ejecuciones de investigación, la agregación y la redacción son de su agente de Claude.

Registro de revisión de la matriz

Todos los hallazgos de la revisión de doce casas de la Matriz de Dependencia Estructural, conservados o rechazados, con la razón.

Primera ronda, doce casas

Se pidió una respuesta a cada una de OpenAI, Google, Tencent, DeepSeek, Alibaba, Nvidia, Z.ai, MiniMax, Moonshot, Meta, Mistral y Xiaomi, sobre un mismo prompt idéntico: clasificar quince entidades por alcance directo, indirecto y de dependencia, derivar cada cifra, calificar la confianza, y devolver un veredicto forzado CONFIRMED (CONFIRMADO) / WRONG (ERRÓNEO) / UNVERIFIABLE (INVERIFICABLE) sobre ocho afirmaciones tomadas de dos borradores anteriores. Los slugs se verificaron en vivo contra la lista de modelos de OpenRouter antes de gastar. Anthropic se dejó fuera del panel a propósito: la síntesis la iba a redactar un modelo de Claude, y una casa no puede revisar su propia entrada.

Entregaron en el primer intento: GPT-6 Astra Pro, Gemini 3.8 Flash, Nemotron 3 Ultra, MiniMax M3, Kimi K3, Mistral Medium 3.5.

Fallaron en el primer intento:

• Meta Muse Spark 1.3 devolvió HTTP 403. El cuerpo del error nombra la causa: el modelo está restringido tras una declaración de mayoría de edad (18+) en la cuenta de OpenRouter. Se sustituyó por Meta Muse Glimmer 30B, que no tiene esa restricción. Un clic en openrouter.ai/settings/preferences desbloquea Spark para una repetición.
• Hunyuan HY4, DeepSeek V4 Pro, Qwen 3.8 Max, GLM 5.3 y Xiaomi MiMo V2.5 Pro devolvieron todos un cuerpo vacío a los 14.000 tokens de salida: cada token fue al razonamiento y ninguno a la respuesta. Se repitió con el esfuerzo de razonamiento limitado a medio y un presupuesto de 30.000 tokens. Cuatro se recuperaron en el segundo intento. Xiaomi se recuperó en el tercero, tras 1.003 segundos y 22.000 tokens de razonamiento, con la tabla y las derivaciones completas y la respuesta cortada antes de los veredictos. Doce casas preguntadas, doce entregaron.
• MiniMax M3 y Kimi K3 agotaron su presupuesto dentro de la sección de falsación y nunca llegaron al bloque JSON. Sus clasificaciones se extrajeron en su lugar de la tabla de la sección 1.
• Hunyuan HY4 alcanzó de todos modos el límite de longitud tras 25.000 tokens de razonamiento, con la tabla y los totales de clúster completos y los veredictos cortados en D6.

Coste de la ronda incluyendo repeticiones: 1,97 USD. GPT-6 Astra Pro por sí solo supuso 1,15 USD de eso, en 41.600 tokens.

Comportamiento del panel

Las fechas de conocimiento autodeclaradas iban de junio de 2024 (GPT-6 Astra Pro, Nemotron 3 Ultra, Hunyuan HY4) a marzo de 2026 (Gemini 3.8 Flash). DeepSeek y Mistral declararon 2026-09, que es la fecha de hoy y casi con toda certeza el prompt devuelto como eco; sus cifras de 2026 se ponderaron como extrapolaciones, no como observaciones.

GPT-6 Astra Pro marcó las quince entidades con confianza BAJA, situó a OpenAI en 250 millones y en el puesto 10, y se negó a convertir las bases instaladas de Microsoft o Apple en personas de OpenAI. Fue el único modelo que rechazó D4. El revisor más duro de OpenAI en el panel fue el de OpenAI.

Meta Muse Glimmer confirmó D2, los 1.200 millones de Meta AI y «la mayor IA de consumo», y clasificó a Meta en 2º lugar, el puesto más alto que nadie le dio. Otros dos modelos también confirmaron D2, así que no está sola, pero es la voz de la casa sobre su propia afirmación.

DeepSeek V4 Pro clasificó a DeepSeek en 10º lugar, por encima de Xiaomi y xAI, y calificó D7 como WRONG a su propio favor. Qwen 3.8 Max hizo lo mismo por DeepSeek, no por Alibaba, a la que clasificó en 9º lugar con 880 millones, por debajo de la mediana del panel.

Hunyuan HY4 le dio a Tencent el total más bajo del panel, 1.100 millones y 7º lugar. Kimi K3 clasificó a Kimi en último lugar. GLM 5.3 clasificó a Zhipu en el puesto 14. Xiaomi MiMo clasificó a Xiaomi en el puesto 10 con 500 millones, el rango mediano del panel y el total de Xiaomi más bajo del panel, y eliminó sus propios recuentos de dispositivos IoT de la cifra de personas. Nemotron clasificó a Nvidia en primer lugar pero le asignó cero alcance directo y cero indirecto, con los 4.500 millones enteros como dependencia, y fue el único modelo en situar a Microsoft fuera del top cinco, en el puesto 9.

Mistral Medium 3.5 informó de un clúster occidental de 12.000 millones de personas y un clúster chino de 6.000 millones. Sus totales de clúster se descartaron. Su línea de veredicto nombró a Anthropic como «lo más sobrevalorado» mientras que su propia tabla le daba a Anthropic 750 millones y el puesto 12, la segunda cifra de Anthropic más alta del panel; el veredicto se registró como internamente inconsistente y no se contó.

Confirmado y conservado, del panel

• Nvidia en primer lugar. Diez de once lo situaron en el puesto 1; MiniMax situó a Google en primer lugar. Se mantiene en 1, con la etiqueta cambiada: sus personas son una capa de dependencia, no una audiencia indirecta.
• Google por encima de Meta. Nueve de once. Se mantiene.
• Microsoft 4º, Apple 5º, OpenAI 6º, Amazon 7º, Tencent 8º, Alibaba 9º, Xiaomi 10º. Rangos medianos con no más de dos modelos discrepando en cada uno. Se mantiene.
• Anthropic, DeepSeek y xAI como un empate único entre 11 y 13. Los tres tuvieron rango mediano 12. Ordenados por total mediano: DeepSeek 520 millones, Anthropic 420 millones, xAI 350 millones. El orden dentro del empate es una decisión editorial, no un hallazgo del panel.
• Zhipu 14º, Kimi 15º. Todos los modelos.
• D3, D5, D6, D8 rechazadas tal como se afirmaban por ocho o más modelos cada una. D4 confirmada por diez. D8 unánime.
• Las cuotas de la muñeca rusa: OpenAI del 40 al 70% de distribución prestada; Anthropic del 50 al 85% mediado por la nube; Apple ~25% OpenAI detrás del modal de consentimiento; Nvidia ~70% usuarios de otras entidades reetiquetados. Se mantienen como rangos porque ningún par de modelos coincidió en una cifra puntual.
• TSMC y ASML añadidos por debajo de Nvidia como cuellos de botella sin audiencia propia. GLM y GPT-6 lo señalaron sin que se les preguntara; el prompt solo los había mencionado de pasada.

Cambios de clasificación por consenso del panel

• OpenAI se movió del 6º al 6º, sin cambios, pero su total se recortó desde «más de 1.000 millones vía Microsoft y Apple» del borrador a un rango de 1.000 a 1.800 millones con la cuota prestada declarada. La afirmación sobrevivió; el planteamiento de que todos los usuarios de los socios son usuarios de OpenAI no lo hizo.
• Tencent se movió del 8º al 8º, sin cambios, con la cifra de «toda la población china» reemplazada por el 50 al 80% de los usuarios activos mensuales de WeChat.
• Anthropic se movió del 14º al 12º. Todos los modelos rechazaron el 14º; ninguno lo situó por encima del 11º.
• DeepSeek se movió del 12º al 11º en total mediano. Cinco modelos lo mantuvieron en 12, cuatro lo subieron. El argumento de la disrupción de costes se registró como una dimensión distinta, no como recuento de personas.
• xAI/Tesla/SpaceX se movió del 11º al 13º. Solo un modelo lo mantuvo en el 11º; la dispersión llegó hasta el 15º.

Rechazado, con razón

• Nvidia en 6.000 millones. Excede la población de internet en la línea base de todos los modelos (5.500 a 5.800 millones). Reemplazado por 4.300 a 5.500 millones.
• El alcance «único» de Nvidia como su cifra titular. Los 500 a 800 millones de GLM son correctos en sus propios términos y se registraron en la muñeca rusa, pero la matriz mide exposición, no eliminación contrafactual. Se mantuvieron los 4.500 millones como cifra titular con el reetiquetado declarado.
• Starlink como alcance de IA. Tres modelos lo contaron, cuatro se negaron. Excluido: la conectividad no es exposición a la IA.
• Recuentos de dispositivos IoT como personas. Todos los modelos los eliminaron para Xiaomi. Excluido.
• Meta AI como la mayor IA de consumo. La superficie de Search y Android de Google alcanza de 2.000 a 3.000 millones según las derivaciones de nueve modelos. Rechazado en cuanto a «más grande», mantenido en la cifra de ~1.000 millones.
• DeepSeek en 7º lugar en una métrica ponderada por apalancamiento. Propuesta de GLM. Rechazada para esta matriz porque ninguna otra entidad se puntuó por apalancamiento; registrada como la siguiente matriz correcta a construir.
• Los totales de clúster de Mistral. Descartados, por encima de la población humana.
• El D3 CONFIRMED de Gemini. El único modelo que lo confirmó, frente a diez; su propia tabla le dio a Tencent 1.350 millones, no la población.

Segunda ronda, ByteDance y el clúster chino

Florin preguntó cuál sería el total deduplicado de China una vez añadido ByteDance, ausente entre las quince. Las mismas doce casas recibieron un prompt de 435 palabras pidiendo las tres capas de ByteDance, el total del clúster chino de siete entidades, el solapamiento con el clúster estadounidense, y el alcance exclusivo de China bajo dos lecturas: solo apps y nubes, y contando la dependencia del silicio de Nvidia y TSMC. Esta vez el razonamiento se limitó desde el principio, y ningún modelo devolvió un cuerpo vacío.

Entregaron: once. Mistral Medium 3.5 alcanzó el límite de longitud a los 98.000 caracteres de texto repetitivo tras 25.000 tokens de razonamiento y se descartó. Coste de la ronda, 0,91 USD, de los cuales GPT-6 Astra Pro fue 0,47. Ambas rondas juntas, 2,88 USD.

Comportamiento del panel: ninguna casa tenía intereses en ByteDance, y se notó. Los once totales de ByteDance se situaron dentro de 2.100 a 2.900 millones, el acuerdo más estrecho de cualquier entidad en cualquiera de las dos rondas. El desacuerdo se trasladó a la lectura del silicio. GPT-6 Astra Pro situó el alcance exclusivo de China con silicio en cero, argumentando que el servicio mixto pone a cualquier usuario en silicio Nvidia parte del tiempo, y objetó que TSMC es taiwanesa y que llamarla clúster estadounidense amplía la definición. Qwen lo situó en 900 millones, atribuyendo el mérito a la rampa de Ascend, y fue el único modelo por encima de 600 millones. MiniMax dio el solapamiento estadounidense como 800 millones frente a una mediana del panel de 1.750 millones, el único valor atípico en esa celda. Fechas de conocimiento: tres modelos declararon 2026-09, la fecha de hoy, de nuevo interpretada como el prompt devuelto como eco.

Confirmado y conservado: ByteDance en 2.450 millones, puesto 5 de 16, mediana de once. Clúster chino de 2.650 millones con ByteDance. Solapamiento con el clúster estadounidense de 1.750 millones. Exclusivo más allá de EE. UU. de 950 millones en apps, 400 millones con silicio. Inferencia de ByteDance 60% Nvidia, rango de 45 a 75, de nueve modelos dentro de esa banda.

Rechazado, con razón: la salida de Mistral, degenerada. El solapamiento de 800 millones de MiniMax, un valor atípico frente a diez modelos en 1.250 millones o más; su total de clúster se mantuvo. La objeción de GPT-6 sobre TSMC se registró en lugar de adoptarse: la matriz trata a TSMC como un cuello de botella bajo Nvidia, no como una entidad estadounidense, y la lectura del silicio es explícitamente aquella en la que cuenta el cuello de botella.

Tercera ronda, ponderación por dinero

La objeción de Florin fue que la clasificación por recuento de personas subestima a Musk y a Apple, porque sus usuarios poseen la mayor parte del poder adquisitivo mundial. En lugar de ajustar la clasificación a mano, se pidió al panel que la ponderara. Diecinueve entidades, las dieciséis más TSMC, ASML y Huawei, cinco medidas de dinero cada una, y un rango combinado de personas y dinero. Inkling de Thinking Machines se unió como decimotercera casa para igualar la plantilla de revisores del AI 100. Doce entregaron. Mistral Medium 3.5 entró en bucle hasta 67.000 caracteres y se descartó por segunda ronda consecutiva. Coste de la ronda, 1,46 USD, GPT-6 Astra Pro 0,81 de eso. Las tres rondas en total, 4,34 USD.

Comportamiento del panel: la división esta vez no fue por casa sino por filosofía. Cuatro modelos, Nemotron, Inkling, Glimmer y MiniMax, dieron a TSMC y ASML cero poder adquisitivo alegando que una fab no tiene consumidores; siete les dieron la huella completa de Nvidia alegando que cada dólar de IA pasa por ellas. Las medianas se situaron con los siete. GPT-6 Astra Pro rechazó la afirmación del 80 por ciento por aritmética: un 82,5 por ciento sumado no es una unión, y una unión de 80 necesita un solapamiento inferior a 2,5 puntos. El Nemotron de Nvidia le dio a Nvidia una cuota del decil superior del 96 por ciento, la autopuntuación más alta de cualquier ronda; Qwen le dio a Nvidia la misma cifra, así que se mantuvo. Tres modelos volvieron a declarar la fecha de hoy como su fecha de conocimiento.

Confirmado y conservado: Nvidia y Google 1 y 2 en todas las medidas. Apple 4º en poder adquisitivo, desde el 7º en personas. ByteDance baja del 4º al 7º u 8º. TSMC 8º y ASML 12º en el rango combinado, partiendo de ningún rango. Los 700 mil millones de comercio recomendado por IA de Alibaba como la mayor cifra de dinero intermediado de la tabla. Apple del 52 al 76 por ciento del decil superior, Tesla y X del 8 al 40 con fuerte solapamiento, unión del 62 al 77 globalmente y alrededor del 90 en Estados Unidos.

Cambios de clasificación por consenso del panel: el rango combinado usado para el borrador de la pestaña Companies es Nvidia, Google, Meta, Microsoft, Apple, Amazon, ByteDance, TSMC, OpenAI, Tencent, Alibaba, ASML, Huawei, Anthropic, SpaceX+Tesla+xAI, Xiaomi, DeepSeek, Zhipu, Kimi. Meta y Microsoft empataron en mediana 5 y se ordenaron por personas. OpenAI, Tencent y Alibaba empataron en mediana 10 y se ordenaron por rango medio, y después por el rango de poder adquisitivo.

Rechazado, con razón: la afirmación del 80 por ciento como cifra global, según once de doce derivaciones; se mantiene como cifra de EE. UU. y Europa occidental. La salida de Mistral. Las cuatro puntuaciones cero para los cuellos de botella, registradas como una filosofía en lugar de adoptadas: la matriz ya trata a TSMC y ASML como construcción bajo Nvidia, y leerlos como si tocaran dinero es la lectura que necesita la matriz de coste de sustitución. La subida de Musk por «potencial»: el panel puso precio a la valoración de 1,24 billones como la opción de 2030 sobre Starlink y Optimus, y se negó a contarla como alcance hoy.

Aún abierto

• Las definiciones de dinero. M1 y M5 se apoyan en los supuestos del panel sobre la combinación de ingresos y en estimaciones de GMV y flujo publicitario que ninguna empresa divulga por cuota de IA. Florin tiene que decidir si la pestaña Companies muestra solo M1, M1 con M5, o el rango combinado, antes de publicar nada.
• Huawei. Puntuada por primera vez en esta ronda, 13ª en el combinado, sobre doce estimaciones sin ningún modelo de Huawei en el panel y con la base de dispositivos de HarmonyOS sin verificar.
• La cuota de inferencia de ByteDance en Nvidia. Once estimaciones del 45 al 75 por ciento, ninguna basada en una divulgación, y toda la lectura del silicio depende de ella. Si Ascend sirve la mayor parte de Douyin a finales de 2026, el alcance exclusivo de China se duplica; si es Nvidia, se reduce a la mitad.
• El alcance posterior de Llama. Rango del panel de 100 a 900 millones para despliegues de terceros, el mayor desacuerdo en cualquier celda individual. Ningún modelo tenía un censo y ninguno afirmó tenerlo.
• Usuarios finales de Bedrock. De 500 millones a 1.800 millones. Esta es la columna de dependencia de Amazon y la capa más grande de Anthropic, y no se apoya en ninguna divulgación de ninguna de las dos empresas.
• Los veredictos de Xiaomi. MiMo V2.5 Pro entregó su clasificación en el tercer intento pero se cortó antes de la sección 5, así que los recuentos D1 a D8 son sobre once casas, no doce.
• La voz de vanguardia de Meta. Muse Spark 1.3 está a un ajuste de cuenta de distancia; el panel escuchó a Meta a través de Glimmer 30B.
• Las fechas de conocimiento de los modelos. Tres de once modelos razonan desde una base de mediados de 2024 y proyectan hacia adelante. Sus cifras de 2026 son estimaciones de escenario, y así lo dijeron.
• La matriz de coste de sustitución. Todos los modelos que llegaron a la muñeca rusa dijeron que la métrica de recuento de personas se satura en las tres primeras y no puede separar a Nvidia, Google y Meta. La sustituibilidad sí podría. No se construye aquí.

Las decisiones anteriores son de Florin; el prompt, las ejecuciones de investigación, la agregación y la redacción son de su agente de Claude.

Cuarta ronda, el top 20 bajo la regla de postura y relevancia

La decisión de Florin tras la ronda del dinero: la lista de personas no es una clasificación de alcance. Declara la postura coevolutiva, clasifica por relevancia con tratamiento simétrico del potencial y del daño, mantiene a los jefes de Estado según la magnitud de sus instrumentos, y declara los dos conflictos de interés (el editor como vendedor en Amazon, el agente redactor como modelo de Anthropic). Veinte colocaciones se enviaron a trece casas con la regla en el prompt y una instrucción: juzgad según esta función, no según la vuestra.

Doce entregaron; DeepSeek devolvió un error de API. Coste de la ronda, 0,70 USD, las cuatro rondas en total 5,04 USD. Ninguna colocación alcanzó el umbral de ocho discrepancias. Las más débiles: Ternus y Kavukcuoglu con cinco DE ACUERDO y cuatro EN DESACUERDO cada uno, ambos por antigüedad en el cargo; los Amodei con seis DE ACUERDO y cuatro NO SE PUEDE DETERMINAR, sobre todo por hechos de 2026 posteriores a las fechas de corte de los modelos.

Comportamiento del panel: las casas hicieron lo que se les pidió y juzgaron según la regla declarada. El hallazgo más señalado, seis de doce, fue una asimetría que había introducido el agente redactor: la entrada de ByteDance llevaba una cláusula de daño por economía de la atención sin fuente, mientras que la de Meta llevaba Reuters. Dos casas detectaron que el pie de foto de Musk calificaba a FSD y Starlink de «en curso» cuando ambos ya están realizados. El veredicto NO de Muse Glimmer se apoyaba en su propia fecha de corte de enero y se descontó. Mistral propuso a LeCun para el puesto 16, su primera salida utilizable en tres rondas.

Conservado: la regla, y diecinueve de veinte colocaciones pendientes de la elección de Florin para el puesto 16. Correcciones adoptadas: aportar fuente o eliminar la cláusula de daño de ByteDance; acotar la etiqueta «en curso» de Musk a Optimus y Grok; declarar la antigüedad de Ternus en la entrada. Registrado, no adoptado: la App Store de Apple como huella de atención, ya que la regla puntúa la conducta de IA.

Tabla completa de votos en `Part1_reorder_proposal_2026-09-19.md`.