La carrera por la inteligencia artificial

 La carrera por la
inteligencia artificial
ALONSO ROMERO
Cada semana se escuchan avan-
ces importantes en el campo
de la inteligencia artificial (IA).
Esta semana fue Seedance, el
modelo de generación de videos
de alta calidad de Bytedance, empresa chi-
na de entretenimiento, el que se llevó los
titulares por la capacidad que tiene para
remplazar a toda la industria cinematográ-
fica, incluidos los actores. Pero también
cada semana se escuchan inversiones bi-
llonarias, nuevos máximos en el mercado
de valores impulsados por las valuaciones
de Nvidia, Meta, Amazon, Microsoft y
Google, y en los mercados privados cada
vez se habla más de valores astronómicos
para Open AI o para xAI de Elon Musk. Se
habla de una burbuja en las valuaciones y
puede ser cierto, la mayoría de los tratos
entre las empresas son circulares y la ma-
yoría de los modelos no han podido lograr
ingresos suficientes como para poder ser
autosustentables. Como ejemplo, tan sólo
Open AI debe aumentar sus ingresos a
200 mil millones de dólares anuales para
2030, de lo contrario la burbuja podría
estallar. Hoy tiene ingresos de 20 mil mi-
llones de dólares, pero reporta pérdidas de
entre 8 y 12 mil millones al año. Este pano-
rama no es así para todos los involucrados
en esta fiebre de la IA. Nvidia, TSMC, Intel
y demás fabricantes de chips y de infraes-
tructura están teniendo los mejores años
de su historia.
Pero a pesar de que esta competencia
entre compañías es intensa la verdadera
carrera está entre los países. China y Esta-
dos Unidos tienen dos modelos totalmente
diferentes de desarrollo de la IA, y ahora
se están viendo los resultados. Los montos
de inversión en ambos países son gigan-
tescos, pero el efecto que están teniendo
es muy diferente. En Estados Unidos las
mayores empresas estarán invirtiendo
700 mil millones de dólares en 2026, y en
China, se habla de 70 mil millones, monto
gigantesco pero 10 veces menor. ¿Esto
quiere decir que Estados Unidos tiene una
ventaja inequívoca? No, de hecho, regre-
sando al ejemplo al inicio del artículo, lo
que logró Seedance es algo impresionante
que lo coloca por encima de los mejores
modelos de IA para generación de videos
de Estados Unidos. Lo mismo vimos cuan-
do se anunció Deepseek, el cual fue de-
sarrollado con menos procesadores, más
antiguos y menos potentes que los que
tiene ChatGPT de Open AI, y lo supera en
tareas como programación, pensamiento
lógico y, además, es de código abierto y
gratuito.
¿Entonces, qué está pasando? ¿A qué se
deben las diferencias en los montos de in-
versión si China está logrando los mismos
o mejores resultados? Sencillo, en Estados
Unidos hay un cuello de botella, la electri-
cidad. En los recientes 10 años la cantidad
de electricidad producida en Estados Uni-
dos aumentó 6 por ciento, es decir 0.5 por
ciento anual. En China la producción de
electricidad ha aumentado 74 por ciento
en el mismo periodo y es más del doble
de lo que se produce en Estados Unidos.
Esto es la raíz del problema, no hay capa-
cidad de energía en Estados Unidos para
conectar los centros de datos que se están
construyendo. De acuerdo con reportes
recientes de Reuters, y Wood Mackenzie,
el promedio es entre cinco y siete años
para conectarse a la red con ejemplos ex-
tremos, como el caso de Google, donde
tomaría hasta 12 años poder conectarse
a la red. En comparación, en China se
puede conectar en un mes o, en casos
extremos, dos años. Esto conlleva a que
las compañías en Estados Unidos deben
incluir en sus presupuestos los costos
de plantas generadoras exclusivas, si es
que quieren tener tiempos menores a
tres años para que sus centros de datos
entren en operación. El problema es tan
grave que Estados Unidos tiene alrede-
dor de 50 GW de centros de datos en
espera de conexión y le toma tres veces
más tiempo construir y poner en opera-
ción uno.
Este cuello de botella no se va a resol-
ver pronto, Estados Unidos no tiene la
capacidad industrial de hacerlo. China
agrega 500 GW de capacidad de gene-
ración eléctrica por año, más que toda
la capacidad actual de Estados Unidos.
Pero, además de eso, se agregan y ex-
panden miles de kilómetros de líneas
de transmisión, transformadores, sub-
estaciones, y demás equipos eléctricos.
Estados Unidos no tiene ni siquiera la
capacidad de fabricar el acero necesario
para los transformadores. Al mismo
tiempo, las compañías eléctricas y el
“mercado” están aumentando las tarifas
hasta 267 por ciento para justificar la
expansión del sistema y poder conectar
a los centros de datos, porque, dicen, de
lo contrario no lo pueden hacer. Después
de años de liberalización del mercado,
resulta que el mercado no puede atender
las necesidades y se encuentra muy por
detrás de lo que el Estado está logrando
en China.
En Estados Unidos, la electricidad se
convirtió en un extractor de renta, no
ampliaron la capacidad ni mejoraron el
sistema en los pasados 10 años, mientras
que China entiende que la electrici-
dad es un habilitador de inversiones y
desarrollo. La diferencia es abismal,
y seguirá aumentando. Mientras en
Estados Unidos tienen que “generar
los incentivos” para convencer a las
empresas eléctricas de que inviertan, y
a los fabricantes para que vuelvan a es-
tablecer toda una cadena de valor en ese
país, China simplemente establece la po-
lítica y dirige los mercados para lograr el
objetivo de desarrollo. Y aquí es donde
la burbuja podrá reventar. Los chips,
utilizados para la IA tienen una vida de
tres a cinco años; si en Estados Unidos
un centro de datos tarda de cinco a siete
años en conectarse, el diseño original
ya es obsoleto. La IA es un problema
de infraestructura, y los problemas de
infraestructura nunca han sido resueltos
por el mercado. El mercado siempre ha
convertido la infraestructura en un ex-
tractor de renta.
X: @aloyub