Lista de reproducción
- No hay más artículos para escuchar
La próxima etapa de la carrera global de la IA no se decidirá por algoritmos ni chips, sino por la electricidad, lo que otorga a China una clara ventaja. Mientras los gigantes tecnológicos occidentales priorizan modelos cerrados, intensivos en capital y que exigen una enorme potencia de procesamiento, China adopta la IA de código abierto y expande masivamente su capacidad de energía renovable y nuclear, posicionándose así para implementar potentes tecnologías de IA a gran escala sin gastar una fortuna.
Estas diferencias reflejan una división más fundamental. Mientras que Estados Unidos y sus aliados han tratado la IA como una tecnología propietaria, China la ha abordado como una infraestructura pública, construyendo un ecosistema de IA abierto que refleja la misma filosofía que aplicó a la manufactura: amplia adopción, rápida iteración y constante reducción de costos. Los modelos chinos de código abierto como DeepSeek, Qwen y Kimi no son solo logros científicos; son instrumentos estratégicos diseñados para la participación y están transformando la economía de la IA.
La última versión de DeepSeek iguala las capacidades de los sistemas de vanguardia, como los que desarrollan empresas estadounidenses, a una fracción de su costo computacional. Los precios de las API de Qwen y Kimi han disminuido en órdenes de magnitud. En términos puramente económicos, el coste marginal del «pensamiento» se está desplomando. Los costes de inferencia de algunos modelos chinos son una décima parte o menos de los del GPT-4 de OpenAI.
Sin embargo, cuanto más barata se vuelve la IA, más consume el mundo, y cada token ahorrado invita a que se generen mil más. La misma dinámica que una vez impulsó la era del carbón ahora impulsa la digital. En China, esto es intencional: los bajos costos de inferencia, junto con las ponderaciones abiertas de los modelos chinos, tienen como objetivo invitar a la experimentación en universidades, empresas emergentes y gobiernos locales. Pero toda esa actividad requiere energía: la Agencia Internacional de la Energía espera que el consumo global de electricidad de los centros de datos se duplique para 2030 (con respecto a los niveles de 2024), impulsado en gran medida por las cargas de trabajo de la IA. El entrenamiento de GPT-4 por sí solo probablemente consumió millones de kilovatios-hora, suficiente para abastecer a San Francisco durante tres días.
Lo que antes era una competencia de algoritmos se está convirtiendo rápidamente en una competencia de kilovatios, y China se perfila como ganadora. En 2024, el país añadió 356 gigavatios de capacidad de energía renovable —más que Estados Unidos, la Unión Europea e India juntos—, con el 91 por ciento de toda la nueva generación proveniente de energía solar, eólica e hidroeléctrica. El almacenamiento en baterías se disparó desde los niveles de 2021, y una red de ultra alto voltaje ahora transporta energía limpia a miles de kilómetros, desde desiertos hasta centros de datos.
China también está invirtiendo fuertemente en energía nuclear. Según la Fundación de Tecnología de la Información e Innovación, su gasto en investigación y desarrollo nuclear es aproximadamente cinco veces mayor que el de Estados Unidos. A medida que sus reactores de cuarta generación y sus pequeños diseños modulares avanzan desde la fase piloto hasta su implementación, la energía nuclear proporciona silenciosamente la energía de base que las energías renovables intermitentes no pueden proporcionar.
Esta combinación de modelos abiertos de IA, energías renovables económicas y un suministro estable de energía nuclear forma lo que podría denominarse un ciclo de energía-computación: más energía limpia permite más computación, lo que a su vez optimiza la red eléctrica. Los sistemas de aprendizaje automático ya predicen la producción solar, gestionan el almacenamiento de energía y equilibran la carga en la vasta red eléctrica china en tiempo real. El resultado es una reorganización de la industria, a medida que se desvanecen las fronteras tradicionales entre energía, semiconductores y software. Los centros de datos son las nuevas centrales eléctricas; las GPU son las nuevas turbinas. China no solo está electrificando su industria; está electrificando su inteligencia.
Además de fortalecer su propia red de energía limpia, China exporta los componentes básicos del nuevo sistema energético mundial. Sus exportaciones de tecnología limpia, incluyendo paneles solares, baterías para la red eléctrica y vehículos eléctricos, alcanzaron la cifra récord de 20,000 millones de dólares el pasado agosto, superando sus envíos de electrónica de consumo de una década antes. Aunque Occidente exporta chips y software, es China quien produce los electrones que los hacen útiles.
Mientras tanto, las limitaciones energéticas de Occidente (redes anticuadas, lentitud en la tramitación de permisos y precios elevados) están creando cuellos de botella digitales. En Estados Unidos y otros países, la expansión de los centros de datos se ve cada vez más limitada por el acceso a un suministro eléctrico fiable. Algunas jurisdicciones, como Virginia y Dublín , se enfrentan a moratorias para la construcción de nuevos centros de datos.
Las revoluciones industriales siempre han favorecido a las sociedades que convertían la energía en productividad de forma más eficiente. En el siglo XIX, el carbón era la clave del imperio. En el XX, el petróleo era el rey. Y en el XXI, será la energía limpia combinada con la informática. Quien controle los electrones más baratos controlará la inteligencia más barata y disfrutará de una creciente abundancia en ambos frentes.
China se está posicionando para ocupar esta codiciada posición gracias a una alineación sistémica de inversión e incentivos que las democracias difícilmente podrían replicar rápidamente. Pero no es el único país que se beneficiará de su éxito. Para las economías emergentes que durante mucho tiempo han estado excluidas de la computación de alto rendimiento, los modelos de ponderación abierta y la reducción de los costos energéticos podrían hacer que la IA sea accesible e incluso esencial, como la electricidad o la banda ancha.
Pero la abundancia no garantiza la estabilidad. Sin una inversión suficiente en la generación y el almacenamiento de energía limpia, la creciente demanda de energía para la IA podría sobrecargar las redes y socavar el progreso en la descarbonización. Al igual que en la era industrial, la eficiencia podría conducir al exceso, y el progreso podría ir acompañado de crecientes desequilibrios. Gestionar la tensión entre la abundancia y la moderación determinará si la IA se convierte en una herramienta de empoderamiento o en un nuevo factor de desigualdad.
Hace dos siglos, la máquina de vapor convertía el calor en movimiento y revolucionó la economía global. Hoy, la IA transforma la electricidad en cognición, y quien domine ambas reescribirá las reglas del progreso.
El autor es director de MindWorks Capital.
Derechos de autor: Project Syndicate, 2025.
www.project-syndicate.org
