El CEO de Nvidia, Jensen Huang, revela las dos simples razones (energía y regulación) por las que China casi ha ganado la carrera de la IA – Imagen: Xpert.Digital
“China ganará”: Por qué la carrera de la IA no se decidirá en chips, sino en la toma de corriente
La paradoja de la IA: por qué Occidente se queda atrás a pesar de tener la mejor tecnología
Energía y regulación como factores clave en la competencia global de la IA: La dimensión subestimada de la lucha por el poder tecnológico
La provocadora afirmación del director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, de que China ganará la carrera de la inteligencia artificial ha causado revuelo en Occidente. Pero tras el titular se esconde una verdad incómoda que va mucho más allá del mero poder de los chips. La carrera global por el dominio de la IA no se decidirá únicamente por algoritmos y potencia de cálculo, sino por dos factores físicos fundamentalmente subestimados: la disponibilidad energética y la eficacia de la regulación gubernamental. Mientras Occidente se deja llevar por la ilusión de superioridad tecnológica, China ha reconocido los verdaderos obstáculos y actúa con una estrategia implacable.
La primera dimensión es el aparentemente insaciable apetito energético de la IA. Los centros de datos duplicarán su consumo eléctrico para 2030, un aumento equivalente al consumo anual total de Japón. Mientras que en Estados Unidos el desarrollo tecnológico se ve obstaculizado por las limitaciones de una red eléctrica inadecuada, China aplica una estrategia implacable pero eficaz: subsidios masivos a la electricidad, la construcción de docenas de nuevas centrales nucleares y de carbón, y una expansión sin precedentes de las energías renovables.
La segunda dimensión es la paradoja regulatoria. Si bien Estados Unidos promueve la desregulación a nivel federal, un mosaico caótico de leyes contradictorias a nivel estatal frena cualquier desarrollo rápido. China, en cambio, utiliza su sistema centralizado para crear marcos estratégicos claros que canalizan la innovación de forma ordenada y brindan a las empresas seguridad en la planificación.
Este análisis muestra cómo el enfoque pragmático y estatal de China —una combinación de inversión masiva en infraestructura y política industrial estratégica— crea una ventaja competitiva decisiva. Mientras Occidente sigue sumido en debates sobre la regulación perfecta, China está creando hechos sobre el terreno. La carrera por el futuro de la IA es, por lo tanto, menos una carrera por el mejor algoritmo y más una maratón por la infraestructura más robusta, una carrera que Occidente corre el riesgo de perder incluso antes de comprender las verdaderas reglas del juego.
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La provocación detrás de la verdad: por qué Estados Unidos ya está perdiendo la carrera de la IA antes de que haya comenzado propiamente
Jensen Huang, director ejecutivo de la empresa diseñadora de chips Nvidia, declaró que China ganaría la carrera de la inteligencia artificial, lo que rápidamente acaparó titulares en los medios occidentales. Pero tras esta provocadora declaración se esconde una idea fundamental que la élite tecnológica occidental se resiste a aceptar: la carrera de la IA no se decidirá principalmente por el diseño de chips ni por la sofisticación del software, sino por dos factores económicos triviales pero cruciales cuya importancia se subestima sistemáticamente. Estos dos factores son la infraestructura energética disponible y la flexibilidad regulatoria para su expansión. Huang habla de un cinismo que paraliza a Occidente, mientras que China actúa con pragmatismo.
Si bien Estados Unidos, bajo el gobierno de Trump, está comprometido con la desregulación y ha reconocido que la innovación no debe verse frenada por la regulación, al mismo tiempo está fallando en la segunda parte de la ecuación: proporcionar la infraestructura física que permite el funcionamiento de los sistemas de IA. Esta no es una cuestión técnica abstracta, sino una cruda realidad económica que determinará el éxito o el fracaso en la carrera global de la IA.
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Para comprender la importancia del problema energético, primero hay que considerar la enorme cantidad de electricidad que requieren los sistemas de IA. Según las previsiones de la Agencia Internacional de la Energía, el consumo global de electricidad de los centros de datos se duplicará con creces para 2030, pasando de aproximadamente 415 teravatios-hora en 2024 a unos 945 teravatios-hora. Esto equivale aproximadamente al consumo total anual de electricidad de Japón. Este aumento exponencial se debe casi en su totalidad a las aplicaciones de IA. Un solo centro de datos moderno y optimizado para IA consume, de media, tanta electricidad como unos 100.000 hogares. La mayor de estas instalaciones, actualmente en construcción, puede consumir veinte veces esa cantidad.
Según los cálculos actuales, EE. UU. representará casi la mitad de este aumento global del consumo eléctrico, lo que subraya la absoluta dependencia de las empresas tecnológicas estadounidenses de la disponibilidad energética. China experimentará una tasa de crecimiento aún mayor, cercana al 170 %, lo que pone de relieve la urgente necesidad de crear nueva capacidad. Europa se queda atrás, con un crecimiento de aproximadamente el 70 %.
Aquí radica el principal problema económico: si bien Estados Unidos cuenta con una infraestructura energética modernizada, esta no tiene el tamaño adecuado para satisfacer la demanda eléctrica prevista de la industria de la IA. Si bien la administración Trump impulsa una agenda de desregulación sin precedentes con su Plan de Acción de IA para agilizar los trámites de permisos para centros de datos y centrales eléctricas, Estados Unidos no está logrando expandir estas instalaciones. Si bien el Secretario de Energía ha anunciado que la infraestructura de IA finalmente resultará en electricidad más barata, esto es una esperanza a mediano plazo, no una realidad actual.
China, por otro lado, ha seguido una estrategia completamente diferente. El país ha incrementado drásticamente sus subsidios energéticos, lo que ha resultado en una reducción de hasta el 50 % en los costos de electricidad para grandes centros de datos. Esta inversión no es aleatoria ni a corto plazo. Forma parte de una política industrial sistemática destinada a proteger y promover la industria nacional de IA. Mientras que Huang, el director ejecutivo de Nvidia, se ve obligado a argumentar ante el gobierno estadounidense que los costos de la energía podrían ser prácticamente gratuitos gracias a la infraestructura ya existente, China está actuando en consecuencia, desplegando enormes recursos estatales para reducirlos.
La importancia económica de este subsidio energético es enorme. Un centro de datos que puede reducir sus costos de electricidad en un 50% aumenta su rentabilidad o puede ofrecer sus servicios a aproximadamente la mitad del precio que cobran competidores de países con costos energéticos más altos. Este es un ejemplo clásico de condiciones competitivas manipuladas por el Estado, que en la política comercial global suele ser objeto de acusaciones de dumping. Sin embargo, en el ámbito de la IA, esto se considera una política legítima de seguridad nacional.
La estrategia energética de China para los centros de datos de IA es multifacética. El país está construyendo nuevas centrales eléctricas de carbón a gran escala, lo cual es problemático desde el punto de vista ecológico, pero pragmático desde la perspectiva de la política energética. Al mismo tiempo, China está invirtiendo en más de dos docenas de nuevas centrales nucleares y realizando esfuerzos sin precedentes para expandir la energía eólica, hidroeléctrica y solar. La diferencia radica en la velocidad y el enfoque: mientras en Estados Unidos circulan vagos planes de expansión nuclear, y la realidad es que se retrasa, China está construyendo de forma concreta.
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La paradoja regulatoria: por qué menos reglas no conducen automáticamente a una mayor competitividad
La administración Trump promulgó una agenda de desregulación de una escala sin precedentes. El Plan de Acción de IA comprende más de 90 medidas destinadas a eliminar los obstáculos al desarrollo de la IA. Se instruye a los departamentos gubernamentales para que identifiquen y modifiquen las normas que podrían obstaculizar la IA. La Comisión Federal de Comercio interpretará la legislación antimonopolio de forma favorable a las empresas. Se agilizarán los trámites de permisos para centros de datos y generación de energía. Todo esto suena excelente en teoría y, desde una perspectiva puramente de libre mercado, tiene todo el sentido.
Pero Huang argumenta que esta desregulación no es suficiente. La razón radica en lo que podría llamarse el problema del mosaico regulatorio estadounidense. Mientras el gobierno de Washington pregona la desregulación, algunos estados ya han promulgado sus propias leyes de IA. California, Colorado, Utah y Texas han aprobado regulaciones específicas para la IA. Alrededor de otros 15 estados están considerando regulaciones similares. Además, existen numerosas leyes de protección y seguridad de datos que afectan indirectamente a la IA. Huang menciona aproximadamente 50 nuevas regulaciones que podrían resultar de este sistema federal y advierte sobre este laberinto regulatorio, que frena la innovación.
Este es un ejemplo clásico de un fenómeno económico conocido en la literatura como fragmentación regulatoria. Las empresas que operan a nivel nacional deben lidiar con una variedad de regulaciones locales, lo que genera costos de cumplimiento, retrasos y, en última instancia, desventajas competitivas. China no enfrenta este problema gracias a su sistema de autoridad centralizado. Si bien existen diferencias regionales, estas están integradas en una estrategia nacional unificada. La industria de la IA conoce su posición y lo que debe hacer.
La paradoja es la siguiente: Huang argumenta que Occidente se ve obstaculizado por la regulación precisamente porque esta es fragmentada, contradictoria y se reinterpreta constantemente. Un sistema regulatorio europeo unificado podría aportar claridad, aunque fuera restrictivo. El sistema estadounidense, en cambio, representa lo peor de ambos mundos: la regulación existe, pero está fragmentada localmente, es ineficaz e innecesariamente costosa.
Por lo tanto, Estados Unidos tiene un problema de desregulación que, en realidad, es un problema de regulación oculto. Esto plantea una pregunta fundamental: ¿Es realmente la regulación la que frena el progreso de Estados Unidos, o se trata más bien de su deficiente implementación?
El enfoque chino: la planificación central se encuentra con el pragmatismo estratégico
Mientras que Estados Unidos fragmenta sus esfuerzos entre estados individuales, China adopta un enfoque integrado y de planificación centralizada. El país comprende que la IA no es solo un problema técnico, sino también económico y geopolítico. Por ello, se ha establecido un marco de inversión masivo. Según estimaciones del Bank of America, China planea aumentar sus inversiones en IA hasta 700 000 millones de yuanes (aproximadamente 98 000 millones de dólares) para 2025. Esto representa un incremento interanual de aproximadamente el 48 %. Este nivel de inversión sin precedentes demuestra que el sistema político chino considera la IA una prioridad estratégica.
Estas inversiones no se distribuyen de forma aleatoria. Siguen una estrategia clara. En su Programa de Acción IA+, publicado en 2025, China definió tres fases. Para 2027, las tecnologías de IA se integrarán en seis áreas fundamentales: ciencia, industria, consumo, prosperidad general, administración y cooperación global. Esta no es la retórica de un ecosistema de startups innovadoras, sino el lenguaje de una superpotencia centralizada que utiliza la IA como herramienta en su política industrial integral.
El sector público está invirtiendo directa y sustancialmente. Un fondo soberano para la industria de la IA, establecido en 2025, cuenta con 60.060 millones de RMB (aproximadamente 7.200 millones de euros) y una vigencia de 13 años. Participan bancos e instituciones financieras estatales. Además de este fondo nacional, existen otros fondos especializados para clústeres de IA: el Fondo Pionero de IA de Shanghái, con aproximadamente 2.700 millones de euros; el Fondo de IA y Robótica de Shenzhen, con aproximadamente 1.200 millones de euros; y otros ocho fondos regionales de la industria en Pekín, cada uno con al menos 1.200 millones de euros.
Este es el marco institucional de la ofensiva china en IA. El país no se hace ilusiones sobre los desafíos. Se estima que el déficit de suministro de chips de IA en China superará los diez mil millones de dólares para 2025. Las alternativas nacionales, como el Ascend 910B de Huawei, aún presentan un rendimiento inferior al del entrenamiento de grandes modelos lingüísticos. Las tasas de utilización de los centros de datos de IA chinos oscilan entre el 20 % y el 30 %, lo que significa que una parte significativa de la capacidad permanece sin utilizar y la rentabilidad está en riesgo. Esto se aborda mediante la capacidad estratégica de China para realizar inversiones masivas, mientras que Occidente debe evaluar la rentabilidad de cada proyecto individual.
La industria nacional de chips como esfera de influencia económica
Una razón clave para los subsidios energéticos de China es la promoción específica de su industria nacional de chips. Esto no puede entenderse sin considerar la interacción entre Nvidia y fabricantes chinos de chips como Huawei y Cambricon.
Estados Unidos ha impuesto un estricto embargo a la exportación de los chips más potentes de Nvidia a China. Se trata de un embargo tecnológico clásico, que históricamente suele ser ineficaz, ya que obliga a los países a desarrollar sus propias soluciones. El propio Huang ha advertido al gobierno que este embargo es contraproducente. Una prohibición de exportación obliga a países como China a invertir en soluciones alternativas.
Cambricon es un caso de especial interés. La empresa sufrió un colapso cuando Huawei, su principal cliente, decidió desarrollar sus propios chips de IA a través de HiSilicon. El 98 % de sus ingresos se desvaneció de la noche a la mañana. Pero en la nueva situación, donde Nvidia es prácticamente inexistente en el mercado chino, Cambricon se ha convertido en una estrella de la industria china de la IA.
Entre 2020 y 2024, la compañía invirtió un total de 5.600 millones de RMB en investigación y desarrollo, equivalentes a aproximadamente 780 millones de euros. La atención se centró en el software, en particular en las interfaces que permiten que los modelos entrenados con GPU Nvidia se ejecuten en los chips Siyuan de Cambrico. Esta compatibilidad de software se considera una ventaja crucial frente a la serie Ascend de Huawei, que es difícil de integrar en los sistemas existentes debido a problemas de software.
En el primer semestre de 2025, Cambricon obtuvo una ganancia de mil millones de renminbi, aproximadamente 140 millones de dólares. Su capitalización bursátil se duplicó en pocas semanas, alcanzando aproximadamente los 580 mil millones de RMB. Los analistas de Goldman Sachs prevén que los ingresos de Cambricon alcancen los 13.800 millones de RMB para 2026, y que su cuota de mercado crezca del 3 % actual al 11 % en 2028. Esto se está produciendo con el apoyo directo de importantes empresas chinas como Alibaba, Tencent y Baidu, que tienen un gran interés en construir un competidor para Huawei.
Los subsidios energéticos tienen efectos económicos directos en este desarrollo. Si los costos de electricidad de los centros de datos que utilizan chips de IA chinos se reducen en un 50 %, su uso se vuelve más atractivo económicamente. Este es un ejemplo clásico de promoción industrial mediante el subsidio de insumos en lugar de productos.
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Por qué la energía barata permite el liderazgo de China en inteligencia artificial
La revolución de la eficiencia: por qué DeepSeek y las startups chinas de IA están cambiando el paradigma tecnológico
Gran parte de la confusión occidental en torno a las capacidades de IA de China se debe al espectacular surgimiento de la empresa DeepSeek. Con sede en Hangzhou, la empresa causó sensación mundial en 2025 con sus modelos de IA de código abierto V3 y R1. Lo revolucionario de DeepSeek no fue principalmente la calidad de los modelos, sino la increíble rentabilidad de su desarrollo.
DeepSeek afirmó haber desarrollado su modelo de lenguaje avanzado, DeepSeek-V3, por tan solo 5,6 millones de dólares. Esto conmocionó a los mercados globales de tecnología e inversión, ya que desafió radicalmente la comprensión occidental del coste del desarrollo de la IA. OpenAI y otras empresas occidentales han invertido miles de millones en modelos comparables. Aquí tenemos a una startup china que parecía estar creando un modelo similar por una fracción ínfima de ese coste.
La realidad es más compleja. Los expertos de Semianalysis estiman que los costos de hardware, solo para la flota de GPU de DeepSeek, rondan los 1.600 millones de dólares. A esto se suman los costos operativos estimados de aproximadamente 944 millones de dólares. Estas cifras contrastan marcadamente con los 5,6 millones de dólares anunciados oficialmente. Por lo tanto, se trata de un caso clásico de información engañosa, donde solo se informan los costos directos de entrenamiento del modelo final, mientras que se ignora toda la infraestructura, la investigación y el desarrollo.
Al mismo tiempo, el hecho de que DeepSeek pudiera recaudar estos enormes costos de infraestructura demuestra los recursos financieros que lo respaldan. Una startup privada no podría realizar estas inversiones sin el apoyo de una importante fuente de financiación. La estrecha conexión con inversores estatales o afiliados al Estado en China se suele discutir de forma especulativa, pero no está claramente documentada.
Independientemente de la estructura de financiación exacta, el resultado técnico es real. DeepSeek ha demostrado que la arquitectura inteligente y los algoritmos pueden mejorar enormemente la eficiencia del entrenamiento de IA. La empresa empleó una técnica llamada Arquitectura Mixta de Expertos, junto con un método de Atención Dispersa que procesa únicamente las partes relevantes del contexto. Esto permitió obtener un modelo con un rendimiento impresionante y un consumo de energía significativamente menor.
El impacto económico de esta revolución en la eficiencia es considerable. Posteriormente, DeepSeek redujo los precios de sus API entre un 50 % y un 75 %, lo que aumentó drásticamente la presión sobre los proveedores occidentales. Una empresa que desee utilizar servicios de IA ahora puede elegir entre modelos occidentales más caros u optar por una alternativa china más económica. Este es un mecanismo económico clásico: cuando un competidor reduce los precios mediante la eficiencia, la cuota de mercado de los proveedores occidentales se erosiona y los márgenes de beneficio se reducen.
Esto ilustra claramente la interacción entre los costos energéticos y la eficiencia tecnológica. China puede experimentar con energía más barata e iterar con mayor rapidez. Un modelo ineficiente cuesta menos en China que en Occidente. Esto permite ciclos de aprendizaje más rápidos y una innovación más veloz. DeepSeek es el resultado de cientos de pruebas, cuyo costo acumulado sería prohibitivo económicamente en Occidente, pero que en China se subsidian gracias a la energía barata.
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La ilusión tecnológica de Occidente: Por qué la superioridad de los chips Nvidia es una ficción
Huang argumenta que los últimos modelos de IA estadounidenses no están muy por delante de sus competidores chinos. Esta es una verdad incómoda que socava la confianza occidental en la superioridad tecnológica. Occidente se ha acostumbrado a creer que los chips de Nvidia y los modelos occidentales de IA son simplemente mejores, más avanzados y más elegantes. El propio Trump afirma que el nuevo chip Blackwell está diez años por delante de cualquier otro chip del planeta.
Esto es una exageración, posiblemente basada en una confusión entre rendimiento y saturación del mercado. El chip Blackwell es, sin duda, impresionante, pero no lleva diez años de ventaja. Gran parte de la superioridad tecnológica occidental se debe a dos factores: primero, los conjuntos de datos propietarios, donde las empresas occidentales tienen ventaja; y segundo, décadas de experiencia en la optimización de hardware y software.
Sin embargo, las empresas chinas se han puesto al día rápidamente en ambas áreas. Los modelos de DeepSeek no son inferiores a sus competidores occidentales, pero en algunos ámbitos específicos son superiores. Los chips Ascend de Huawei, aunque no tan avanzados como los de Nvidia, son lo suficientemente buenos para muchas aplicaciones prácticas. El perfeccionismo de Occidente, la idea de que solo la mejor solución es suficiente, lo coloca en desventaja económica frente al enfoque pragmático y satisfactorio de China, que acepta lo "suficientemente bueno".
Este es también un ejemplo de lo que podría llamarse la trampa de la sobreoptimización. Occidente optimiza sus chips y modelos a la perfección, lo cual resulta costoso y requiere mucho tiempo. China construye con mayor rapidez e iterativamente, lo que conduce a una penetración más rápida en el mercado, incluso si las soluciones no son perfectas. Un chip imperfecto disponible es mejor que uno perfecto que no lo sea.
La estrategia regulatoria de China: planificación central con entornos de pruebas
China busca un interesante equilibrio entre el control centralizado y la experimentación local. El país ha establecido más de 20 zonas piloto nacionales de innovación en IA, que funcionan como entornos regulatorios. Estos son lugares donde las empresas pueden probar tecnologías de IA con cierto grado de libertad regulatoria. Este es un mecanismo inteligente, ya que permite la innovación sin salirse de un marco central.
Esto contrasta marcadamente con el sistema estadounidense, donde los estados compiten para crear sus propias reglas, lo que genera fragmentación. Si bien la fragmentación también existe en China, está organizada dentro de un marco de estrategia nacional unificada de IA. Esto permite una iteración más rápida a nivel nacional sin que cada estado tenga que reinventar sus propias reglas.
Al mismo tiempo, China cuenta con una estrategia regulatoria clara para el contenido de IA y su uso. El gobierno chino mantiene el control sobre el contenido, lo que significa que los modelos de IA disponibles en línea son monitoreados y deben cumplir con los estándares chinos. Esto resulta indignante para los liberales occidentales, pero también ofrece la ventaja económica de que las empresas saben exactamente hacia dónde se dirige su desarrollo. No existe incertidumbre regulatoria.
Al mismo tiempo, China promueve activamente los modelos de IA de código abierto, especialmente para los países en desarrollo. Esta es una estrategia geopolítica para romper el monopolio occidental de la IA e incorporar a las economías emergentes al sector tecnológico chino. Si los modelos de DeepSeek se generalizan en África, Sudamérica y el Sudeste Asiático, estas regiones dependerán no de OpenAI ni de otros proveedores occidentales de IA, sino de China.
El optimismo occidental como inhibición cultural
Huang habla de lo que él llama cinismo occidental. Este es un diagnóstico cultural sorprendentemente perspicaz de la competencia tecnológica. Lo que quiere decir es que Occidente tiene un problema de mentalidad. Occidente afirma constantemente que la regulación frena la innovación, que los problemas importantes no se resuelven con la suficiente rapidez y que el gobierno es incompetente. Esto es una queja constante sin acción.
China, por otro lado, afirma que los grandes problemas se pueden resolver rápidamente y luego construye. Estados Unidos afirma que necesitamos centrales nucleares y quizás construya una. China afirma que necesitamos dos docenas de centrales nucleares y construye dos docenas. No se trata principalmente de una cuestión de tecnología, sino de convicción cultural y capacidad institucional.
El optimismo que Huang propone no es ingenuo. Se basa en la comprensión de que los grandes desafíos de infraestructura pueden resolverse con solo la voluntad política. Históricamente, Estados Unidos ha contado con esto. Los ferrocarriles, la electrificación, las autopistas, el programa espacial, el propio internet; todo esto fue posible gracias a la inversión pública masiva y la desregulación. Pero en la era actual, el optimismo occidental parece haberse agotado.
La dimensión de la política energética: Por qué la transición energética y la IA compiten
Una pregunta más profunda permanece latente aquí. La enorme demanda energética de los centros de datos de IA compite con la transición a la energía verde. Gobiernos y empresas se han fijado el objetivo de alcanzar la neutralidad de emisiones para 2050 o 2045. Esto requiere inversiones masivas en energías renovables y energía nuclear. Al mismo tiempo, quieren construir infraestructura de IA a una escala sin precedentes.
China ha descubierto que estos dos objetivos no tienen por qué entrar en conflicto si se establecen prioridades. Por un lado, el país está expandiendo la generación de energía a partir de carbón, lo cual es ecológicamente problemático, pero por otro, también está concentrando recursos masivos en energías renovables y nuclear. Su combinación energética es pragmática, no idealista.
Occidente, en cambio, ha intentado combinar la transición energética y el crecimiento económico mediante medidas puramente ecológicas, lo que ha provocado una especie de parálisis. Quieren energía nuclear, pero construir una central eléctrica lleva décadas. Quieren energías renovables, pero estas son variables. Quieren centros de datos de IA, pero también quieren resolver la crisis climática. En China, esta tensión se acepta pragmáticamente y no se resuelve con consideraciones morales.
El director ejecutivo de Microsoft, Satya Nadella, explicó recientemente en un podcast que Microsoft tiene millones de chips de IA sin usar en almacenes debido a la falta de infraestructura de suministro de energía. Esto es lo contrario del progreso. Se trata de una situación en la que el capital está ahí, pero falta la infraestructura física. Este es un fracaso clásico de la política de infraestructura.
El llamamiento de Huang como llamada de atención: las implicaciones económicas
La afirmación de Huang de que China ganará la carrera de la IA no es, por lo tanto, una predicción pesimista, sino un llamado a la racionalidad económica. No afirma que China sea tecnológicamente superior ni más innovadora. Afirma que China está creando las condiciones infraestructurales para el funcionamiento de la IA, mientras que Occidente bloquea este camino.
Esto tiene implicaciones inmediatas para la rentabilidad de las empresas de IA. Un centro de datos en China que obtiene electricidad a un coste un 50 % inferior puede ser más rentable u ofrecer servicios más económicos. Esto ejerce presión sobre los precios de los proveedores occidentales de IA. Si OpenAI ofrece un modelo de IA por 100 dólares por sesión de entrenamiento, pero una empresa china ofrece el mismo servicio por 50 dólares, ¿quién ganará?
La respuesta económica es sencilla: la empresa más barata dominará el mercado. Esto es especialmente cierto en mercados donde el precio es crucial, como las economías emergentes, y en mercados que requieren una potencia de cálculo ilimitada, es decir, el entrenamiento de modelos aún más grandes.
Al mismo tiempo, existe un efecto psicológico para las empresas occidentales. Si los competidores chinos son más rápidos y económicos, los inversores se vuelven más escépticos sobre la rentabilidad de las startups occidentales de IA. Esto podría provocar una restricción del crédito, lo que a su vez frena la innovación. Se trata de una especie de profecía autocumplida: el pesimismo sobre la competitividad occidental conduce a peores condiciones de inversión, lo que a su vez empeora la competitividad.
Las dimensiones geopolíticas: la IA como poder
Detrás de todos estos factores económicos se esconde una realidad geopolítica más profunda. La IA ya no se considera un logro científico ni una innovación económica, sino un instrumento de poder. Un país líder en IA no solo tiene ventajas económicas, sino también militares y políticas.
La administración Trump lo entiende. De ahí las estrictas restricciones a la exportación de chips Nvidia a China. De ahí el anuncio de que no se exportarán los chips más avanzados. Trump afirma que las tecnologías más avanzadas no estarán disponibles fuera de EE. UU. Se trata de una especie de embargo digital, similar a los embargos sobre el petróleo u otros productos básicos críticos en etapas anteriores de la geopolítica.
La respuesta de China es pragmática: si la tecnología occidental no está disponible, desarrollamos la nuestra. Este es un patrón clásico en la economía internacional. Los países aislados de la tecnología dedican enormes recursos a desarrollarla. La Unión Soviética lo hizo con la tecnología de cohetes y la energía nuclear. China lo hizo con los semiconductores y la inteligencia artificial.
La ilusión del control occidental
Aquí se esconde una ironía clave: Estados Unidos cree que puede controlar a China mediante restricciones a la exportación. En realidad, esto solo conduce a que China desarrolle soluciones autónomas con mayor rapidez. DeepSeek es, en parte, producto de estas restricciones. Si los chips de Nvidia estuvieran disponibles gratuitamente, las empresas chinas podrían tener menos incentivos para desarrollar sus propias arquitecturas.
Huang ha reiterado al gobierno estadounidense lo siguiente: un mercado abierto donde Nvidia domina es mejor para Estados Unidos que un mercado fragmentado donde China desarrolla sus propias soluciones. Este es un ejemplo clásico del efecto bumerán, donde los intentos de controlar a otro país tienen consecuencias imprevistas.
Al mismo tiempo, también hay un elemento de racionalidad económica en juego para el gobierno estadounidense. Las listas negras y los embargos a las exportaciones no tienen como objetivo principal controlar a China, sino consolidar el orden global dominado por Estados Unidos. Se trata de una cuestión de hegemonía. Estados Unidos no solo quiere ser líder en IA, sino también que todos los demás países dependan de los mejores chips de IA.
Pero esto supone que Estados Unidos cuenta con la capacidad suficiente para cumplir con este requisito. Nvidia no puede producir suficientes chips para satisfacer la demanda global. Y mucho menos cuenta con la infraestructura energética para suministrar IA a todo el mundo. Si, por otro lado, Estados Unidos niega a otros países el acceso a la mejor IA, los obligará a buscar soluciones alternativas.
El resultado económico: ¿quién dominará la IA?
Según estimaciones de la firma de investigación de mercado CCID Consulting, el mercado chino de IA alcanzará un volumen de 1,73 billones de yuanes para 2035, lo que representa aproximadamente el 30,6 % del volumen total mundial. Esta cuota de mercado sería enorme, considerando que China comenzó con entre el 15 % y el 20 % del mercado mundial de IA en 2024.
Estados Unidos, por supuesto, seguirá siendo un enorme mercado de IA. Pero su cuota relativa se reducirá si China continúa con las estrategias descritas. Esta es la lógica económica que subyace a la afirmación de Huang. No se trata de que China se vuelva tecnológicamente superior, sino de que China reducirá el precio de la IA mediante subsidios a la infraestructura y la energía, captando así el mercado.
Un punto que a menudo se pasa por alto en los debates occidentales es que el dominio no significa que un país siempre tenga la mejor tecnología. Significa que un país domina el mercado. IBM tenía la mejor tecnología informática en la década de 1980, pero perdió el mercado de PC ante competidores más rápidos y económicos como Compaq y, posteriormente, ante fabricantes asiáticos.
El paralelismo con la IA es relevante. Occidente podría tener mejores modelos. Pero si la IA china es más barata, más rápida y lo suficientemente buena, el mercado se inclinará hacia China. No se trata de superioridad tecnológica, sino de eficiencia económica.
El análisis muestra que, si bien Estados Unidos impulsa una agenda de desregulación, olvida que la desregulación por sí sola no es suficiente. También debe proporcionar la infraestructura física para que esta surta efecto. China ha reconocido que la energía, y no la regulación, es el cuello de botella y, por lo tanto, está subsidiando masivamente los costos de la electricidad. Esto genera ventajas económicas que se traducen en precios más bajos y una innovación más rápida. La creencia occidental de que la superioridad tecnológica conduce automáticamente al dominio del mercado es una ilusión refutada por una realidad económica en la que el precio y la disponibilidad son más importantes que el rendimiento teórico. Por lo tanto, la predicción de Huang no es pesimista, sino racional.
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