Token economy: así monetiza China la IA
Bancos, operadores y gobiernos locales usan los tokens de IA como beneficios, abonos y criterio de crédito; funciona, pero los riesgos no faltan. Es lo que está ocurriendo en China en el verano de 2026. Los tokens de IA, las unidades de cálculo con las que los modelos lingüísticos leen y escriben texto, están dejando la consola del desarrollador para colarse en la vida cotidiana: en la tarjeta de crédito, en la factura del teléfono, incluso en la cuenta de una tienda de comida para llevar del barrio.
No estamos hablando de una criptomoneda. Nadie está minando tokens en una cadena de bloques, nadie los intercambia en un mercado de divisas. Son, simplemente, unidades de inferencia, el "combustible" que un modelo consume para generar una respuesta, que bancos y operadoras de telefonía han empezado a empaquetar y vender como si fueran minutos de conversación o gigas de tráfico de datos. Tres casos, todos documentados en el verano de 2026, ilustran bien la dimensión del fenómeno: una tarjeta de crédito cofirmada por el modelo Kimi y la Agricultural Bank of China, planes telefónicos de China Telecom calibrados en millones de tokens mensuales, y un producto de crédito a empresas en el distrito de Haizhu en Cantón que utiliza el consumo de tokens como garantía en lugar de maquinaria o inmuebles. Según la reconstrucción de Rest of World, el fenómeno va más allá de estos tres casos e involucra incluso a restaurantes y cafeterías, que regalan créditos de cálculo junto con la cuenta.
Qué son los tokens y por qué se convierten en moneda
Para entender el alcance del asunto, hace falta dar un paso atrás técnico, mínimo pero necesario. Un modelo lingüístico no lee palabras, lee fragmentos de texto llamados tokens: pueden ser una palabra entera, una sílaba o un signo de puntuación. Cada solicitud que envía el usuario y cada respuesta que produce el modelo se descompone y recompone en estos fragmentos, y el número de tokens procesados ha sido siempre la unidad con la que los proveedores de API facturan el uso de sus modelos. Hasta hace poco era un concepto que incumbía casi exclusivamente a quien escribía código, una línea al pie de una factura cloud, no algo que el cliente de un banco o el abonado de un teléfono vería jamás pasar por su extracto de cuenta.
En China esto está cambiando rápidamente. El consumo diario de tokens en el país pasó de unos 100 mil millones en los primeros meses de 2024 a estimaciones que, según diversas fuentes industriales recogidas por Navion Lab, alcanzan los 500 billones a mediados de 2026. Por su parte, China Telecom, en un comunicado oficial recogido por Xinhua, habla de un volumen nacional de llamadas de tokens que habría superado los 140 billones al día, con un crecimiento de más de mil veces en dos años. Las cifras no coinciden exactamente, señal de que medir la economía de los tokens es, por el momento, un ejercicio con márgenes de incertidumbre no pequeños; pero la dirección es la misma en todas las fuentes: un crecimiento vertical, facilitado por el desplome de los costes de inferencia de los modelos de código abierto chinos, que según diversos análisis del sector cuestan entre un 60 y un 90 por ciento menos que sus equivalentes de OpenAI y Anthropic.
Aquí sin embargo vale la pena hacer una apunte crítico, el mismo que un lector atento haría al leer la etiqueta de un plan de datos sin saber cuánto pesa un vídeo en streaming. El valor de un token depende del modelo que lo procesa, de la longitud del contexto, de las herramientas agénticas involucradas y de las políticas de cuota aplicadas por el proveedor. Diez millones de tokens en un modelo ligero para tareas sencillas no son comparables a diez millones de tokens en un modelo de razonamiento extendido, al igual que diez gigas de tráfico en una red 4G no equivalen a diez gigas en una red satelital. Comparar ofertas basándose solo en el número de tokens, sin especificar modelo ni condiciones, corre el riesgo de ser un ejercicio de marketing más que de transparencia para el consumidor.
El caso Kimi: una tarjeta de crédito nativa para la IA
El 10 de julio de 2026 se abrieron las solicitudes para una tarjeta de crédito cofirmada por Moonshot AI (la empresa tras el modelo Kimi), Agricultural Bank of China y American Express, según lo recogido en la página oficial del centro de ayuda de Kimi y confirmado por Unite.AI. La tarjeta, disponible solo en la China continental, se presenta como un producto "nativo para la IA": al superar determinados umbrales de gasto, el titular obtiene niveles crecientes de membresía Kimi, con cuotas adicionales para funciones agénticas y de programación, además de límites promocionales reservados a los primeros usuarios en adherirse.
Vale la pena encuadrar este lanzamiento en un contexto más amplio, porque Kimi no es el primer experimento de este tipo. Ya en junio de 2026 China Merchants Bank había lanzado una tarjeta pensada para desarrolladores de IA, con una bonificación de hasta 1.800 millones de tokens canjeables en los modelos de MiniMax, mientras que Shanghai Pudong Development Bank había ofrecido subsidios de hasta 3.000 millones de tokens para el uso de los modelos Qwen de Alibaba, según la reconstrucción de Artiverse. La tarjeta Kimi-ABC-Amex se enmarca por tanto en una tendencia ya iniciada, distinguiéndose por la escala de la operación y por dirigirse explícitamente al público consumidor, no solo a desarrolladores.
Y es aquí donde conviene separar el anuncio de la sustancia. La tarjeta no convierte los tokens en puntos de fidelidad acumulables y canjeables como haría un programa clásico de cashback: los beneficios permanecen vinculados al ecosistema Kimi, sin interoperabilidad alguna con otros modelos o plataformas, una limitación que diversos observadores han subrayado en sus análisis publicados en LinkedIn, describiendo la operación más como un movimiento de marketing y adquisición de clientes que como una verdadera innovación financiera. Otros comentaristas, pensando en particular en algunos análisis compartidos por consultores fintech en LinkedIn, interpretan el producto como la señal de un cambio más profundo en la interfaz a través de la cual los usuarios chinos accederán a los servicios financieros, cada vez más mediada por agentes de IA integrados en los flujos de pago que por aplicaciones tradicionales. En cualquier caso, siguen siendo dos lecturas legítimas de la misma noticia, y probablemente la verdad esté en el medio: un producto que es a la vez palanca de marketing bancario y ensayo general de una integración más estrecha entre finanzas y asistentes de IA.
Los operadores de telefonía venden inferencia como si fuera un plan de datos
Si la tarjeta Kimi apunta al consumidor acomodado, el movimiento de los operadores telefónicos mira a un público mucho más amplio. El 17 de mayo de 2026 China Telecom lanza una serie de paquetes experimentales, con planes para consumo individual de 9,9, 29,9 y 49,9 yuanes al mes para 10, 40 y 80 millones de tokens respectivamente, y planes para desarrolladores que van desde 39,9 hasta 299,9 yuanes, con cuotas mayores y acceso a una gama más amplia de modelos, según los comunicados oficiales del operador recogidos en chinatelecom.com.cn.
Detrás de estos números hay una estrategia más articulada, lo que la empresa llama internamente "cíyuán jīngyíng", gestión operativa del token, ilustrada por el presidente Ke Ruiwen en diversas intervenciones públicas de 2026 y recogida por medios del sector chinos. La idea es construir una cadena de valor completa que va desde la producción de tokens en los centros de datos —a través de la plataforma Xīngchén TokenHub lanzada a finales de abril de 2026— hasta su empaquetado en productos finales para empresas y particulares, agrupando más de 140 modelos y ofreciendo al usuario la posibilidad de seleccionar automáticamente el modelo más conveniente para cada solicitud. No es un caso aislado: también las filiales provinciales, como la de Jiangsu, han lanzado variantes locales de la misma plataforma, prometiendo hacer el token "controlable y gestionable como el agua o la electricidad", según la fórmula empleada en un comunicado recogido por 10jqka. China Mobile y China Unicom avanzan en paralelo con planes similares, según diversas reconstrucciones periodísticas, entre ellas la de Pandaily.
Las ventajas de este enfoque son evidentes y van más allá de la mera comodidad. Hacer del acceso a la IA un coste fijo y predecible, como una tarifa plana de datos, reduce la barrera psicológica y económica para quienes jamás utilizarían una API de desarrollador, y abre la inferencia a segmentos de mercado —desde pequeñas empresas hasta profesionales autónomos— que hasta ahora quedaban fuera. Los analistas de Omdia, en un análisis compartido en LinkedIn, describen este movimiento como una evolución natural del papel de los operadores, que pasan de proveedores de conectividad a plataformas de suministro de inteligencia artificial a escala.
Pero la misma lógica trae consigo riesgos especulares a los de las ofertas "todo incluido" del mundo de la telefonía móvil. El precio por token varía enormemente según el modelo y el contexto de uso, y un plan "plano" puede ocultar límites de velocidad, exclusiones de modelos o costes adicionales no evidentes a primera vista en el momento de la contratación. Existe además el riesgo de dependencia del ecosistema: una vez que una empresa ha construido sus flujos de trabajo en torno a TokenHub o plataformas equivalentes, migrar hacia otro proveedor se vuelve costoso y complejo, un clásico problema de lock-in que el mercado de las telecomunicaciones conoce bien desde los tiempos de los contratos de permanencia en telefonía móvil.
El Token Loan de Haizhu: cuando el uso de la IA se convierte en garantía
El tercer caso es probablemente el más radical, y también el más difícil de encajar en una categoría ya conocida. El 14 de agosto de 2026 Bank of China, junto con China CITIC Bank y Bank of Guangzhou, lanza en el distrito de Haizhu (Cantón) lo que se presenta como el primer producto financiero de este tipo en toda la provincia de Cantón: el "BOC Computing Power Token Loan", conocido informalmente como Token Loan, según la reconstrucción de Startup Fortune y confirmado por comunicados del gobierno distrital de Haizhu.
El mecanismo invierte la lógica clásica del crédito bancario. En lugar de evaluar una nave industrial, una máquina o un estocaje de almacén que poder embargar en caso de impago, los bancos participantes analizan el consumo mensual de tokens de la empresa solicitante, el valor de los contratos de servicios de cálculo, los créditos comerciales vinculados a la actividad de IA y los registros de llamadas a la API. El prestatario individual puede obtener una línea de crédito de hasta 30 millones de yuanes (unos 4,45 millones de dólares) con un plazo máximo de tres años, según informa MetaTalks. En sus primeras semanas de funcionamiento, cinco startups se repartieron ya un total de 28 millones de yuanes de crédito concedido.
Aquí resulta útil una referencia pop, esta vez alejada de la estética cyberpunk: Kentucky Route Zero, el videojuego narrativo estadounidense construido casi en su totalidad alrededor del tema de la deuda y de las infraestructuras invisibles que la sostienen, ilustra bien lo fina que puede ser la frontera entre innovación financiera y nueva forma de dependencia. Porque el Token Loan, analizado con los ojos de un analista de crédito tradicional, plantea más de una pregunta abierta. Las métricas siguen siendo experimentales, y no está claro cómo se normaliza el valor de un token generado en distintos modelos, ni cómo se evita la tentación de inflar artificialmente el consumo para obtener mejores condiciones crediticias —un riesgo que una investigación de Hello China Tech compara explícitamente con las dinámicas del antiguo modelo de finanzas locales basado en la venta de suelo, donde los gobiernos distritales subsidiaban actividades para generar métricas de crecimiento, y los bancos prestaban contra esas mismas métricas.
Dicho esto, la señal política y económica es fuerte y no debe subestimarse. Reconocer el consumo y la producción de tokens como un indicador económico real significa otorgar crédito a un tipo de empresa —la de IA de tipo "asset-light"— con pocos bienes físicos que ofrecer como garantía pero con una producción digital medible, que en el sistema bancario tradicional suele pasar apuros para financiarse. Es un experimento territorial, circunscrito por ahora a un solo distrito, pero que se inserta en una trayectoria más amplia de préstamos vinculados a la capacidad de cálculo, los llamados "suànlì dài", probados ya en otras formas en años anteriores.
¿Hacia una token economy nacional?
Puestos en fila, estos tres casos no relatan episodios aislados, sino los primeros ladrillos de algo más estructural. Según Rest of World, el fenómeno se extiende mucho más allá de bancos y operadoras: en Pekín, el restaurante de empanadillas Jingu Yuan regala créditos de cálculo por valor de 10 yuanes a cada cliente que termina su plato, mientras que en varias ciudades están surgiendo pequeños mercados secundarios informales en los que los usuarios se intercambian cuotas de tokens no utilizadas, un poco como ocurría hace años con los minutos de telefonía prepago no consumidos.
Detrás de esta capilaridad hay una decisión política precisa: tratar la inteligencia artificial como una infraestructura nacional al mismo nivel que la energía o las telecomunicaciones, con métricas de consumo que entran progresivamente en las políticas industriales y en los criterios de acceso al crédito. Es un modelo con ventajas evidentes en términos de velocidad de adopción; China está distribuyendo la IA en sectores tradicionales a una escala y velocidad que en otros contextos requeriría años de regulación previa, experimentando en vivo modelos de precios y crédito que en otros lugares siguen solo en el papel.
Pero la misma velocidad trae consigo riesgos sistémicos que merecen atención. La fragmentación es el primero: cada plataforma, desde el TokenHub de China Telecom hasta el ecosistema Kimi, tiene sus propios tokens, no interoperables entre sí, lo que dificulta que un usuario o una empresa puedan comparar realmente las ofertas del mercado. El segundo es el riesgo de sobreinversión y de burbujas locales ligadas a métricas aún jóvenes y poco estandarizadas, exactamente el tipo de dinámica que analistas como los de Hello China Tech observan con cierta cautela. El tercero, quizá el más sutil, es la opacidad para el consumidor final: entender de verdad qué significan diez, cuarenta u ochenta millones de tokens en términos de uso práctico exige una competencia técnica que la mayoría de los consumidores, en China como en otros lugares, sencillamente no posee.
Qué puede aprender Europa
Para un lector europeo, la tentación de preguntarse si un modelo similar es exportable resulta comprensible, pero debe manejarse con cuidado. El mercado chino opera sobre una estructura mucho más centralizada, con bancos y operadoras en gran parte estatales o semiestatales, capaces de coordinar lanzamientos a escala nacional en tiempos muy breves. El marco europeo es el opuesto: fragmentado por definición en veintisiete mercados nacionales, con un control regulatorio mucho más estricto sobre privacidad, competencia y transparencia contractual, y una industria de la IA que —hay que decirlo con honestidad— carece aún de equivalentes locales de los grandes modelos chinos de bajo coste que hacen que toda la operación sea económicamente sostenible.
Sin embargo, algunos elementos siguen siendo observables y potencialmente relevantes también a este lado del mundo. La inclusión (bundling) de funcionalidades de IA dentro de productos ya existentes —planes móviles, tarjetas de pago, suscripciones de software— es una tendencia que ya se empieza a asomar en Europa, aunque con cifras mucho más reducidas. El uso de métricas de consumo de IA como señal adicional, no sustitutiva, en la evaluación del crédito a startups tecnológicas es una idea que algunos observadores fintech europeos, incluidos los propios analistas de Omdia, ven con cauto interés, siempre que vaya acompañada de normas claras de transparencia.
Y es precisamente en la transparencia donde se jugará la partida regulatoria más interesante. ¿Cómo debe comunicarse al consumidor lo que realmente puede hacer con un paquete de diez millones de tokens, de forma comparable entre distintos proveedores? ¿Cómo evitar que el empaquetado se convierta en un vector de dependencia (lock-in) aún más estricto que el que ya hemos visto con los paquetes de telefonía o las suites de software? ¿Qué papel deberían asumir las autoridades de supervisión, desde el BCE hasta las autoridades nacionales de competencia, en un mercado donde el "precio" de un servicio depende de variables técnicas que el propio regulador no logra definir con precisión? El debate europeo sobre la AI Act, centrado hasta ahora principalmente en los riesgos y la seguridad de los sistemas, tendrá probablemente que ampliarse a este tipo de cuestiones a medida que la IA deje de ser un servicio de suscripción genérico para convertirse, como en China, en un bien medido y vendido a consumo.
Tokens como síntoma, no como fin
Al final de este recorrido entre tarjetas de crédito, tarifas telefónicas y préstamos bancarios, conviene volver al punto de partida. Los tokens de IA no se están convirtiendo en una nueva moneda en sentido propio, carecen de los rasgos de un medio de cambio universal e interoperable y permanecen atados a los ecosistemas que los emiten, del mismo modo que los puntos de un programa de fidelización nunca reemplazaron realmente al dinero. En lo que se están convirtiendo, no obstante, es en algo significativo: una nueva unidad de consumo perceptible para el público y una señal económica que bancos, gobiernos locales y operadores consideran lo bastante fiable como para construir sobre ella productos financieros reales.
China, en este momento, está haciendo lo que ya hizo con el comercio electrónico y con los pagos móviles hace una década: experimentar a escala real, con todos los riesgos que ello conlleva, en lugar de esperar a un marco regulatorio perfecto antes de ponerse en marcha. Permanece abierta, y probablemente lo seguirá estando un tiempo, la pregunta de fondo que cierra este artículo: ¿representan estos experimentos el anticipo de cómo todos, tarde o temprano, pagaremos y evaluaremos el acceso a la inteligencia artificial, o son una fase transitoria destinada a ser reabsorbida por formas de fijación de precios y de regulación más maduras, una vez que el mercado deje de correr tan rápido como para no poder mirar atrás?
Nota: los tipos de cambio y las cifras en yuanes indicadas en el artículo son las señaladas por las fuentes citadas en el momento de la publicación de sus respectivas noticias, y pueden haber sufrido variaciones.