Las ambiciones de China en materia de IA, a prueba: ¿Por qué se desperdician miles de millones en inversiones?

Más que una simple guerra de chips: La verdadera razón por la que la ofensiva china de IA se está estancando.

La República Popular China persigue con vertiginosa determinación su objetivo de convertirse en la principal superpotencia mundial en inteligencia artificial para 2030. Si bien las declaraciones oficiales auguran un futuro brillante en el que el 90 % de la economía funcionará con IA y los sistemas inteligentes impregnarán todos los aspectos de la sociedad, tras bambalinas se vislumbra un panorama mucho más complejo. La ofensiva china en IA se enfrenta a problemas estructurales fundamentales que van mucho más allá de las tan debatidas restricciones estadounidenses a las exportaciones de chips. Una escasez de talento de más de cinco millones de trabajadores cualificados, una infraestructura tecnológica fragmentada, marcadas desigualdades regionales y la inminente consolidación del mercado plantean desafíos existenciales a los ambiciosos planes de Pekín.

Los paralelismos con los problemas de la transición energética alemana son sorprendentes. Así como Alemania corre el riesgo de fracasar en su futuro digital por la falta de capacidad de su red eléctrica, China se enfrenta a un desequilibrio infraestructural distinto. Mientras que en Fráncfort no se pueden construir centros de datos por falta de conexiones eléctricas, las instalaciones de vanguardia en las provincias occidentales chinas permanecen prácticamente vacías debido a la carencia de infraestructura, capital humano y demanda práctica. En ambos casos, se revela una verdad fundamental de la política tecnológica moderna: las inversiones gigantescas en componentes individuales resultan ineficaces si no se desarrolla el sistema en su conjunto de forma coherente.

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La trampa del talento

Quizás la mayor debilidad de la estrategia china en materia de IA sea la drástica escasez de mano de obra cualificada. El Ministerio de Recursos Humanos y Seguridad Social estima que el déficit supera los cinco millones de personas, con una asombrosa relación oferta-demanda de uno a diez. En el primer semestre de 2025, las ofertas de empleo para puestos relacionados con la IA se dispararon un 37 % con respecto al mismo periodo del año anterior. Los ingenieros robóticos y los desarrolladores de algoritmos fueron especialmente demandados, con un aumento de más del 50 % en las ofertas de empleo para estos puestos. Estas cifras no reflejan una expansión saludable, sino una carrera desesperada por recursos escasos.

McKinsey predice que la demanda de profesionales de IA en China aumentará a seis millones para 2030, mientras que las universidades nacionales y los chinos que regresan del extranjero solo podrán aportar, en el mejor de los casos, dos millones. Esto genera una brecha de cuatro millones de trabajadores altamente cualificados, que probablemente se ampliará aún más debido al descenso de la tasa de natalidad en China durante los últimos años. La ONU proyecta que la población en edad laboral se reducirá en 180 millones para 2050 en comparación con 2023, mientras que la población envejece rápidamente. La edad promedio de la fuerza laboral superará los 45 años. China se encuentra, por lo tanto, en una encrucijada demográfica entre economías emergentes como Vietnam y naciones industrializadas envejecidas como Japón.

Una mirada superficial podría llevar a pensar que China cuenta con una gran cantidad de graduados. De hecho, las universidades chinas producen alrededor de 1,4 millones de graduados en ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM) anualmente. Sin embargo, la realidad revela una discrepancia cualitativa. La investigación verdaderamente puntera y el desarrollo de modelos innovadores requieren principalmente doctorandos. La producción de estudiantes de doctorado con formación en IA sigue siendo relativamente baja, lo que genera una intensa competencia por el mejor talento disponible. Los científicos con experiencia en aprendizaje automático que trabajan en grandes empresas tecnológicas ahora perciben salarios millonarios en yuanes. Las startups más pequeñas informan que puestos críticos de investigación y desarrollo permanecen vacantes durante meses, lo que retrasa enormemente el desarrollo de sus productos.

El problema se agrava por la naturaleza específica de la integración de la IA. A diferencia de la revolución móvil de la década de 2010, cuando las tecnologías básicas ya eran funcionales y el capital se destinaba principalmente a la captación de usuarios y la expansión logística, la implementación de la IA requiere investigación y desarrollo continuos y adaptados al contexto. Un hospital no puede simplemente instalar ChatGPT y hablar de atención médica impulsada por IA. Se necesitan meses o años de desarrollo para abordar los flujos de trabajo médicos, el cumplimiento normativo y la integración con los sistemas existentes. Sin capital de pacientes dispuesto a financiar estos ciclos de desarrollo plurianuales, la mayoría de los proyectos de IA+ se estancan antes de resolver los principales desafíos de implementación.

La falta de experiencia interdisciplinaria está resultando particularmente problemática. Un estudio de la Universidad Renmin de 2024 reveló que China sufre una escasez de talento de alto nivel, especialmente de científicos y profesionales de IA con experiencia intersectorial. Integrar la IA en las industrias tradicionales requiere personas con un profundo conocimiento técnico y un amplio conocimiento del sector. Un sistema de IA agrícola necesita desarrolladores que comprendan la agronomía. Una IA financiera requiere expertos familiarizados con los requisitos regulatorios. Estas habilidades interdisciplinarias son escasas a nivel mundial, pero especialmente en China.

Las empresas están respondiendo con diversas estrategias. Algunas están reclutando activamente en el extranjero, flexibilizando las restricciones del hukou e intentando recuperar el talento que se encuentra fuera del país. Otras están invirtiendo fuertemente en programas de formación interna. El gobierno está impulsando la ampliación de los planes de estudio de IA en las universidades. Más de quinientas universidades chinas han establecido programas de grado en IA desde 2018. Sin embargo, los cambios culturales y educativos requieren tiempo. Incluso con esfuerzos acelerados, la escasez de talento seguirá afectando al ecosistema chino de IA durante la próxima década.

La dimensión geopolítica agrava aún más el problema. Si bien las universidades chinas están logrando avances sustanciales en la enseñanza de la IA, los centros tecnológicos globales siguen atrayendo a los mejores talentos. La incertidumbre derivada de la regulación gubernamental, el control ideológico y las limitaciones percibidas a la libertad académica impulsa a algunos profesionales a emigrar o permanecer en sus países de origen. Aunque China cuenta con el 47 % de los principales investigadores de IA del mundo y el 50 % de las patentes de IA, estas cifras impresionantes no pueden ocultar el hecho de que la magnitud de la demanda supera con creces cualquier recurso disponible.

Crisis de infraestructura a pesar de las inversiones masivas

La infraestructura de IA de China presenta una paradoja de proporciones monumentales. Por un lado, el país anunció o construyó más de 250 nuevos centros de datos de inteligencia artificial entre 2023 y 2024. Inversores públicos y privados inyectaron miles de millones en la expansión de la infraestructura digital troncal. Por otro lado, fuentes locales informan que hasta el 80 % de esta nueva capacidad informática permanece sin utilizar. Las tasas de utilización de muchos centros de datos inteligentes se estancan entre el 20 % y el 30 %. Instalaciones que costaron miles de millones están en gran parte inactivas, mientras sus operadores buscan desesperadamente clientes y los continuos costos de refrigeración, electricidad y mantenimiento ejercen una gran presión sobre sus balances.

Esta extraña situación es el resultado de una combinación de presión política, especulación desmedida y errores de cálculo fundamentales. Tras el estallido de la burbuja inmobiliaria y la recesión económica provocada por la COVID-19, los gobiernos locales buscaron desesperadamente nuevos motores de crecimiento. El entusiasmo que rodeó a ChatGPT a finales de 2022 hizo que la IA pareciera la candidata ideal. Para 2023, se habían propuesto más de 500 proyectos de centros de datos en todo el país. Las autoridades locales impulsaron enérgicamente estas iniciativas, con la esperanza de dinamizar sus economías regionales. Empresas estatales, fondos de inversión vinculados al gobierno, así como empresas e inversores privados, acogieron con entusiasmo aquel futuro que se vislumbraba prometedor.

Sin embargo, como suele ocurrir con los proyectos apresurados, a menudo faltó una planificación realista. Muchas instalaciones se construyeron sin tener en cuenta la demanda real ni los estándares técnicos. Los ingenieros con la experiencia necesaria escaseaban, y numerosos directivos recurrieron a intermediarios que inflaron las previsiones o manipularon los procesos de contratación para obtener subvenciones. En consecuencia, muchos centros de datos nuevos no cumplieron las expectativas, resultando costosos de operar, difíciles de llenar y técnicamente irrelevantes para las cargas de trabajo de IA modernas.

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Un problema clave reside en el tipo de infraestructura construida. Muchos centros de datos se diseñaron para entrenar grandes modelos de lenguaje y, por consiguiente, se ubicaron en las provincias occidentales, donde la energía era más barata. Esto coincidía con la iniciativa Eastern Data Western Computing Initiative, cuyo objetivo era trasladar el procesamiento de datos de las congestionadas áreas metropolitanas del este a las regiones del oeste, ricas en recursos. Sin embargo, cuando la demanda pasó del entrenamiento puro de modelos a la inferencia —la aplicación práctica de los modelos entrenados—, muchas instalaciones occidentales demostraron estar mal ubicadas. La inferencia suele requerir configuraciones de hardware diferentes: chips más rápidos y con mayor capacidad de respuesta que priorizan la baja latencia y la eficiencia sobre la mera potencia de cálculo. Además, la inferencia debe realizarse cerca de los usuarios finales, es decir, en las grandes ciudades del este. Por lo tanto, los centros de datos occidentales a menudo se construyen para tareas equivocadas y se ubican en lugares inadecuados.

En respuesta, Pekín anunció la construcción de un centro de datos especializado en inferencia en Wuhu, una prefectura del sureste, para dar servicio a importantes mercados urbanos como Shanghái, Hangzhou y Nanjing. Pero esto es solo una gota en el océano. La mala asignación de recursos a infraestructuras inadecuadas ha inmovilizado miles de millones de dólares que podrían haberse utilizado de forma más productiva en otros ámbitos. Al parecer, algunos proyectos nunca tuvieron la intención de generar beneficios mediante la potencia informática real. Diversos informes y fuentes internas confirman que algunas empresas utilizaron centros de datos de IA para optar a subvenciones gubernamentales para energía verde o a acuerdos sobre terrenos. En algunos casos, la electricidad destinada a este fin se revendió a la red mientras los edificios permanecían sin uso. A finales de 2024, la mayoría de los actores del sector buscaban beneficiarse de los incentivos políticos en lugar de realizar un trabajo genuino en IA.

La escasez de hardware agrava aún más la situación. A pesar del enorme apoyo gubernamental al desarrollo nacional de chips, las empresas chinas de IA siguen dependiendo en gran medida de la tecnología extranjera. Estados Unidos controla más del 70 % de la potencia informática mundial y utiliza controles a la exportación para restringir el acceso de China a chips avanzados como el H100 de Nvidia y a tecnologías de empaquetado críticas. Se prevé que el déficit de suministro de chips de IA en China supere los 10 000 millones de dólares para 2025. Las alternativas nacionales, como el Ascend 910B de Huawei, se quedan rezagadas en rendimiento para el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje. Además, los clústeres de IA avanzados requieren no solo chips, sino interconexiones de alta ingeniería que abarcan decenas de miles de procesadores. Las empresas estadounidenses siguen liderando el diseño a nivel de sistema.

Las empresas chinas adquirieron casi un millón de procesadores Nvidia HGX H20 solo en 2024. Esta dependencia persiste porque la escala de suministro de Nvidia y su consolidada plataforma de software CUDA generan un círculo vicioso para la industria de IA china. El hardware nacional carece tanto de volumen como de soporte para desarrolladores. DeepSeek intentó entrenar su modelo R2 con los chips Ascend de Huawei, pero tuvo que recurrir al hardware de Nvidia debido a la inestabilidad del rendimiento, las interconexiones más débiles y la inmadurez de CANN. Incluso si los fabricantes chinos pudieran inundar el mercado con NPU Ascend o GPU Moore Threads, la debilidad de su plataforma de software las hace poco atractivas para los desarrolladores.

El ecosistema de software para chips de IA chinos es significativamente más débil que el de sus homólogos occidentales. CUDA de Nvidia se beneficia de más de quince años de documentación y perfeccionamiento, una amplia base de usuarios y una sólida integración con populares marcos de aprendizaje automático como PyTorch y TensorFlow. El marco CANN de Huawei se presentó recién en 2019, doce años después de CUDA. Los desarrolladores suelen describirlo como defectuoso, inestable y con escasa documentación, con frecuentes fallos en tiempo de ejecución y una integración limitada con terceros. Estos problemas no imposibilitan los entrenamientos a gran escala en hardware chino, pero sí los encarecen considerablemente.

La falta de estándares comunes entre los diversos fabricantes chinos de chips fragmenta aún más el mercado. Cada fabricante cuenta con su propia pila de software de bajo nivel, incompatible entre sí. Los principales marcos de IA son compatibles principalmente con los chips de Nvidia. Los chips de IA nacionales deben adaptarse a múltiples marcos, y cada actualización de marco requiere una adaptación repetida. Esto conlleva la ausencia de operadores y optimizaciones para modelos de gran tamaño, lo que impide su ejecución o los vuelve ineficientes; discrepancias en la precisión debido a las diferencias en la arquitectura y la implementación del software; y elevados costes de portabilidad para permitir el entrenamiento de modelos a gran escala en chips nacionales.

La Alianza para la Innovación del Ecosistema de Modelos y Chips, fundada en el verano de 2025, busca solucionar este problema. Reúne a Huawei, Biren Technologies, Enflame, Moore Threads y otras empresas con el objetivo de crear una pila de IA totalmente localizada que conecte hardware, modelos e infraestructura. El éxito depende de lograr la interoperabilidad mediante protocolos y marcos compartidos, y de reducir la fragmentación del ecosistema. Si bien unificar el software de bajo nivel puede ser complejo debido a las diferentes arquitecturas, la estandarización de nivel medio parece más realista. Al centrarse en API y formatos de modelo comunes, el grupo espera lograr que los modelos sean portables entre plataformas nacionales. Los desarrolladores podrían escribir el código una sola vez y ejecutarlo en cualquier acelerador chino. Sin embargo, hasta que estos estándares existan realmente, la fragmentación implica que cada empresa debe abordar múltiples problemas simultáneamente en diversos frentes dentro de un mercado saturado.

Huawei liberó el código fuente de CANN a principios de agosto de 2025, posiblemente como parte de su compromiso con la nueva alianza o como un intento general de convertir su serie Ascend 910 en la plataforma preferida entre las empresas chinas. Hasta entonces, el kit de herramientas de IA de Huawei para las NPU Ascend se distribuía de forma limitada. La madurez de CANN está por detrás de CUDA, principalmente porque no existía una base instalada amplia y estable de procesadores Ascend fuera de los propios proyectos de Huawei. Los desarrolladores se guían por la escala, y CUDA se convirtió en dominante porque millones de GPU de Nvidia se habían distribuido y estaban ampliamente disponibles, lo que justificaba las inversiones en optimización, bibliotecas y soporte de la comunidad. Huawei y otros desarrolladores chinos no pueden distribuir millones de NPU Ascend ni GPU Biren debido a las sanciones estadounidenses.

La infraestructura energética presenta un panorama heterogéneo. China ha expandido su red eléctrica ochenta veces más rápido que Estados Unidos y es líder mundial en capacidad de energía solar, eólica e hidroeléctrica. Estas inversiones masivas en energías renovables tienen como objetivo lograr una expansión sostenible de la IA. La Iniciativa de Datos del Este y Computación del Oeste está trasladando el procesamiento de datos a las regiones occidentales, ricas en energía y con abundantes recursos terrestres, impulsadas por energía eólica y solar. El objetivo no es solo reducir costos, sino también crear una infraestructura más robusta y sostenible. Se prevé la instalación de millones de racks de TI para finales del decimocuarto Plan Quinquenal en 2025.

Si bien las regiones occidentales ofrecen abundantes recursos eólicos y solares y precios de electricidad más bajos, suelen estar rezagadas en el desarrollo de infraestructura. El reto consiste en combinar eficientemente los abundantes recursos de energía limpia de las regiones occidentales menos desarrolladas con las crecientes necesidades de procesamiento de datos en el este. Las necesidades de computación se concentran en las regiones orientales, donde la autosuficiencia en energías renovables es inferior al 40 %, mientras que el oeste cuenta con el 70 % de la capacidad instalada de energía renovable de China. Tencent planea ubicar su mayor centro de datos inteligente en Ningxia, al oeste de China, en parte debido a los menores precios de la electricidad. Las empresas suelen entrenar sus modelos de lenguaje a gran escala en las provincias occidentales debido a los menores costos de electricidad, pero ubican sus centros de datos orientados a aplicaciones en el este, donde una mayor base de clientes permite una retroalimentación más rápida sobre sus aplicaciones.

Si bien las regiones occidentales ofrecen bajos costos de electricidad, las deficiencias en los sistemas de transporte, comunicación y apoyo al talento dificultan la atracción y retención de personal altamente cualificado. Muchos centros de datos occidentales permanecen inactivos a la espera de un auge en las aplicaciones de servicios en la nube. Un empleado de un proveedor de servicios en la nube confirmó que la tasa de utilización de los centros de datos inteligentes chinos es inferior al 30 %.

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La división regional exacerba la división

Las disparidades geográficas en el desarrollo de la IA en China reproducen y exacerban las desigualdades económicas existentes. Las provincias de la costa este, como Guangdong, Jiangsu, Zhejiang y Shanghái, han ocupado durante mucho tiempo posiciones de liderazgo, destacando especialmente Guangdong por su fuerte impulso de desarrollo. Shanghái y Pekín han mantenido una alta concentración de actividades de IA, gracias al apoyo político y a sus capacidades de investigación y desarrollo tecnológico. Las regiones centrales, como Hubei, Henan y Shandong, han ido ascendiendo gradualmente a un nivel intermedio, mostrando una mejora constante. Sin embargo, las provincias occidentales, como Qinghai, Tíbet y Gansu, se mantienen en un nivel bajo en general. A pesar de algunas mejoras, la brecha con la región oriental sigue siendo evidente y persiste el problema del desarrollo regional desequilibrado.

Entre 2014 y 2022, el nivel de IA en China mostró una notable tendencia de mejora y expansión regional. En 2014, el desarrollo general de la IA en el país era bajo, destacando únicamente las provincias costeras orientales, que evidenciaban sus ventajas iniciales en este campo. Por otro lado, las regiones central y occidental se incorporaron más tarde al desarrollo, presentando un nivel generalmente bajo. Para 2022, el nivel de IA del país había mejorado considerablemente, consolidándose el delta del río Yangtsé y la región del Mar de Bohai como principales motores de crecimiento. Pekín, Tianjin y Hebei mostraron un fuerte impulso de desarrollo, mientras que la región occidental, si bien con un nivel de desarrollo inferior, exhibió una clara tendencia al alza.

Un estudio sobre la desigualdad de ingresos derivada de la IA reveló que su impacto es mayor en la región noreste, seguida de la occidental, mientras que en las regiones central y oriental los efectos son relativamente menores. La IA agrava significativamente la brecha de ingresos mediante mejoras estructurales en la industria e innovación tecnológica. La heterogeneidad regional demuestra que la IA no actúa como un igualador, sino que potencia las ventajas existentes. Las provincias con una sólida infraestructura digital, acceso a capital y talento se benefician desproporcionadamente, mientras que las regiones menos desarrolladas se quedan aún más rezagadas.

La brecha digital entre zonas urbanas y rurales agrava aún más estas desigualdades. A pesar de los recientes esfuerzos gubernamentales por acelerar el desarrollo de la infraestructura digital rural en el marco de la revitalización rural en China, basados ​​en los éxitos en la reducción de la pobreza, el problema de la brecha digital persiste. En términos de inversión financiera, los fondos destinados a la infraestructura digital rural están muy por debajo de los destinados a las zonas urbanas. Según los datos, las inversiones fiscales y sociales de China en informatización agrícola y rural a nivel de condado ascienden a tan solo trece millones de yuanes y treinta millones de yuanes, respectivamente, lo que resulta en un nivel general de desarrollo de la informatización de apenas el 37,9 %.

Existe una marcada disparidad en el despliegue de hardware entre las zonas rurales y urbanas, que abarca variaciones en recursos digitales, infraestructura, equipos de red y estaciones base. En 2022, China alcanzó un hito de 2,3 millones de estaciones base 5G en todo el país. Sin embargo, el número de estaciones base 5G en zonas rurales se encuentra considerablemente por debajo del promedio nacional, lo que amplía aún más la brecha digital. Asimismo, el objetivo de proporcionar una cobertura y velocidad de red equivalentes tanto en zonas rurales como urbanas aún no se ha logrado plenamente.

Durante la pandemia de COVID-19, la disparidad en el desarrollo de la infraestructura de hardware se hizo aún más evidente. Un ejemplo contundente es el de un estudiante universitario tibetano residente en Linzhou, en la Región Autónoma del Tíbet, quien se vio obligado a viajar veinte minutos en motocicleta hasta la base de una montaña y luego ascender a la cima en temperaturas gélidas para asistir a clases en línea. Esta anécdota pone de manifiesto el marcado desequilibrio en el desarrollo de hardware digital entre las zonas rurales y urbanas.

La falta de centros de datos a nivel de condado y municipio, esenciales para el funcionamiento eficiente de los sistemas de aplicaciones digitales, dificulta el progreso de las tecnologías de IA generativa en las zonas rurales. Esta situación se asemeja al proverbio «Hasta la ama de casa más habilidosa no sabe cocinar sin arroz», lo que pone de manifiesto la necesidad fundamental de estos centros de datos para impulsar el desarrollo digital rural.

Desde la perspectiva de las organizaciones de software que constituyen el «poder blando» del desarrollo digital rural, el software rural adolece de deficiencias en competencias digitales, captación de talento y gobernanza en comparación con las zonas urbanas. Por un lado, influenciado por mentalidades tradicionales y egoístas prevalentes en las comunidades de pequeños agricultores y exacerbado por el retraso inherente en el progreso digital rural, existe una notable falta de entusiasmo entre la población rural por participar activamente en los servicios de IA generativa para la revitalización de la China rural. Además, la considerable migración de la mano de obra rural, que da como resultado que las personas mayores, las personas vulnerables, las mujeres y los niños constituyan la principal fuerza laboral en las zonas rurales, intensifica los fenómenos de despoblación rural y envejecimiento poblacional, impactando a la población rural, la economía, la sociedad y el desarrollo general.

Una encuesta realizada en zonas rurales que aún no han implementado la gobernanza electrónica de los asuntos locales reveló que el 84,13 % de los funcionarios locales citaron «la alta proporción de ancianos, que dificulta la adopción de tecnología» como el principal obstáculo. Estos factores combinados dificultan significativamente la adopción y promoción de tecnologías de IA generativa en las regiones rurales.

Las disparidades regionales también se evidencian en el índice de IA. Un estudio reciente desarrolló un índice integral de inteligencia artificial con siete dimensiones principales, diseñado para el análisis a nivel provincial y sectorial. La comparación entre China y EE. UU. muestra que, bajo un marco unificado, la puntuación compuesta de EE. UU. supera a la de China (59,4) en 68,1 puntos. Al dividir China en siete áreas principales para crear un índice subnacional, se revelan marcadas disparidades regionales en el desarrollo de la IA en el país: las regiones norte, este y sur lideran en las puntuaciones compuestas, mientras que las regiones central y oeste se encuentran significativamente rezagadas, lo que pone de relieve los efectos de la concentración regional de la innovación y los recursos industriales.

Esta fragmentación geográfica tiene consecuencias de gran alcance. Genera diferentes ritmos de transformación económica: las regiones líderes avanzan rápidamente hacia economías basadas en el conocimiento, mientras que las regiones rezagadas permanecen estancadas en la manufactura y la agricultura tradicionales. Exacerba las tensiones sociales al ampliarse las disparidades de ingresos entre regiones. Complica la coordinación nacional, ya que las distintas provincias presentan diferentes niveles de desarrollo y prioridades. Y genera una asignación ineficiente de recursos, con centros de datos de última generación inactivos en remotas provincias occidentales, mientras que las metrópolis orientales luchan por alcanzar la capacidad necesaria.

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La crisis de sobrecapacidad y la presión para consolidar

El auge de la construcción en 2023 y 2024 ha generado en China una grave crisis de sobrecapacidad. Tan solo en 2023 se propusieron más de 500 proyectos de centros de datos, y se esperaba que al menos 150 estuvieran operativos para finales de 2024. Este fenómeno refleja un patrón recurrente en el desarrollo económico chino. Cuando el gobierno central prioriza un sector como estratégico, las autoridades locales y las empresas se lanzan a él con excesivo entusiasmo, a menudo sin tener en cuenta las necesidades reales ni una planificación racional. El resultado suele ser una sobreinversión, un exceso de capacidad y una dolorosa fase de consolidación.

La industria automotriz ofrece un proyecto paralelo instructivo. Alrededor de 140 empresas compiten en este sector, de las cuales solo unas pocas son rentables y un tercio experimenta tasas de utilización de la capacidad inferiores al 20 %. Para evitar la pérdida de empleos locales, los gobiernos regionales, no obstante, ayudan incluso a los proveedores con dificultades a mantenerse a flote mediante subsidios y otras formas de apoyo. Por consiguiente, la consolidación del mercado se ha ralentizado, han estallado guerras de precios y los productores se ven presionados a aumentar las exportaciones a mercados más rentables. Mientras tanto, la era de los mercados de exportación fácilmente accesibles está llegando a su fin. Estados Unidos prohibió casi todas las importaciones de vehículos chinos por motivos de seguridad nacional durante la administración Biden, y la UE impuso aranceles a los vehículos eléctricos chinos el año pasado.

La infraestructura de IA sigue una trayectoria similar. La Comisión Nacional de Desarrollo y Reforma intervino con regulaciones más estrictas. Los nuevos proyectos ahora deben cumplir con criterios de utilización específicos y presentar acuerdos de compra antes de recibir la aprobación. Además, las autoridades locales tienen prohibido iniciar infraestructura informática a pequeña escala a menos que puedan proporcionar una justificación económica clara. Las compras gubernamentales alcanzaron los 24.500 millones de yuanes, aproximadamente 3.400 millones de dólares, solo en 2024, con otros 12.400 millones de yuanes destinados a 2025. Sin embargo, a pesar de la sólida inversión gubernamental, las tasas de utilización reportadas se mantienen entre el 20 y el 30 por ciento, lo que compromete tanto la viabilidad económica como la eficiencia energética.

En los últimos dieciocho meses, se han abandonado más de 100 proyectos, un aumento significativo en comparación con los 11 de 2023. Este drástico incremento en la cancelación de proyectos supone un duro golpe de realidad. Inversores y operadores se están dando cuenta de que muchas de estas instalaciones nunca serán rentables. La crisis inicial, alimentada por el entusiasmo generado por la IA generativa tras el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, se ha transformado en una crisis de rentabilidad. Los mercados de arrendamiento de GPU se han desplomado. Instalaciones que costaron miles de millones de dólares ahora están infrautilizadas, la rentabilidad se desploma y muchas se han vuelto obsoletas incluso antes de estar plenamente operativas debido a las cambiantes condiciones del mercado.

En julio de 2025, el presidente Xi Jinping advirtió explícitamente contra la sobreinversión en IA, reiterando sus preocupaciones anteriores sobre la excesiva inversión de los gobiernos locales. Estas declaraciones subrayan el deseo de los responsables políticos de evitar que se repita la sobrecapacidad observada en otras industrias emergentes, como la de los vehículos eléctricos, que contribuyó a presiones deflacionarias. Si bien el planificador estatal no especificó qué parte del sector requiere moderación, la inversión ha sido particularmente pronunciada a nivel mundial en la construcción de centros de datos que sustentan el desarrollo de la IA. Una desaceleración en esta expansión afectaría a los proveedores de chips, equipos de red y otros componentes esenciales para servidores, desde Cambricon Technologies Corp. hasta Lenovo Group Ltd. y Huawei Technologies Co.

El 29 de agosto de 2025, el Consejo de Estado enfatizó la necesidad de garantizar el flujo ordenado de talento, capital y otros recursos. Zhang Kailin, funcionario de la Comisión Nacional de Desarrollo y Reforma, declaró a la prensa que el gobierno alentaría a las provincias a desarrollar la IA de manera coordinada y complementaria. El objetivo es aprovechar sus fortalezas únicas para impulsar el crecimiento sin duplicar esfuerzos. «Evitaremos decididamente la competencia desleal o seguir la corriente», afirmó Zhang. El desarrollo debe basarse en las ventajas, los recursos y las bases industriales locales.

El mercado de software refleja una dinámica de consolidación similar. La Administración del Ciberespacio de China aprobó una lista de más de 180 modelos de lenguaje principales para uso general en agosto de 2024, lo que ilustra la amplia gama de empresas tecnológicas chinas que compiten por una cuota de mercado nacional. Estas empresas compiten no solo por una parte del mercado, sino también por financiación en un contexto de desaceleración económica y una caída en el sector del capital riesgo en China. Los participantes del taller destacaron que, si bien muchas startups chinas han atraído inversiones de grandes empresas tecnológicas como Alibaba y Tencent, muchos inversores siguen siendo escépticos sobre la capacidad de las startups de IA para generar ingresos a corto plazo. En su búsqueda de inversiones económicamente productivas, muchas firmas de capital riesgo chinas buscan diversificar su riesgo mediante la mancomunación de recursos, lo que sugiere un entorno de financiación más disperso.

Dadas las limitaciones de financiación y hardware para los desarrolladores chinos de IA, los participantes sugirieron que China podría impulsar el desarrollo de algunas empresas o laboratorios de IA mediante la puesta en común de recursos, pero estos esfuerzos deben ser selectivos y específicos, lo que reduce la probabilidad de obtener beneficios sustanciales. En última instancia, los participantes indicaron que este entorno probablemente conlleve una mayor consolidación del sector en el mercado chino de IA.

Du Hai, alto directivo de la división de nube de Baidu, predijo que esto impulsará la consolidación del mercado. Es probable que la docena de empresas nacionales de chips de IA actualmente activas se reduzcan a tres o cuatro grupos bien diferenciados. «Los ganadores serán aquellos cuyos chips puedan soportar la gama más amplia de modelos, o que permitan una aplicación revolucionaria que se convierta en el estándar de facto».

Gartner predice que para 2029, el panorama tecnológico de GenAI se consolidará con un 75 % menos de participantes, a medida que los hiperescaladores y los proveedores de plataformas SaaS se expandan y los proveedores de nube híbrida absorban el mercado. Esto no es mera especulación, sino la consecuencia inevitable de las fuerzas económicas que ya están transformando el sector. Los paralelismos con la evolución histórica de las infraestructuras son sorprendentes. Gartner señala que estamos pasando de un periodo de fragmentación de proveedores a uno de consolidación mediante adquisiciones y disrupciones del mercado. Del mismo modo que el sector eléctrico evolucionó de miles de generadores locales a un puñado de grandes compañías eléctricas, la IA está siguiendo el mismo camino.

La financiación de capital riesgo para startups chinas de IA cayó casi un 50 % interanual a principios de 2025, reflejando la cautela generalizada de los inversores ante el lento crecimiento, la incertidumbre regulatoria y las tensiones geopolíticas. Tan solo en el segundo trimestre, la financiación se desplomó hasta los 4700 millones de dólares, su nivel más bajo en una década. Este temor de los inversores se vio alimentado, en parte, por la demostrada disposición del gobierno chino a frenar la innovación puntera en nombre de medidas para preservar la pureza ideológica.

El resto del mercado chino, si bien ofrece señales contradictorias, proporciona más motivos para el pesimismo. El sector inmobiliario se ha desplomado, la tasa de desempleo juvenil supera el 17 % y la confianza del consumidor está disminuyendo. La situación geopolítica tampoco ayuda: los controles a las exportaciones siguen afectando al sector tecnológico chino, los aranceles amenazan la economía en general y las políticas de control, impulsadas por la ideología, disuaden a la mayoría de los inversores. Esta crisis de financiación plantea un problema particular para el despliegue de la IA. Sin capital paciente dispuesto a financiar estos ciclos de desarrollo plurianuales, la mayoría de los proyectos de IA avanzada se estancarán antes de abordar los problemas fundamentales de implementación.

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Escenarios futuros entre la euforia y la desilusión

El abanico de proyecciones futuras para la industria de la IA en China es muy amplio. Voces optimistas como Morgan Stanley predicen que las inversiones chinas en IA podrían alcanzar el punto de equilibrio en 2028 y generar un retorno del 52 % sobre el capital invertido para 2030. El sector principal de la IA podría convertirse en un mercado con un valor de 140 mil millones de dólares para 2030. Esta estimación asciende a 1,4 billones de dólares al incluir sectores relacionados como la infraestructura y los proveedores de componentes. La IA podría impulsar aún más el crecimiento del PIB de China a largo plazo, compensando factores como el envejecimiento de su fuerza laboral y la desaceleración del crecimiento de la productividad. En los próximos dos o tres años, la IA podría añadir entre 0,2 y 0,3 puntos porcentuales al crecimiento anual de China.

El mercado mundial de robots humanoides podría alcanzar los cinco billones de dólares en 2050, con mil millones de unidades en uso, y el treinta por ciento de ellas en China. El enfoque chino, centrado en la eficiencia y el bajo coste, crea una vía diferente para la rentabilidad de la inversión. La ventaja en costes demostrada por empresas como DeepSeek —que desarrolla modelos influyentes por tan solo cinco millones seiscientos mil dólares— podría permitir a las empresas chinas penetrar en mercados globales que no pueden permitirse o no están dispuestos a adoptar soluciones occidentales.

Los próximos seis a doce meses serán cruciales para las empresas chinas de IA, ya que un número creciente de implementaciones empresariales que buscan resolver problemas reales comenzarán a mostrar mejoras en la productividad. A largo plazo, los humanoides, o robots con características humanas impulsados ​​por IA, podrían utilizarse ampliamente en los ámbitos industrial, comercial y doméstico. Con el tiempo, la revolución de la IA se traducirá en un aumento de la productividad al incrementar la eficiencia, optimizar los procesos de producción y generar nuevos productos, servicios y empleos.

La región de Asia-Pacífico representará el 33 % de los ingresos por software de IA en 2025, pero a medida que China intensifica su participación en la carrera de la IA con Estados Unidos, los analistas prevén que la región represente el 47 % del mercado para 2030. Las previsiones indican que, para 2030, China por sí sola representará dos tercios de los ingresos totales por software de IA en la región de Asia-Pacífico, lo que equivale a 149 500 millones de dólares. Esta importante proyección de crecimiento para el mercado de la IA se debe a las siguientes tendencias que están transformando el sector.

Pero estas proyecciones optimistas conviven con advertencias alarmantes. Capital Economics predice que la burbuja bursátil impulsada por la IA estallará en 2026. La firma de investigación afirma que el aumento de las tasas de interés y la mayor inflación harán bajar el valor de las acciones. A partir de 2026, estas ganancias bursátiles deberían revertirse según lo previsto, a medida que las tasas de interés más altas y la inflación comiencen a reducir el valor de las acciones. En última instancia, anticipan que la rentabilidad de las acciones será menor durante la próxima década que durante la anterior. Y creen que el prolongado buen desempeño del mercado bursátil estadounidense podría estar llegando a su fin.

El Fondo Monetario Internacional señaló que, si bien una desaceleración es plausible, es improbable que se convierta en una crisis sistémica que devaste la economía estadounidense o mundial. Gourinchas observó que, al igual que en tendencias pasadas, el entusiasmo generado por una tecnología innovadora podría no cumplir con las expectativas del mercado a corto plazo, lo que podría provocar una caída en los precios de las acciones. Sin embargo, señaló que, a diferencia de 1999, el panorama de inversión actual se caracteriza por empresas tecnológicas con gran liquidez, en lugar de empresas endeudadas.

Forrester predice que para 2026, la IA perderá su brillo, cambiando su imagen de sofisticación por una más funcional. Las preocupaciones sobre el retorno de la inversión empresarial superarán la exageración de los proveedores. Con esta corrección del mercado, las empresas priorizarán la funcionalidad sobre la estética. Los directores financieros se verán involucrados en más acuerdos de IA. Las empresas diversificarán sus inversiones en ecosistemas de agentes y reasignarán el talento a medida que los agentes de IA asuman las tareas rutinarias. Las empresas inteligentes invertirán en gobernanza de la IA y en capacitación en el uso de la IA para mitigar riesgos y planificar gradualmente su estrategia de IA.

Un informe de Bain estima que, para 2030, el gasto mundial en centros de datos de IA alcanzará los 500.000 millones de dólares anuales, lo que requerirá 200 GW de capacidad energética adicional; la mitad de esta en EE. UU. Sin embargo, el sector de la IA necesita generar 2 billones de dólares en ingresos anuales para justificar esta inversión. Actualmente, existe un déficit de 800.000 millones de dólares. Un ejecutivo afirmó que el sector chino de chips de IA aún enfrenta obstáculos en cuanto a la demanda y la capacidad de fabricación. El mercado necesita aplicaciones reales para escalar. La demanda de aplicaciones será determinante. El modelo estadounidense de expansión desesperada de la potencia informática no es la opción viable para las empresas chinas.

El auge de la infraestructura de IA en China se está estancando. Según MIT Technology Review, el país construyó cientos de centros de datos para respaldar sus ambiciones en IA, pero muchos ahora están inactivos. En 2023 y 2024, tanto entidades estatales como privadas invirtieron miles de millones con la expectativa de que la demanda de arrendamiento de GPU continuaría creciendo, pero la adopción ha disminuido y, como resultado, muchos operadores luchan por sobrevivir. Publicaciones locales informan que hasta el 80 % de esta nueva capacidad de cómputo permanece inactiva.

Estos escenarios futuros divergentes reflejan incertidumbres fundamentales. ¿Logrará China superar la fragmentación de su ecosistema de software? ¿Podrán los fabricantes nacionales de chips cerrar las brechas tecnológicas con la suficiente rapidez? ¿Se endurecerán, se flexibilizarán o se mantendrán los controles a las exportaciones estadounidenses? ¿Intensificará el gobierno chino su control ideológico, desalentando así a los innovadores, o adoptará una política más pragmática? ¿Favorecerá la demanda global de soluciones de IA de bajo coste los enfoques chinos centrados en la eficiencia, o las preocupaciones sobre la calidad y la confianza favorecerán las soluciones occidentales?

Las respuestas a estas preguntas no solo determinarán el destino de China, sino que también darán forma al panorama global de la IA. Se vislumbran tres posibles escenarios. En el primero, Estados Unidos mantiene su dominio. Con el control de chips avanzados y las principales empresas de IA del mundo, Washington conserva su liderazgo tecnológico, mientras que China lidia con limitaciones informáticas y tiene acceso restringido a mercados clave. El segundo escenario plantea un desarrollo de la IA dividido en dos ecosistemas en competencia. Uno está liderado por Estados Unidos y sus aliados, priorizando la transparencia y los estándares éticos, mientras que el otro está dominado por China, donde la IA controlada por el Estado sirve como herramienta de vigilancia digital. Los países se verán obligados a alinearse con uno de estos modelos, creando un panorama digital fragmentado.

El tercer escenario plantea que China domine la IA de consumo, pero se quede rezagada en aplicaciones de alta gama. Las restricciones estadounidenses a los chips dificultan la capacidad de China para desarrollar IA de vanguardia para la defensa y la investigación científica; sin embargo, Pekín destaca en IA para el mercado masivo, ofreciendo plataformas asequibles como DeepSeek a usuarios de todo el mundo. No obstante, este equilibrio podría cambiar drásticamente si China decidiera impulsar sus ambiciones en Taiwán, sede de TSMC, que fabrica aproximadamente el 90 % de los chips más avanzados del mundo.

En última instancia, la carrera por la supremacía en IA está redefiniendo la dinámica del poder global. Si bien Estados Unidos lidera actualmente la investigación avanzada en IA, el enfoque estratégico de China y su inversión estatal la han convertido en un competidor formidable. Aunque Pekín enfrenta obstáculos como las restricciones occidentales y el escepticismo del mercado, su progreso en IA para el consumidor y su influencia en los mercados emergentes mantienen la carrera impredecible. Ya sea que esta competencia conduzca al dominio continuo de Estados Unidos, a un panorama digital fragmentado o al ascenso de China en sectores clave, una cosa es clara: la IA influirá profundamente en la economía global, las políticas de seguridad nacional y las alianzas interpolíticas en los próximos años.

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Problemas de implementación y deficiencias de gobernanza

Más allá de los problemas de hardware y personal, China se enfrenta a desafíos fundamentales de implementación que a menudo se pasan por alto. La adopción de la IA en las empresas sigue siendo fragmentada y experimental. Si bien China es líder en la adopción de la IA generativa, las organizaciones chinas aún no la han implementado por completo. Cuando SAS encuestó a Düber sobre el grado de uso de la IA generativa en sus organizaciones, el 19 % de las organizaciones chinas afirmó «utilizar y haber implementado completamente la IA generativa», cifra superior al promedio mundial del 11 %, pero inferior a la del líder mundial en implementación total, Estados Unidos, con un 24 %.

Mientras tanto, el 64 % de los encuestados en China afirmó que su organización «utiliza IA generativa, pero aún no la ha implementado por completo», cifra muy superior al promedio mundial del 43 %. Dado el énfasis que China pone en la regulación rigurosa y la aprobación autorizada de la IA generativa, es lógico que muchas organizaciones estén realizando pruebas iniciales antes de integrarla completamente en sus procesos. Es evidente que China está plenamente comprometida con la IA generativa, pero las organizaciones chinas están actuando con cautela, incluso al tiempo que adoptan colectivamente esta nueva tecnología.

Al ser consultados sobre los desafíos de implementación, los encuestados chinos fueron mucho menos propensos que el promedio mundial a mencionar la falta de experiencia interna o de herramientas adecuadas: solo el 31 % afirmó carecer de las herramientas necesarias para implementar la IA generativa, en comparación con el 47 % a nivel mundial, mientras que solo el 21 % indicó carecer de experiencia interna, frente al 39 % a nivel mundial. Estas cifras contrastan marcadamente con las brechas de talento previamente analizadas y sugieren una discrepancia entre la autopercepción y la realidad, o bien, diferencias en los estándares de lo que constituye una «experiencia adecuada».

La privacidad y la seguridad de los datos fueron las dos principales preocupaciones de los encuestados respecto a la implementación de la IA generativa, mencionadas por el 76 % y el 75 %, respectivamente. Sin embargo, más de la mitad de los encuestados (51 %) expresó preocupación por la necesidad de talento y habilidades internas. La capacitación en gobernanza y monitoreo resultó ser particularmente insuficiente. Según SAS, menos de uno de cada diez encuestados (7 %) reportó un nivel «alto» de capacitación en gobernanza y monitoreo para la IA generativa. El 32 % reportó un nivel «adecuado», mientras que el 58 % —una clara mayoría— afirmó que su capacitación en gobernanza y monitoreo era «mínima».

Al preguntarles sobre sus marcos de gobernanza organizacional para la IA generativa, solo el cinco por ciento de los encuestados afirmó contar con un marco de gobernanza «bien establecido e integral». Más del 55 por ciento indicó que su marco de gobernanza estaba «en desarrollo», mientras que el 28 por ciento lo describió como «ad hoc o informal». Aproximadamente uno de cada once por ciento afirmó que su marco de gobernanza para la IA generativa era «inexistente». Estas deficiencias en la gobernanza generan riesgos sustanciales para las implementaciones, especialmente en sectores regulados o con aplicaciones sensibles.

La fragmentación de los flujos de datos entre sectores dificulta la consolidación de la información en un repositorio coherente y accesible para aplicaciones de IA. Estos silos de datos impiden el entrenamiento eficaz de modelos de IA y limitan la obtención de información entre sectores. Organismos gubernamentales y empresas colaboran para mejorar la interoperabilidad de los datos y promover el intercambio intersectorial y la circulación estructurada y transfronteriza de datos en el marco de marcos regulatorios poco definidos, con el fin de aprovechar todo el potencial del ecosistema de datos de China. Al abordar estos desafíos relacionados con los datos, China puede fortalecer aún más su ecosistema de IA y, al mismo tiempo, contribuir a un panorama global de datos más coherente e innovador.

La implementación de la IA generativa aún no se integra suficientemente con la gobernanza rural. Como fuerza impulsora en las tecnologías emergentes, la IA generativa complicará aún más la ya diversa estructura de intereses en el fortalecimiento de la revitalización rural en China. Para el gobierno, que ocupa una posición prominente, la brecha digital derivada de las disparidades económicas entre zonas urbanas y rurales exige inversiones sustanciales en mano de obra, recursos y financiación para superarla. Este proceso se caracteriza por un plazo de retorno de la inversión prolongado. A diferencia del mercado, que prioriza únicamente los factores económicos, la gobernanza rural liderada por el gobierno implica una evaluación integral de los costos de gobernanza multifacéticos.

Los desarrolladores y proveedores de tecnología interactúan principalmente con los departamentos gubernamentales. En consecuencia, sus ofertas se adaptan en gran medida a los requisitos gubernamentales, lo que puede descuidar las necesidades reales de desarrollo de las zonas rurales y sus habitantes. Esto agrava la naturaleza cambiante de la gobernanza digital. A nivel nacional, a pesar de la publicación de documentos legales como el Plan de Acción para el Desarrollo de Aldeas Digitales 2022-2025 y las Medidas Provisionales para la Gestión de los Servicios de Inteligencia Artificial Generativa, la participación de numerosos departamentos puede generar confusión en las responsabilidades, lo que provoca retrasos y reduce la eficacia de la gobernanza. Si no se abordan estos problemas con prontitud, no solo obstaculizarán la activación de la motivación intrínseca de los residentes rurales para participar activamente en la revitalización rural impulsada por la IA generativa en China, sino que también podrían generar nuevos conflictos digitales.

La gran consolidación de la IA: Solo unos pocos modelos chinos sobrevivirán.

La aspiración de China de liderar la IA para 2030 se enfrenta a una compleja combinación de desafíos estructurales que van mucho más allá de las frecuentemente citadas restricciones a la exportación de chips. La escasez de talento, con más de cinco millones de trabajadores cualificados, la infraestructura fragmentada con una capacidad ociosa considerable, las enormes disparidades regionales entre los centros urbanos y las periferias rurales, y la inminente consolidación del mercado tras años de sobreinversión especulativa, dibujan un panorama mucho más desalentador de lo que sugieren las declaraciones oficiales.

Esta situación paradójica resulta especialmente evidente en los centros de datos: mientras que Fráncfort no puede construir nuevas instalaciones por falta de suministro eléctrico, las modernas instalaciones en las provincias occidentales de China permanecen prácticamente vacías debido a la falta de infraestructura, personal cualificado y demanda práctica. En ambos casos, queda claro que las ingentes inversiones en componentes individuales se desperdician si no se desarrolla el sistema en su conjunto de forma coherente.

Los próximos 18 a 36 meses serán cruciales. China logrará superar la fragmentación mediante iniciativas como la Alianza para la Innovación del Ecosistema de Modelos y Chips, cerrar la brecha de talento a través de inversiones masivas en educación y aprovechar de forma inteligente la capacidad existente pero subutilizada. De lo contrario, el país verá cómo las inversiones emigran, el talento de primer nivel se marcha y la creación de valor digital se traslada a otros lugares. La inminente consolidación del mercado será brutal. De los más de 180 modelos de lenguaje principales actualmente aprobados, quizá solo tres o cuatro sobrevivan. Cientos de centros de datos tendrán que cerrar o reconvertirse. La financiación de capital riesgo se mantiene en su nivel más bajo de la última década.

Sin embargo, sería prematuro descartar las ambiciones de China. Su estrategia centrada en la eficiencia, su enfoque prioritario en la implementación y las ventajas de costos de soluciones como DeepSeek podrían captar una cuota de mercado significativa en mercados globales que no pueden permitirse las soluciones occidentales de alta gama. El apoyo gubernamental sigue siendo sólido, aunque necesita mayor coordinación y menor derroche. Además, los desafíos demográficos —el envejecimiento de la población y la disminución de la población en edad laboral— hacen que las mejoras en la productividad impulsadas por la IA no sean opcionales, sino esenciales.

Los observadores internacionales no deben subestimar a China ni tomar sus declaraciones oficiales al pie de la letra. Como suele suceder, la realidad se sitúa en un punto intermedio. China no se convertirá en una potencia hegemónica indiscutible en IA ni caerá en la insignificancia tecnológica. En cambio, está surgiendo un panorama complejo y fragmentado: agrupaciones regionales de excelencia en la costa este, implementaciones experimentales en miles de empresas, fracasos estrepitosos en proyectos de infraestructura demasiado ambiciosos, soluciones innovadoras de eficiencia para casos de uso específicos y una dependencia continua de tecnología extranjera, junto con esfuerzos acelerados hacia la autosuficiencia.

Cuando se realice la evaluación final en 2030, es probable que ni las predicciones más optimistas ni las más pesimistas se hayan cumplido. China habrá logrado avances significativos, pero no habrá alcanzado la posición dominante que Pekín ambiciona. Estados Unidos seguirá liderando la investigación de vanguardia, pero las soluciones chinas serán omnipresentes en las economías emergentes. Y el mundo tendrá que operar con dos ecosistemas de IA parcialmente separados y parcialmente interconectados, cuya coexistencia, competencia y cooperación ocasional configurarán el panorama geopolítico del siglo XXI.

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