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

Más que una guerra de chips: la verdadera razón por la que la ofensiva china en inteligencia artificial se está estancando

La República Popular China persigue con una determinación vertiginosa su objetivo de convertirse en la principal superpotencia mundial en inteligencia artificial para 2030. Si bien los pronunciamientos oficiales auguran un futuro brillante en el que el 90 % de la economía opera mediante IA y los sistemas inteligentes permean todos los aspectos de la sociedad, entre bastidores emerge un panorama mucho más complejo. La ofensiva china en IA se enfrenta a problemas estructurales fundamentales que van mucho más allá de las tan discutidas restricciones estadounidenses a la exportación de chips. Una escasez de talento de más de cinco millones de trabajadores cualificados, una infraestructura tecnológica fragmentada, graves 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 debido a la falta de capacidad de la red, China se enfrenta a un desequilibrio infraestructural de otro tipo. Si bien no se pueden construir centros de datos en Fráncfort por falta de conexiones eléctricas, las instalaciones de vanguardia en las provincias occidentales de China se encuentran prácticamente vacías debido a la falta 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 el sistema global no se desarrolla de forma consistente.

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La trampa del talento

Quizás la debilidad más crítica de la estrategia china de IA sea la drástica escasez de trabajadores cualificados. El Ministerio de Recursos Humanos y Seguridad Social estima que la brecha 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 relacionadas con la IA se dispararon un 37 % en comparación con el mismo período del año anterior. Los ingenieros en robótica 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 sólida, sino una competencia desesperada por los escasos recursos.

McKinsey predice que la demanda china de profesionales de IA ascenderá a seis millones para 2030, mientras que las universidades nacionales y los chinos que regresan al extranjero pueden proporcionar, en el mejor de los casos, dos millones. Esto crea una brecha de cuatro millones de trabajadores altamente cualificados, y es probable que esta brecha se amplíe aún más, dado que la tasa de natalidad china lleva años disminuyendo. 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 media de la fuerza laboral superará los 45 años. Por lo tanto, China se encuentra en una situación demográfica difícil de alcanzar entre economías emergentes como Vietnam y países industrializados en proceso de envejecimiento como Japón.

Un vistazo superficial podría llevar a suponer que China cuenta con una gran cantidad de graduados. De hecho, las universidades chinas producen alrededor de 1,4 millones de graduados en STEM anualmente. Sin embargo, la realidad revela una discrepancia cualitativa. La investigación verdaderamente puntera y el desarrollo de modelos de vanguardia requieren principalmente doctorados. La producción de doctorandos capacitados en IA sigue siendo relativamente baja, lo que genera una intensa competencia por los mejores talentos disponibles. Los científicos con experiencia en aprendizaje automático de los gigantes tecnológicos ahora perciben salarios de siete cifras en yuanes. Las startups más pequeñas informan que puestos críticos en investigación y desarrollo permanecen vacantes durante meses, lo que retrasa enormemente el desarrollo de productos.

El problema se ve agravado por la naturaleza específica de la integración de la IA. A diferencia de la revolución móvil de la década de 2010, cuando las tecnologías centrales ya eran funcionales y el capital se necesitaba principalmente para la adquisición de usuarios y la expansión logística, la implementación de la IA requiere investigación y desarrollo continuos y específicos para cada contexto. Un hospital no puede simplemente instalar ChatGPT y hablar de atención médica impulsada por IA. Se requieren 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 que incorporan IA se estancan antes de resolver los principales desafíos de implementación.

La falta de experiencia interdisciplinaria está resultando particularmente problemática. Un estudio de 2024 de la Universidad Renmin reveló que China sufre una escasez de talento de primer nivel, especialmente científicos y profesionales de IA con experiencia intersectorial. La integración de la IA en las industrias tradicionales requiere personas con profundos conocimientos técnicos y del sector. Un sistema de IA agrícola necesita desarrolladores con conocimientos de 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 talento del extranjero. Otras están invirtiendo fuertemente en programas de capacitación interna. El gobierno está promoviendo la expansión 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 falta de talento seguirá siendo una carga para el 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 educación en 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 talentos a emigrar o permanecer allí. Si bien China cuenta con el 47 % de los principales investigadores de IA del mundo y el 50 % de las patentes de IA, estas impresionantes cifras no ocultan que la magnitud de la demanda supera con creces los recursos disponibles.

Crisis de infraestructura a pesar de 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 invirtieron miles de millones en la expansión de la infraestructura troncal digital. Por otro lado, fuentes locales informan que hasta el 80 % de esta nueva capacidad informática permanece sin utilizar. La tasa de utilización de muchos centros de datos inteligentes se sitúa entre el 20 % y el 30 %. Instalaciones que cuestan miles de millones están prácticamente inactivas, mientras sus operadores buscan desesperadamente clientes y los costes constantes de refrigeración, electricidad y mantenimiento sobrecargan sus balances.

Esta extraña situación es el resultado de una combinación de presión política, excesos especulativos 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 en torno a ChatGPT a finales de 2022 hizo que la IA pareciera el candidato ideal. Para 2023, se propusieron más de 500 proyectos de centros de datos en todo el país. Las autoridades locales promovieron agresivamente estas iniciativas con la esperanza de impulsar sus economías regionales. Empresas estatales, fondos de inversión afiliados al gobierno, así como empresas e inversores privados, acogieron con entusiasmo el supuesto futuro prometedor.

Sin embargo, como es habitual en los proyectos apresurados, a menudo faltaba una planificación realista. Muchas instalaciones se construyeron sin tener en cuenta la demanda real ni los estándares técnicos. Escaseaban ingenieros con experiencia relevante, y numerosos ejecutivos dependían de intermediarios que inflaban las previsiones o explotaban los procesos de contratación para obtener subvenciones. Como consecuencia, muchos nuevos centros de datos no cumplieron las expectativas, ya que su operación era costosa, su ocupación era difícil y su ineficacia técnica para las cargas de trabajo de la IA moderna.

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Un problema clave radica en el tipo de infraestructura construida. Muchos centros de datos se diseñaron para entrenar grandes modelos lingüísticos y, por lo tanto, se ubicaron en las provincias occidentales, con energía más económica. Esto se alineó con la Iniciativa de Computación de Datos del Este y del Oeste, cuyo objetivo era trasladar el procesamiento de datos de las congestionadas áreas metropolitanas del este a las regiones ricas en recursos del oeste. Sin embargo, cuando la demanda pasó del entrenamiento de modelos puros a la inferencia (la aplicación práctica de los modelos entrenados), muchas instalaciones occidentales demostraron estar mal posicionadas. 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 las tareas equivocadas y se ubican en los lugares equivocados.

En respuesta, Pekín anunció la construcción de un centro de datos centrado en la 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 asignación inadecuada de recursos a infraestructuras inadecuadas ha inmovilizado miles de millones de dólares en capital que podrían haberse utilizado de forma más productiva en otros lugares. Algunos proyectos, al parecer, nunca tuvieron la intención de generar beneficios mediante potencia de cálculo real. Diversos informes y fuentes internas confirman que algunas empresas utilizaron centros de datos de IA para optar a contratos de energía verde o terrenos subvencionados por el gobierno. En algunos casos, la electricidad destinada se vendió a la red eléctrica mientras los edificios permanecían sin uso. Para finales de 2024, la mayoría de los actores del sector buscaban beneficiarse de incentivos políticos en lugar de un trabajo genuino de 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 aplica controles de exportación para restringir el acceso de China a chips avanzados como el H100 de Nvidia y tecnologías de empaquetado críticas. Se proyecta que la brecha de suministro de chips de IA de China superará los 10 000 millones de dólares para 2025. Las alternativas nacionales, como el Ascend 910B de Huawei, presentan un rendimiento inferior al esperado para el entrenamiento de grandes modelos lingüísticos. Además, los clústeres de IA avanzados no solo requieren chips, sino también 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 tan solo en 2024. Esta dependencia persiste porque la escala de suministro de Nvidia y la madurez de su software CUDA crean un dilema para la industria china de la IA. El hardware nacional carece de volumen y de soporte para desarrolladores. DeepSeek intentó entrenar su modelo R2 con 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, una pila de software débil las hace poco atractivas para los desarrolladores.

El ecosistema de software para chips de IA chinos es significativamente más débil que el de su contraparte occidental. CUDA de Nvidia se beneficia de más de quince años de documentación y perfeccionamiento, una amplia base de usuarios y una sólida integración con frameworks de aprendizaje automático populares como PyTorch y TensorFlow. El framework CANN de Huawei se introdujo en 2019, doce años después de CUDA. Los desarrolladores suelen describirlo como problemático, inestable y mal documentado, con frecuentes fallos en tiempo de ejecución y una integración limitada con terceros. Estos problemas no imposibilitan las ejecuciones de entrenamiento a gran escala en hardware chino, pero sí las encarecen considerablemente.

La falta de estándares comunes entre los distintos proveedores chinos de chips fragmenta aún más el mercado. Cada proveedor tiene su propia pila de software de bajo nivel incompatible. Los frameworks de IA convencionales son compatibles principalmente con chips Nvidia. Los chips de IA nacionales deben adaptarse a múltiples frameworks, y cada actualización requiere una adaptación constante. Esto provoca la falta de operadores y optimizaciones para modelos grandes, lo que impide su ejecución o los vuelve ineficientes, discrepancias de precisión debido a diferencias en la arquitectura y la implementación del software, y altos costos de adaptación para permitir el entrenamiento de modelos a gran escala en chips nacionales.

La Alianza para la Innovación del Ecosistema Modelo-Chip, fundada en el verano de 2025, busca abordar este problema. Reúne a Huawei, Biren Technologies, Enflame, Moore Threads y otras empresas con el objetivo de construir 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 software de bajo nivel puede ser un desafío 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 que los modelos sean portables entre plataformas nacionales. Los desarrolladores podrían escribir código una vez y ejecutarlo en cualquier acelerador chino. Sin embargo, hasta que estos estándares existan realmente, la fragmentación significa que cada empresa debe abordar múltiples problemas simultáneamente en múltiples frentes en un mercado saturado.

Huawei convirtió CANN en código abierto 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 predilecta de 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 la de CUDA, principalmente porque no existía una base instalada amplia y estable de procesadores Ascend fuera de los propios proyectos de Huawei. Los desarrolladores buscan la escalabilidad, y CUDA se convirtió en dominante gracias a que se habían distribuido millones de GPU Nvidia y estaban ampliamente disponibles, lo que justificaba las inversiones en optimización, bibliotecas y apoyo comunitario. 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 buscan que la escalabilidad de la IA sea sostenible. La Iniciativa de Computación de Datos del Este y del Oeste está trasladando el procesamiento de datos a regiones occidentales ricas en energía y tierras, impulsadas por energía eólica y solar. El objetivo no es solo reducir costos, sino también crear una infraestructura más robusta y sostenible. Se espera que se instalen millones de racks de TI para el final del decimocuarto Plan Quinquenal en 2025.

Si bien las regiones occidentales ofrecen abundantes recursos eólicos y solares y precios de electricidad más bajos, a menudo se quedan atrás en el desarrollo de infraestructura. El desafío radica en combinar eficientemente los abundantes recursos de energía verde en las regiones occidentales menos desarrolladas con las crecientes necesidades de procesamiento de datos en el este. Las necesidades informáticas 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 el oeste de China, en Ningxia, en parte debido a los precios de electricidad más bajos. Las empresas tienden a entrenar sus modelos lingüísticos a gran escala en las provincias occidentales debido a los menores costos de la electricidad, pero ubican sus centros de datos orientados a aplicaciones en el este, donde una base de clientes más amplia permite una retroalimentación más rápida sobre sus aplicaciones.

Si bien las regiones occidentales ofrecen bajos costos de electricidad, las deficiencias en el transporte, las comunicaciones y los sistemas de apoyo al talento dificultan la atracción y retención de personal de alta tecnología. Muchos centros de datos occidentales permanecen inactivos a la espera del auge de las aplicaciones posteriores. 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 brecha

Las disparidades geográficas en el desarrollo de la IA en China replican y exacerban las desigualdades económicas existentes. Provincias de la costa este, como Guangdong, Jiangsu, Zhejiang y Shanghái, han mantenido durante mucho tiempo posiciones de liderazgo, con Guangdong demostrando un impulso de desarrollo particularmente fuerte. Shanghái y Pekín han mantenido una alta concentración de actividades de IA, gracias al apoyo político y a las capacidades de investigación y desarrollo tecnológico. Regiones centrales como Hubei, Henan y Shandong han pasado gradualmente a un rango medio, lo que indica una mejora constante. Sin embargo, 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 importante tendencia de mejora y expansión regional. En 2014, el nivel general de desarrollo de IA en el país fue bajo, y solo las provincias costeras orientales mostraron un rendimiento sobresaliente, demostrando las ventajas iniciales de estas regiones en IA. Mientras tanto, las regiones central y occidental tuvieron un inicio tardío en general, y su nivel de desarrollo fue generalmente bajo. Para 2022, el nivel de IA del país había mejorado considerablemente, y el delta del río Yangtsé y la margen de Bohai se convirtieron en los principales impulsores del crecimiento. Pekín, Tianjin y Hebei mostraron un fuerte impulso de desarrollo, mientras que la región occidental, aunque con un nivel de desarrollo menor, mostró una clara tendencia al alza.

Un estudio sobre la desigualdad de ingresos causada por la IA reveló que el impacto de esta en la desigualdad de ingresos es mayor en la región noreste, seguida de la región occidental, mientras que los efectos son relativamente menores en las regiones central y oriental. La IA agrava significativamente la brecha de ingresos mediante mejoras estructurales industriales e innovación tecnológica. La heterogeneidad regional muestra que la IA no actúa como un ecualizador, sino que amplifica las ventajas existentes. Las provincias con una sólida infraestructura digital, acceso al capital y una amplia base de talento se benefician de forma desproporcionada, mientras que las regiones subdesarrolladas quedan aún más rezagadas.

La brecha digital entre zonas urbanas y rurales agrava aún más estas disparidades. A pesar de los recientes esfuerzos gubernamentales para acelerar el desarrollo de la infraestructura digital rural en el contexto 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 asignados a la infraestructura digital rural son significativamente inferiores a los asignados a las zonas urbanas. Según los datos, las inversiones fiscales y sociales de China en la informatización agrícola y rural a nivel de condado ascienden a tan solo trece y treinta millones de yuanes, respectivamente, lo que resulta en un nivel general de desarrollo de la informatización de tan solo el treinta y siete coma nueve por ciento.

Existe una disparidad significativa en la implementación 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 el hito de 2,3 millones de estaciones base 5G en todo el país. Sin embargo, el número de estaciones base 5G rurales está considerablemente por debajo del promedio nacional, lo que amplía aún más la brecha digital. Al mismo tiempo, aún no se ha alcanzado plenamente el objetivo de proporcionar una cobertura y velocidad de red equivalentes tanto en las zonas rurales como en las urbanas.

Durante la pandemia de COVID-19, la disparidad en el desarrollo de infraestructura de hardware se acentuó aún más. Un ejemplo llamativo es el de un estudiante universitario tibetano residente en Linzhou, en la Región Autónoma del Tíbet, quien se vio obligado a viajar en motocicleta durante veinte minutos hasta el pie de una montaña y luego subir a la cima con temperaturas gélidas para asistir a clases en línea. Esta anécdota pone de relieve 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 mantener sistemas de aplicaciones digitales eficientes, obstaculiza el avance de las tecnologías de IA generativa en las zonas rurales. Esta situación recuerda el dicho «Ni la ama de casa más hábil puede cocinar sin arroz», lo que pone de relieve 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 digital rural adolece de deficiencias en competencia digital, adquisición de talento y gobernanza en comparación con las zonas urbanas. Por un lado, influenciado por las mentalidades tradicionales e interesadas que prevalecen 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 para participar activamente en los servicios de IA generativa para la revitalización de la China rural. Además, la importante migración de la fuerza laboral rural, que resulta en 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, despoblación y envejecimiento poblacional, impactando 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 comunales reveló que el 84,13 % de los funcionarios comunales citó como principal obstáculo la alta proporción de ancianos, lo que dificulta la adopción de tecnología. Estos factores combinados dificultan significativamente la adopción y promoción de tecnologías de IA generativa en las regiones rurales.

Las disparidades regionales también son evidentes 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 específico de cada sector. La comparación entre China y EE. UU. muestra que, bajo un marco unificado, la puntuación compuesta de EE. UU. supera la de China (59,4) en 68,1. Al desglosar China en siete áreas principales para crear un índice subnacional, se revelan marcadas disparidades regionales en el desarrollo de la IA en China: las regiones norte, este y sur lideran en puntuaciones compuestas, mientras que las regiones central y occidental se quedan considerablemente atrás, 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 velocidades de transformación económica, con regiones líderes avanzando 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 a medida que se amplían las disparidades de ingresos entre regiones. Complejiza la coordinación nacional, ya que las distintas provincias tienen distintos niveles de desarrollo y prioridades. Y genera una asignación ineficiente de recursos, con centros de datos de última generación inactivos en provincias occidentales remotas, mientras que las metrópolis orientales luchan por obtener capacidad.

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La crisis de sobrecapacidad y la presión para consolidar

El entusiasta auge de la construcción de 2023 y 2024 ha enfrentado a China con una grave crisis de sobrecapacidad. Solo en 2023 se propusieron más de 500 proyectos de centros de datos, y se espera que al menos 150 estén operativos para finales de 2024. Esta evolución refleja un patrón habitual en el desarrollo económico de China. Cuando el gobierno central prioriza un sector como estratégico, las autoridades locales y las empresas se lanzan a él con excesivo entusiasmo, a menudo ignorando las necesidades reales o la planificación racional. El resultado es, con frecuencia, una sobreinversión, un exceso de capacidad y una difícil fase de consolidación.

La industria automotriz ofrece un proyecto paralelo ilustrativo. 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 ayudan incluso a los proveedores con dificultades a mantenerse a flote mediante subsidios y otras formas de apoyo. Por lo tanto, la consolidación del mercado se ha ralentizado, han estallado guerras de precios y los productores se ven presionados para aumentar las exportaciones a mercados más rentables. Mientras tanto, la era de los mercados de exportación de fácil acceso 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 criterios específicos de utilización y presentar contratos 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. La contratación pública alcanzó los 24.500 millones de yuanes, aproximadamente 3.400 millones de dólares, solo en 2024, con 12.400 millones de yuanes adicionales asignados para 2025. Sin embargo, a pesar de la sólida inversión gubernamental, las tasas de utilización reportadas se mantienen entre el 20 % y el 30 %, 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 tan solo 11 de 2023. Este drástico aumento de proyectos cancelados supone una dosis de realidad. Los inversores y operadores se están dando cuenta de que muchas de estas instalaciones nunca serán rentables. La crisis inicial, impulsada por el revuelo en torno a la IA generativa tras el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, se ha transformado en una crisis de rentabilidad. Los mercados de alquiler de GPU se han desplomado. Instalaciones que costaban miles de millones de dólares ahora están infrautilizadas, la rentabilidad se desploma y muchas instalaciones se han quedado 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 su anterior preocupación por la excesiva inversión de los gobiernos locales. Estos comentarios subrayan el deseo de los responsables políticos de evitar que se repita el exceso de capacidad observado en otras industrias emergentes, como la de los vehículos eléctricos, que contribuyó a las presiones deflacionarias. Si bien el planificador estatal no especificó qué parte del sector requiere moderación, la inversión ha sido especialmente pronunciada a nivel mundial en la construcción de centros de datos que sustentan el desarrollo de la IA. Una desaceleración de 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 en una sesión informativa que el gobierno alentaría a las provincias a desarrollar la IA de forma coordinada y complementaria. El objetivo es aprovechar sus fortalezas únicas para impulsar el crecimiento sin duplicar esfuerzos. "Evitaremos firmemente la competencia desordenada o seguir a la multitud", afirmó Zhang. El desarrollo debe basarse en las ventajas, los recursos y las bases industriales locales.

El mercado del software refleja una dinámica de consolidación similar. La Administración del Ciberespacio de China aprobó una lista de más de 180 modelos lingüísticos principales para uso general en agosto de 2024, lo que ilustra la amplia gama de empresas tecnológicas chinas que compiten por cuota de mercado nacional. Estas empresas compiten no solo por una porción del mercado, sino también por financiación en un contexto de desaceleración económica y una recesión en la industria del capital riesgo chino. Los participantes del taller destacaron que, si bien muchas startups chinas han atraído inversión de grandes empresas tecnológicas como Alibaba y Tencent, muchos inversores se muestran escépticos sobre la capacidad de las startups de IA para generar ingresos a corto plazo. En su búsqueda de inversiones económicamente productivas, muchas empresas chinas de capital riesgo buscan diversificar su riesgo mediante la puesta en común 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 definitiva, los participantes sugirieron que este entorno probablemente conducirá a una mayor consolidación de la industria en el mercado chino de IA.

Du Hai, gerente sénior de la división de nube de Baidu, predijo que esto impulsará la consolidación del mercado. La docena de empresas nacionales de chips de IA actualmente activas probablemente se reducirá a tres o cuatro grupos distintos. «Los ganadores serán aquellos cuyos chips sean compatibles con la gama más amplia de modelos o permitan una aplicación revolucionaria que se convierta en el estándar de facto»

Gartner predice que para 2029, el panorama tecnológico de GenAI se consolidará en un 75 % menos de actores a medida que los hiperescaladores y los proveedores de plataformas SaaS se expandan y los proveedores de nube híbrida absorban. Esto no es una especulación de mercado, sino la consecuencia inevitable de las fuerzas económicas que ya están transformando la industria. Los paralelismos con los desarrollos históricos de infraestructura son sorprendentes. Gartner identifica que estamos pasando de un período de fragmentación de proveedores a una consolidación mediante adquisiciones y disrupciones del mercado. Al igual que la industria eléctrica evolucionó de miles de generadores locales a un puñado de grandes empresas de servicios públicos, 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, lo que refleja la cautela generalizada de los inversores ante el lento crecimiento, la incertidumbre regulatoria y las tensiones geopolíticas. Solo en el segundo trimestre, la financiación se desplomó a tan solo 4700 millones de dólares, su nivel más bajo en una década. Este temor de los inversores se vio impulsado en parte por la voluntad demostrada del gobierno chino de reprimir la innovación de vanguardia con el pretexto de redoblar las medidas para preservar la pureza ideológica.

El resto del mercado chino, si bien ofrece señales contradictorias, genera aún más pesimismo. El sector inmobiliario se ha desplomado, su tasa de desempleo juvenil supera el 17 % y la confianza del consumidor está en declive. La situación geopolítica tampoco ayuda, con los controles a las exportaciones que aún afectan al sector tecnológico chino, los aranceles que amenazan la economía en general y las políticas ideológicas y centradas en el control que disuaden a la mayoría de los inversores. Esta crisis de financiación plantea un problema particular para la implementación de la IA. Sin capital paciente dispuesto a financiar estos ciclos de desarrollo plurianuales, la mayoría de los proyectos que incorporan IA 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 china de IA es difícilmente mayor. Voces optimistas como Morgan Stanley predicen que las inversiones chinas en IA podrían alcanzar el punto de equilibrio para 2028 y generar una rentabilidad del 52 % sobre el capital invertido para 2030. La industria principal de IA podría alcanzar un mercado de 140 000 millones de dólares para 2030. Esta estimación asciende a 1,4 billones de dólares si se incluyen sectores relacionados como infraestructura y proveedores de componentes. La IA podría impulsar aún más el crecimiento del PIB a largo plazo de China, 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 adicionales al crecimiento anual de China.

El mercado global de robots humanoides podría alcanzar los cinco billones de dólares para 2050, con mil millones de unidades en uso, el treinta por ciento de ellas en China. El enfoque chino, orientado a la eficiencia y a los bajos costos, crea una vía diferente para el retorno de la inversión. La ventaja en costos demostrada por empresas como DeepSeek, que desarrollan 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 un período crítico para las empresas chinas de IA, ya que un número creciente de implementaciones empresariales que buscan resolver problemas del mundo real comenzarán a mostrar mejoras de productividad. A largo plazo, los humanoides, o robots con apariencia humana impulsados ​​por IA, podrían utilizarse ampliamente en la industria, el comercio y el hogar. A largo plazo, la revolución de la IA se traducirá en un aumento de la productividad al aumentar la eficiencia, optimizar los procesos de producción y generar nuevos productos, servicios y empleos.

La región Asia-Pacífico representará el 33 % de los ingresos por software de IA en 2025, pero a medida que China intensifica su participación en la competencia de IA con Estados Unidos, los analistas esperan que la región represente el 47 % del mercado para 2030. Las previsiones indican que China por sí sola representará dos tercios de los ingresos totales por software de IA en la región Asia-Pacífico, que ascienden a 149 500 millones de dólares, para 2030. Esta importante proyección de crecimiento para el mercado de IA está impulsada por las siguientes tendencias que configuran la industria.

Pero estas proyecciones optimistas se acompañan de advertencias alarmantes. Capital Economics predice que la burbuja bursátil impulsada por la IA estallará en 2026. La firma de investigación afirmó que el aumento de las tasas de interés y la mayor inflación presionarán a la baja las valoraciones 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 el aumento de la inflación comiencen a reducir las valoraciones de las acciones. En definitiva, anticipan que la rentabilidad de las acciones será menor durante la próxima década que durante la anterior. Y creen que el prolongado rendimiento superior del mercado bursátil estadounidense podría estar llegando a su fin.

El Fondo Monetario Internacional señaló que, si bien una recesión 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 el pasado, la expectación en torno a una tecnología innovadora podría no satisfacer 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 actual de inversión se caracteriza por empresas tecnológicas con abundante liquidez, en lugar de empresas con un alto nivel de endeudamiento.

Forrester predice que para 2026, la IA perderá su brillo, cambiando su tiara por un casco. La preocupación por el ROI empresarial superará la exageración de los proveedores. Con esta corrección del mercado, las empresas priorizarán la funcionalidad sobre el talento. Los directores financieros se verán atraídos a más acuerdos de IA. Las empresas distribuirán sus inversiones entre los ecosistemas de agentes y reasignarán el talento a medida que los agentes de IA se hagan cargo del trabajo pesado. Las empresas inteligentes invertirán en gobernanza de IA y capacitación en dominio de la IA para mitigar el riesgo y planificar gradualmente su transición hacia la IA.

Un informe de Bain estima que, para 2030, la inversión global 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 los cuales se destinarán a Estados Unidos. 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 demanda y capacidad de fundición. El mercado necesita aplicaciones reales para escalar. Es la demanda de aplicaciones la que lo determinará todo. El estilo estadounidense de expandir desesperadamente la capacidad de procesamiento no es la opción para las empresas chinas.

El auge de la infraestructura de IA en China está flaqueando, ya que el país construyó cientos de centros de datos para respaldar sus ambiciones en IA, según MIT Technology Review, pero muchos permanecen inactivos. En 2023 y 2024, entidades estatales y privadas invirtieron miles de millones con la expectativa de que la demanda de alquiler de GPU siguiera creciendo. Sin embargo, la adopción ha disminuido y, como resultado, muchos operadores ahora tienen dificultades para sobrevivir. Publicaciones locales informan que hasta el 80 % de esta nueva capacidad informática permanece inactiva.

Estos escenarios futuros divergentes reflejan incertidumbres fundamentales. ¿Superará China la fragmentación de su ecosistema de software? ¿Podrán los fabricantes nacionales de chips cerrar las brechas tecnológicas con la suficiente rapidez? ¿Se endurecerán, flexibilizarán o se mantendrán los controles de exportación 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 moldearán el panorama global de la IA. Se vislumbran tres escenarios posibles. En el primero, Estados Unidos mantiene su dominio. Con el control de chips avanzados y las principales empresas mundiales de IA, Washington conserva su liderazgo tecnológico, mientras que China se enfrenta a limitaciones informáticas y tiene acceso restringido a mercados clave. El segundo escenario representa un desarrollo de la IA dividido en dos ecosistemas en competencia. Uno 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 dominará la IA de consumo, pero se quedará atrás en aplicaciones de alta gama. Las restricciones estadounidenses a los chips obstaculizan la capacidad de China para desarrollar IA de vanguardia para la defensa y la investigación científica; sin embargo, Pekín destaca en la IA de consumo masivo, ofreciendo plataformas asequibles como DeepSeek a usuarios globales. Sin embargo, este equilibrio podría cambiar drásticamente si China persiguiera sus ambiciones en Taiwán, sede de TSMC, que fabrica aproximadamente el 90 % de los chips más avanzados del mundo.

En definitiva, la carrera por la supremacía de la IA está transformando la dinámica de 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. Si bien Pekín enfrenta obstáculos como las restricciones occidentales y el escepticismo del mercado, su progreso en la IA de consumo y su influencia en los mercados emergentes mantienen la competencia impredecible. Ya sea que esta competencia conduzca a un dominio estadounidense continuo, a un panorama digital dividido o al auge de China en sectores críticos, una cosa está clara: la IA moldeará profundamente la economía global, las políticas de seguridad nacional y las alianzas interpolíticas en los próximos años.

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Problemas de implementación y déficits de gobernanza

Más allá de los problemas de hardware y personal, China se enfrenta a retos 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 al máximo. Cuando SAS encuestó a Düber sobre el grado de uso de la IA generativa en sus organizaciones, el 19 % de las organizaciones chinas afirmó que la utilizan y la han implementado plenamente, lo que supera el promedio mundial del 11 %, pero se sitúa por detrás del líder mundial en implementación completa, Estados Unidos, con un 24 %.

Mientras tanto, el 64 % de los encuestados de 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 de China en una regulación rigurosa y la aprobación autorizada de la IA generativa, es lógico que muchas organizaciones estén realizando pruebas iniciales antes de integrarla plenamente en sus procesos. Es evidente que China está plenamente comprometida con la IA generativa, pero las organizaciones chinas avanzan con cautela, incluso mientras adoptan colectivamente esta nueva tecnología.

Al preguntarles sobre los desafíos de implementación, los encuestados chinos fueron mucho menos propensos que el promedio mundial a mencionar la falta de experiencia interna o herramientas adecuadas: solo el 31 % afirmó carecer de las herramientas adecuadas para implementar la IA generativa, en comparación con el 47 % a nivel mundial, mientras que solo el 21 % afirmó carecer de experiencia interna, en comparación con el 39 % a nivel mundial. Estas cifras contrastan marcadamente con las brechas de talento ya mencionadas y sugieren una discrepancia entre la autopercepción y la realidad, o diferentes estándares sobre lo que constituye una "experiencia adecuada".

La privacidad y la seguridad de los datos se clasificaron como las dos principales preocupaciones entre todos los encuestados con respecto a la implementación de la IA generativa, citadas por el 76% y el 75%, respectivamente. Sin embargo, más de la mitad de los encuestados (51%) expresó su preocupación por la necesidad de talento y habilidades internas. La capacitación en gobernanza y monitoreo resultó ser particularmente inadecuada. 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) dijo que su capacitación en gobernanza y monitoreo era "mínima".

Al preguntarles sobre sus marcos de gobernanza organizacional para la IA generativa, solo el 5% de los encuestados afirmó contar con un marco de gobernanza bien establecido e integral. Más del 55% indicó que su marco de gobernanza estaba en desarrollo, mientras que el 28% lo describió como ad hoc o informal. Aproximadamente uno de cada 11% afirmó que su marco de gobernanza para la IA generativa era inexistente. Estas deficiencias de gobernanza generan riesgos considerables para las implementaciones, especialmente en sectores regulados o con aplicaciones sensibles.

La fragmentación de los flujos de datos entre industrias dificulta la consolidación de datos en un conjunto de recursos coherente y accesible para aplicaciones de IA. Estos silos de datos impiden el entrenamiento eficaz de modelos de IA y limitan la comprensión de los distintos sectores. Los organismos gubernamentales y las empresas trabajan para mejorar la interoperabilidad de los datos y promover el intercambio intersectorial de datos, así como la circulación transfronteriza estructurada de datos, en marcos poco regulados, para aprovechar al máximo el ecosistema de datos de China. Al abordar estos desafíos relacionados con los datos, China puede fortalecer aún más su ecosistema de IA, contribuyendo a un panorama global de datos más coherente e innovador.

La implementación de la IA generativa tampoco está suficientemente integrada con la gobernanza rural. Como fuerza impulsora en tecnologías emergentes, la IA generativa complicará aún más la diversa estructura de intereses existente para impulsar la revitalización rural en China. Para el gobierno, que ocupa una posición destacada, la brecha digital derivada de las disparidades económicas entre las zonas urbanas y rurales requiere 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 holística 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 las necesidades gubernamentales, lo que podría descuidar las necesidades reales de desarrollo de las zonas rurales y sus residentes. Esto exacerba la naturaleza fluida de la gobernanza digital. A nivel nacional, a pesar de la promulgación 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 límites de responsabilidad difusos, lo que provoca retrasos y reduce la eficacia de la gobernanza. Si estos problemas no se abordan 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: sólo unos pocos modelos chinos sobrevivirán

La búsqueda de China del liderazgo en IA para 2030 se enfrenta a una compleja combinación de desafíos estructurales que van mucho más allá de las frecuentes restricciones a la exportación de chips. La brecha de talento de más de cinco millones de trabajadores cualificados, la infraestructura fragmentada con una capacidad drásticamente desaprovechada, las enormes disparidades regionales entre los centros urbanos y las periferias rurales, y la inminente consolidación del mercado tras años de sobreinversión especulativa pintan un panorama considerablemente más desalentador de lo que sugieren los pronunciamientos oficiales.

Esta situación paradójica es particularmente evidente en los centros de datos: mientras que Fráncfort no puede construir nuevas instalaciones por falta de electricidad, las instalaciones de vanguardia en las provincias occidentales de China permanecen prácticamente vacías debido a la falta de infraestructura, capital humano y demanda práctica. En ambos casos, queda claro que las enormes inversiones en componentes individuales se desperdician si el sistema global no se desarrolla de forma consistente.

Los próximos 18 a 36 meses serán cruciales. O China logra superar la fragmentación mediante iniciativas como la Alianza para la Innovación del Ecosistema Modelo-Chip, cerrando la brecha de talento mediante inversiones masivas en educación y utilizando inteligentemente la capacidad existente, pero infrautilizada. O el país observa cómo las inversiones migran, los mejores talentos se marchan y la creación de valor digital se traslada a otros lugares. La próxima consolidación del mercado será brutal. De los más de 180 modelos lingüísticos principales aprobados actualmente, quizás solo tres o cuatro sobrevivan. Cientos de centros de datos tendrán que cerrar o ser reutilizados. La financiación de capital riesgo se mantiene en su nivel más bajo en una década.

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

Los observadores globales no deberían subestimar a China ni tomar sus declaraciones oficiales al pie de la letra. Como suele ocurrir, la realidad se sitúa en un punto intermedio. China no se convertirá en una potencia hegemónica inexpugnable en IA ni se hundirá en la insignificancia tecnológica. En cambio, se perfila un panorama complejo y fragmentado: clústeres de excelencia concentrados regionalmente en la costa este, implementaciones experimentales en miles de empresas, fracasos espectaculares 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 cumplan. China habrá logrado avances significativos, pero no habrá alcanzado la posición dominante que Pekín busca. 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 en parte separados y en parte entrelazados, cuya coexistencia, competencia y ocasional cooperación configurarán el panorama geopolítico del siglo XXI.

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Konrad Wolfenstein

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