El CEO de Nvidia, Jensen Huang, revela las dos sencillas razones (energía y regulación) por las que China casi ha ganado la carrera de la IA.

La paradoja de la IA: ¿Por qué Occidente se está quedando atrás a pesar de tener la mejor tecnología?

Energía y regulación como factores clave en la competencia global por la IA: La dimensión subestimada de la lucha por el poder tecnológico

La provocativa afirmación del CEO 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 de la mera potencia de los chips. La carrera global por el dominio de la IA no se decidirá únicamente por algoritmos y potencia informática, sino por dos factores físicos fundamentalmente subestimados: la disponibilidad de energía y la eficacia de la regulación gubernamental. Mientras Occidente se deja llevar por una ilusión de superioridad tecnológica, China ha reconocido los verdaderos obstáculos y actúa con una implacable estrategia.

La primera dimensión es la aparentemente insaciable demanda energética 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 EE. UU. el desarrollo tecnológico se ve obstaculizado por las limitaciones de una red eléctrica deficiente, China está implementando una estrategia implacable pero eficaz: subsidios masivos a la electricidad, la construcción de decenas 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 entramado caótico de leyes contradictorias a nivel estatal obstaculiza 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 certidumbre en la planificación.

Este análisis muestra cómo el enfoque pragmático y estatal de China —una combinación de inversión masiva en infraestructura y una política industrial estratégica— crea una ventaja competitiva decisiva. Mientras Occidente sigue estancado en debates sobre la regulación perfecta, China está creando realidades tangibles. La carrera por el futuro de la IA es, por lo tanto, menos una carrera de velocidad 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 tras la verdad: Por qué Estados Unidos ya está perdiendo la carrera de la IA antes incluso de que haya comenzado propiamente.

La declaración de Jensen Huang, CEO del diseñador de chips Nvidia, sobre la victoria de China en la carrera de la inteligencia artificial, acaparó rápidamente los titulares de los medios occidentales. Sin embargo, tras esta provocativa afirmación subyace una idea fundamental que el sector tecnológico 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, aparentemente mundanos 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 la administración Trump, está comprometido con la desregulación y reconoce que la innovación no debe verse frenada por la regulación, simultáneamente 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 por la IA.

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La dimensión energética de la carrera por la IA: ¿Por qué la electricidad es el nuevo petróleo?

Para comprender la gravedad 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 mundial 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 anual total de electricidad de Japón. Este aumento exponencial se debe casi por completo a las aplicaciones de IA. Un solo centro de datos moderno, optimizado para IA, consume, de media, tanta electricidad como unos 100 000 hogares. Las instalaciones más grandes de este tipo, actualmente en construcción, pueden consumir veinte veces esa cantidad.

Según los cálculos actuales, Estados Unidos representará casi la mitad de este aumento global en el consumo de electricidad, lo que subraya la absoluta dependencia de las empresas tecnológicas estadounidenses de la disponibilidad de energía. China experimentará un crecimiento aún mayor, cercano al 170 %, lo que pone de manifiesto la urgente necesidad de crear nueva capacidad. Europa se queda rezagada con un crecimiento de aproximadamente el 70 %.

Aquí radica el problema económico central: si bien Estados Unidos cuenta con una infraestructura energética moderna, esta no tiene la capacidad suficiente para satisfacer la demanda eléctrica prevista del sector de la IA. Mientras que la administración Trump impulsa una agenda de desregulación sin precedentes con su Plan de Acción para la IA, cuyo objetivo es agilizar los trámites de permisos para centros de datos y centrales eléctricas, Estados Unidos no logra expandir estas instalaciones. Aunque el Secretario de Energía ha anunciado que la infraestructura de IA abaratará la electricidad, se trata de una esperanza a medio plazo, no de una realidad actual.

China, por otro lado, ha seguido una estrategia completamente diferente. El país ha incrementado enormemente sus subsidios energéticos, lo que ha resultado en una reducción de hasta el 50 % en los costos de electricidad para los grandes centros de datos. Esta inversión no es ni fortuita ni a corto plazo. Forma parte de una política industrial sistemática destinada a proteger y promover la industria nacional de IA. Mientras que el director ejecutivo de Nvidia, Huang, se ve obligado a argumentar ante el gobierno estadounidense que los costos de energía podrían ser prácticamente gratuitos debido a que la infraestructura ya está en funcionamiento, China está actuando en consecuencia, desplegando ingentes recursos estatales para reducir efectivamente esos costos.

La importancia económica de esta subvención energética es enorme. Un centro de datos que puede reducir sus costes de electricidad en un 50 % aumenta su rentabilidad o puede ofrecer sus servicios a aproximadamente la mitad del precio que cobran sus competidores de países con costes energéticos más elevados. Este es un ejemplo clásico de manipulación estatal de las condiciones de competencia, lo que en la política comercial global suele generar acusaciones de dumping. Sin embargo, en el campo de la IA, 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 centrales eléctricas de carbón a gran escala, lo cual, si bien es problemático desde el punto de vista ecológico, resulta 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 que en Estados Unidos circulan planes vagos para la expansión nuclear, y la realidad es de retrasos, China está construyendo de forma concreta.

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La paradoja regulatoria: ¿Por qué menos normas no conducen automáticamente a una mayor competitividad?

La administración Trump implementó una agenda de desregulación sin precedentes. El Plan de Acción de IA comprende más de 90 medidas destinadas a eliminar los obstáculos al desarrollo de la IA. Se instruyó a los departamentos gubernamentales para que identificaran y modificaran las normas que pudieran obstaculizar la IA. La Comisión Federal de Comercio debe interpretar la legislación antimonopolio de manera favorable a las empresas. Se agilizarán los trámites de autorización para centros de datos y generación de energía. Todo esto suena excelente en teoría y, desde una perspectiva puramente de libre mercado, tiene perfecto sentido.

Pero Huang argumenta que esta desregulación no es suficiente. La razón radica en lo que podría denominarse el problema del mosaico regulatorio estadounidense. Mientras que el gobierno en Washington promueve la desregulación, algunos estados ya han promulgado sus propias leyes sobre IA. California, Colorado, Utah y Texas han aprobado regulaciones específicas sobre 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 habla de aproximadamente 50 nuevas regulaciones que podrían derivarse de este sistema federal y advierte sobre este laberinto regulatorio, que sofoca 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 un mosaico 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 centralizada. Si bien existen diferencias regionales, estas se integran en una estrategia nacional unificada. La industria de la IA conoce su posición y sabe lo que debe hacer.

La paradoja reside en lo 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 brindar claridad, incluso si fuera restrictivo. El sistema estadounidense, en cambio, representa lo peor de ambos mundos: existe regulación, pero está fragmentada a nivel local, es ineficaz e innecesariamente costosa.

Por lo tanto, Estados Unidos tiene un problema de desregulación que, en realidad, es un problema de regulación encubierto. Esto plantea una pregunta fundamental: ¿Es realmente la regulación lo que frena a Estados Unidos, o es más bien la deficiente implementación de la misma?

El enfoque chino: La planificación central se une al pragmatismo estratégico.

Mientras que Estados Unidos fragmenta sus esfuerzos entre los distintos estados, China adopta un enfoque integrado y planificado centralmente. El país comprende que la IA no es solo un problema técnico, sino también económico y geopolítico. En consecuencia, ha establecido un marco de inversión masivo. Según estimaciones del Bank of America, China planea aumentar sus inversiones en IA hasta alcanzar los 700 mil millones de yuanes (aproximadamente 98 mil millones de dólares) para 2025. Esto representa un incremento interanual de alrededor del 48 %. Este nivel de inversión sin precedentes demuestra que el sistema político chino considera la IA una prioridad estratégica.

Estas inversiones no se distribuyen al azar. Siguen una estrategia clara. En su Programa de Acción IA+, publicado en 2025, China delineó tres fases. Para 2027, las tecnologías de IA se integrarán en seis áreas clave: ciencia, industria, consumo, prosperidad general, administración y cooperación global. Esto no es la retórica de un ecosistema de startups innovador, sino el lenguaje de una superpotencia centralizada que utiliza la IA como herramienta en su política industrial integral.

El sector público está invirtiendo de forma directa y sustancial. Un fondo soberano para la industria de la IA, creado en 2025, cuenta con 60.060 millones de RMB (aproximadamente 7.200 millones de euros) y un plazo de 13 años. Bancos e instituciones financieras estatales participan en él. Además de este fondo nacional, existen otros fondos especializados para clústeres de IA: el Shanghai Pioneer AI Fund, con aproximadamente 2.700 millones de euros; el Shenzhen AI and Robotics Fund, con aproximadamente 1.200 millones de euros; y otros ocho fondos regionales del sector en Pekín, cada uno con al menos 1.200 millones de euros.

Este es el marco institucional de la ofensiva china en inteligencia artificial. El país es plenamente consciente de 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 limitaciones en cuanto a rendimiento para el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje. Las tasas de utilización de los centros de datos de IA chinos oscilan entre el 20 y el 30 por ciento, lo que significa que una capacidad significativa 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 de las razones principales de las subvenciones energéticas de China es el fomento específico de su industria nacional de semiconductores. Esto no puede entenderse sin tener en cuenta 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 de que este embargo es contraproducente. Una prohibición de exportaciones obliga a países como China a invertir en soluciones alternativas.

Cambricon es un caso particularmente interesante. La empresa sufrió un colapso cuando Huawei, su principal cliente, decidió desarrollar sus propios chips de IA a través de HiSilicon. El 98 % de los ingresos de Cambricon se esfumaron de la noche a la mañana. Pero en el nuevo contexto, donde Nvidia prácticamente no tiene presencia en el mercado chino, Cambricon se ha consolidado como una figura clave en la industria china de la IA.

Entre 2020 y 2024, la empresa invirtió un total de 5.600 millones de RMB en investigación y desarrollo, equivalentes a aproximadamente 780 millones de euros. La inversión se centró en el software, en particular en las interfaces que permiten que los modelos entrenados en las GPU de 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, cuya integración en los sistemas existentes resulta compleja debido a problemas de software.

En el primer semestre de 2025, Cambricon obtuvo un beneficio de 1.000 millones de yuanes, aproximadamente 140 millones de dólares. Su capitalización bursátil se duplicó en pocas semanas, alcanzando los 580.000 millones de yuanes. Los analistas de Goldman Sachs prevén que los ingresos de Cambricon asciendan a 13.800 millones de yuanes en 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 crear un competidor para Huawei.

Las subvenciones energéticas tienen efectos económicos directos en este desarrollo. Si los costes de electricidad para los centros de datos que utilizan chips de IA chinos se reducen en un 50 %, el uso de estos chips resulta más atractivo económicamente. Este es un ejemplo clásico de promoción industrial mediante la subvención de insumos en lugar de productos.

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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 proviene del espectacular surgimiento de una empresa llamada DeepSeek. Con sede en Hangzhou, la compañía causó sensación a nivel 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 avanzado modelo de lenguaje, DeepSeek-V3, por tan solo 5,6 millones de dólares. Esto causó gran revuelo en los mercados globales de tecnología e inversión, ya que desafió radicalmente la concepción occidental del coste del desarrollo de la IA. OpenAI y otras empresas occidentales han invertido miles de millones en modelos similares. Y aquí estaba una startup china que, al parecer, estaba creando un modelo comparable por una fracción ínfima de ese coste.

La realidad es más compleja. Los expertos de Semianalysis estiman que el coste del hardware para la flota de GPU de DeepSeek ronda los 1.600 millones de dólares. A esto se suman unos costes operativos estimados de aproximadamente 944 millones de dólares. Estas cifras contrastan drásticamente con los 5,6 millones de dólares comunicados oficialmente. Se trata, por tanto, de un caso típico de información engañosa, donde solo se informan los costes directos de entrenamiento del modelo final, mientras que se ignoran toda la infraestructura, la investigación y el desarrollo.

Al mismo tiempo, el hecho de que DeepSeek haya podido financiar estos enormes costos de infraestructura demuestra la solidez de sus recursos financieros. Una startup privada no podría realizar estas inversiones sin el apoyo de una importante fuente de financiación. La estrecha relación con inversores estatales o vinculados al Estado en China se suele mencionar 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 y los algoritmos inteligentes pueden mejorar enormemente la eficiencia del entrenamiento de IA. La empresa utilizó una técnica llamada Arquitectura de Mezcla de Expertos, junto con un método de Atención Dispersa que procesa solo las partes relevantes del contexto. Esto permitió crear un modelo con un rendimiento impresionante y un consumo energético significativamente menor.

El impacto económico de esta revolución de la eficiencia es considerable. DeepSeek redujo posteriormente los precios de su API entre un 50 % y un 75 %, aumentando enormemente la presión sobre los proveedores occidentales. Una empresa que desee utilizar servicios de IA ahora puede elegir entre costosos modelos occidentales 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 disminuye 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 resulta más económico en China que en Occidente. Esto permite ciclos de aprendizaje e innovación más rápidos. DeepSeek es el resultado de cientos de ensayos, cuyo costo acumulado sería prohibitivo en Occidente, pero que en China se ven subvencionados por el bajo costo de la energía.

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La ilusión tecnológica de Occidente: Por qué la superioridad de los chips Nvidia es una ficción

Huang sostiene 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 de IA occidentales son simplemente mejores, más avanzados y más sofisticados. El propio Trump afirma que el nuevo chip de 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 de Blackwell es sin duda impresionante, pero no está diez años adelantado a su tiempo. Gran parte de la superioridad tecnológica occidental se debe a dos factores: primero, conjuntos de datos propios donde las empresas occidentales tienen ventaja; y segundo, décadas de experiencia en la optimización de hardware y software.

Sin embargo, las empresas chinas han alcanzado rápidamente a sus competidoras occidentales en ambos ámbitos. Los modelos de DeepSeek no son inferiores a los de sus rivales occidentales, sino que, en algunos dominios específicos, las superan. Los chips Ascend de Huawei, si bien no son tan avanzados como los de Nvidia, son suficientemente buenos para numerosas aplicaciones prácticas. El perfeccionismo occidental, la idea de que solo la mejor solución es aceptable, lo coloca en desventaja económica frente al enfoque pragmático y satisfactorio de China, que se conforma con lo suficientemente bueno.

Este es también un ejemplo de lo que podría llamarse la trampa de la sobreoptimización. Occidente optimiza sus chips y modelos hasta la perfección, lo cual es costoso y requiere mucho tiempo. China desarrolla con mayor rapidez e iterativamente, lo que le permite una penetración de mercado más veloz, incluso si las soluciones no son perfectas. Un chip imperfecto disponible es mejor que un chip perfecto que no lo está.

La estrategia regulatoria de China: Planificación centralizada con entornos de prueba

China está explorando un interesante punto intermedio 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 de prueba regulatorios. En estos espacios, las empresas pueden probar tecnologías de IA con cierto grado de libertad regulatoria. Se trata de un mecanismo inteligente, ya que permite la innovación dentro de un marco centralizado.

Esto contrasta marcadamente con el sistema estadounidense, donde los estados compiten por crear sus propias reglas, lo que conduce a la fragmentación. Si bien la fragmentación también existe en China, se organiza dentro de un marco estratégico nacional unificado 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 tiene la ventaja económica de que las empresas saben con exactitud hacia dónde se dirige su desarrollo. No existe incertidumbre regulatoria.

Al mismo tiempo, China está promoviendo activamente modelos de IA de código abierto, especialmente para países en desarrollo. Esta es una estrategia geopolítica para romper el monopolio occidental de la IA e incorporar las economías emergentes al ámbito tecnológico chino. Si los modelos de DeepSeek se generalizan en África, Sudamérica y el Sudeste Asiático, significará que 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 denomina cinismo occidental. Se trata de un diagnóstico cultural sorprendentemente perspicaz sobre la competencia tecnológica. Lo que quiere decir es que Occidente tiene un problema de mentalidad. Occidente afirma constantemente que la regulación sofoca la innovación, que los grandes problemas no se resuelven con la suficiente rapidez y que el gobierno es incompetente. Esto no es más que quejarse sin actuar.

China, en cambio, afirma que los grandes problemas se pueden resolver rápidamente y, acto seguido, construye. Estados Unidos dice que necesitamos centrales nucleares y, tal vez, construye una. China dice que necesitamos veinticuatro centrales nucleares y construye veinticuatro. No se trata principalmente de una cuestión tecnológica, sino de convicción cultural y capacidad institucional.

El optimismo que Huang propone no es ingenuo. Se basa en la premisa de que los grandes desafíos de infraestructura pueden resolverse si existe la voluntad política. Históricamente, Estados Unidos la ha tenido. Los ferrocarriles, la electrificación, las autopistas, el programa espacial, internet mismo: todo esto fue posible gracias a la enorme inversión pública y la desregulación. Pero en la actualidad, el optimismo occidental parece haberse agotado.

La dimensión de la política energética: ¿Por qué la transición energética y la IA compiten entre sí?

Aquí subyace una cuestión más profunda. La enorme demanda energética de los centros de datos de IA entra en conflicto con la transición hacia las energías renovables. Gobiernos y empresas se han fijado el objetivo de lograr la neutralidad de carbono para 2050 o 2045. Esto requiere inversiones masivas en energías renovables y energía nuclear. Al mismo tiempo, pretenden construir infraestructura de IA a una escala sin precedentes.

China ha comprobado que estos dos objetivos no tienen por qué ser contradictorios si se establecen prioridades. Por un lado, el país está expandiendo la generación de energía a partir del carbón, lo cual es problemático desde el punto de vista ecológico, pero por otro lado, también está invirtiendo grandes recursos en energías renovables y energía nuclear. Su matriz energética es pragmática, no idealista.

Occidente, en cambio, ha intentado combinar la transición energética y el crecimiento económico mediante iniciativas puramente ecológicas, lo que ha derivado en una especie de parálisis. Aspiran a la energía nuclear, pero construir una central eléctrica lleva décadas. Aspiran a las energías renovables, pero su producción es variable. Aspiran a centros de datos de IA, pero también a resolver la crisis climática. En China, esta tensión se acepta con pragmatismo y no se resuelve mediante consideraciones morales.

El CEO de Microsoft, Satya Nadella, explicó recientemente en un podcast que Microsoft tiene millones de chips de IA sin usar almacenados debido a la falta de infraestructura de suministro eléctrico. Esto es todo lo contrario al progreso. Es una situación donde existe el capital, pero falta la infraestructura física. Este es un claro ejemplo de una política de infraestructura deficiente.

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 llamamiento a la racionalidad económica. No está diciendo que China sea tecnológicamente superior o más innovadora. Lo que dice es que China está creando las infraestructuras necesarias para que la IA funcione, mientras que Occidente está bloqueando 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 50 % menos de coste puede ser más rentable u ofrecer servicios más baratos. Esto ejerce presión sobre los precios de los proveedores occidentales de IA. Si OpenAI ofrece un modelo de IA por 100 dólares por 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 capacidad de cómputo 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 frenaría la innovación. Se trata de una profecía autocumplida: el pesimismo sobre la competitividad occidental genera peores condiciones de inversión, lo que a su vez deteriora la competitividad.

Las dimensiones geopolíticas: la IA como poder

Detrás de todos estos factores económicos subyace una realidad geopolítica más profunda. La IA ya no se percibe como un logro científico ni una innovación económica, sino como un instrumento de poder. Un país líder en IA no solo cuenta con ventajas económicas, sino también militares y políticas.

La administración Trump lo entiende. De ahí las estrictas restricciones a la exportación de chips de Nvidia a China. De ahí el anuncio de que los chips más avanzados no se exportarán. Trump afirma que las tecnologías más avanzadas no estarán disponibles fuera de Estados Unidos. Se trata de una especie de embargo digital, similar a los embargos al petróleo u otros productos básicos críticos en fases geopolíticas anteriores.

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 que carecen de acceso a la tecnología invierten ingentes recursos en su propio desarrollo. 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 subyace una ironía clave: Estados Unidos cree poder controlar a China mediante restricciones a las exportaciones. 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 libremente, las empresas chinas podrían tener menos incentivos para desarrollar sus propias arquitecturas.

Huang se lo ha dicho repetidamente al gobierno estadounidense: un mercado abierto dominado por Nvidia es mejor para Estados Unidos que un mercado fragmentado donde China desarrolla sus propias soluciones. Este es un caso clásico del efecto bumerán, donde los intentos de controlar a otro país acarrean consecuencias imprevistas.

Al mismo tiempo, el gobierno estadounidense también actúa por racionalidad económica. Las listas negras y los embargos a las exportaciones no buscan principalmente controlar a China, sino consolidar el orden mundial dominado por Estados Unidos. Se trata de una cuestión de hegemonía. Estados Unidos no solo aspira a ser líder en inteligencia artificial, sino también a que todos los demás países dependan de los mejores chips de IA.

Pero esto presupone que Estados Unidos tiene la capacidad suficiente para satisfacer esta necesidad. Nvidia no puede producir suficientes chips para cubrir la demanda mundial. Ni hablar de que Estados Unidos posea la infraestructura energética necesaria para abastecer de IA a todo el mundo. Si, por el contrario, 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 en 2035, lo que representará aproximadamente el 30,6 % del volumen total mundial. Esto supondría una cuota de mercado enorme, teniendo en cuenta que China comenzó con alrededor del 15-20 % del mercado mundial de IA en 2024.

Estados Unidos seguirá siendo, por supuesto, un mercado enorme para la IA. Sin embargo, su cuota de mercado se reducirá si China continúa con las estrategias descritas. Esta es la lógica económica que subyace a la declaración de Huang. No se trata de que China vaya a alcanzar una superioridad tecnológica, sino de que abaratará el precio de la IA mediante subvenciones a la infraestructura y la energía, acaparando 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, sino que domina el mercado. IBM contaba con la mejor tecnología informática en la década de 1980, pero perdió el mercado de las computadoras personales frente a competidores más rápidos y económicos como Compaq, y posteriormente frente a fabricantes asiáticos.

El paralelismo con la IA es pertinente. Occidente quizá aún cuente con mejores modelos. Pero si la IA china es más barata, más rápida y suficientemente buena, el mercado se decantará por 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 esta por sí sola no basta. También debe proporcionar la infraestructura física necesaria para que dicha desregulación surta efecto. China ha reconocido que el cuello de botella reside en la energía, no en la regulación, y por ello subvenciona masivamente los costos de la electricidad. Esto genera ventajas económicas que se traducen en precios más bajos y una innovación más acelerada. 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. La predicción de Huang, por lo tanto, no es pesimista, sino racional.

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