Análisis del tamaño y la cuota de mercado del modelo Foundation: tendencias de crecimiento y previsiones (2026 - 2031)

Tendencias y perspectivas del mercado global de modelos de fundación

La demanda empresarial de modelos multimodales y de razonamiento impulsa las actualizaciones de la arquitectura.

Las empresas ya no compran modelos principalmente para la generación de borradores, porque ahora quieren sistemas que puedan procesar documentos, imágenes, audio y registros estructurados dentro del mismo flujo de trabajo. Esto está cambiando los estándares de adquisición en todo el mercado de modelos base, donde los compradores esperan cada vez más que los modelos admitan el razonamiento de múltiples pasos y la ejecución confiable de tareas. La capacidad multimodal es más importante en sectores como la salud, la defensa y los medios de comunicación, donde los datos de entrada llegan en múltiples formatos y no pueden ser manejados eficazmente por sistemas solo de texto. También fortalece los casos de uso que dependen de conectar registros, elementos visuales e instrucciones antes de producir una acción o recomendación. La familia de modelos base de tercera generación de Apple refleja esta dirección al combinar variantes en el dispositivo y basadas en el servidor para la comprensión del lenguaje y las imágenes en entornos con limitaciones de hardware. ^{[1] Apple Machine Learning Research, “Introducing the Third Generation of Apple's Foundation Models,” Apple Machine Learning Research, machinelearning.apple.com} A medida que estas arquitecturas maduran, el mercado de modelos base está cambiando hacia sistemas de razonamiento más amplios en lugar de herramientas de contenido independientes.

El rápido cambio hacia modelos de infraestructura adaptados a dominios específicos modifica las prioridades de compra en sectores verticales de alto riesgo.

Los modelos de propósito general entrenados con datos de internet amplios están perdiendo eficacia en flujos de trabajo que requieren precisión, trazabilidad y contexto del dominio. En finanzas, una investigación presentada a través de IEEE CSCloud demostró que el post-entrenamiento adaptativo al dominio con LoRA modular en conjuntos de datos financieros permitió que modelos compactos de 7 mil millones de parámetros superaran a GPT-4 en referencias financieras seleccionadas. En el sector sanitario, los modelos base de HCE ajustados con datos clínicos estandarizados HL7 FHIR han demostrado avances en 6 tareas principales de predicción clínica, lo que subraya por qué las arquitecturas especializadas están ganando terreno. ^{[2] Autores de la Universidad de Toronto, “EHRMamba, Towards Generalizable and Scalable Foundation Models for Electronic Health Records,” Proceedings of Machine Learning Research, proceedings.mlr.press} Esto está impulsando a las empresas en entornos regulados a preferir sistemas más pequeños y específicos en lugar de modelos más amplios que requieren mayor supervisión. También reduce el coste operativo total cuando un modelo ajustado puede ejecutarse dentro de una infraestructura controlada en lugar de enviar cada tarea a través de una API fronteriza premium. En el mercado de modelos básicos, este cambio está desplazando el valor hacia los proveedores que admiten el ajuste fino, la integración y la gobernanza, en lugar de solo el acceso al modelo en bruto.

La compresión de los costos de inferencia gracias a los ecosistemas de ponderación abierta transforma la economía de la implementación.

Los ecosistemas de peso abierto están cambiando la economía del mercado de modelos base al ampliar el acceso a familias de modelos capaces. Las empresas ahora tienen un mayor conjunto de arquitecturas reutilizables para evaluar, adaptar y alojar, lo que reduce la dependencia de un conjunto limitado de proveedores de API propietarios. Alibaba informó en abril de 2025 que el ecosistema de código abierto Qwen había superado las 300 versiones de modelos, 300 millones de descargas y 100 000 modelos derivados ajustados, lo que muestra la rapidez con la que puede escalar la distribución de peso abierto. ^{[3] Alibaba Group, “Tongyi Qwen Open-Source Ecosystem, 300+ Models, 300M+ Downloads,” Alibaba Group, qwenlm.github.io} El capital también está siguiendo este cambio, ya que Together AI recaudó 800 millones de dólares en julio de 2026 para expandir la infraestructura de inferencia de IA de código abierto. ^{[4] Together AI, “Anunciamos nuestra ronda de financiación Serie C de 800 millones de dólares para acelerar la transición a la IA de código abierto”, Together AI, together.ai} Esta base de herramientas más amplia permite a más organizaciones probar, ajustar e implementar modelos sin comprometerse con una infraestructura de vanguardia desde el principio. Esta mayor asequibilidad está ampliando la demanda del mercado de modelos básicos, especialmente entre las pequeñas empresas que quedaron fuera de la primera ola de adopción.

La implementación de agentes de IA en los flujos de trabajo empresariales principales integra modelos en sistemas críticos para la generación de ingresos.

Los agentes de IA están fortaleciendo el mercado de modelos base y conectándolo con tareas críticas para la generación de ingresos, al permitirles planificar y ejecutar tareas de múltiples pasos en lugar de simplemente generar respuestas. Esto transforma el comportamiento de compra empresarial, ya que el modelo se integra en la ejecución de tareas, en lugar de ser un asistente independiente para consultas aisladas. La implementación de agentes es especialmente relevante en operaciones con clientes, flujos de trabajo internos de gestión del conocimiento y entornos administrativos complejos donde la coordinación es tan importante como la generación de contenido. La disponibilidad general de Claude Sonnet 5 en Microsoft Foundry para sistemas NVIDIA GB300 en Azure demuestra cómo los proveedores están integrando modelos con pilas de implementación empresarial para su uso con agentes. Esta integración es crucial, ya que el uso en producción depende tanto de la orquestación, la monitorización y el acceso seguro como de la calidad del modelo en sí. Como resultado, el mercado de modelos base está atrayendo una mayor inversión en herramientas de flujo de trabajo, capas de control y servicios de implementación.

La alta dependencia de las GPU y los elevados costos de entrenamiento de vanguardia comprimen el campo competitivo.

La alta dependencia de las GPU sigue siendo una de las restricciones estructurales más claras del mercado de modelos base, ya que el entrenamiento de modelos de vanguardia aún requiere compromisos de capital sustanciales. Las ejecuciones de entrenamiento de vanguardia de la generación actual superan regularmente los USD 100 millones, y la mayor ejecución individual en 2024 alcanzó casi los USD 390 millones. ^{[5] Epoch AI, “Trends in Artificial Intelligence”, Epoch AI, epoch.ai} Esto mantiene el verdadero desarrollo de vanguardia concentrado en un grupo muy pequeño de organizaciones respaldadas por hiperescaladores con el capital y la infraestructura para absorber ciclos de entrenamiento repetidos. El efecto no se limita al entrenamiento, porque el acceso a hardware avanzado también determina la escala de inferencia, el momento de lanzamiento y la economía del servicio a largo plazo. Los controles de exportación de semiconductores avanzados añaden otra capa de acceso desigual entre jurisdicciones, lo que afecta quién puede escalar en la vanguardia. En el mercado de modelos base, esa combinación reduce el campo de empresas que pueden mantener el liderazgo en el rendimiento de los modelos a lo largo del tiempo.

El riesgo de alucinaciones ralentiza la adopción en flujos de trabajo regulados a pesar de una mayor implementación.

El riesgo de alucinaciones sigue frenando el mercado de modelos básicos en flujos de trabajo regulados, incluso a medida que su adopción se extiende a otros ámbitos. En farmacovigilancia, una investigación publicada en Nature Scientific Reports reveló que las alucinaciones en modelos de lenguaje complejos pueden generar falsos positivos en las señales de eventos adversos, desviando recursos de seguridad de investigaciones legítimas. Las instituciones financieras se enfrentan a un problema similar: los resultados de los modelos pueden parecer fluidos incluso cuando no cuentan con soporte o se encuentran fuera de condiciones operativas válidas. La investigación sobre la gestión del riesgo de los modelos para la IA generativa en instituciones financieras identificó las alucinaciones y la toxicidad como nuevos riesgos importantes que requieren una validación y supervisión más rigurosas. Esto no detiene la adopción, pero sí prolonga los plazos de adquisición y aumenta la demanda de revisión humana, monitorización y mecanismos de control. En consecuencia, el mercado de modelos básicos avanza más rápidamente en casos de uso con escasa regulación que en sistemas de decisión clínica o financiera.

Análisis de segmento

Por tipo de modelo: El razonamiento multimodal amplía las expectativas empresariales.

Los modelos de lenguaje de gran tamaño representaron el 59.11 % de la cuota de mercado de modelos base en 2025 por tipo de modelo, manteniendo las implementaciones centradas en texto como la principal base comercial. Se prevé que los modelos multimodales se expandan a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 31.34 % hasta 2031, a medida que los compradores busquen cada vez más un sistema único que pueda procesar texto, imágenes, audio y datos estructurados en flujos de trabajo conectados. Los modelos de visión siguen siendo una categoría importante pero específica en el mercado de modelos base, especialmente en entornos de inspección, triaje radiológico y búsqueda visual donde la comprensión de imágenes es fundamental. Otros tipos de modelos, incluidos los de voz, audio y específicos de dominio, también están ganando terreno donde las interfaces de voz, la latencia o los vocabularios técnicos dificultan la integración con arquitecturas amplias. La combinación de segmentos muestra que el mercado de modelos base está pasando de herramientas de una sola modalidad a sistemas de razonamiento más amplios que pueden operar en contextos empresariales más complejos.

La frontera entre los modelos de lenguaje complejos y los modelos multimodales se difumina cada vez más, ya que muchas versiones líderes ahora admiten documentos, imágenes y código dentro del mismo flujo de trabajo. La tercera generación de la familia de modelos básicos de Apple refleja esta tendencia con variantes para dispositivos y servidores que combinan la comprensión del lenguaje y las imágenes para entornos con recursos de hardware limitados. Por lo tanto, es probable que la industria de los modelos básicos recompense a los proveedores que logren combinar la amplitud del modelo con una inferencia más eficiente y una implementación más sencilla.

Nota: Las participaciones de todos los segmentos individuales están disponibles al momento de la compra del informe.

Por modo de implementación: el control local aumenta a la par de la escala de la nube.

En 2025, la implementación en la nube representó el 66.39 % del mercado de modelos base, gracias a que los servicios gestionados de AWS, Azure y Google Cloud reducen la carga operativa del alojamiento de modelos. Se prevé que la implementación local crezca a una tasa compuesta anual del 39.90 % hasta 2031, lo que refleja una mayor demanda de seguridad, control e infraestructura gestionada localmente en entornos sensibles. Este patrón demuestra que el mercado de modelos base no se limita a favorecer un modo sobre otro, ya que las prioridades de los compradores ahora difieren según la sensibilidad de los datos, el tipo de carga de trabajo y las necesidades de gobernanza interna. El ecosistema de libre acceso respalda este cambio al brindar a las empresas mayor libertad para implementar modelos sin una dependencia estricta de un proveedor ni modelos operativos fijos exclusivamente en la nube. En la práctica, la nube sigue siendo la opción predeterminada para muchas organizaciones, pero la implementación local se ha convertido en un requisito estratégico para una proporción cada vez mayor de casos de uso de alto valor.

Las configuraciones en la nube y en las instalaciones tampoco se están reemplazando mutuamente de forma lineal, ya que muchas grandes organizaciones ahora utilizan arquitecturas híbridas que dividen las cargas de trabajo por riesgo y clase de datos. La inferencia sensible a menudo se ejecuta en infraestructura interna, mientras que las tareas no sensibles de alto volumen continúan ejecutándose a través de API externas. La familia de modelos básicos de tercera generación de Apple, que abarca variantes en dispositivos y basadas en servidores, demuestra que la implementación híbrida se está convirtiendo en una opción de diseño práctica en lugar de un caso excepcional. Esto significa que el liderazgo en la nube que se suele mencionar puede subestimar la importancia de la capacidad de implementación interna en el mercado de modelos básicos. La adopción por parte del gobierno y la defensa refuerza este punto, ya que los entornos seguros y aislados de la red a menudo requieren modelos residentes en hardware y soporte personalizado para ellos.

Por tamaño de empresa: la adopción por parte de las pymes mejora a medida que disminuyen las barreras de acceso.

En 2025, las grandes empresas acaparaban el 68.48 % de la cuota de mercado del modelo base, según su tamaño, gracias a que contaban con los presupuestos, los recursos de datos y los equipos técnicos necesarios para la integración y la gobernanza. Se prevé que las pymes crezcan a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 35.21 % hasta 2031, a medida que las plataformas gestionadas y las opciones de ponderación abierta reduzcan varias de las barreras que inicialmente limitaban su adopción. Este cambio no se limita a la reducción de precios del modelo, ya que las organizaciones más pequeñas también se benefician al simplificarse la gestión de las herramientas de implementación y reducir la necesidad de ingeniería interna. En el mercado del modelo base, la infraestructura utilizable se está volviendo casi tan importante como la calidad del modelo para ampliar la base de clientes potenciales. Por lo tanto, este segmento está pasando de una primera oleada dominada por grandes empresas a un perfil de adopción más amplio, con un mayor número de compradores operativos de tamaño medio.

Together AI cerró una ronda de financiación Serie C de 800 millones de dólares en julio de 2026 para expandir su infraestructura de inferencia de IA de código abierto, lo que demuestra su confianza en que las plataformas de implementación accesibles seguirán ampliando su base de clientes. Aun así, el coste no es la única barrera para las pymes, ya que la gobernanza de datos, la disciplina de evaluación y los procesos de aprobación internos siguen ralentizando la transición del trabajo piloto al uso en producción. Esta brecha entre la experimentación y la implementación a gran escala genera una demanda constante en el mercado de modelos base de soporte para la integración, herramientas empaquetadas y soluciones verticales que reduzcan la fricción en la configuración. Es probable que los proveedores que simplifican la incorporación, la monitorización y las actualizaciones de modelos se beneficien más que aquellos que compiten únicamente en función del rendimiento de referencia. Por lo tanto, la industria de modelos base se está expandiendo no solo a través de mejores modelos, sino también a través de un acceso más sencillo a flujos de trabajo operativos fiables.

Por aplicación: Los casos de uso de análisis ganan terreno frente a la adopción basada en contenido.

La generación de contenido representó el 31.98 % del mercado de modelos base en 2025, convirtiéndose en el primer punto de entrada comercial importante para implementaciones empresariales. Se proyecta que la inteligencia empresarial y el análisis de datos se expandirán a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 37.57 % hasta 2031, a medida que las organizaciones utilicen modelos para interpretar datos internos estructurados y no estructurados con mayor contexto. La atención al cliente, los asistentes virtuales y la gestión del conocimiento siguen siendo áreas consolidadas en el mercado de modelos base, ya que se integran bien con la recuperación, el resumen y la generación de respuestas contextuales. La combinación de aplicaciones muestra ahora una transición gradual desde casos de uso de redacción simple hacia flujos de trabajo que conectan la salida del modelo con acciones empresariales medibles. Esto es importante porque las aplicaciones con resultados operativos claros tienden a respaldar un gasto más sostenible y una integración interna más profunda.

Una investigación publicada en Nature Medicine demostró que un modelo de lenguaje médico generalista podría respaldar el diagnóstico de enfermedades, lo que refleja cómo el ajuste vertical está ampliando el papel de las aplicaciones avanzadas en entornos profesionales. La ciberseguridad y la detección de fraudes están adquiriendo mayor relevancia estratégica en el mercado de modelos básicos, ya que los modelos entrenados con datos del dominio pueden reconocer patrones que las herramientas basadas en reglas podrían pasar por alto. El descubrimiento de fármacos y el desarrollo de software también se están expandiendo como casos de uso secundarios, especialmente cuando los modelos acortan los ciclos de descubrimiento o agilizan las tareas de codificación repetitivas. Esta base de uso cada vez más amplia implica que el mercado de modelos básicos se define cada vez más por la profundidad del flujo de trabajo, la integración de datos y la calidad de la finalización de las tareas, en lugar de solo por la automatización del contenido. El segmento aún se basa en los primeros casos de uso de comunicación, pero su expansión futura está cada vez más impulsada por el apoyo a la toma de decisiones y la ejecución de procesos.

Nota: Las participaciones de todos los segmentos individuales están disponibles al momento de la compra del informe.

Por usuario final: La demanda soberana y regulada modifica las prioridades de implementación.

En 2025, el sector de TI y telecomunicaciones acaparó el 28.56 % de la cuota de mercado de modelos base, lo que refleja su papel como pioneros en la adopción de tecnologías y como plataformas de entrega para sectores adyacentes. Se prevé que el sector gubernamental y de defensa experimente un crecimiento anual compuesto del 39.76 % hasta 2031, impulsado por programas soberanos de IA, requisitos de inferencia segura y una mayor preferencia por entornos de implementación controlados. El sector sanitario también está avanzando en el mercado de modelos base, ya que los modelos adaptados a dominios específicos generan evidencia más sólida para casos de uso de soporte clínico, coordinación de flujos de trabajo e interpretación de datos. Estos patrones de usuario final están desplazando gradualmente la demanda de productos hacia la implementación segura, la monitorización, la trazabilidad y el control de dominios, en lugar de limitarse al consumo genérico de API. Por lo tanto, los proveedores que pueden dar soporte a entornos sensibles están ganando relevancia más allá del enfoque tradicional de entrega de modelos centrado en la nube.

Los servicios financieros siguen siendo un segmento de alto valor, pero el riesgo de alucinaciones y los requisitos de validación de modelos continúan alargando los plazos de adquisición y aumentando las necesidades de supervisión. La manufactura, el comercio minorista y el comercio electrónico representan grandes grupos potenciales en el mercado de modelos base, donde la optimización de procesos, el control de calidad y los casos de uso de pronóstico se vuelven más prácticos a medida que se facilita el ajuste fino. China National Petroleum había escalado su modelo base Kunlun a 152 escenarios de aplicación en toda la cadena de valor del petróleo y el gas para mayo de 2026, lo que demuestra cómo la implementación específica del sector puede pasar de proyectos piloto a una amplia cobertura operativa. Esta amplitud de uso sugiere que el mercado de modelos base se está expandiendo tanto a través de la ejecución en dominios específicos como a través de la disponibilidad general del modelo. Por lo tanto, la industria de modelos base está cada vez más influenciada por las necesidades operativas del usuario final en lugar de un único patrón de adopción intersectorial.

Análisis geográfico

América del Norte representó el 39.37 % del mercado de modelos básicos en 2025, convirtiéndose en la región con mayores ingresos. La región se beneficia de la proximidad de laboratorios de IA de vanguardia, sedes de hiperescaladores y una sólida base de software empresarial que facilita la rápida comercialización de nuevos modelos. Estados Unidos sigue siendo el pilar fundamental de esta posición gracias a su liderazgo en el desarrollo de modelos, su fuerte presencia en la nube y su actividad de adquisiciones empresariales. Canadá aporta profundidad a través de su sólida investigación, vinculada a los ecosistemas de IA de Toronto y Montreal, que continúan impulsando la oferta de talento y la influencia académica. En el mercado de modelos básicos, Sudamérica se mantiene en una etapa más temprana de adopción y depende más de las API en la nube de proveedores estadounidenses y europeos que del desarrollo local de modelos de vanguardia.

Europa presenta el entorno operativo más exigente en materia de cumplimiento normativo en el mercado de modelos básicos, ya que las obligaciones de documentación, transparencia y pruebas determinan cómo los proveedores implementan y mantienen los modelos. Esto no frena la demanda, puesto que los servicios financieros y la industria manufacturera siguen siendo importantes centros de compra en Alemania, el Reino Unido, Francia, Italia y España. El resultado es un patrón regional dual en el que la implementación avanza, al tiempo que aumenta el gasto en gobernanza para cumplir con las nuevas normas operativas. Oriente Medio también está ganando relevancia, ya que los planes soberanos de infraestructura de IA y las ambiciones de alojamiento local definen un papel más claro para los centros de implementación regionales.

Se proyecta que Asia-Pacífico se expanda a una CAGR del 32.89 % hasta 2031, convirtiéndose en el bloque regional de más rápido crecimiento en el mercado de modelos base. El ecosistema de peso abierto de China está escalando rápidamente, y Alibaba informó que la serie Qwen había superado las 300 versiones de modelos, los 300 millones de descargas y los 100 000 modelos derivados ajustados para abril de 2025. El modelo base Kunlun de China National Petroleum había alcanzado 152 escenarios de implementación para mayo de 2026, lo que muestra cómo el mercado de modelos base en Asia-Pacífico está vinculando el desarrollo de modelos con grandes casos de uso industrial. La Ley Marco de Corea del Sur sobre el Desarrollo de la Inteligencia Artificial entró en vigor en enero de 2026 y agregó una capa de cumplimiento formal para las empresas extranjeras de IA que operan en el país. India y Japón también están escalando rápidamente, mientras que África, liderada por Sudáfrica, permanece en una etapa anterior donde el diseño multilingüe y la entrega prioritaria para dispositivos móviles son importantes para una implementación más amplia.