La tokenización del mundo por parte de Nvidia: cómo Jensen Huang perfeccionó la estrategia de la lámpara de aceite del siglo XXI

¿Miles de millones por promesas vacías? La incómoda verdad sobre la fábrica de tokens de Nvidia

El CEO de Nvidia, Jensen Huang, formuló una ecuación simple: quienes no calculan, pierden. Pero tras la brillante fachada del auge de la IA se esconde un modelo de negocio despiadado que recuerda a las estrategias monopolísticas sin escrúpulos del siglo XIX. Con un monopolio de hardware sin precedentes, el ecosistema cerrado del software CUDA y ataques frontales como el nuevo chip RTX Spark, el gigante tecnológico está forzando a la economía global a una peligrosa dependencia. En lugar de productividad medible, las empresas hoy compran principalmente una cosa: el mero consumo de "tokens". Este es un análisis profundo de cómo Nvidia está subvirtiendo las reglas de la creación de valor, por qué las grandes empresas tecnológicas deben invertir cientos de miles de millones y por qué esta espiral de ganancias y derroche de energía podría costarnos muy caro a todos.

NVIDIA y la tokenización del mundo: Cómo Jensen Huang está dictando (y beneficiándose de) un nuevo orden económico

El momento en que la televenta se convirtió en una estrategia corporativa

En marzo de 2026, Jensen Huang subió al escenario de la Conferencia de Tecnología, Medios y Telecomunicaciones de Morgan Stanley en San Francisco y pronunció una frase sin parangón por su brevedad y audacia: «La computación equivale a tokens, los tokens a inteligencia y la inteligencia a producción económica en todos los niveles, desde las empresas hasta los países». Lo que parece una ecuación física fundamental es, en realidad, una de las estrategias de marketing más ambiciosas de la historia económica: la reinterpretación de un centro de datos como una imprenta que genera beneficios, principalmente para NVIDIA.

Unas semanas antes, en Computex 2026 en Taipéi, Huang amplió este panorama con el RTX Spark, un sistema en chip basado en ARM para portátiles Windows y ordenadores de sobremesa compactos. La narrativa ya era conocida: quienes no compran se quedan atrás. El consumo en sí mismo es prueba de actividad económica. «Cuanto más compras, más ganas», una frase que, en su hermosa sencillez, destila toda la lógica de un modelo de negocio basado en la dependencia estructural de sus clientes.

Para comprender por qué esta lógica es tan peligrosa, vale la pena echar un vistazo a la historia de las lámparas de aceite.

El principio de la lámpara de aceite: cómo regalar la dependencia

Hacia finales del siglo XIX, la Standard Oil Company de John D. Rockefeller extendió una tecnología sencilla pero revolucionaria por los hogares estadounidenses: la lámpara de queroseno. La lámpara en sí era barata, a veces incluso gratis. El aceite que necesitaba para funcionar no lo era, y sin él, la lámpara era inútil. Para 1879, Standard Oil controlaba aproximadamente el 90 por ciento de la capacidad de refinación de Estados Unidos, dictando así el precio del único combustible que mantenía encendidas las lámparas. El problema no era la lámpara en sí, sino el sistema resultante: una vez que se cambiaba al queroseno, no había vuelta atrás. Se seguía comprándolo hasta el fin de los días o hasta que la Corte Suprema dictaminara al respecto.

NVIDIA ha llevado este principio a la era digital, basándose en 17 años de trabajo constante. Desde 2007, la compañía ha estado desarrollando su plataforma de programación propia, CUDA, que ahora es el sistema operativo de facto de la industria global de la IA. Con más de 5 millones de desarrolladores registrados, unos 5937 proyectos de GitHub relacionados solo con CUDA (en comparación con los 187 del producto competidor ROCm de AMD), y prácticamente todas las bibliotecas de IA relevantes —desde cuDNN y TensorRT hasta los frameworks PyTorch y TensorFlow—, NVIDIA ha creado un abismo de software que no se puede salvar solo con capital. La bombilla se llama CUDA. El petróleo se llama computación. Y una vez que entras en el ecosistema, no hay salida.

Esto queda claramente demostrado por la historia del proyecto de código abierto ZLUDA, que permitió ejecutar código CUDA sin modificaciones en hardware AMD. Cuando la amenaza se hizo real, NVIDIA, discretamente y sin consulta previa, modificó los términos de servicio de la plataforma CUDA: prohibió las capas de traducción mediante el EULA. Sin juicio, sin competencia leal: simplemente una cláusula contractual que sofocó una alternativa genuina en sus inicios.

La Fábrica de Tokens: Un Nuevo Paradigma de Creación de Valor

El término "Fábrica de IA" no es una metáfora; es una declaración de principios. En la conferencia GTC de marzo de 2026, Jensen Huang definió explícitamente su significado: los centros de datos ya no son instalaciones de infraestructura pasivas, sino plantas de producción activas cuya producción —medida en tokens por segundo— se traduce directamente en ingresos y producto interno bruto de la empresa. El token es la nueva unidad de medida de la materia prima digital.

Lo que inicialmente parece una sistematización plausible, tras un análisis más detenido, representa un cambio fundamental en la atribución de valor. Tradicionalmente, el valor económico se mide por el resultado: ¿Se resolvió un problema? ¿Se desarrolló un producto? ¿Se generaron ingresos? En el marco de Huang, el valor surge del cálculo en sí, independientemente de si el token contribuye a resolver un problema real o se convierte en un costoso tiempo de inactividad. Este cálculo es válido para NVIDIA y las grandes empresas tecnológicas, ya que obtienen beneficios de cada token creado. Para el cliente final, ocurre lo contrario.

Según Huang, la IA agente, es decir, los sistemas que planifican, investigan y ejecutan de forma autónoma, puede consumir un millón de veces más tokens que una solicitud estándar. Esto no describe una revolución en la eficiencia, sino un gasto operativo que crece exponencialmente. Quienes implementan agentes de IA a gran escala no están comprando productividad, sino consumo de tokens, cuyo valor aún no se ha demostrado en resultados económicos reales.

El poder del monopolio: números que silencian

La posición de NVIDIA en el mercado de hardware de IA ya no se basa en el dominio tradicional. Es un hecho estructural que incluso los analistas más experimentados del mercado de capitales consideran motivo de cautela. En el cuarto trimestre del año fiscal 2026 (de noviembre de 2025 a enero de 2026), NVIDIA alcanzó unos ingresos trimestrales de 68.100 millones de dólares, lo que representa un crecimiento interanual del 73 %. El negocio de centros de datos representó el 91,5 % de los ingresos totales, y el margen operativo ajustado ascendió al 67,7 %.

En comparación: las empresas de software, conocidas por sus altos márgenes, rara vez superan el 40 %. NVIDIA, tradicionalmente una empresa de hardware, genera márgenes excepcionales incluso para las empresas de plataformas, lo que indica que su verdadera ventaja competitiva reside en su ecosistema de software, no en sus chips. Según un análisis de Handelsblatt, CUDA es el verdadero sistema operativo de la industria de la IA, y la mayor ventaja competitiva de NVIDIA reside en su código, no en su chip.

En el mercado de tarjetas gráficas dedicadas, NVIDIA tendrá una cuota de mercado del 94 % a partir del cuarto trimestre de 2025, según datos de Jon Peddie Research. AMD tendrá un 5 % e Intel un 1 %. La cuota en el mercado de GPU específicas para IA es similar. En el sector de producción de obleas utilizadas para chips de IA, se prevé que NVIDIA alcance una cuota del 77 % en 2025, según un análisis de Morgan Stanley, en comparación con el 51 % del año anterior.

Esta concentración no es una ley de la naturaleza, aunque a Huang le guste describirla como tal. Es el resultado de una estrategia de años basada en la superioridad tecnológica, la segmentación de mercado específica y la creación de un ecosistema en el que los costes de cambio para los clientes son tan elevados que incluso los aumentos de precios masivos se aceptan sin quejas.

El flujo de capitales: ¿Quién paga la factura?

La verdadera magnitud de la dependencia de NVIDIA no se refleja en las cifras de la propia compañía, sino en los planes de inversión de sus clientes más importantes. Los cinco mayores proveedores de servicios en la nube estadounidenses —Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta y Oracle— han anunciado inversiones combinadas de entre 660.000 y 690.000 millones de dólares para 2026, casi el doble que el año anterior. De esta cantidad, entre el 55 % y el 60 % se destina directa o indirectamente a NVIDIA.

Amazon, por sí sola, ha anunciado inversiones de 200.000 millones de dólares para 2026, una suma que supera el producto interior bruto anual de Portugal. Se prevé que los gastos de capital de Alphabet aumenten de 91.000 millones a 180.000 millones de dólares, un incremento del 98 %. Microsoft está aumentando su presupuesto para centros de datos un 59 % interanual. Estos gastos ya no se financian únicamente con el flujo de caja libre. Se espera que el flujo de caja libre de Amazon sea negativo, situándose entre 17.000 y 28.000 millones de dólares en 2026; se prevé que el de Meta caiga casi un 90 %, y se espera que Oracle registre un flujo de caja libre negativo para 2030.

¿Quién paga al final? Los proveedores de servicios en la nube a gran escala trasladan los costes mediante subidas de precios. En enero de 2026, AWS aumentó los precios de las instancias de GPU H200 en un 15 %, revirtiendo dos décadas de descenso en los precios de la computación en la nube. Por lo tanto, las empresas que contratan servicios de IA a través de la nube están pagando directamente el precio del monopolio de NVIDIA.

AllianceBernstein estima que NVIDIA se queda con aproximadamente el 30 % del gasto total en centros de datos de IA como beneficio. Esto significa que por cada euro que una empresa europea gasta en servicios de IA en la nube, aproximadamente 30 céntimos van a parar a una empresa estadounidense, sin que se le exija ningún retorno de la inversión en forma de solución de problemas, innovación o beneficio social. El dinero ya está generado. Con eso basta.

El desperdicio como indicador clave de rendimiento: la lógica perversa de la productividad

Jensen Huang ha declarado en diversos eventos que le preocupa profundamente que un desarrollador de software bien remunerado no incurra en gastos anuales de tokens por un mínimo de 250.000 dólares estadounidenses. Esta declaración se cita con frecuencia en los medios especializados en tecnología como prueba de la visión de Huang, pero rara vez se analiza su fundamento económico.

Un cuarto de millón de dólares en costos de tokens no es una métrica de productividad, sino de consumo. La diferencia crucial radica en que la productividad mide la producción por unidad de insumo, mientras que el consumo solo mide el insumo. Al elevar el consumo de tokens a la categoría de métrica de gestión, Huang rompe con uno de los principios más antiguos de la administración de empresas: el valor no reside en el uso de los recursos, sino en el resultado.

En cierto modo, la práctica le da la razón a Huang, pero de una forma que perjudica a las empresas. Empresas como Zapier ya controlan sistemáticamente el consumo de tokens de sus empleados. Cualquiera que utilice cinco veces más tokens que el promedio es objeto de un escrutinio interno sobre sus patrones de uso. Lo que comenzó como un control de costes amenaza con convertirse en una nueva forma de obsesión por la medición del rendimiento, donde los empleados aprenden a enviar solicitudes sin sentido para evitar bajar en las clasificaciones internas. El consumo se convierte en una demostración de rendimiento, y el despilfarro en una forma de autodefensa.

Una reciente encuesta de Bitkom a 604 empresas alemanas revela que un tercio de las compañías que utilizan IA ya se han visto sorprendidas por los costes que conlleva. El presidente de Bitkom, Ralf Wintergerst, confirmó que muchas empresas informan que los agentes de IA requieren más apoyo de los empleados tradicionales del que habían previsto inicialmente. Brian Jabarian, de la Universidad de Chicago, lo resume así: «Todo el mundo pensaba que bastaba con implementar agentes de IA, ver un aumento de la productividad y listo. Pero la realidad es más compleja»

La mentira de la productividad y sus debilidades metodológicas

El principal argumento de NVIDIA para justificar la viabilidad económica de su plataforma es que la IA triplica la productividad. Esta cifra presenta una limitación metodológica que rara vez se debate públicamente: se basa casi exclusivamente en observaciones del ámbito del desarrollo de software, precisamente el sector profesional que más se beneficia de las herramientas de IA, posee la experiencia técnica para su uso óptimo y ya trabaja extensamente con herramientas digitales.

El Instituto de Investigación del Empleo (IAB) parte de la base de que el impacto global de la IA en el mercado laboral alemán es real, pero considerablemente más desigual de lo que sugiere la presentación de Huang: se podrían perder alrededor de 800.000 puestos de trabajo debido a la IA, mientras que, al mismo tiempo, se crearían otros 800.000, con un aumento general de la productividad económica de hasta 0,8 puntos porcentuales anuales. Esta cifra es económicamente significativa, pero dista mucho de triplicarse.

El estudio “European Growth Study 2026” de la consultora estratégica Simon-Kucher, basado en 1236 entrevistas a empresas de 13 países europeos, concluye que el 73 % de las empresas utilizan actualmente la IA en menos del 30 % de sus procesos, y esperan efectos notables en la productividad o el empleo solo con una tasa de penetración del 30 al 50 %. Un análisis del mercado laboral realizado por la Fundación Bertelsmann, basado en aproximadamente 60 millones de ofertas de empleo, revela que la proporción de empleos relacionados con la IA se ha estancado en un nivel ya bajo desde 2022 e incluso disminuyó ligeramente en 2023 y 2024.

Esto no significa que la IA no tenga impacto económico. Significa que el impacto es selectivo y se distribuye de forma desigual, y se manifiesta mucho más lentamente de lo que la industria lo ha anunciado, mientras que los costes se incurren de inmediato.

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La maniobra de RTX Spark: Destruir el mercado y vender la solución

Uno de los aspectos más interesantes de la estrategia actual de NVIDIA es la presentación de la RTX Spark. Anunciada el 31 de mayo de 2026 en Computex, en Taipéi, este chip combina un procesador ARM de 20 núcleos basado en la arquitectura Grace con una GPU Blackwell que cuenta con 6144 núcleos CUDA y hasta 128 GB de memoria LPDDR5X compartida. Ofrece una potencia de cálculo de IA de hasta un petaflop. Entre los primeros dispositivos en utilizarla se encuentra la Surface Laptop Ultra de Microsoft.

A primera vista, esto parece una reacción a los chips de la serie M de Apple, que han dominado el mercado de portátiles de gama alta con sus eficientes procesadores ARM en los últimos años. Sin embargo, un análisis más profundo revela algo más: la enorme demanda de GPU para IA por parte de NVIDIA en centros de datos ha contribuido significativamente a la escasez y al aumento del coste de los chips de memoria, ejerciendo una presión inmensa sobre el mercado tradicional de PC. El mercado total de GPU (incluidas las soluciones gráficas integradas) se redujo un 12 % hasta los 68,8 millones de unidades en el primer trimestre de 2025. Y ahora NVIDIA lanza un PC ARM de gama alta, declarando de facto obsoleto el PC de escritorio convencional.

El patrón es conocido: un mercado establecido se desestabiliza por factores externos. Entonces aparece un proveedor con una solución al problema que él mismo ayudó a crear, naturalmente, a precios elevados. La RTX Spark está dirigida explícitamente al mercado de gama alta. Aún no se han anunciado los precios exactos, pero los observadores de la industria prevén márgenes de beneficio significativos en comparación con dispositivos similares con procesadores Intel o AMD. Quienes se adentran en este nuevo ecosistema abandonan el estándar x86 y, por lo tanto, se vuelven dependientes de ARM, una dependencia reforzada aún más por el ecosistema propietario CUDA. En el futuro, los usuarios podrán generar sus propios tokens, en el hardware de Huang, con el software de Huang y según las reglas de Huang.

Máquinas que producen para máquinas: El argumento circular de una economía

En su visión más radical, Huang describe un mundo donde los agentes de IA prestan servicios a otros agentes de IA, los cuales, a su vez, dependen de una infraestructura de IA supervisada por más agentes. La actividad económica es autosuficiente: ya no necesita un usuario final para ser cuantificable, siempre y cuando el flujo de tokens continúe.

Este razonamiento circular tiene una elegante lógica interna para NVIDIA, pero resulta preocupante para el resto de la economía. Si los tokens se consideran un indicador de la actividad económica, entonces cada token creado justifica una mayor inversión en infraestructura que genera más tokens. El resultado es una espiral en la que las inversiones en computación se legitiman mediante la producción de tokens, cuyo beneficio económico real sigue sin estar claro. Para el sector tecnológico, esto es un círculo virtuoso. Para la economía en general, podría convertirse en una nueva versión del efecto de desplazamiento: el capital que fluye hacia las fábricas de tokens no está disponible para inversiones productivas en manufactura, infraestructura, educación o salud.

Las cifras de los hiperescaladores lo dejan claro: se espera que el flujo de caja libre de Amazon sea negativo en 2026, y el de Meta caerá prácticamente a cero. Este compromiso de capital no es señal de buen criterio económico, sino el resultado de una carrera armamentística en la que nadie puede retirarse sin perder cuota de mercado. Quienes no compran se quedan atrás. Quienes compran subvencionan los márgenes de NVIDIA.

La dimensión ambiental: El tercer actor invisible en la ecuación

Un análisis económico de la economía de tokens que ignore los costos ambientales sería incompleto. El consumo mundial de electricidad de los centros de datos de IA aumentará de 50 mil millones de kilovatios-hora en 2023 a aproximadamente 550 mil millones de kilovatios-hora en 2030, un incremento de once veces. Esto irá acompañado de un aumento en las emisiones de gases de efecto invernadero de los centros de datos, de 212 a 355 millones de toneladas de CO₂ equivalente, a pesar de la expansión paralela de las fuentes de energía renovables.

En un informe encargado por Greenpeace Alemania, el Öko-Institut (Instituto de Ecología Aplicada) concluye que los centros de datos seguirán dependiendo en gran medida de los combustibles fósiles en los próximos años, ya que las redes eléctricas locales están alcanzando sus límites de capacidad. El FMI cuantifica la participación combinada de los centros de datos de IA y las criptomonedas en el consumo mundial de electricidad en un dos por ciento para 2023, con un aumento proyectado al 3,5 por ciento para 2027. Una consulta en ChatGPT consume entre tres y diez veces más electricidad que una búsqueda convencional en Google.

Estos costes no aparecen en ningún balance de NVIDIA. Tampoco se reflejan en el precio de un token. Son costes externalizados, que recaen sobre los consumidores de energía, los sistemas climáticos y las generaciones futuras. En términos económicos, se trata de importantes externalidades negativas que subvencionan sistemáticamente el modelo de negocio de la economía de tokens sin ninguna transparencia.

CUDA como aceite estándar: La analogía y sus límites

La comparación histórica entre Standard Oil de Rockefeller y la plataforma CUDA de NVIDIA tiene una base analítica sólida, pero también va más allá. Standard Oil controlaba oleoductos y refinerías: infraestructura física que, en principio, podía replicarse, aunque con una enorme inversión de capital. Su desmantelamiento en 1911 fue posible porque las instalaciones ya existían y podían dividirse entre 34 empresas sucesoras.

CUDA es más difícil de dividir. No es un sistema que se pueda abrir fácilmente. Es un ecosistema de millones de líneas de código, bibliotecas, documentación, experiencia de desarrolladores y efectos de red, construido a lo largo de 17 años. Una capa de traducción de CUDA que permita ejecutar código en hardware AMD está prohibida por contrato. Las alternativas de código abierto como ROCm u OpenCL se quedan atrás, con un alcance y una madurez de mercado mucho menores. El presupuesto de I+D de 12.900 millones de dólares que NVIDIA está invirtiendo en su propio ecosistema en el año fiscal 2025 permite adquirir cada nueva ventaja de rendimiento antes de que un competidor pueda alcanzarla.

Al mismo tiempo, la estrategia de NVIDIA con los modelos de ponderación abierta es particularmente sutil: la compañía está invirtiendo 26 mil millones de dólares en cinco años en el desarrollo de modelos de IA abiertos, modelos que cualquiera puede usar gratuitamente. Pero los modelos Nemotron de NVIDIA se entrenan en el formato propietario NVFP4 de 4 bits de NVIDIA y solo ofrecen todo su potencial de rendimiento en hardware Blackwell. Es como regalar la lámpara de aceite, pero suministrar el aceite de una sola refinería.

Contrafuerzas y límites estructurales de la dominación

Sería analíticamente deshonesto presentar la posición de NVIDIA como inmutable. Existen fuerzas que la contrarrestan, aunque su fuerza suele sobreestimarse. Las TPU de Google, Trainium de Amazon, MTIA de Meta y Maia de Microsoft son alternativas internas importantes que han reducido la participación de NVIDIA en el gasto de capital de los hiperescaladores de alrededor del 70 % en 2023 a un estimado del 55 al 60 % en 2026. Las series MI300 y MI400 de AMD están ganando cuota de mercado, particularmente en ciertas cargas de trabajo de inferencia.

Pero este descenso del 70 al 55 por ciento se produce en medio de un enorme crecimiento general del mercado. En términos absolutos, los ingresos de NVIDIA siguen aumentando. Los proveedores de servicios en la nube a gran escala están desarrollando sus propios chips porque conocen y temen su dependencia de NVIDIA, pero solo pueden diversificar el mercado en la medida en que las alternativas compatibles con CUDA estén lo suficientemente maduras como para gestionar las cargas de trabajo de producción. Ese punto aún está lejos de alcanzarse.

DeepSeek, de China, demostró a principios de 2025 que es posible lograr mejoras significativas en la eficiencia al alcanzar una calidad de modelo comparable con una fracción del esfuerzo computacional. El Instituto Hasso Plattner cita a DeepSeek por lograr la misma precisión de entrenamiento con una centésima parte del consumo energético de los métodos convencionales. Si esta lógica de eficiencia prevalece, la demanda de volumen de cómputo bruto disminuiría estructuralmente, lo que ejercería presión sobre el modelo de volumen de tokens de NVIDIA. Huang ha reconocido esta amenaza y está posicionando la eficiencia, medida en tokens por vatio, como el nuevo parámetro de decisión a nivel de CEO. Una vez más, el mensaje es claro: compre más, pero compre máquinas más eficientes, de NVIDIA.

Regulación: ¿Llega demasiado tarde la legislación antimonopolio?

La cuestión de si la posición de mercado de NVIDIA justifica una acción antimonopolio se debate cada vez con mayor frecuencia en Bruselas y Washington. La comparación con Standard Oil va más allá de la mera retórica: en aquel entonces, Rockefeller controlaba la industria petrolera estadounidense con una cuota de mercado del 90%, antes de que la sentencia judicial de mayo de 1911 provocara su división en 34 empresas sucesoras. Las autoridades de competencia de la UE han establecido, al menos, un marco regulatorio con la Ley de Mercados Digitales y la Ley de IA. Sin embargo, la intervención directa contra el ecosistema CUDA de NVIDIA aún está pendiente.

El problema conceptual es bien conocido: a diferencia de las redes físicas, como los oleoductos o las vías férreas, un ecosistema de software no puede abrirse fácilmente mediante la intervención regulatoria. Los requisitos de interoperabilidad, es decir, la obligación de otorgar a las alternativas CUDA el mismo acceso al hardware, serían teóricamente factibles, pero en la práctica, costosos y técnicamente complejos. Además, cualquier medida regulatoria tendría que implementarse con la suficiente rapidez para modificar una estructura de mercado que se consolida cada día más debido a las nuevas generaciones de modelos, las nuevas arquitecturas de hardware y los nuevos efectos de dependencia de los proveedores.

Hasta entonces, se aplica lo siguiente: cualquiera que invierta en centros de datos, utilice servicios de IA en la nube o capacite a sus desarrolladores en marcos de trabajo basados ​​en CUDA está pagando, directa o indirectamente, las ganancias monopólicas de NVIDIA. Esto no es una teoría conspirativa. Esta es la estructura de un mercado en el que un solo proveedor controla el 94 % del segmento de tarjetas gráficas dedicadas, el 77 % de la producción de obleas de chips de IA y prácticamente todas las bibliotecas de software relevantes para el desarrollo de IA.

Cuando el consumo se convierte en un fin en sí mismo

La fórmula de Jensen Huang —la computación genera ingresos y los tokens, ganancias— es una de las declaraciones de estrategia corporativa más honestas de los últimos años. Honesta no en el sentido de que esté formulada para el beneficio de los clientes, sino en el sentido de que expone lo que muchos otros callan: el modelo de negocio no se basa en el valor generado al final de un proceso computacional, sino en el proceso en sí.

Esto supone una inversión fundamental de la lógica de creación de valor. En cualquier otro sector, el precio se define por el resultado: un puente construido, un fármaco desarrollado, un coche vendido. En la economía de tokens, el precio se define por los insumos: las horas de computación consumidas, la electricidad suministrada, los paquetes de datos procesados. NVIDIA obtiene beneficios antes de que nadie pueda evaluar si la inversión merece la pena.

Esto no es una ley de la naturaleza. Es un modelo de negocio. Y como todo modelo de negocio, tiene límites, debilidades y, con un poco de paciencia, alternativas. La cuestión es si las empresas, los reguladores y el público reconocerán y promoverán estas alternativas con la suficiente rapidez antes de que la dependencia se arraigue tanto como lo estuvo alguna vez la lámpara de aceite en los hogares estadounidenses. La Standard Oil de Rockefeller tardó entre 1870 y 1911 en ser desmantelada. Esta vez, el ciclo se acelera.

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