La abundancia energética, los modelos de código abierto y la fortaleza manufacturera empujarán a Pekín al primer lugar. Por Tej Parikh, Editor de Economía del Financial Times.
Bienvenidos nuevamente. La semana próxima se cumple un año desde que DeepSeek, una startup china de inteligencia artificial, sacudió a Silicon Valley al presentar un modelo de lenguaje de gran tamaño de alto rendimiento a una fracción del costo asumido por los gigantes tecnológicos de Estados Unidos.
Tanto Pekín como Washington compiten por convertirse en el líder global en inteligencia artificial. Estados Unidos lleva la delantera en los modelos de lenguaje más avanzados, respaldado por su amplio acceso a los chips de IA más sofisticados, diseñados principalmente por Nvidia.
Pero en esta edición sostengo que la carrera por la IA debería entenderse más como una maratón que como un sprint hacia los modelos más potentes. Y, bajo esa lógica, creo que China terminará ganando.
En última instancia, hay dos componentes centrales para alcanzar el dominio tecnológico: la innovación y la difusión. Analizaré cada uno por separado.
Los modelos de IA desarrollados por empresas estadounidenses como OpenAI, Google y Anthropic están en la frontera tecnológica, gracias a su capacidad para entrenar sistemas utilizando chips de alta gama. Sin embargo, su liderazgo no está garantizado.
Empresas chinas como DeepSeek, Alibaba y Moonshot AI no están tan lejos. Según Artificial Analysis, un proveedor de métricas de modelos, los principales modelos de lenguaje de China están reduciendo la brecha de rendimiento.
China lidera además el desarrollo de modelos de código abierto, que se publican de forma gratuita para que los desarrolladores puedan adaptarlos y reentrenarlos (más adelante profundizaré por qué esto es clave).
En esencia, el país demostró que puede innovar alrededor de sus limitaciones en la fabricación de chips de última generación y en grandes volúmenes, desarrollando modelos avanzados con mucho menos poder de cómputo que Estados Unidos.
“Los modelos entrenados en China aún pueden ser competitivos frente a los mejores modelos de Estados Unidos si se sigue aprovechando la eficiencia algorítmica, la calidad de los datos y el diseño a nivel de sistema”, señala Leah Fahy, economista especializada en China en Capital Economics, quien publicó recientemente un nuevo informe sobre la carrera por la IA.
Fahy cita investigaciones de Google DeepMind que concluyen que modelos más pequeños entrenados con más datos pueden superar a modelos más grandes, incluso con menor capacidad de cómputo. De manera similar, un estudio de OpenAI sugiere que los modelos podrían alcanzar un rendimiento cercano al de la frontera tecnológica utilizando hardware menos avanzado.
Dado el sorprendente acercamiento de las empresas chinas a la frontera de la IA y el enfoque centralizado de Pekín en materia de estrategia industrial, no debería descartarse la posibilidad de que la tecnología de chips y la capacidad manufacturera de China eventualmente superen a las de Estados Unidos.
El gobierno del presidente Xi Jinping destinó recursos significativos a investigación, talento e infraestructura tras declarar a la inteligencia artificial como una industria estratégica en 2016.
Para 2022, China otorgó más del 50% de doctorados en disciplinas STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas) que Estados Unidos. Además, los investigadores chinos generaron tres veces más patentes de IA.
El informe de seguimiento de tecnologías críticas a 20 años del Australian Strategic Policy Institute mostró que, en los cinco años hasta 2023, la producción de investigación de alta calidad de China superó a la de Estados Unidos en cinco de seis categorías, quedando apenas por detrás en procesamiento del lenguaje natural.
Si bien la inversión privada en IA es mayor en Estados Unidos que en China, una vez que se incorpora el apoyo fiscal de Pekín, la brecha en capital comprometido no resulta tan amplia.
“En China, la tarea intensiva en capital de construir capacidad de centros de datos recae más en operadores de telecomunicaciones estatales”, agrega Fahy, de Capital Economics. “Eso implica que las empresas tecnológicas asumen menos riesgo de inversión”.
El miércoles, la Casa Blanca confirmó que Nvidia podría vender sus semiconductores H200 a China a cambio de una parte de las ventas. Esta medida daría a las empresas chinas acceso a chips con una capacidad de cómputo muy superior a la de los producidos localmente.
Por ahora, Pekín bloqueó su uso. Pero, dependiendo de cómo se regulen finalmente, el Institute for Progress considera que estas exportaciones podrían erosionar la ventaja estadounidense en chips bajo distintos escenarios. (Las grandes tecnológicas chinas ya están entrenando sus modelos en el exterior para acceder a los semiconductores de alta gama de Nvidia).
Más allá de las restricciones a la exportación, Pekín está decidido a desarrollar autosuficiencia en la fabricación de chips. Por ahora, la industria china de semiconductores sigue estando varios años por detrás de la occidental.
Sin embargo, las empresas del país están incrementando la producción de chips utilizados principalmente para la “inferencia” —es decir, la ejecución de modelos de IA, a diferencia de su entrenamiento—, un segmento en el que la brecha con Nvidia es menor. Bernstein estima que China producirá suficientes chips de este tipo para cubrir la demanda interna hacia 2028.
Pero ganar la carrera de la IA no se trata solo de modelos. La adopción y el despliegue en la economía real también son determinantes. En este aspecto, la estrategia industrial de largo plazo impulsada por el Estado le otorga a China una ventaja significativa. Sus semiconductores “suficientemente buenos” y su potencial para producir en masa chips de inferencia también favorecen la difusión.
A medida que aumenta el uso de la IA, también debe crecer la generación de electricidad para alimentar los centros de datos.
Para 2030, Goldman Sachs proyecta que la capacidad energética ociosa de China será más de tres veces superior a la demanda global prevista de energía para centros de datos. Esto podría ayudar a compensar el mayor consumo energético de chips menos avanzados.
En contraste, el banco estima que ocho de los 13 mercados regionales de energía de Estados Unidos ya se encuentran en niveles críticos de capacidad disponible o por debajo de ellos. La presión de Donald Trump sobre las industrias de energías verdes, como la solar y la eólica, no ayuda.
Aunque China está rezagada en la construcción de centros de datos, su capacidad de ingeniería, regulaciones más ágiles y disponibilidad energética le permiten escalar rápidamente. El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, observó recientemente que en Estados Unidos puede llevar “unos tres años” construir un centro de datos, mientras que en China “pueden construir un hospital en un fin de semana”.
Además, Pekín desarrolló una posición dominante en la cadena de suministro de materias primas clave para la expansión de chips, centros de datos, redes eléctricas y otras tecnologías avanzadas. Esta capacidad de recursos le da a China amplio margen para desplegar la IA en aplicaciones de alta tecnología.
“La pregunta ya no es qué modelos alcanzan los parámetros técnicos, sino quién puede construir y sostener un ecosistema que incorpore la IA en productos y servicios cotidianos”, escribió Angela Huyue Zhang, profesora de Derecho en la Universidad del Sur de California, en un artículo reciente para Project Syndicate.
En otras palabras, la competencia pasa tanto por integrar la IA en entornos físicos mediante sensores, control y toma de decisiones como por generar texto e imágenes. Esto incluye manufactura inteligente, robots humanoides y aplicaciones en otros dispositivos, como autos, teléfonos y wearables.
Aquí es donde los recursos minerales críticos de China, su amplia capacidad manufacturera y el poder centralizado del Estado para canalizar producción y demanda juegan a su favor.
Pekín ya desarrolló liderazgo en tecnologías complementarias, desde la robótica hasta los vehículos eléctricos, y elevó explícitamente la “IA encarnada” a la categoría de prioridad nacional.
Finalmente, China está bien posicionada para difundir su tecnología de IA a nivel global.
Diversas encuestas sugieren que la adopción corporativa interna no está demasiado por detrás de la estadounidense. Los esfuerzos de larga data por integrar tecnología en los servicios públicos y en la vida cotidiana implican que la difusión podría ser más rápida. De hecho, los ciudadanos chinos son mucho más optimistas respecto de la IA que el promedio global.
La verdadera ventaja de Pekín está en el mercado internacional.
Según un estudio del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y la startup de IA de código abierto Hugging Face, la participación de China en el mercado global de descargas de modelos de IA “abiertos” superó recientemente a la de Estados Unidos.
Estos modelos resultan atractivos porque se ofrecen de manera gratuita y permiten a los desarrolladores adaptarlos. Además, pueden utilizar proveedores de nube locales en lugar de plataformas estadounidenses.
La disposición de Pekín a subsidiar productos e infraestructura vinculados a la IA también impulsa la difusión global de los modelos abiertos y de bajo costo de China. La semana pasada, el presidente de Microsoft, Brad Smith, destacó cómo DeepSeek está superando a Occidente en despliegue en mercados emergentes.
Hui Shan, economista jefe para China en Goldman Sachs, señaló en un informe reciente que los fuertes vínculos económicos del país con el sur global representan una ventaja clave en la carrera tecnológica.
“Huawei opera en más de 170 países, alentando a estas naciones a adoptar estándares chinos de telecomunicaciones”, escribió. “A medida que más países siguen ese camino, el efecto de red resultante aumenta el atractivo de los estándares chinos para otros”.
Estados Unidos, bajo Trump, en cambio, está alienando a sus socios comerciales, en particular en los mercados emergentes.
Hoy, ambas superpotencias parecen estar corriendo carreras distintas. Estados Unidos —con su alta inversión, chips de calidad y ecosistema propietario— puede estar mejor posicionado para ganar el sprint hacia el mejor modelo. China está mejor preparada para integrar modelos suficientemente buenos en aplicaciones físicas y expandirlos por el mundo.
Pero el dominio tecnológico depende tanto del desarrollo de capacidades de frontera como de su uso. A largo plazo, el liderazgo estará definido por quién domine ambos aspectos, no solo los primeros avances. Estados Unidos aún lidera en innovación. China está cerrando la brecha, sus limitaciones en chips pueden ser menos graves de lo que se pensaba y cuenta con ventajas claras en escalamiento y despliegue. Por eso creo que tiene la ventaja.
Fuente: Financial Times
