El factor subestimado: Por qué el superávit eléctrico de China podría anular la ventaja estadounidense en la industria de los chips.

El suministro de energía como arma crucial en la carrera tecnológica global

Chips de Nvidia sin fuente de alimentación: Cientos de millones de dólares invertidos, pero sin energía a la vista.

El debate global sobre el dominio de la inteligencia artificial (IA) se ha desarrollado hasta ahora casi exclusivamente como una carrera armamentística tecnológica, centrada en discusiones sobre tecnología de semiconductores, algoritmos y restricciones a la exportación. Sin embargo, un análisis exhaustivo de la situación geopolítica actual revela que el campo de batalla decisivo ha cambiado: de la mera potencia informática a la disponibilidad física de energía eléctrica.

Si bien Estados Unidos lidera tecnológicamente con empresas como Nvidia y OpenAI, cada vez se enfrenta más a las graves deficiencias de su infraestructura energética, descuidada durante décadas. La paradoja es evidente: centros de datos de última generación, con un valor de cientos de millones de dólares, permanecen vacíos porque las compañías eléctricas locales no pueden proporcionar conexiones, y los gigantes tecnológicos se ven obligados a construir sus propias centrales eléctricas en una especie de «salvaje oeste energético».

En marcado contraste, la República Popular China ha creado una situación de asimetría estratégica. Mediante inversiones estatales masivas en capacidad energética excedente y subsidios específicos, Pekín compensa su rezago tecnológico en el desarrollo de chips. La lógica es tan simple como efectiva: lo que les falta a los chips chinos en potencia bruta, lo compensan con su enorme tamaño y energía prácticamente gratuita. Este desarrollo no solo obliga a Occidente a replantearse radicalmente sus prioridades de política industrial, sino que también sume a la población estadounidense en un dilema de precios de electricidad al alza y redes eléctricas inestables, mientras que China despliega sistemáticamente su política energética como arma geopolítica.

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Cómo la sobrecapacidad estratégica de electricidad de China y los cuellos de botella de la red eléctrica estadounidense están redefiniendo el equilibrio de poder en inteligencia artificial

El desarrollo de la inteligencia artificial se ha convertido en una competencia económica y geopolítica entre Estados Unidos y la República Popular China, cuyo resultado depende no principalmente de la innovación tecnológica ni de la excelencia científica, sino de un factor de producción mucho más fundamental: la disponibilidad de energía eléctrica. Esta se ha erigido como un recurso crítico que determina el éxito o el fracaso de las estrategias nacionales de desarrollo de la IA. Mientras que las empresas tecnológicas estadounidenses, a pesar de contar con tecnología de semiconductores superior, se ven obstaculizadas por las limitaciones físicas de su infraestructura energética, China, gracias a décadas de planificación estratégica, ha alcanzado una posición en la que su capacidad excedente de generación eléctrica puede desplegarse estratégicamente para impulsar su industria nacional de chips y acelerar el desarrollo de la inteligencia artificial. Esta posición inicial asimétrica representa una paradoja económica fundamental que cuestiona radicalmente las concepciones sobre la supremacía tecnológica y las ventajas competitivas en la era digital.

Las dimensiones económicas de la expansión de los centros de datos

La ola global de inversión en centros de datos de inteligencia artificial está alcanzando dimensiones sin precedentes y transformando los patrones fundamentales del flujo de capital y el desarrollo industrial. Goldman Sachs estima que las empresas tecnológicas estadounidenses invertirán 737 mil millones de dólares en nueva infraestructura de centros de datos para finales de 2026, una suma comparable a los programas de inversión nacionales y que determina la dinámica de sectores económicos enteros. Esta acumulación de capital se concentra en un tipo específico de infraestructura cuyo valor no proviene de la producción física, sino del procesamiento de información mediante chips semiconductores altamente especializados. La importancia económica de este desarrollo se manifiesta en el hecho de que los centros de datos individuales se consideran actualmente los edificios más valiosos del mundo, no por su diseño arquitectónico ni su tamaño, sino por la tecnología que albergan.

La intensidad energética de esta nueva infraestructura supera todos los récords históricos para plantas industriales. Análisis del Wall Street Journal predicen una demanda eléctrica de 80 gigavatios para los centros de datos estadounidenses previstos para finales del próximo año, cifra que supera el consumo máximo de toda la economía alemana. Esta magnitud ilustra la transformación fundamental de la estructura de la demanda en los mercados eléctricos. Si bien el consumo eléctrico de los centros de datos se mantuvo prácticamente constante entre 2010 y 2018 a pesar del crecimiento exponencial de la digitalización, ya que las mejoras en la eficiencia compensaban el aumento de la demanda, la introducción de grandes modelos de lenguaje e inteligencia artificial generativa ha revertido drásticamente esta tendencia. La Agencia Internacional de la Energía documenta que los centros de datos ya representaban el cuatro por ciento del consumo eléctrico mundial en 2024, y las proyecciones apuntan a un aumento hasta el doce por ciento de la demanda eléctrica estadounidense para 2028.

Este aumento repentino de la demanda se produce en un momento en que la infraestructura energética estadounidense llevaba décadas acostumbrada a patrones de demanda estancados. La Administración de Información Energética de EE. UU. registró un incremento en el consumo de electricidad de aproximadamente 1 billón de kilovatios-hora entre 1991 y 2007, alcanzando cerca de 3,9 billones de kilovatios-hora, un nivel que se mantuvo prácticamente estable hasta 2021. El repentino retorno de los sustanciales aumentos de demanda impulsados ​​por los centros de datos, la electrificación de la movilidad y la relocalización de la producción industrial está impactando un sistema cuyos ciclos de planificación e inversión estaban orientados al estancamiento. Goldman Sachs Research prevé un aumento del 165 % en el consumo mundial de energía para centros de datos para 2030, pasando del 1-2 % del consumo mundial de electricidad en 2023 al 3-4 % para finales de la década. Este desarrollo requiere una inversión estimada de 720 mil millones de dólares solo en redes de transmisión, cuya realización implica procesos de permisos que duran varios años y largos periodos de construcción.

Perturbaciones microeconómicas en los mercados eléctricos regionales

La concentración espacial de centros de datos está generando importantes distorsiones en los mercados eléctricos locales, cuyos mecanismos de fijación de precios responden a una estructura de demanda radicalmente alterada. Bloomberg ha documentado aumentos de precios de hasta un 267 % en cinco años en regiones con alta densidad de centros de datos. Este fenómeno no se debe principalmente al aumento de los costes de generación, sino a la escasez de capacidad de transmisión existente y a la distribución de costes para las necesarias ampliaciones de infraestructura. En Virginia, el mayor mercado regional de centros de datos de Estados Unidos, los precios de la electricidad para viviendas aumentaron un 13 %, en Illinois un 16 % y en Ohio un 12 %. Los análisis muestran que los hogares de Ohio gastarán al menos 15 dólares adicionales al mes en electricidad a partir de junio de 2025, una consecuencia directa del crecimiento de los centros de datos.

Esta dinámica de precios plantea interrogantes fundamentales sobre la justicia distributiva y la asignación eficiente de recursos. Los hogares y las empresas tradicionales están subsidiando de facto la expansión de la infraestructura de los centros de datos, cuyos servicios se comercializan globalmente y cuyos propietarios figuran entre las empresas con mayor inversión de capital de la historia. Las estructuras regulatorias de los mercados eléctricos estadounidenses, en los que las compañías eléctricas financian las inversiones en infraestructura mediante aumentos generales de tarifas, conllevan una socialización de los costos al tiempo que privatizan los ingresos. Compañías eléctricas como American Electric Power proyectan una demanda de 24 gigavatios para 2030, lo que supone quintuplicar el tamaño actual del sistema; sin embargo, los operadores de centros de datos se ven cada vez más obligados a rendir cuentas mediante medidas regulatorias como la exigencia de adquirir al menos el 85 % de la capacidad contratada.

La situación en Santa Clara, California, ciudad natal de Nvidia, ilustra con particular claridad los cuellos de botella sistémicos de la infraestructura energética estadounidense. Bloomberg informa que dos centros de datos terminados por las empresas desarrolladoras Digital Realty y Stack Infrastructure, con una capacidad combinada de casi 100 megavatios, permanecen inactivos debido a que la compañía eléctrica local, Silicon Valley Power, no puede proporcionar las conexiones a la red necesarias hasta 2028. La ciudad está invirtiendo 450 millones de dólares en la modernización de la red, pero la construcción de nuevas líneas de transmisión y subestaciones requiere trámites de permisos que duran tres años. Este retraso entre la finalización de la infraestructura física y su puesta en marcha representa una grave deficiencia en la asignación de capital. Digital Realty invierte un promedio de 13,3 millones de dólares por megavatio en centros de datos totalmente equipados, y la infraestructura por sí sola representa entre el 20 y el 25 por ciento del costo total. Un proyecto de 48 megavatios como el de Santa Clara representa, por lo tanto, inversiones de capital de varios cientos de millones de dólares que no generarán ningún retorno durante años.

La sobrecapacidad energética estratégica de China como instrumento de política industrial

Mediante una sobreinversión sistemática en capacidad de generación eléctrica, la República Popular China ha creado una posición de flexibilidad estratégica que constituye una ventaja competitiva clave en el desarrollo de la inteligencia artificial. Mientras que los sistemas energéticos occidentales tradicionalmente buscan una capacidad de reserva del 15 al 20 por ciento, China opera con una sobrecapacidad del 80 al 100 por ciento, según informó la revista Fortune, citando a expertos energéticos estadounidenses. Esta sobreaprovisionamiento deliberado representa una desviación fundamental de los criterios de eficiencia basados ​​en el mercado, pero está demostrando ser un activo estratégico en un contexto de rápida transformación tecnológica. El liderazgo chino considera que los centros de datos no son una amenaza para la estabilidad de la red, sino una valiosa oportunidad para absorber el exceso de capacidad de generación.

La magnitud de estas inversiones supera con creces los estándares internacionales. Tan solo en 2024, China instaló 356 gigavatios de capacidad de energía renovable, superando la inversión conjunta de Estados Unidos, la Unión Europea e India. La capacidad total instalada de energía renovable alcanzó los 1.878 gigavatios a finales de 2024, logrando China su objetivo de 1.200 gigavatios de capacidad combinada eólica y solar para 2030 con seis años de antelación. Este logro, que supera con creces sus propios objetivos, no refleja una planificación ineficiente, sino una estrategia deliberada de crear capacidad anticipándose a la demanda futura. Mientras que los proveedores de energía estadounidenses reaccionan a la demanda existente, lo que provoca retrasos de varios años, China desarrolla capacidad anticipándose a los avances tecnológicos que, en última instancia, generarán demanda.

Esta estrategia se manifiesta claramente en el desarrollo selectivo de provincias remotas como emplazamientos para centros de datos. Gansu, Guizhou y Mongolia Interior, históricamente consideradas regiones económicamente subdesarrolladas, se han transformado en centros de infraestructura digital gracias a las cuantiosas inversiones en parques eólicos y solares, así como en energía hidroeléctrica. El programa Eastern Data Western Computing, iniciado en 2022, coordina la reubicación de centros de datos en estas regiones ricas en energía, con inversiones documentadas de 45.500 millones de yuanes. Esta redistribución espacial responde simultáneamente a varios objetivos: absorber el excedente de producción eléctrica en zonas remotas, reducir los costes energéticos para las empresas tecnológicas y promover el desarrollo regional en territorios previamente desatendidos. Su implementación resulta compleja, ya que persisten los informes sobre capacidad ociosa y la dependencia real de las centrales eléctricas convencionales, pero la disponibilidad fundamental de energía como factor de producción sigue siendo indiscutible.

La política de subvenciones como vehículo para la independencia tecnológica

El gobierno chino ha implementado un sistema de subsidios energéticos que impulsa la adopción de tecnología de semiconductores nacional mediante incentivos financieros, vinculando así la política industrial estratégica con la competitividad a corto plazo. Los gobiernos locales de Gansu, Guizhou y Mongolia Interior otorgan reducciones en el costo de la electricidad de hasta un 50 % a los centros de datos que utilizan chips nacionales de Huawei o Cambricon. El Financial Times informa que algunos de estos subsidios son suficientes para operar centros de datos durante casi un año sin costo alguno, una intervención cuyo impacto económico asciende a varios miles de millones de dólares. Esta medida aborda un desafío fundamental de la tecnología de semiconductores china: su menor eficiencia energética en comparación con los productos estadounidenses. El sistema CloudMatrix 384 de Huawei consume más energía que el sistema NVL72 de Nvidia porque los fabricantes chinos compensan las deficiencias de rendimiento de los chips individuales mediante la agregación de mayores cantidades de chips.

La lógica estratégica de esta política de subsidios sigue un patrón de política industrial que China ya ha implementado con éxito en otros sectores. Enfoques similares en las industrias solar, de telecomunicaciones y de vehículos eléctricos han llevado a China a alcanzar el liderazgo mundial en estos campos. Subvencionar la energía en lugar de proporcionar subsidios directos a los productos elude las restricciones comerciales internacionales y las prohibiciones de subsidios, ya que puede declararse como política general de infraestructura. Al mismo tiempo, condicionar los subsidios al uso de chips de producción nacional crea un mercado cerrado, lo que permite a los fabricantes chinos de semiconductores lograr economías de escala que conducen a mejoras de productos mediante la recopilación de datos y el desarrollo iterativo.

Esta política refleja una diferencia fundamental en la concepción de la gestión económica estatal. Mientras que la política industrial estadounidense opera principalmente a través de créditos fiscales y subvenciones a la investigación, cuyos efectos son indirectos y se producen a largo plazo, China implementa una intervención directa en los precios que induce cambios de comportamiento inmediatos. Empresas como ByteDance, Alibaba y Tencent, que cuentan con presupuestos sustanciales para la inversión en infraestructura, se ven obligadas, gracias a las subvenciones energéticas, a utilizar chips de producción nacional, incluso si estos son tecnológicamente inferiores. Goldman Sachs China Research proyecta gastos de capital por parte de las empresas chinas de internet superiores a los 70 000 millones de dólares en 2025, con una parte sustancial destinada a centros de datos. Las subvenciones a la electricidad reducen los costos operativos de forma tan significativa que compensan los mayores costos de hardware y la menor eficiencia, lo que permite que las empresas chinas mantengan su competitividad en el mercado global.

La asimetría tecnológica en semiconductores y sus implicaciones económicas

El liderazgo estadounidense en la fabricación de semiconductores representa la ventaja tecnológica más significativa de Estados Unidos en la carrera por la inteligencia artificial, pero su importancia a largo plazo se ve mermada por la escasez energética y las alternativas de desarrollo chinas. Los expertos del sector estiman que China se encuentra unos diez años por detrás de los principales productores en la fabricación de chips de alta gama. El director ejecutivo de ASML, el monopolio neerlandés de sistemas de litografía ultravioleta extrema, sitúa la brecha tecnológica entre diez y quince años debido a la prohibición de exportar esta tecnología clave a China. Este desfase temporal se traduce en menores rendimientos de producción y un mayor consumo energético de los chips chinos. SMIC, el principal fabricante chino de semiconductores, alcanza rendimientos de tan solo el 20 % con procesos de 7 nanómetros, mientras que TSMC logra rendimientos superiores al 90 % con tecnologías equivalentes.

Esta inferioridad tecnológica se traduce directamente en tiempos de entrenamiento más prolongados para los modelos de inteligencia artificial, lo que coloca a las empresas chinas en desventaja competitiva. El desarrollo de modelos de lenguaje complejos requiere cálculos paralelos masivos durante semanas o meses, y los chips más rápidos reducen sustancialmente el tiempo de comercialización. Las empresas estadounidenses con acceso a los chips H100 o H200 de Nvidia pueden entrenar modelos en una fracción del tiempo que requieren sus competidores chinos con chips Huawei Ascend o Cambricon. Esta diferencia de velocidad afecta no solo a los costos directos de desarrollo, sino también a la capacidad de responder a los cambios del mercado e implementar mejoras iterativas.

Sin embargo, los avances recientes demuestran que el rezago tecnológico puede compensarse mediante vías de innovación alternativas. El lanzamiento del modelo R1 de DeepSeek en enero de 2025 demostró que la eficiencia algorítmica puede subsanar las deficiencias del hardware. El modelo alcanza niveles de rendimiento comparables a los de los sistemas avanzados de OpenAI con una décima parte del coste de entrenamiento, gracias a enfoques innovadores como las arquitecturas de mezcla de expertos y la activación selectiva de subredes. Este desarrollo ilustra un principio fundamental de la competencia tecnológica: las limitaciones impulsan la innovación en dimensiones alternativas. Mientras que las empresas estadounidenses pueden optar por enfoques computacionalmente intensivos debido a su acceso a hardware superior, la escasez de recursos en China obliga al desarrollo de algoritmos más eficientes que, en última instancia, ofrecen ventajas incluso cuando se dispone de mejor hardware.

La fragmentación regulatoria como obstáculo sistémico para el desarrollo de la infraestructura estadounidense

La estructura descentralizada de los mercados energéticos estadounidenses y la complejidad del proceso de permisos generan fricciones que limitan significativamente la rapidez de respuesta a los cambios en la demanda. El desarrollo de nuevas líneas de transmisión en Estados Unidos requiere un promedio de siete a diez años desde la planificación inicial hasta la puesta en marcha, lo que exige la coordinación de los procesos de permisos a nivel federal, estatal y local. Este desfase temporal entre la identificación de la demanda y la provisión de capacidad crea ineficiencias estructurales que solo pueden abordarse parcialmente mediante la aceleración de los procesos de permisos. La administración Trump impulsó medidas para agilizar los procesos de permisos para centros de datos mediante órdenes ejecutivas y directivas a la Comisión Federal Reguladora de Energía (FERC), estableciendo plazos de 60 días para los permisos de conexión, una reducción drástica respecto a los procesos actuales que tardan varios años.

Sin embargo, estas iniciativas regulatorias se topan con limitaciones fundamentales de capacidad. Incluso la aceleración de los procesos de permisos no resuelve las limitaciones físicas de la capacidad de producción de componentes críticos como transformadores, celdas de distribución y turbinas de gas. Los analistas identifican estas limitaciones en la oferta como un obstáculo importante para el desarrollo de la infraestructura. La Corporación Norteamericana de Confiabilidad Eléctrica (NERC) documenta que la demanda de electricidad para el invierno de 2024/25 aumentó en 20 gigavatios con respecto al año anterior, mientras que la expansión de la capacidad de generación fue insuficiente. Esto incrementa el riesgo de escasez de suministro durante condiciones climáticas extremas, y las regiones del sureste de Estados Unidos y partes del oeste, incluyendo Washington y Oregón, se consideran particularmente vulnerables.

La fragmentación de los mercados eléctricos estadounidenses en Organizaciones Regionales de Transmisión con normativas y sistemas tarifarios distintos genera una mayor complejidad. Mientras que China puede desarrollar capacidad de transmisión de forma coordinada mediante una planificación centralizada, los proyectos estadounidenses deben sortear múltiples jurisdicciones y resolver conflictos de interés entre las empresas de servicios públicos, los reguladores y los proveedores de centros de datos. American Electric Power informó de una disminución en las solicitudes de conexión a la red, de más de 30 gigavatios a 13 gigavatios, tras la introducción en Ohio de nuevas estructuras tarifarias que exigen a los centros de datos utilizar al menos el 85 % de su capacidad contratada. Esta medida pretende reducir las solicitudes especulativas y evitar la reserva de capacidad sin uso real, pero ilustra la dificultad de crear estructuras de incentivos que fomenten la inversión en infraestructura y, al mismo tiempo, desalienten las prácticas oportunistas.

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La autosuficiencia temporal como estrategia de transición de las empresas tecnológicas estadounidenses

La incapacidad de la red eléctrica estadounidense para seguir el ritmo del desarrollo de los centros de datos ha impulsado a las empresas tecnológicas a implementar la generación de energía in situ, un fenómeno que el Wall Street Journal ha calificado como un auténtico caos energético. El proyecto Stargate de OpenAI, valorado en 500.000 millones de dólares y ubicado en el oeste de Texas, los centros de datos xAI Colossus de Elon Musk en Memphis y más de una docena de instalaciones utilizan centrales eléctricas de gas o pilas de combustible propias. Esta estrategia de «generación propia de energía» supone una ruptura radical con los modelos de negocio tradicionales, en los que los centros de datos funcionaban como meros consumidores de la electricidad de la red.

La lógica económica que subyace a estos esfuerzos hacia la autosuficiencia energética refleja el coste de oportunidad de la puesta en marcha tardía, lo que justifica la inversión en instalaciones de generación in situ. Cuando un centro de datos representa cientos de millones de dólares en hardware instalado, cuyo valor se reduce continuamente debido a los rápidos avances tecnológicos, el coste de esperar varios años para la conexión a la red supera la inversión en generación in situ temporal. Bloom Energy, proveedor de tecnología de pilas de combustible, informa de una demanda cada vez mayor por parte de los operadores de centros de datos, quienes históricamente daban por sentada la conexión a la red. ICF, una consultora, estima que Estados Unidos necesita añadir 80 gigavatios de nueva capacidad de generación anualmente para satisfacer la demanda de la inteligencia artificial, la computación en la nube, las criptomonedas y la electrificación, pero en realidad solo está generando 65 gigavatios.

Esta brecha de capacidad de 15 gigavatios equivale a la demanda eléctrica de dos distritos de Manhattan durante el pico de demanda estival e ilustra la magnitud del déficit. Sin embargo, la generación descentralizada in situ mediante centrales eléctricas de gas no es una solución sostenible, sino una estrategia transitoria. La mayoría de las empresas tecnológicas buscan conectarse a la red eléctrica a largo plazo, ya que la generación descentralizada implica mayores costos operativos y emisiones. No obstante, está surgiendo un modelo híbrido en el que los centros de datos actúan como fuente y consumidor de energía para la red, inyectando el excedente de generación in situ a la red durante los períodos de baja carga informática. GE Vernova, fabricante líder de turbinas de gas, reporta ventas récord y planea invertir entre 700 y 800 millones de dólares en plantas de fabricación estadounidenses y contratar a 1800 trabajadores adicionales.

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La energía nuclear como posible solución sistémica y su implementación

Las limitaciones de las energías renovables en cuanto a capacidad de carga base y la resistencia política a los combustibles fósiles han consolidado la energía nuclear como la solución preferida a largo plazo para el suministro eléctrico de los centros de datos. Google anunció alianzas con Kairos Power y la Autoridad del Valle de Tennessee (TVA) para utilizar reactores modulares pequeños (SMR) avanzados, y se espera que el proyecto Hermes 2 genere hasta 50 megavatios. Amazon, junto con X-energy, Korea Hydro & Nuclear Power y Doosan, está invirtiendo hasta 50 000 millones de dólares en el desarrollo e implementación de la tecnología SMR Xe-100, con capacidades objetivo superiores a los cinco gigavatios. Estas alianzas señalan un cambio fundamental en la estrategia energética de las empresas tecnológicas estadounidenses, que históricamente han priorizado las energías renovables.

El atractivo económico de la energía nuclear para los centros de datos se debe a varios factores. En primer lugar, la energía nuclear proporciona una alimentación de base continua sin la intermitencia de la energía solar o eólica, eliminando así la necesidad de costosos sistemas de almacenamiento. En segundo lugar, los reactores modulares pequeños (SMR) permiten una escalabilidad modular y una implementación más rápida que los reactores grandes tradicionales, con tiempos de construcción previstos de cuatro a cinco años. En tercer lugar, la energía nuclear cumple con los objetivos de sostenibilidad sin emisiones de carbono, satisfaciendo tanto las necesidades económicas como políticas. Google y NextEra Energy planean reactivar el Centro de Energía Duane Arnold en Iowa para 2029, mientras que Blue Energy y Crusoe están desarrollando una fábrica de IA alimentada por energía nuclear en Texas, con la intención de reemplazar gradualmente la infraestructura de gas existente por energía nuclear.

Estos acontecimientos reflejan una notable ironía: mientras que la administración Trump obstaculizó sistemáticamente los proyectos eólicos y solares y eliminó las subvenciones, la demanda de los centros de datos está impulsando una transición energética, ya que las centrales eléctricas convencionales de combustibles fósiles no pueden construirse al ritmo necesario. El banco de inversión Jefferies describe la situación como una época dorada para las energías renovables en Estados Unidos, a pesar de la resistencia política. La Comisión Federal Reguladora de Energía (FERC) documenta que el 91 % de los 15 gigavatios de nueva capacidad de generación añadidos entre enero y mayo de 2025 procedieron de fuentes renovables, con la energía solar a la cabeza con 11,5 gigavatios. Las proyecciones indican que de los 133 gigavatios de capacidad prevista para 2028, el 84 % provendrá de la energía solar y eólica, mientras que el gas representará solo el 15 %.

La paradoja de las centrales eléctricas de carbón en China y la persistencia de la infraestructura de combustibles fósiles

A pesar de las cuantiosas inversiones en energías renovables, China, paradójicamente, está llevando a cabo una estrategia paralela de expansión masiva de centrales eléctricas de carbón, lo que ilustra la complejidad de su transición energética. En 2024, las autoridades chinas aprobaron 67 gigavatios de nueva capacidad de generación en centrales de carbón, con 95 gigavatios ya en construcción, la tasa más alta desde 2015. Esta política aparentemente contradictoria refleja la función del carbón como seguro contra la volatilidad de las energías renovables y como instrumento para garantizar la seguridad energética. Mientras que la capacidad eólica y solar fluctúa con las condiciones climáticas, las centrales de carbón ofrecen una capacidad gestionable que puede activarse bajo demanda. El Centro de Investigación sobre Energía y Aire Limpio argumenta que este exceso de capacidad de las centrales convencionales desplaza efectivamente a las energías renovables, ya que los contratos a largo plazo para centrales de carbón generan incentivos económicos para utilizar esta capacidad incluso cuando existen alternativas renovables.

La lógica económica de esta estrategia dual viene determinada por la estructura de los mercados eléctricos chinos, donde las centrales térmicas de carbón reciben compensación mediante pagos por capacidad, independientemente de la producción real de electricidad. Los análisis muestran que para 2050 se necesitarán entre 100 y 200 gigavatios de capacidad de reserva de centrales térmicas de carbón como respaldo para las energías renovables, lo que requerirá pagos por capacidad de entre 400 y 700 mil millones de yuanes. Estos flujos de pago incentivan el mantenimiento de la capacidad de carbón, incluso cuando su uso disminuye. Los márgenes de reserva de planificación para las redes regionales chinas promediaron el 28 % en 2014, casi el doble del 15 % habitual en Estados Unidos, y algunas regiones, como la Red del Noreste, presentaron márgenes de reserva de hasta el 64 %.

Esta sobrecapacidad refleja incentivos perversos sistémicos en el sector energético chino, donde los gobiernos locales utilizan los proyectos de centrales eléctricas como instrumentos de desarrollo económico regional, y los productores de carbón aseguran sus mercados mediante la integración vertical en la generación de energía. Más de tres cuartas partes de los nuevos permisos para centrales de carbón se otorgaron a empresas con operaciones mineras, creando así demanda para su propio producto. Esta estructura genera la persistencia política y económica de la infraestructura de combustibles fósiles, a pesar de los objetivos oficiales de reducción de emisiones y la promesa del presidente Xi Jinping de reducir el consumo de carbón a partir de 2026. La generación de energía térmica creció solo un dos por ciento en 2024, mientras que la capacidad de energías renovables se disparó; sin embargo, la existencia de una enorme capacidad de respaldo de carbón limita la integración real de las energías renovables.

Dimensiones geopolíticas de la competitividad tecnológica

La carrera por el dominio de la inteligencia artificial trasciende la competencia económica y se manifiesta como un conflicto geoestratégico por la hegemonía tecnológica, con profundas implicaciones para las estructuras de poder globales. El CEO de Nvidia, Jensen Huang, advierte explícitamente que China ganará la carrera de la IA, una afirmación particularmente significativa viniendo del director de la empresa más valiosa de Estados Unidos, cuyos productos se venden principalmente a clientes estadounidenses. El argumento de Huang se centra en las ventajas estructurales de las empresas chinas: energía gratuita o fuertemente subvencionada, menos restricciones regulatorias para las aplicaciones de IA y la capacidad de experimentar con nuevos productos con mayor rapidez. Su afirmación de que la electricidad es prácticamente gratuita en China puede ser hiperbólica, pero refleja las prácticas de subvención reales que reducen los costos operativos de forma tan significativa que se vuelven prácticamente insignificantes.

El American Edge Project, una coalición de organizaciones estadounidenses, publicó un informe en noviembre de 2025 advirtiendo que, a pesar del liderazgo inicial, Estados Unidos no está preparado para dominar la IA a largo plazo. El informe identifica una década de subinversión en redes de generación y transmisión de energía, junto con la escasez de talento y la lenta adopción de la IA, como debilidades estructurales que China está aprovechando. OpenAI comunicó a la Casa Blanca que el compromiso de China con la expansión de la generación de energía le otorga una ventaja en la carrera de la IA, considerando la provisión de capacidad como la base de la competitividad industrial. Esta evaluación coincide con las observaciones de expertos estadounidenses que, tras viajes a China, concluyen que la infraestructura de la red eléctrica estadounidense es tan débil que la carrera podría estar perdida.

La importancia geopolítica de la inteligencia artificial radica en su aplicabilidad a prácticamente todos los sectores económicos y su potencial uso con fines militares. Anthropic documentó el primer caso confirmado de ciberespionaje totalmente orquestado por IA, en el que un grupo vinculado a China automatizó entre el 80 y el 90 por ciento de su proceso de ataque, incluyendo el reconocimiento, la validación de vulnerabilidades, la obtención de credenciales y la extracción de datos. Este avance demuestra que las capacidades de la IA tienen implicaciones directas para la seguridad, ya que el país obtiene ventajas asimétricas en la guerra cibernética y la recopilación de inteligencia con sistemas más avanzados. La administración Trump respondió con órdenes ejecutivas para agilizar las aprobaciones de centros de datos y directivas al Departamento de Energía que vinculan explícitamente la seguridad nacional y el dominio económico con la infraestructura de IA.

Efectos distributivos e implicaciones sociales del desarrollo de infraestructuras

La distribución de costos del desarrollo de centros de datos genera importantes efectos distributivos: los beneficios, geográficamente concentrados, recaen en actores distribuidos globalmente, mientras que los costos son asumidos por las comunidades locales. Los centros de datos están interconectados globalmente a través de internet y dan servicio a usuarios de todo el mundo, pero consumen energía localmente en sus ubicaciones físicas. Esta discrepancia espacial entre beneficiarios y quienes asumen los costos crea problemas fundamentales de equidad. Los residentes de Virginia, Illinois u Ohio subsidian los servicios globales de IA mediante el aumento de las tarifas eléctricas, servicios de los que no necesariamente se benefician, mientras que las empresas tecnológicas privatizan las ganancias y socializan los costos.

La estructura regulatoria de los mercados eléctricos estadounidenses agrava esta asimetría. Las compañías eléctricas financian la expansión de la red mediante aumentos tarifarios para todos los clientes, y si bien los centros de datos consumen cantidades significativas de energía, a menudo reciben tarifas más favorables que los clientes residenciales debido a las economías de escala y su poder de negociación. La revista Georgetown Law Review documenta que los clientes residenciales, en la práctica, subsidian los costos energéticos de los centros de datos, a pesar de que estos son propiedad de empresas con fines de lucro que se encuentran entre las mejor capitalizadas del mundo. En Santa Clara, el consumo de los centros de datos ya representa el 60 % de las ventas totales de electricidad, y la ciudad aplica un impuesto del 5 % a los servicios públicos que proporciona una compensación, al menos parcial, por los costos de infraestructura.

Estos efectos distributivos se complementan con implicaciones para el mercado laboral. Los centros de datos generan relativamente pocos empleos directos tras su puesta en marcha, debido a su alto grado de automatización. Si bien las fases de construcción crean empleo temporal y surgen puestos técnicos especializados, la relación entre la inversión de capital y la creación de empleo sigue siendo extremadamente baja en comparación con las industrias tradicionales. Los municipios que atraen centros de datos reciben ingresos fiscales y beneficios económicos indirectos, pero también asumen costes de infraestructura y cargas ambientales derivadas del mayor consumo energético. El desajuste entre los costes locales y los beneficios globales genera resistencia política al desarrollo de nuevos centros de datos en algunas regiones, lo que lleva a los municipios a implementar moratorias o prácticas de concesión de permisos más restrictivas.

Dinámica de la innovación bajo restricciones asimétricas de recursos

Las distintas limitaciones de recursos a las que se enfrentan los desarrolladores de IA estadounidenses y chinos están impulsando caminos de innovación divergentes, con consecuencias a largo plazo potencialmente sorprendentes. Las empresas estadounidenses, con acceso a chips Nvidia superiores, se centran en enfoques computacionalmente intensivos que maximizan las ventajas del hardware, pero que pueden resultar ineficientes en términos de consumo energético. Los desarrolladores chinos, limitados a hardware menos potente por las restricciones a la exportación, deben priorizar la eficiencia algorítmica, lo que da lugar a innovaciones que ofrecen ventajas incluso cuando se dispone de hardware mejor. El modelo R1 de DeepSeek ejemplifica este patrón: mediante una arquitectura de mezcla de expertos y la activación selectiva de subredes, logra un rendimiento comparable a una décima parte del coste.

Esta dinámica ilustra un principio fundamental de la evolución tecnológica: la escasez estimula la innovación en dimensiones alternativas. Mientras que la abundancia de recursos fomenta mejoras incrementales en caminos ya establecidos, la escasez obliga a rediseños fundamentales. El lanzamiento de DeepSeek R1 bajo la licencia MIT como modelo de código abierto amplifica este efecto, ya que los desarrolladores globales pueden aprovechar estos avances. Esta estrategia de código abierto refleja la comprensión china de la lógica de la competencia en IA: cada mejora realizada por un actor contribuye al siguiente ciclo de desarrollo global, incluso si los competidores se benefician. Esta dinámica favorece a los actores con ecosistemas emprendedores dinámicos, laboratorios de investigación de primer nivel y sólidas redes de capital de riesgo; fortalezas estructurales que siguen estando concentradas principalmente en Estados Unidos.

Sin embargo, las innovaciones en eficiencia de los desarrolladores chinos no resuelven todas las limitaciones. Si bien se reducen los costos de entrenamiento, la inferencia —la generación de texto o imágenes por modelos entrenados— sigue siendo un proceso computacionalmente intensivo. Esto podría limitar la capacidad de China para escalar los servicios de IA a nivel mundial, especialmente bajo sanciones más severas a la industria de los chips. No obstante, el ejemplo de DeepSeek demuestra que los controles a la exportación no eliminan la innovación, sino que solo pueden retrasarla y redirigirla. La velocidad de desarrollo de los modelos de IA chinos se ha acelerado drásticamente: mientras que las generaciones anteriores tardaron años en alcanzar a los modelos estadounidenses, DeepSeek completó una versión inicial de R1 a los pocos meses del lanzamiento de OpenAI. Esta aceleración refleja tanto la experiencia acumulada como el mayor apoyo gubernamental y la inversión industrial.

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• Estrategias de IA en una comparación global: Una comparación (EE. UU. vs. UE vs. Alemania vs. Asia vs. China)

riesgos para la estabilidad y transformación del sistema a largo plazo

La rápida transformación de los sistemas energéticos globales para dar cabida a la infraestructura de IA plantea riesgos significativos para la estabilidad de la red y la resiliencia del sistema a largo plazo. La Corporación Norteamericana de Fiabilidad Eléctrica (NERC) identifica un mayor riesgo de apagones para el invierno de 2024/25 debido a que la demanda de los centros de datos supera la capacidad de generación en 20 gigavatios. Las regiones del sureste estadounidense, así como Washington y Oregón, son particularmente vulnerables, donde una combinación de mayor demanda, menor generación solar en invierno y posibles restricciones en los gasoductos durante condiciones climáticas extremas conlleva el riesgo de escasez de suministro. Esta situación refleja una falta sistémica de inversión en resiliencia y redundancia durante décadas de estancamiento en el crecimiento de la demanda.

La sostenibilidad a largo plazo de las actuales estrategias de desarrollo es cuestionable. Si bien ambos países están realizando inversiones masivas en centros de datos, aún no está claro si las aplicaciones de IA generarán un valor que justifique dichas inversiones. Goldman Sachs expresa una mayor preocupación ante la posible debilidad del mercado, con riesgos que incluyen el fracaso de la monetización de la IA o la comoditización de las innovaciones, lo que reduciría drásticamente el costo del desarrollo de modelos. En este último caso, las enormes inversiones en infraestructura resultarían innecesarias antes de generar rentabilidad. La volatilidad de las acciones de Nvidia tras el anuncio de DeepSeek, que provocó una pérdida de 600 mil millones de dólares en capitalización bursátil, ilustra la incertidumbre de los inversores respecto a la persistencia de los modelos de negocio actuales.

Las implicaciones ambientales del aumento de la demanda energética complican aún más las vías de transformación. Si bien las empresas tecnológicas se comprometen con la energía libre de carbono, la Agencia Internacional de la Energía prevé que la generación de energía a partir de gas para centros de datos se duplicará con creces, pasando de 120 teravatios-hora en 2024 a 293 teravatios-hora en 2035, principalmente en Estados Unidos. Goldman Sachs estima que el 60 % de la demanda adicional de centros de datos se cubrirá con gas natural, lo que generará entre 215 y 220 millones de toneladas adicionales de emisiones de gases de efecto invernadero para 2030, equivalentes al 0,6 % de las emisiones energéticas mundiales. Esta situación socava los objetivos climáticos nacionales y agrava los conflictos políticos entre el desarrollo económico y la protección ambiental. China se enfrenta a dilemas similares, con una expansión masiva de centrales eléctricas de carbón, a pesar de las inversiones en energías renovables, lo que pone en peligro los objetivos de reducción de emisiones y genera dudas sobre la posibilidad de alcanzar el pico de emisiones antes de 2030.

La dimensión global de estos acontecimientos trasciende la competencia bilateral entre Estados Unidos y China y afecta a los sistemas energéticos de todo el mundo. La Agencia Internacional de la Energía prevé que, para 2035, los centros de datos consumirán más del cuatro por ciento de la electricidad mundial, convirtiéndose así en el cuarto mayor consumidor de electricidad a nivel nacional, después de China, Estados Unidos e India. Este aumento de la demanda coincide con la electrificación del transporte, la relocalización industrial y el desarrollo económico en las economías emergentes, con incrementos acumulativos que podrían sobrepasar la capacidad de generación y la infraestructura de la red eléctrica. La consiguiente competencia por los limitados recursos energéticos podría generar tensiones internacionales, ya que los países con excedentes energéticos acumularían ventajas estratégicas, mientras que las economías dependientes de las importaciones de energía se volverían vulnerables.

Resolver estas múltiples tensiones exige intervenciones coordinadas en política industrial, inversiones masivas en infraestructura y, posiblemente, revisiones fundamentales de los modelos actuales de desarrollo de inteligencia artificial. Ya sea mediante innovación tecnológica que permita aumentar la eficiencia, reformas regulatorias que aceleren los procesos de aprobación o gestión de la demanda que limite las aplicaciones ineficientes, equilibrar el desarrollo de la IA, la disponibilidad de energía y los objetivos ambientales requiere un rediseño sistémico de las estructuras establecidas. Los próximos años determinarán si este proceso de transformación se desarrolla de forma ordenada o si la escasez de recursos, la inestabilidad de la red eléctrica y los conflictos geopolíticos fuerzan ajustes caóticos. Los acontecimientos actuales sugieren que China ha acumulado ventajas estructurales gracias a la previsión estratégica y la coordinación centralizada, mientras que las fortalezas estadounidenses en innovación y dinamismo empresarial se ven contrarrestadas por deficiencias en infraestructura; el resultado final de esta competencia dependerá de la capacidad de ambos sistemas para abordar sus respectivas debilidades.

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