La carrera de la inteligencia artificial tiene muchos frentes. Los modelos de frontera, tales como ChatGPT o los últimos sistemas de Anthropic que están en el centro de las discusiones geopolíticas, son solo uno de ellos. Bajo la superficie se libran otras competiciones. Una de las menos visibles, pero igual de decisiva es la de quienes diseñan los chips que se usarán para entrenar y ejecutar la IA, así como la tecnología que sirve de base para ello. Es un campo en el que las empresas están intentando meter el pie y que podría facilitar la competición en todos los demás.

Dos de los nombres propios de esa apuesta son Multiverse Computing y Openchip. La primera fundada en San Sebastián en 2019, la segunda en Barcelona en 2021. Dos startups que han recibido un fuerte apoyo del Gobierno por su potencial para poner las bases de centros de datos más sostenibles made in Spain, empezando por el concurso de la gigafactoría europea.

Esta iniciativa, con la que la UE quiere impulsar hasta cinco grandes infraestructuras para el desarrollo de modelos de frontera repartidas por el continente, ha colocado a las dos jóvenes empresas en el punto de mira. La startup de origen vasco está directamente involucrada en el proceso, con un 4% del capital de la sociedad que gestionará la candidatura de la gigafactoría española. Su contrapartida catalana podría estarlo muy pronto, puesto que ACS (uno de los socios mayoritarios del proyecto, junto a Telefónica y Banco Santander) está en conversaciones para convertirse en su accionista mayoritario.

El foco de ambas es reducir el consumo energético de la inteligencia artificial innovando en su infraestructura, pero su enfoque es diferente. Mientras que Multiverse intenta aplicar física cuántica a los modelos actuales para reducir hasta un 80% su factura eléctrica y una pérdida marginal de precisión, Openchip va directamente al corazón del problema: los chips.

Los mismos modelos, pero mucho más eficientes

Multiverse Computing nació de la idea de aplicar ciencia de frontera a los modelos de inteligencia artificial para hacerlos más ligeros y más baratos de ejecutar. Esas técnicas proceden de la física cuántica, el campo que promete revolucionar la computación en los próximos años. Pero en este caso no se trata de usar ordenadores cuánticos, aún muy inestables, sino de aplicar algunas de sus matemáticas a sistemas convencionales. Así “pueden alcanzar regímenes que antes se consideraban fuera del alcance de las capacidades computacionales clásicas”, detalla la startup.

De esta forma, Multiverse puede comprimir los modelos que ya están en el mercado, haciéndolos entre 4 y 12 veces más rápidos y generando un ahorro de costes y energía del 50 al 80%. A cambio, solo una pérdida “marginal” de precisión: “Se nota en tareas de razonamiento matemático complejo o generación de código muy específico, donde hay poco margen de error. En cambio, en clasificación, resúmenes o asistentes conversacionales, la mayoría de usos empresariales, es prácticamente indetectable”, explica a elDiario.es Enrique Lizaso, su director ejecutivo.

Esta tecnología le ha granjeado a Multiverse Computing más de 120 clientes en sectores como energía, banca, telecomunicaciones y defensa. También un nutrido grupo de inversores, como Telefónica, HP, Toshiba y múltiples fondos nacionales e internacionales. Entre ellos se encuentra el Gobierno, a través de la Sociedad Estatal de la Sociedad Española para la Transformación Tecnológica (SETT), que ha entrado en su capital con 166 millones de euros. Actualmente, cuenta con algo menos de 500 empleados.

La SETT, también conocida como la SEPI digital, opera bajo un modelo de coinversión: entra en las rondas de financiación de las startups españolas, alcanzando como máximo el 49% del capital. Un apoyo que permite a las empresas llegar a doblar la financiación que obtienen de inversores privados mientras impide que pierdan su anclaje con el territorio. “Nuestro objetivo es generar soberanía tecnológica”, explicó su director, Javier Ponce, en un reportaje de elDiario.es: “Que esa tecnología se quede en el territorio y no venga un fondo extranjero, como ha ocurrido en el pasado, compre la empresa y se lleve la tecnología fuera”.

Multiverse ha recibido ya dos inyecciones de dinero público de esta forma, una en 2025 de 59,2 millones de euros, y otra a finales de junio, de 107 millones. Esta última ha coincidido con el anuncio de la participación de la startup en la gigafactoría española, con un 4% del capital. “Nosotros aportamos la capa del software del centro de datos: modelos de IA optimizados, orquestación de GPUs, servicios de IA y soberanía. De este modo, hacemos que la infraestructura sea potente, pero también eficiente y soberana”, avanza Lizaso.

Chips abiertos y menos voraces

Uno de los proyectos de mayor calado geoestratégico en los que trabaja el Barcelona Supercomputing Center (BSC) gira en torno a RISC-V. Se trata de una arquitectura abierta para diseñar chips que podría reducir la dependencia europea de Intel o Nvidia. Openchip nació en 2021 como una iniciativa impulsada por el BSC junto a la ingeniería GTD para trasladar ese conocimiento al mercado.

Hoy es una de las apuestas más ambiciosas para desarrollar una industria europea de semiconductores avanzados orientados a la inteligencia artificial y la supercomputación. Ha recibido unos 261 millones de euros de apoyo público: unos 111 millones del PERTE chip (financiado con fondos europeos); 35 millones de la Generalitat de Catalunya, que posee un 5% de su capital; y otros 115 millones de la SETT, que cuenta con aproximadamente un 16%.

“Con una plantilla de 300 empleados, las unidades de procesamiento de chips que desarrolla, basadas en código abierto (RISC-V), tienen una eficiencia energética superior a otras soluciones. Por tanto, permite reducir el consumo de energía de los centros de datos que las usen”, explicó el Ministerio para la Transformación Digital en junio, cuando se confirmó esta última inversión.

“La necesidad de computación es muy alta y la necesidad de procesar datos de distintos sitios también lo es. Ahora bien ¿a qué coste?”, se preguntaba Cesc Guim, director ejecutivo de Openchip, durante el último Mobile World Congress, donde fue una de las startups invitadas para representar a España. Allí presentó una tecnología que permite a los chips revisar los modelos de IA antes de ejecutarlos para comprobar si han sido hackeados. “Nuestro objetivo es ayudar a Europa a tener aceleradores de inteligencia artificial y facilitar su adopción con soluciones que sean sostenibles, pero sobre todo centradas en la seguridad”, añadía Guim.

Openchip, en cualquier caso, está lejos aún de la fase operativa en la que sí está Multiverse. Actualmente, se encuentra desarrollando su primer prototipo. Sus primeros chips comerciales podrían llegar en 2028. Con todo, su tecnología ya ha llamado la atención de ACS, que está estudiando convertirse en su accionista mayoritario.

Se trata de una alianza que podría terminar resultando clave para la candidatura de la gigafactoría española, de la que la constructora presidida por Florentino Pérez es uno de los socios principales. Pero no solo: ACS se ha convertido en uno de los mayores contratistas de centros de datos del mundo. Si la tecnología en la que trabaja Openchip consigue chips comercialmente viables, la multinacional española tendría en su mano la capacidad de independizarse de los gigantes tecnológicos estadounidenses para llenar estas infraestructuras de los servidores necesarios para operar.

A falta de una confirmación oficial, la startup guarda silencio. “No hacemos comentarios sobre especulaciones y rumores del mercado”, comunicó una portavoz a este medio sobre la operación con ACS. “Openchip mantiene conversaciones con diversos socios y potenciales inversores como parte de su estrategia de crecimiento. Ofreceremos información actualizada si se produce algún avance significativo”.

ACS mantiene conversaciones para entrar en el accionariado de la compañía Openchip and Software Technologies, en la que han desembarcado también el Gobierno y la Generalitat de Catalunya, según han confirmado a EFE fuentes del mercado. La información, adelantada por El Confidencial, subraya que el grupo presidido por Florentino Pérez podría hacerse con una participación mayoritaria en la sociedad.

Desde ACS no han querido hacer comentarios al respecto. El pasado 29 de junio, el Consejo de Ministros autorizó que la Sociedad Española para la Transformación Tecnológica (SETT) invierta casi 116 millones de euros en la empresa Openchip para impulsar el diseño de chips de alto rendimiento y con mayor eficiencia energética para la IA y la supercomputación.

Openchip fue fundada en 2021 como una iniciativa entre el grupo de ingeniería GTD y el consorcio Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS). La inversión de la SETT se suma y coordina con la autorización concedida previamente por el Govern de la Generalitat para la entrada de la administración autonómica en el accionariado de Openchip, que cuenta con una plantilla de 300 empleados.

En un comunicado enviado a elDiario.es, la empresa ha negado un acuerdo inminente. “Openchip mantiene conversaciones con diversos socios y potenciales inversores como parte de su estrategia de crecimiento. Ofreceremos información actualizada si se produce algún avance significativo”, manifiesta.

Las unidades de procesamiento de chips que desarrolla, basadas en código abierto, tienen una eficiencia energética superior a otras soluciones. Por tanto, permite reducir el consumo de energía de los centros de datos que las usen.

A comienzos del mes de julio el presidente del Gobierno, Pedro Sánchez, y altos ejecutivos de ACS, Telefónica y Santander se reunieron en la Moncloa para impulsar el consorcio público-privado que aspira a desarrollar la primera gigafactoría avanzada de IA en España, un proyecto en el que Francesc Fajula será el responsable ejecutivo.

El proyecto prevé una inversión cercana a los 5.000 millones de euros y está a la espera del lanzamiento de la convocatoria de la Comisión Europea para presentar su propuesta, una candidatura multisede en Móra la Nova (Tarragona) y San Fernando de Henares (Madrid) para alojar la infraestructura tecnológica.

El consorcio estará impulsado por el Gobierno de España (que ostentará el 47,99 % de las acciones) y la Generalitat de Catalunya (1%), mientras que en la parte empresarial Telefónica tendrá el 15,67% del accionariado, el mismo porcentaje que ACS y Banco Santander, y Multiverse Computing contará con el 4% restante.

La consejera de Economía, Competitividad y Empleo del Gobierno de Aragón, Eva Valle, y la directora general de Grandes Inversiones, Marta Ríos, han visitado este martes las instalaciones que la compañía estadounidense Diamond Foundry está desarrollando en el polígono Empresarium de la Cartuja Baja (Zaragoza), un proyecto industrial que prevé una inversión total de 1.300 millones de euros y la creación de 300 puestos de trabajo directos.

El proyecto sitúa a Aragón dentro de la cadena global de valor de los semiconductores, uno de los sectores más estratégicos y con mayor proyección de crecimiento de la economía mundial. Durante la visita, Eva Valle ha subrayado que la implantación de Diamond Foundry confirma el atractivo de Aragón para las inversiones tecnológicas de vanguardia y refuerza el posicionamiento de la comunidad como uno de los principales polos industriales y tecnológicos emergentes del sur de Europa.

La consejera ha señalado que “Diamond Foundry permite posicionar a Aragón dentro de una nueva cadena global de valor, en este caso la cadena de los semiconductores, y complementar el ecosistema de inversiones tecnológicas que estamos consiguiendo atraer a nuestra comunidad autónoma”.

Valle ha añadido que “una de las razones por las que Diamond Foundry viene aquí es precisamente por este ecosistema que estamos creando, además del talento y de otras condiciones que ofrece nuestra comunidad autónoma”. La titular de Economía ha destacado además que el futuro pasa por consolidar un entramado productivo capaz de combinar grandes inversiones tecnológicas, capacidades industriales avanzadas y empleo cualificado concluyendo que “desde el Gobierno de Aragón estamos realmente entusiasmados con este proyecto muy innovador y vamos a seguir impulsándolo para que sea una realidad lo antes posible”.

Por su parte, el delegado del Gobierno en Aragón ha recordado que la Sociedad Española para la Transformación Tecnológica (SETT), adscrita al Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública, formalizó recientemente con Diamond Foundry una inversión de 752 millones de euros para fabricar en España componentes para microchips, parte de los cuales van a la planta de Zaragoza.

Diamond Foundry es una compañía tecnológica estadounidense especializada en la producción de diamante sintético avanzado para aplicaciones tecnológicas y está considerada una de las empresas más innovadoras en el ámbito de los nuevos materiales para semiconductores.

La empresa desarrolla diamantes monocristalinos sintéticos que ofrecen propiedades muy superiores a las del silicio tradicional para determinadas aplicaciones tecnológicas. El proyecto de la Cartuja Baja (Zaragoza) forma parte de la apuesta de la multinacional por España y complementa la actividad que la compañía desarrolla en Trujillo (Cáceres), donde se producen los lingotes de diamante sintético que servirán posteriormente como materia prima para los procesos industriales que se realizarán en Aragón.

La planta desarrollará una de las fases más sofisticadas y estratégicas de la cadena de valor de los semiconductores. En las instalaciones de Empresarium se llevará a cabo el procesamiento de las obleas de diamante sintético a partir de los lingotes producidos en la localidad extremeña de Trujillo. En concreto, la factoría se especializará en el corte de obleas, el lapeado, el pulido de precisión, la inspección y el control de calidad de los materiales, así como en su preparación para aplicaciones de electrónica avanzada.

Se trata de procesos de alto valor añadido y elevada complejidad tecnológica que convierten a Zaragoza en un eslabón fundamental dentro de la futura cadena de producción de materiales avanzados para semiconductores.

Inicio de actividad en 2027

Las obleas obtenidas en la planta aragonesa servirán como sustrato para la fabricación de chips de alta potencia destinados a sectores estratégicos para la economía digital, contribuyendo además a reforzar la autonomía tecnológica europea en un ámbito considerado prioritario por la Unión Europea y el Gobierno de Aragón.

La compañía ya ha formalizado la compra de las instalaciones de Empresarium y ha iniciado los trabajos previos para su puesta en marcha, además de continuar incorporando personal y estructura directiva para la futura planta.

Según las previsiones de la empresa, la actividad comenzará durante 2027, mientras que la planta alcanzará su funcionamiento a pleno rendimiento a lo largo del año siguiente, consolidando una de las inversiones industriales tecnológicas más relevantes que se están desarrollando actualmente en Aragón.

Corea del Sur planea crear un fondo con ingresos fiscales adicionales obtenidos por el auge del sector de los semiconductores y la inteligencia artificial (IA) para impulsar el crecimiento futuro y luchar contra la creciente desigualdad, ha adelantado el jefe de Gabinete surcoreano, Kang Hoon-sik. “Tenemos la intención de crear un fondo con ingresos fiscales adicionales para realizar inversiones audaces en el futuro de Corea del Sur”, ha explicado.

Kang afirma que este fondo servirá para “responder a la polarización” de la economía “en forma de K”, como se define a una situación en la que personas e industrias crecen a ritmos muy diferentes y aumenta la desigualdad, una situación cada vez más asociada al boom del sector de la IA.

En particular, el fondo irá destinado a inversiones y a dar “apoyo para emprendedores y empleo para jóvenes de entre 20 y 30 años”, dijo el jefe de Gabinete. El portavoz principal del Partido Democrático, Kang Jun-hyun, afirmó en declaraciones recogidas por Yonhap que el Gobierno se limitó a “esbozar” el propósito del fondo, sin proporcionar detalles más específicos.

La pasada semana, el Gobierno surcoreano presentó una serie de proyectos industriales en los sectores de semiconductores, inteligencia artificial (IA) física y centros de datos de IA, respaldados con inversiones cercanas al billón de dólares procedentes de Samsung Electronics, SK hynix y agencias gubernamentales, entre otros. En suma, representarán una inversión de 830.000 millones de euros.

Los planes de crear este “fondo de futuro” fueron desvelados después de que el pasado mayo el jefe de la Oficina de Políticas presidencial, Kim Yong-beom, planteara la necesidad de repartir entre los ciudadanos del país asiático los beneficios fiscales generados por el auge de la IA.

Estas declaraciones generaron una fuerte polémica en el país asiático, ante las acusaciones de que en realidad estaba planteando repartir los beneficios empresariales entre los ciudadanos surcoreanos. Un extremo que negó el propio presidente surcoreano, Lee Jae-myung.

Medida histórica con el dólar

Mientras, el mercado de divisas surcoreano comenzó este lunes a permitir el intercambio de wones y dólares durante las 24 horas del día, una flexibilización histórica que llega en un momento de especial tensión por la persistente debilidad de la moneda local, en niveles no vistos desde la crisis financiera global en 2009.

El ajuste llega tras meses de fuerte volatilidad cambiaria y cuando el won se ubica desde mediados de mayo en el entorno de las 1.500 unidades por dólar. Según expertos citados por The Korea Times, se espera que la decisión ayude a la larga a estabilizar el mercado de divisas, ya que el cambio podrá absorber en tiempo real los impactos relacionados con la actualidad internacional, y a impulsar la inversión extranjera.

Las acciones de los fabricantes de chips se han disparado en la primera mitad de este año, a medida que los inversores se han volcado en las empresas que fabrican el hardware que sustenta el boom de la inteligencia artificial y han empezado a abandonar a los gigantes tecnológicos, según revelan diversos análisis.

Los inversores han impulsado el valor de los fabricantes de semiconductores y chips de memoria, cuyas ganancias se han disparado durante 2026, a expensas de algunas grandes empresas de software que han perdido el favor del mercado este año. El precio de las acciones de algunas compañías de chips se ha triplicado, o más, desde principios de enero, lo que ha impulsado con fuerza los mercados bursátiles de Asia-Pacífico.

El índice Kospi de Corea del Sur ha subido un 123% este año, registrando su mejor primer semestre desde al menos 1990, según muestra un análisis de The Guardian basado en datos del London Stock Exchange Group. Este crecimiento ha venido impulsado por el grupo de electrónica Samsung, cuyo precio por acción ha saltado un 169% en lo que va de año, y por SK Hynix, que ha subido un 303% desde principios de enero. Ambas compañías han reportado un gran aumento en la demanda este año, ya que las empresas de IA han competido por conseguir los chips necesarios para alimentar sus centros de datos.

Este lunes, el presidente Lee Jae Myung se comprometió a consolidar el liderazgo de Corea del Sur en el sector con inversiones de más de 455.000 millones de euros a lo largo de varios años, destinados a semiconductores, centros de datos de IA y robótica. Bajo este plan, Samsung y SK Hynix construirán un total de cuatro plantas de fabricación en la región suroeste del país.

El auge de los fabricantes de chips

Los fabricantes de chips estadounidenses también han tenido una gran demanda. Las acciones de SanDisk han subido un 780% en 2026 y se han disparado un 4.510% en los últimos 12 meses. La empresa de almacenamiento digital Western Digital ha ganado un 240% este año, mientras que Micron ha subido un 296% y Seagate ha avanzado un 226%, a falta de dos días de cotización para que comience la segunda mitad del año.

Estas cuatro empresas estadounidenses han generado “el tipo de ganancias en seis meses que normalmente se esperarían a lo largo de décadas de inversión”, señala Dan Coatsworth, director de mercados de la plataforma de inversión AJ Bell. Y añadió: “Una demanda que supera a una oferta limitada provocó un aumento en los precios de los chips de memoria y llevó las acciones de los proveedores a una espectacular racha alcista. Unos precios de venta más altos y una mayor demanda constituyen un poderoso cóctel para un crecimiento explosivo de los beneficios”.

Las empresas de chips han generado en seis meses el tipo de ganancias que normalmente se esperarían a lo largo de décadas de inversión

Dan Coatsworth — director de mercados de la plataforma de inversión AJ Bell

La semana pasada, Apple culpó al aumento del coste de los chips de memoria de la subida de los precios de sus iPad y MacBook. Según se informa, la compañía también está solicitando autorización a la administración Trump para comprar chips de memoria a CXMT, una empresa china que el Pentágono ha incluido en su lista negra.

La semana negra de los hiperescaladores

Las acciones de los hiperescaladores (los gestores de los más grandes centros de datos), que están desplegando servicios de IA, han caído en las últimas semanas a medida que los inversores han trasladado sus posiciones desde los valores de software hacia los de hardware. Esto incluye a Microsoft, que ha caído un 24% durante 2026 y registró su mínimo de un año la semana pasada y a Meta, que se ha dejado un 15%. Algunos inversores se han mostrado reacios ante los gigantescos planes de gasto anunciados por las principales empresas de IA. Esto ha provocado un mayor endeudamiento y consumirá el flujo de caja de las firmas, convirtiéndolas en negocios con un uso más intensivo de capital.

Incluso han aparecido indicios en los últimos días de que la explosión de las acciones de chips está flaqueando, con caídas desde sus máximos recientes debido a que los inversores han rotado desde el sector tecnológico hacia otros sectores. “Después de haberse volcado en la IA y la tecnología desde finales de marzo, existe el deseo de proteger las ganancias, y los inversores siguen con la actitud de vender primero y preguntar después”, afirmó Chris Beauchamp, analista jefe de mercado de la plataforma de negociación e inversión IG.

Después de haberse volcado en la IA y la tecnología desde finales de marzo, existe el deseo de proteger las ganancias, y los inversores siguen con la actitud de vender primero y preguntar después

Chris Beauchamp — analista jefe de mercado de la plataforma de negociación e inversión IG

En general, se han registrado sólidas ganancias en los mercados bursátiles durante la primera mitad de 2026. El Nikkei de Japón, por ejemplo, ha subido un 38%. El FTSE 100 del Reino Unido ha avanzado un 5,8%, tras haber retrocedido desde el máximo histórico alcanzado a finales de febrero, cuando la guerra de Irán afectó a los precios de las acciones.

El petróleo crudo Brent comenzó el año a 60 dólares el barril y termina junio unos 12 dólares más alto. Sin embargo, a finales de abril su precio se había duplicado hasta superar los 120 dólares, ya que el cierre del estrecho de Ormuz agravó la escasez de suministro.

El índice bursátil estadounidense S&P 500 ha ganado un 7,4% en lo que va de año, situándose en 7.354 puntos al cierre de la semana pasada. Mark Haefele, director de inversiones de UBS Global Wealth Management, predice que el mercado estadounidense subirá durante el próximo año, elevando el S&P 500 hasta los 8.200 puntos para junio de 2027. “Nuestro escenario base contempla una fortaleza continua en el gasto de capital en IA, una economía estadounidense resistente, un gasto fiscal continuo en todo el mundo y una sólida creación de crédito que seguirá respaldando el crecimiento de los beneficios corporativos y de los mercados en general”, declaró.

Corea del Sur ha anunciado este lunes inversiones regionales cercanas al billón de dólares con la participación de Samsung Electronics y SK hynix, entre otras compañías, en la construcción de un nuevo clúster de semiconductores en el suroeste del país, así como inteligencia artificial (IA) física y centros de datos de IA.

El plan, desvelado en un acto encabezado por el presidente surcoreano, Lee Jae-myung, está valorado en al menos 1.461 billones de wones (unos 947.000 millones de dólares o 830.000 millones de euros), según un informe del Ministerio de Industria del país asiático.

El ministro surcoreano de Industria, Kim Jung-kwan, detalló que una inversión empresarial de 800 billones de wones (unos 520.000 millones de dólares o 455.000 millones de euros) irá destinada a convertir la ciudad de Gwangju y las provincias de Jeolla en el segundo gran polo de producción de semiconductores del país, junto al actual eje situado en el área metropolitana de Seúl.

Jae-myung ha incidido en la necesidad de crear nuevos polos, al señalar que los emplazamientos actuales centrados en Yongin y Pyeongtaek, al sur de Seúl, “ya están llegando a sus límites”, especialmente en “electricidad y agua”.

Los jefes de Samsung y SK hynix, los dos principales fabricantes surcoreanos de chips de memoria, que figuran como los dos mayores inversores en el clúster, también han presentado sus planes durante el evento. En su intervención, el presidente de Samsung Electronics, Lee Jae-yong, ha reafirmado que se está considerando la ciudad suroccidental de Gwangju para una nueva fábrica de chips.

Por su parte, el jefe del Grupo SK, Chey Tae-won, ha hablado de un monto de inversión de 400 billones de wones (260.000 millones de dólares) en su parte del clúster de chips que potencialmente estaría localizado en el suroeste. Al final de la sesión, el mandatario surcoreano ha denominado “héroes nacionales” a los dos empresarios por sus contribuciones en el plan de los tres megaproyectos para “el gran salto” de Corea del Sur.

Otros megaproyectos

Los otros dos megaproyectos anunciados este lunes se centran en desarrollar la inteligencia artificial (IA) física, como la robótica avanzada, y reforzar la infraestructura de centros de datos de IA fuera del área metropolitana de Seúl. El jefe de Samsung Electronics dijo que se harán inversiones en robótica en la ciudad de Gumi, en la provincia oriental de Gyeongsang del Norte, y fábricas de memorias HBM en el área de las provincias occidentales de Chungcheong.

En cuanto a los centros de datos de IA, Chey también aseguró que la compañía estima un desembolso de 1.000 billones de wones (648.627 millones de dólares) en centro de datos de IA.

El presidente surcoreano describió los semiconductores, la IA física y los centros de datos de IA como el “eje triangular” del salto industrial surcoreano, y afirmó que el Gobierno y el sector privado deben concentrar sus capacidades para construir con rapidez un ecosistema surcoreano de inteligencia artificial.

Si Europa quiere desarrollar inteligencias artificiales que funcionen con sus normas y valores, entonces tiene que construir la capacidad tecnológica, industrial y financiera para no depender de otros a la hora de entrenarla y gobernarla. Esa idea vale 20.000 millones de euros y tiene una pieza clave: infraestructuras que Bruselas ha llamado “gigafactorías de IA”. Como mucho, habrá cinco de ellas en toda la Unión Europea y España está apostando fuerte para llevarse una.

El principio básico de estas infraestructuras es juntar en un mismo lugar enormes cantidades de potencia de cálculo (hasta 100.000 chips avanzados cada una) con los datos, energía, red y personal especializado para entrenar y desplegar modelos de IA muy grandes. Esa tecnología de vanguardia que a Europa, incluso teniendo en cuenta a la francesa Mistral, le está costando tanto desarrollar.

El objetivo es que no (solo) sean centros de datos gigantes, sino puntos de innovación que acerquen la IA avanzada a todo el tejido empresarial, desde grandes compañías no tecnológicas a pymes. “Estas gigafactorías son mucho más que centros de datos. Serán grandes polos de investigación, generadores de riqueza en torno a la IA”, aseguró el ministro para la Transformación Digital, Óscar López, en el último Consejo de Ministros.

El Gobierno ha aprobado ya la inversión de más de 1.000 millones de euros para apoyar la candidatura española. Unos 719 de ellos se usarán para constituir la sociedad público-privada que gestionaría la gigafactoría española. Otros 300 son una “aportación voluntaria” al organismo europeo EuroHPC, que gestiona la inversión europea en IA, sumando compromiso político y financiero al proyecto español.

Corriendo antes del pistoletazo de salida

Una muestra del peso que el Ejecutivo está dando a la iniciativa es que la Comisión Europea ni siquiera ha publicado todavía el concurso oficial para optar a las gigafactorías. Se espera que lo haga en las próximas semanas, pero para cuando salga del horno, España quiere estar preparada: ya hay emplazamientos, socios confirmados y dinero encima de la mesa.

La candidatura española se basará en dos polos. Uno estará en Móra la Nova, en Tarragona. El otro, en San Fernando de Henares, en Madrid. ¿Por qué dos, si el objetivo es concentrar en un mismo lugar los chips avanzados, el tejido industrial y el talento? Fuentes del sector privado implicadas en el proceso aseguran a elDiario.es que detrás de esta decisión no está la motivación política de incluir a las dos comunidades con más peso económico de España.

Es “pragmatismo” y un intento de solidificar la candidatura, aseguran las mismas fuentes. Móra la Nova, la ubicación inicial de la instalación, se eligió por la disponibilidad de suelo, potencia eléctrica y acceso a agua de la comarca histórica de la Ribera d'Ebre, así como la fibra óptica necesaria para una infraestructura de este tamaño. Además, se encuentra relativamente cerca del Barcelona Supercomputing Center—Centro Nacional de Supercomputación (BSC), con el que podrá generar sinergias y un gran ecosistema de computación avanzada.

Por otra parte, San Fernando de Henares aporta el músculo corporativo en torno al sector tecnológico con el que cuenta el corredor del Henares. Un ecosistema digital consolidado donde ya operan numerosos centros de datos y empresas digitales. “Lo que se buscó es aportar más confianza de que se podría llegar a tiempo a todos los compromisos con seguridad, con lo que la propuesta ganaba fuerza”, explican las mismas fuentes.

Un consorcio público-privado

El Gobierno tendrá el 48% del capital de la sociedad público-privada que se constituirá para gestionar la gigafactoría. Según avanzó la semana pasada la Generalitat de Catalunya (que aportará un 1%), Telefónica, ACS y Banco Santander serán los principales socios privados, con un 15,67% cada uno.

El 4% restante corresponderá a Multiverse Computing, una startup con sede en San Sebastián que desarrolla software para hacer más eficientes los modelos de IA, reduciendo costes y consumo energético sin perder rendimiento. El Gobierno ha invertido de forma independiente 150 millones de euros en esta empresa par apoya su desarrollo, y ahora la ha elevado como la apuesta tecnológica nacional del proyecto. Con su incorporación, el bloque privado alcanzará el 51% del capital y tendrá el control efectivo del consorcio.

No obstante, fuentes conocedoras de la situación detallan que el proyecto está abierto a la llegada de más socios y los porcentajes finales podrían variar. Por este motivo, las empresas involucradas prefieren no pronunciarse por el momento sobre los detalles de su participación. Entre dinero público y privado, se espera que cada gigafactoría reúna una inversión de unos 5.000 millones de euros.

“Estamos liderando el consorcio español y, en estos momentos, estamos centrados en todos los trabajos relacionados con la preparación de la oferta final. En cuanto al calendario, la oferta debe presentarse entre junio y julio y esperamos tener un resultado a finales de año. No podemos proporcionar más información al respecto”, afirmó en mayo Borja Ochoa, presidente de Telefónica España, durante la presentación de las cuentas del primer trimestre de la teleco.

La batalla por el control tecnológico (y quién queda fuera)

La construcción de estas infraestructuras estratégicas no solo beneficiaría a las grandes empresas que ejercen de socios principales, sino también a cientos de proveedores europeos más pequeños. Uno de ellos es la empresa española OpenNebula, que desarrolla software de código abierto para gestionar infraestructuras de computación en la nube y está negociando su participación en varias candidaturas de gigafactorías.

Alberto P. Martí, su responsable de Alianzas Estratégicas, alerta en conversación con este medio que las multinacionales estadounidenses están presionando para no quedarse fuera de estos proyectos. Existe un riesgo real, avisa, de que el dinero público se termine usando para “pagar licencias, soporte y demás a empresas americanas, porque son ellos los que controlan el software propietario”.

Es decir, que aunque las gigafactorías se instalarán en Europa, podrían terminar operando los chips estadounidenses de Nvidia (ineludibles, al ser los más potentes del mercado para entrenar inteligencia artificial) con programas diseñados también en Silicon Valley. Frente a esto, Martí defiende que priorizar alternativas europeas y abiertas es “la manera de asegurar el futuro de la infraestructura, de realmente dar a Europa independencia tecnológica”. Recuerda que, más allá de los chips, el software es lo que le “da vida” a esta iniciativa.

Quién decide y quién vigila

El debate en torno a estas infraestructuras va más allá de la soberanía tecnológica. La coalición IA Ciudadana, formada por una veintena de organizaciones de la sociedad civil que trabajan para defender los derechos humanos en el contexto de las tecnologías digitales, pide que las gigafactorías no se gestionen de espaldas a la gente.

“Decisiones de esta envergadura requieren un debate democrático real: ¿Quién decide qué modelos de IA se entrenarán en estas infraestructuras? ¿Con qué criterios? ¿Qué mecanismos de supervisión pública existirán? De momento, las organizaciones expertas no hemos sido escuchadas en ninguna fase de un proceso que terminará afectando a la vida de la gente de un modo u otro”, lamenta una portavoz en un comunicado remitido a elDiario.es.

La coalición celebra “que España ambicione liderar el desarrollo de infraestructuras de IA en Europa”, pero recuerda que “la democracia en la IA no se mide solo en quién puede usar la tecnología, sino en quién participa en decidir cómo se desarrolla y con qué valores”. “Una infraestructura pública de esta escala, financiada con dinero de todos, debería venir acompañada desde el primer día de mecanismos de gobernanza transparente”, concluye: “Exigimos que estos procesos no sean un trámite de legitimación a posteriori, sino parte constitutiva del proyecto”.

La salida a bolsa de SpaceX este junio resume bien la lógica del nuevo Silicon Valley. La compañía espacial de Elon Musk llegó a superar en cotización a Amazon durante sus primeros días en los parqués, a pesar de que sus cuentas no tienen comparación posible: el año pasado Amazon ingresó 625.000 millones de euros, de los que extrajo unos 68.000 millones de beneficio neto. SpaceX facturó unos 17.000 millones, registrando pérdidas netas de 4.250 millones de euros.

Lo que la empresa de cohetes de Musk vende a los inversores no son sus cuentas, es una promesa. La de ser justo lo que ha sido Amazon hasta ahora: una de las empresas que sostenga la infraestructura básica de la sociedad digital. Si la megacorporación fundada por Jeff Bezos lo ha hecho en la era de Internet, SpaceX promete hacer lo mismo en la etapa de la inteligencia artificial.

El sorpasso de SpaceX evidencia una tendencia mayor que se consolidará con las salidas a bolsa de Anthropic y OpenAI, previstas para este año. Por primera vez en casi dos décadas, Silicon Valley asiste a un cambio de guardia en su corte tecnológica. Las GAFAM, las siglas que representaban a las empresas que articulaban buena parte de la actividad digital (Google, Amazon, Facebook, Apple y Microsoft) están cediendo el paso a un nuevo acrónimo, bautizado por los analistas como los MANGOS.

MANGOS hace alusión a Meta, Anthropic, Nvidia, Google, OpenAI y SpaceX. Son las empresas por las que pasará (o se espera que pase) cualquier cadena de valor que involucre a la inteligencia artificial. Desde los chips a los centros de datos, pasando por las aplicaciones prácticas, tanto civiles como militares.

No es que Amazon, Apple o Microsoft vayan a dejar de dominar sus respectivos mercados. Siguen siendo máquinas de generar ingresos y beneficios estables, pilares de una economía digital ya consolidada. No obstante, su papel empieza a parecerse más al de compañías maduras que a las desarrolladoras de vanguardia. Así lo evidencian las declaraciones de sus propios directores ejecutivos, como el Apple denominando la IA actual como una “carrera sin sentido”; o el de Microsoft pidiendo que no se permita a las startups de IA “controlar la economía”.

El interés especulativo, y con él buena parte de la narrativa sobre quién va a moldear la tecnología que marcará la próxima década, ha migrado hacia quienes compiten por definir la IA. Un grupo que sigue manteniendo tendencias propias del sector, como un personalismo casi dogmático en torno a la figura de sus líderes. Este es el quién es quién del nuevo grupo de los MANGOS:

Meta

Fundación: 2004 (reconversión en 2021).

Cotización bursátil: más de 1,25 billones de euros.

CEO: Mark Zuckerberg (42 años).

Fortuna personal: unos 175.000 millones de euros.

La primera superviviente del grupo de las GAFAM, pese a que estuvo a punto de caerse de él. Mark Zuckerberg pivotó su corporación de redes sociales, cambiándole el nombre de Facebook a Meta, por el metaverso, apostando el todo por el todo a esta tecnología. La decisión provocó la mayor crisis de su historia, gastando decenas de miles de millones de dólares en proyectos que no produjeron ningún negocio viable y llegando a caer un 76% en bolsa. Pero Zuckerberg convirtió la crisis en oportunidad: cuando llegó la revolución de la IA, solo tenía que redirigir ese esfuerzo a un nuevo objetivo.

Hoy Meta vale el doble que antes de meterse en el callejón sin salida del metaverso. Los analistas le conceden un lugar en los MANGOS a pesar de no ser un actor relevante en modelos avanzados de IA por su control de la cadena de valor: sus plataformas son el canal de distribución más grande del mundo, con más de 3.500 millones de usuarios activos. Simplemente por facilidad de acceso, Zuckerberg puede determinar qué IA usa buena parte de la población mundial.

No obstante, las dudas asaltan a su recién creado departamento de “superinteligencia”. Avocado, el último modelo de IA que está preparando, acumula tres retrasos consecutivos desde finales desde 2025 por no dar el nivel para competir con ChatGPT o Claude y los inversores vuelven a impacientarse. “Seguiremos realizando inversiones sustanciales en infraestructura para entrenar modelos punteros y ofrecer superinteligencia personal a miles de millones de personas y empresas en todo el mundo”, promete Zuckerberg.

Anthropic

Fundación: 2021.

Valoración: unos 830.000 millones de euros (última ronda de financiación privada).

CEO: Dario Amodei (43 años).

Fortuna personal: 13.500 millones de euros.

A finales de 2020, la vicepresidenta de Seguridad y Políticas de OpenAI, junto con el vicepresidente de Investigación, decidieron salir del puntero laboratorio de IA. Daniela y Dario Amodei pensaban que la organización que terminaría alumbrando a ChatGPT no se estaba tomando lo suficientemente en serio la seguridad en el desarrollo de la IA. Unos meses después fundaron Anthropic. Este 2026 han conseguido algo que parecía imposible: superar a OpenAI como líder del sector de la IA.

Hoy Daniela es la presidenta de la compañía y Dario su director ejecutivo. La primera está gestionando la salida a bolsa de la empresa y su hermano, el desarrollo tecnológico. Anthropic representa la vanguardia de la IA, con los sistemas más avanzados y el proyecto más consistente para generar un modelo de negocio sostenible, apoyado en los usos empresariales. No obstante, su éxito la ha colocado en el disparadero: la Casa Blanca la vigila de cerca por la capacidad de sus inteligencias artificiales de explotar brechas informáticas, lo cual ha puesto en alerta la ciberseguridad mundial. Su modelo Fable ha sido el primero de la historia cuyo uso ha sido vetado a ciudadanos extranjeros, el último de una ya notable lista de choques de los Amodei con Trump.

Nvidia

Fundación: 1993.

Cotización bursátil: unos 4,5 billones de euros.

CEO: Jensen Huang (63 años).

Fortuna personal: 150.000 millones de euros.

En la fiebre del oro de la IA, Nvidia es la que vende los picos: sin sus chips, no hay carrera. Tras casi 30 años especializada en el hardware para videojuegos, un golpe del destino hizo que la misma arquitectura de procesador con la que lideraba ese negocio fuera también la ideal para entrenar inteligencia artificial. Esto la colocó como la principal proveedora del componente crítico del nuevo orden tecnológico, pero en el foco de todas las miradas que hablan de burbuja: ¿es sostenible que una diseñadora de chips sea el centro de la nueva economía de la IA?

Jensen Huang, su CEO, asegura que sí. Niega que vaya a haber una gran explosión y vaticina que esta tecnología se convertirá en un recurso básico de la sociedad, similar a la electricidad. “La IA no es un avance puntual ni una aplicación. Es infraestructura esencial. Todas las empresas la utilizarán. Todas las naciones la necesitarán”, afirma: “Los centros de datos van a pasar a ser realmente fábricas de IA. Generaremos IA igual que ahora generamos electricidad”. Mientras esos centros de datos sigan construyéndose sin parar, Nvidia seguirá surfeando la ola: en 2025 tuvo un beneficio neto de 103.000 millones de euros y un margen bruto del 75%, el más alto de todas las grandes tecnológicas.

Google

Fundación: 1998.

Cotización bursátil: unos 4 billones de euros.

CEO: Sundar Pichai (54 años).

Fortuna personal: 1.400 millones de euros.

La segunda y última superviviente de las GAFAM. Como Meta, Google demuestra por qué la facilidad para llegar a los usuarios sigue siendo clave en la era de la IA. Su modelo Gemini es, para muchos, simplemente “la IA del móvil”. La que está ahí, siempre disponible. Está integrada en los teléfonos del sistema operativo Android, controlado por la multinacional, lo que hace que sea de uso masivo. Pero al contrario que los de Zuckerberg, Google sí se ha ganado una posición entre los sistemas más potentes, ya que Gemini rivaliza en capacidades con ChatGPT y Claude.

Haber sabido responder al envite inicial de OpenAI y adaptar su buscador y todas sus herramientas a la era de la IA la ha convertido en la segunda empresa más valiosa del mundo. Su liderazgo se parece más al de las empresas tradicionales, con un Sundar Pichai designado por el consejo y con menos capacidad de movimiento que otros magnates tecnológicos. Lo cual no evita que el enorme peso de Google, tanto económico como en sectores como la defensa, le granjeara un asiento en la famosa foto de Trump con su corte tecnológica. “La IA será el cambio más profundo de nuestras vidas. Mayor que el paso a la informática personal o al móvil. Y hará más para democratizar el acceso a la información que el propio internet”, dice.

OpenAI

Fundación: 2015.

Valoración: 756.000 millones de euros (última ronda de financiación privada).

CEO: Sam Altman (41 años).

Fortuna personal: 3.000 millones de euros.

OpenAI es el laboratorio que desencadenó la fiebre de la IA generativa y, en buena medida, la responsable de que hoy exista el acrónimo MANGOS. El 30 de noviembre de 2022, OpenAI lanzó ChatGPT y cambió para siempre la historia de la tecnología: en cinco días tenía un millón de usuarios; en dos meses, cien millones. Ninguna herramienta digital había alcanzado esas cifras tan rápido en toda la historia de Internet. Su CEO, Sam Altman, se convirtió en uno de los “profetas” que avisaban de la llegada de una nueva era y pasó tres años recorriendo capitales del mundo con la promesa de que sus productos iban a poner todo patas arriba.

El propio Altman ya ha empezado a reconocer que “se equivocaron bastante” en algunos de sus pronósticos, como el de que ChatGPT provocaría un apocalipsis laboral. Una autocrítica que llega en uno de los momentos más incómodos para la compañía: superada por Anthropic en tecnología, ingresos y valoración, OpenAI tiene sobre sí el peso de la duda de cómo va a financiar los ingentes gastos en computación que se ha comprometido a hacer en los próximos años, superiores al billón de euros. Una de las posibilidades que ha puesto encima de la mesa es extraer datos de los usuarios para hacer publicidad personalizada, algo que puede atemperar los nervios de los inversores pero disgusta a la inmensa mayoría de los usuarios.

SpaceX

Fundación: 2002.

Cotización bursátil: unos 1,75 billones de euros.

CEO: Elon Musk (54 años).

Fortuna personal: 850.000 millones de euros.

La empresa más heterodoxa del grupo, pero a la vez, la que mejor lo define. La principal característica de los MANGOS es que se han colocado en la posición de ser la infraestructura dominante de la IA, y SpaceX promete exactamente eso: está construyendo centros de datos masivos, tiene un modelo de lenguaje propio (Grok, que aunque avanzado, es el menos usado de todos y acumula polémicas) y quiere ser la ascensorista que ponga la IA en órbita.

Ahí, cree Musk, está el verdadero futuro de esta tecnología. El fundador de SpaceX ha pasado de hablar de “hacer posible la vida multiplanetaria” a insistir, en los últimos meses, en lo importante que sería controlar lo que pasa justo a las afueras de la atmósfera: “En cinco años habrá más IA en órbita que en la Tierra. La única forma racional de escalar el cómputo de IA es trasladarlo a un lugar con energía abundante y espacio”. Otros avisan de que se trata de una de sus ideas descabelladas, como el hyperloop.

Sin embargo, conviene prestar atención no solo a lo que dice Musk, sino también a lo que hace. El único negocio rentable de SpaceX a día de hoy es Starlink, su red de comunicación por satélite. La misma con la que el magnate frenó un contraataque ucraniano que pudo cambiar el curso de la guerra con Rusia. Una demostración de que estar en los MANGOS no es solo cuestión de cifras, sino de manejar las llaves de la infraestructura crítica de la era de la IA.

El fabricante de chips Micron Technology se ha anotado un resultado récord al cierre de su tercer trimestre fiscal, entre los meses de marzo y mayo, alcanzando un beneficio neto de 28.243 millones de dólares (24.869 millones de euros), lo que supone una mejora del 1.398% o 15 veces más que el resultado de 1.885 millones de dólares (1.660 millones de euros) contabilizado en el mismo periodo del año anterior por la compañía.

Asimismo, en el trimestre, Micron ha alcanzado una cifra de negocio récord de 41.456 millones de dólares (36.504 millones de euros), un 346% más que un año antes, incluyendo un avance del 307% del negocio de memoria en la nube, con 13.769 millones de dólares (12.124 millones de euros).

De su lado, el área de centros de datos ha multiplicado por siete sus ingresos, hasta 11.524 millones de dólares (10.147 millones de euros); mientras que el negocio de chips para móvil ha aumentado un 254% su facturación, con 11.521 millones de dólares (10.145 millones de euros); y la división automotriz un 311%, hasta 4.634 millones de dólares (4.080 millones de euros).

De este modo, en los nueve primeros meses de su año fiscal, Micron se ha anotado un beneficio neto de 47.268 millones de dólares (41.622 millones de euros), un 786% más que en el mismo periodo del ejercicio precedente. Asimismo, las ventas de la compañía tecnológica sumaron 78.959 millones de dólares (69.527 millones de euros), un 203% más que en el mismo periodo del ejercicio anterior.

De cara al cuarto trimestre, Micron anticipa una cifra de negocio récord de alrededor de 50.000 millones de dólares (44.027 millones de euros), con un margen bruto del 86% y un beneficio por acción diluido de 30,73 dólares.

“Los resultados financieros récord de Micron en el tercer trimestre fiscal y las perspectivas aún más sólidas para el cuarto trimestre reflejan el valor estratégico de la memoria en la era de la IA”, declaró Sanjay Mehrotra, presidente y consejero delegado de Micron Technology. Las acciones de Micron, que cerraron la sesión de ayer con un retroceso del 0,37%, se anotaban una subida del 16% en la negociación posterior al cierre de mercado.

El superordenador chino LineShine ha logrado el primer puesto como el más rápido del mundo en la clasificación internacional Top500, un hito que devuelve a China el liderazgo global de la supercomputación por primera vez en nueve años en plena rivalidad tecnológica con Estados Unidos.

El sistema, desarrollado en el Centro Nacional de Supercomputación de la ciudad suroriental de Shenzhen, ha alcanzado un rendimiento sostenido de 2,198 exaflops (un exaflop es la capacidad de un superordenador para realizar un trillón (10¹⁸) de operaciones por segundo), convirtiéndose en el primero en superar los dos exaflops de capacidad de cálculo sostenida.

LineShine, descrito por medios estatales chinos como un equipo de desarrollo nacional, supera en la clasificación al estadounidense 'El Capitán', instalado en el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore, y a Frontier, del Laboratorio Nacional Oak Ridge, ambos en Estados Unidos

Además de su velocidad, el sistema destaca por emplear procesadores chinos LX2 de propósito general y no unidades de procesamiento gráfico, o GPU, los chips especializados en los que se apoyan muchos de los grandes superordenadores y sistemas de inteligencia artificial.

El nuevo superordenador utiliza el sistema operativo Kylin y está concebido para integrar en una misma plataforma la computación científica tradicional y cargas de trabajo de inteligencia artificial. Según la información difundida sobre el sistema, sus chips incorporan memoria de alto ancho de banda desarrollada en China, lo que permite acelerar el movimiento de datos frente a las CPU convencionales, un factor clave en tareas de simulación científica y entrenamiento de modelos de IA, según la prensa local.

Desde su entrada en funcionamiento, el equipo ha respaldado investigaciones en ciencias atmosféricas y oceánicas, simulación de ingeniería, materiales, desarrollo de fármacos, neurociencia e inteligencia artificial científica.

El avance llega en un momento en que Pekín busca reforzar su autosuficiencia tecnológica ante los controles de exportación de Estados Unidos sobre semiconductores avanzados, equipos de fabricación de chips y tecnologías vinculadas a la inteligencia artificial. La supercomputación se ha convertido en un ámbito central de esa competencia, al ser clave para el desarrollo de nuevos materiales, defensa, clima, biomedicina, industria avanzada y modelos de IA.

La dependencia tecnológica de Estados Unidos es peligrosa para Europa. Lo que durante años fue una advertencia de tecnólogos y activistas no solo ha dejado de ser un tema tabú en las instituciones europeas, sino que ha escalado hasta los primeros puestos de las prioridades políticas. De aviso técnico a doctrina política en apenas unos meses, gracias a Donald Trump y la creciente incertidumbre geopolítica.

“No podemos permitirnos depender de otros para las tecnologías que mantienen en funcionamiento nuestros hospitales, la estabilidad de nuestras redes energéticas y la seguridad de nuestros servicios. Se trata de proteger a nuestros ciudadanos, defender nuestros intereses y tomar nuestras propias decisiones”, dice la presidenta de la Comisión Europea, Ursula von der Leyen.

“Nuestro problema en el ámbito digital es que toda nuestra infraestructura básicamente es americana. No solo la nube, sino también la información, el software, todo. Esto nunca lo habíamos visto como una fuente de vulnerabilidad, hasta ahora”, argumenta Javier López, vicepresidente del Parlamento Europeo y eurodiputado socialista. “Ahora sabemos que esas dependencias pueden ser utilizadas contra nosotros como armas”.

“Hasta ahora hemos sido reactivos. La relación con Estados Unidos es una relación de dependencia. Tú no puedes tener una alianza entre iguales si tú dependes totalmente de otro”, defiende Nicolás Pascual de la Parte, coordinador de Seguridad y Defensa del PP Europeo. “Eso no es una alianza, eso es un protectorado”.

Son declaraciones efectuadas en cuestión de una semana por varios representantes europeos que muestran el consenso logrado en esta área. El distanciamiento de EEUU y el amanecer de la era de la inteligencia artificial han generado el consenso en el continente: es necesaria una voz propia en el terreno digital. “La tecnología es inseparable de la geopolítica”, resume la vicepresidenta de la Comisión, Henna Virkkunen.

Desde la Defensa

La conversación de la soberanía tecnológica vertebra varias de las apuestas de la UE. Una de ellas es la Defensa. En febrero de 2025, durante una reunión a puerta cerrada de ministros de Defensa de la OTAN, la administración estadounidense dio un ultimátum a Europa. Washington dejó claro que su prioridad estratégica es la región de Asia-Pacífico (China) y exigió a los europeos asumir la carga de su defensa convencional. El último movimiento ha sido la retirada de 5.000 soldados de Alemania.

De los 27 Estados miembros que integran la Unión Europea, todos excepto Austria, Chipre, Irlanda y Malta son también miembros de la OTAN. Esos mismos 23 países son los que un reciente estudio señaló como los más dependientes de la nube y el software estadounidense para operar sistemas críticos de su seguridad nacional. El informe era claro: todos esos sistemas tienen un “botón de apagado” a disposición de Donald Trump.

La UE ha lanzado diversos programas para solucionarlo. Uno de ellos es la financiación de armamento convencional a través de programas conjuntos a través de una línea de créditos blandos de 150.000 millones. De ellos, unos 1.000 millones de euros ya han ido a España, 1.180 millones a Chipre o 16.680 millones a Rumanía. Uno de los proyectos más ambiciosos hasta la fecha la Corbeta de Patrulla Europea (EPC), con España, Italia, Francia y Grecia desarrollando un buque de 3.000 toneladas. Los dos primeros prototipos empezarán a construirse este 2026 o a principios de 2027.

Pero la serie de iniciativas va más allá del armamento convencional. “Uno de los objetivos fundamentales es crear nuestra red satelital europea para tener la inteligencia suficiente. No podemos depender de Elon Musk y de Starlink, como es el caso ahora”, expresó De la Parte en una reciente reunión con periodistas en Bruselas en la que estuvo presente elDiario.es. Se trata del programa IRIS², que pondrá en órbita una constelación de unos 290 satélites para comunicaciones seguras bajo control europeo.

Vamos a tener que ir mudando toda nuestra infraestructura digital, probablemente sin sobregesticular demasiado, pero con paso firme. Si no, esa infraestructura se puede volver en contra nuestra

Javier López — vicepresidente del Parlamento Europeo

“Ahora, nuestro problema en el ámbito digital va más allá de la red satelital”, continuó Javier López en el mismo encuentro. “Durante los últimos años hemos aprendido de la peor forma posible que las interdependencias que creíamos que eran fuente de estabilidad para Europa y parte de nuestro ADN, hoy son armas. Las interdependencias son mecanismos de coacción en el ámbito económico, en el comercio, en la energía, en la información”, continuó el vicepresidente del Parlamento Europeo.

Aunque la dependencia “de la seguridad es probablemente la más evidente de todas”, pero no es la única: “Vamos a tener que ir mudando toda nuestra infraestructura digital, probablemente sin sobregesticular demasiado, pero con paso firme. Si no, esa infraestructura se puede volver en contra nuestra”.

Hasta los datos, los chips, el código abierto y la energía

Horas después de esa reunión, la Comisión Europea presentaba un nuevo y ambicioso paquete de desconexión. Incluye dos propuestas legislativas principales, el Acta de Desarrollo de la Nube y la Inteligencia Artificial y la Chips Act 2.0, acompañadas de una estrategia de código abierto y una hoja de ruta energética. El objetivo del Paquete de Soberanía Tecnológica Europea es reducir las dependencias estructurales de proveedores externos y garantizar el control sobre los datos, las cadenas de suministro y los servicios básicos.

El proyecto pone un gran énfasis en los chips, estableciendo la hoja de ruta para triplicar la capacidad de los centros de datos en el continente en un plazo de cinco a siete años. Emilio García, autor de Chips y Poder (Catarata) explica que la ley de chips 2.0 “corrige buena parte de los errores de diagnóstico de su predecesora” (aprobada en 2023), y destaca en Agenda Pública que ahora “extiende las prioridades industriales a toda la cadena de suministro” y que “incorpora por fin la demanda”.

La estrategia de la Comisión asume que los componentes destinados a la inteligencia artificial representarán más del 70% del mercado de semiconductores para el año 2030, y acelera la concesión de permisos para construir plantas de fabricación avanzada vinculadas directamente a las futuras gigafactorías de inteligencia artificial. Para evitar la dependencia de sistemas propietarios de EEUU y China, el plan apuesta por el código abierto en ciberseguridad, semiconductores e internet, con directrices que obligarán a las administraciones públicas a priorizar soluciones europeas, una de las principales reivindicaciones de las startups del continente. La hoja de ruta incluye también el sector energético: los futuros centros de datos deberán integrarse en la red eléctrica en un momento en el que crecen los recelos ciudadanos sobre estas infraestructuras.

El vicepresidente del Parlamento Europeo, Javier López, establece un horizonte de cinco años para lograr unas capacidades autónomas que sirvan como mecanismo de disuasión. Pascual de la Parte es más taxativo sobre las consecuencias de no lograrlo: “Si de aquí a finales de esta década Europa no es capaz de tener los recursos necesarios para su autodefensa, Rusia y otros enemigos potenciales no van a esperar a que los tengamos”. López resume el proceso pendiente: “Esto no va a ser ni muy rápido, ni muy fácil ni muy barato, pero hace falta ponerse a ello”.

La Comisión Europea ha presentado este miércoles el Paquete de Soberanía Tecnológica Europea, un conjunto de medidas para reforzar la capacidad de Europa en semiconductores, inteligencia artificial (IA), la nube y el código abierto. Más que un plan para impulsar a las empresas europeas mediante subvenciones con fondos europeos, el plan tiene como objetivo más destacado “reducir dependencias estructurales y garantizar que Europa pueda desarrollar, desplegar y asegurar las tecnologías de las que dependen los europeos”. La soberanía tecnológica es un asunto económico, pero sobre todo es un problema de seguridad nacional.

Frente al fuerte empuje de las grandes corporaciones digitales de Estados Unidos y China, la Unión Europea pretende con esta medida señalar los niveles de seguridad a los que no podrán acceder estas compañías.

“Nadie encontrará ciudadanos estadounidenses en la administración pública en Europa. Por la misma razón, hay que evitar que se permita la incautación o el acceso a los datos de los europeos. No puede ser que los sistemas en la nube utilizados en la Administración Pública puedan ser suministrados desde países donde exista la obligación de dar información que requieran sus gobiernos”, explica un alto funcionario de la Comisión que ha trabajado en la realización de las medidas.

El paquete está compuesto por varias leyes y estrategias. Por un lado, la Ley de Chips 2.0 desarrollar la capacidad europea en tecnologías de semiconductores. Entre sus actuaciones se incluyen la agilización de la concesión de permisos, la introducción de una nueva etiqueta de excelencia para las regiones europeas de semiconductores y crear un ecosistema para acercar a los fabricantes de chips a sectores de gran demanda como los centros de datos y las Gigafábricas de IA.

Además, está la Ley de Desarrollo de la Nube y la IA, cuyo principal objetivo es triplicar la capacidad de los centros de datos en Europa en los próximos siete años. La norma agilizará las condiciones para implementar centros de datos. Por otro lado, se ha presentado una Estrategia de Código Abierto para incrementar y escalar el uso de tecnologías de código abierto en la nube, la IA, la ciberseguridad y los semiconductores, así como promover el uso del código abierto en las administraciones públicas europeas e invertir y apoyar a las empresas emergentes. Finalmente, se ha desarrollado una Hoja de ruta para la digitalización y la IA de la energía, que pretende el crecimiento de la infraestructura digital en la red eléctrica.

A pesar de la importancia que se le quiere dar al impulso a estos planes, todavía no cuenta con partidas presupuestarias concretas ya que hay que esperar a negociación del Marco Presupuestario Plurianual para el periodo 2028-2034, el presupuesto de la UE. Fuentes de la Comisión Europea han resaltado que el planteamiento es que el desarrollo de esta industria se financie mediante la colaboración público-privada, donde el dinero de las instituciones públicas cubriría el 30% de los grandes proyectos.

Necesidades de inversión

Lo que sí conoce la Comisión son las necesidades de inversión de la industria. “Para reforzar el ecosistema europeo de semiconductores se estiman en 120.000 millones de euros adicionales”. Mientras que la ampliación de la capacidad de los centros de datos “requerirá alrededor de 200.000 millones de euros, principalmente procedentes del sector privado, de aquí a 2036”. Además, hay que invertir otros “100.000 millones de euros para la plena ejecución de las iniciativas de liderazgo en nube e inteligencia artificial, así como para el despliegue de las fábricas de IA y las gigafactorías de IA”.

Asimismo, para todas las medidas contempladas en la estrategia de código abierto será necesario “movilizar aproximadamente 2.000 millones de euros de inversión pública y privada durante los próximos siete años”. En el ámbito energético, el déficit anual de inversión se estima en 400.000 millones de euros.

Fuentes de la institución europea han subrayado que la UE cuenta con empresas con capacidad para fabricar microchips o tecnología de inteligencia artificial al mismo nivel que Estados Unidos. “La proliferación de start ups y scale ups en el continente europeo en los últimos doce meses confirman que el desarrollo tecnológico y de capital humano se encuentra al mismo nivel que el norteamericano”, han asegurado fuentes de la Comisión. 

La presidenta de la Comisión Europea, Ursula von der Leyen, ha comentado que “no podemos permitirnos depender de otros para las tecnologías que mantienen en funcionamiento nuestros hospitales, estabilizan nuestras redes energéticas y aseguran nuestros servicios. Esto se trata de proteger a nuestros ciudadanos, defender nuestros intereses y tomar nuestras propias decisiones. Europa cuenta con el talento, la excelencia en investigación, la base industrial y el mercado único. Juntos debemos transformar estas fortalezas en soberanía tecnológica”.

El fabricante de semiconductores Nvidia anunció la madrugada de este miércoles que obtuvo un beneficio neto de 58.321 millones de dólares en el primer trimestre de su ejercicio fiscal, un 210% más interanual. La tecnológica haincrementado además su facturación un 85% con respecto al mismo tramo del año pasado, hasta 81.615 millones de dólares, según un comunicado divulgado por la compañía.

El fundador y director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, destaca en la nota que la empresa ocupa “una posición única” en el campo de la inteligencia artificial agéntica, puesto que “es la única plataforma que funciona en todas las nubes, impulsa todos los modelos de vanguardia y de código abierto y se adapta a cualquier lugar donde se genere IA”.

En este sentido, la tecnológica, especializada en diseño y fabricación de unidades de procesamiento que se utilizan en los nuevos centros de datos especializados en inteligencia artificial, destaca el lanzamiento de la plataforma Nvidia Vera Rubin, que incluye la CPU Nvidia Vera, “el primer procesador del mundo diseñado específicamente para la IA agéntica”, y Nvidia BLlueField 4 STX, una infraestructura de almacenamiento acelerado para fábricas de esta IA.

En el primer trimestre de su año fiscal 2027 (no sigue el calendario natural) la empresa obtuvo 75.200 millones de dólares en ingresos procedentes de sus centros de datos, un 92% más en términos interanuales. La empresa también destacó que en estos tres meses inició la producción de Nvidia Dynamo 1.0, un software de código abierto, y que amplió su colaboración con la plataforma en la nube Google Cloud para impulsar la IA física y automatizada.

De cara al futuro, dijo que espera que sus ingresos alcancen los 91.000 millones de dólares durante el segundo trimestre de su ejercicio, pero anotó que no prevé “ningún ingreso por computación de centros de datos procedente de China”. En el primer trimestre de su ejercicio 2026, la empresa ya anotó un cargo de 4.500 millones de dólares por el impacto de la licencia para exportar a China sus chips integrados H20, impuesta por el Gobierno del presidente estadounidense, Donald Trump.

Nvidia, que publicó sus resultados tras el toque de campana en la bolsa de Wall Street, bajaba un 0,4 % en las operaciones electrónicas posteriores al cierre del mercado, después de terminar la jornada con una subida del 1,3%. Las acciones de la tecnológica, que actualmente es la empresa más valiosa del mundo (con una capitalización de 5,41 billones de dólares) han subido un 20% en lo que va de año.

Nick Srnicek, profesor de economía digital en el King's College de Londres, es autor, entre otros libros, de Capitalismo de plataformas (2016), que en su momento cartografió el ecosistema de las plataformas digitales y sus modelos de negocio, o Después del trabajo (2024, con Helen Hester), una historia del hogar, la tecnología y el tiempo libre que anticipaba muchas de las preguntas sobre postrabajo y automatización que ahora la Inteligencia artificial ha tornado urgentes.

Su nueva obra, Silicon Empires: The Fight for the Future of AI (Polity, 2025), amplía el foco para mapear lo que el propio Srnicek describe como el terreno en el que se debe luchar por el futuro de la inteligencia artificial, un ámbito en el que convergen —y cada vez más a menudo colisionan— las estrategias de captura de las grandes tecnológicas, las tensiones geopolíticas entre EEUU y China, el desmoronamiento del viejo consenso “liberal” de Silicon Valley y la emergencia de un tecnonacionalismo que fusiona al sector privado con el poder militar.

Empecemos por lo más básico: ¿cómo deberíamos concebir y definir la IA?

La cuestión de qué es la IA se ha debatido durante muchas décadas. Los orígenes del término se remontan a la década de 1950, pero 2012 fue un punto de inflexión, con la renovación de lo que se denomina “aprendizaje profundo”, en referencia a la utilización de redes neuronales a las que no se les dan instrucciones preprogramadas, como se haría al codificar un software convencional, sino que se entrenan mediante la interacción repetida con datos, corrigiendo los errores que cometen en el propio proceso. Esto se repite una y otra vez hasta que esas redes neuronales aprenden a tomar una entrada concreta y producir una salida concreta.

Hoy en día, sin embargo, cuando hablamos de IA casi siempre nos referimos a la IA generativa, que es también el tema central de mi libro. La mayor parte de la IA generativa se basa en la llamada arquitectura Transformer, una forma de estructurar estas redes neuronales que resulta muy útil para gestionar el procesamiento del lenguaje, como la traducción o la transcripción. Lo interesante es que este enfoque, nacido de la investigación lingüística, resultó ser extraordinariamente versátil: hoy se utiliza no solo para producir lenguaje, sino también para tareas tan diversas como la secuenciación del ADN.

¿Es la IA realmente una fuerza disruptiva o revolucionaria? Parece haber dos posiciones enfrentadas a este respecto: quienes creen que estamos a cinco segundos de alcanzar la singularidad y quienes consideran que todo es una exageración desmedida. ¿Cuál es su postura? Y, sobre todo, ¿cuál debería ser el enfoque crítico a este respecto? Parece que la izquierda carece de una brújula política, estratégica e incluso moral clara al respecto.

La izquierda se ha quedado un poco al margen de estos debates. Por un lado, tenemos la típica crítica que sostiene que esta tecnología no tiene utilidad alguna. Hay algo de cierto en esto, pero el desarrollo de la IA va mucho más allá de lo que hace ChatGPT en nuestro día a día. Por eso creo que es un problema para la izquierda seguir criticando una cierta forma de concebir la IA que ya tiene tres o cuatro años de antigüedad, sobre todo cuando la mayoría de la gente, al utilizar esta tecnología, entiende que no es baladí. El resultado de este tipo de mensajes conduce inevitablemente a perder la atención de una gran parte de la audiencia. La izquierda necesita tomarse esta tecnología mucho más en serio.

La otra cara de la moneda son quienes creen que estamos al borde inminente de la singularidad. Esta postura es asimismo comprensible, teniendo en cuenta el rapidísimo avance de los últimos años. A nivel teórico, además, creo que algo así es posible: si el cerebro se puede medir y calcular, la mente también, y, por lo tanto, deberíamos ser capaces, al menos en teoría, de replicarla en silicio o en algún otro sustrato similar. Ahora bien: dudo mucho que estemos a punto de alcanzarla.

Donde la izquierda tiene más que aportar es en la reflexión sobre el postcapitalismo, la postescasez y el postrabajo, sobre qué significa tener más tiempo libre o no tener trabajo. Es un problema; considero que ahora mismo no haya una comunicación real entre aquellos que reflexionan sobre cómo configurar un mundo post-IA y aquellos que piensan en la configuración de una sociedad postcapitalista.

La IA, tal como se concibe y desarrolla en la actualidad, [nos lleva a] un mundo en el que la mayoría de los seres humanos son secundarios con respecto a unas máquinas que están al servicio de los intereses de un puñado de personas extremadamente poderosas

Bueno, el debate en torno al futuro del trabajo y la automatización ha sido más prominente en las perspectivas de izquierda. En ese sentido, ¿qué efecto cree que podría tener el desarrollo de la IA en el empleo y en las luchas sindicales?

En su mayoría, el impacto sería negativo. Lo que yo quiero es un mundo sin trabajo o, al menos, en el que se minimice el trabajo necesario, un mundo en el que podamos elegir libremente a qué actividades dedicarnos. Pero alcanzar ese horizonte es lo difícil, especialmente hacerlo de una manera que no erosione el poder de las clases trabajadoras. El desafío, pues, es alcanzar ese mundo postrabajo sin que ello revierta en una concentración masiva de riqueza y poder en manos de unos pocos.

La IA, tal como se concibe y desarrolla en la actualidad, no parece ir en esa dirección. Las formas en que se implementará tendrán que ver con la automatización de la vida y el trabajo, sin ningún tipo de sistema de compensación para ayudar a las personas afectadas por estos cambios, lo cual puede derivar en desempleo estructural y en un aumento del control y la vigilancia sociales. Se trata, en resumen, del advenimiento de un mundo en el que la mayoría de los seres humanos son secundarios con respecto a unas máquinas que están al servicio de los intereses de un puñado de personas extremadamente poderosas.

Este es el tipo de cosas que la izquierda debe tener mucho más en cuenta. La pregunta fundamental que deberíamos hacernos es, por tanto, cómo mantener el poder ante estas transformaciones.

El libro aborda las transformaciones de Silicon Valley y las mutaciones de la nueva derecha tecnológica. Los cambios parecen sustanciales: en 2016, Peter Thiel fue probablemente el único magnate que apoyó públicamente a Trump. Hoy, la tecnoligarquía en su conjunto parece apoyar el proyecto trumpista de una u otra forma. Además, con anterioridad, estas empresas se habían autoimpuesto restricciones para no trabajar con el Pentágono ni con fines militares, limitaciones que ahora han decidido dejar atrás.

La élite tecnológica de Silicon Valley y la élite política de Estados Unidos compartían anteriormente un consenso sobre el papel de la tecnología digital y sobre cómo esta facilitaba el poder estadounidense: la expansión de las empresas tecnológicas estadounidenses por todo el mundo, dentro de un marco neoliberal, también beneficiaba al Estado. Este paradigma alcanzó su punto álgido durante la Administración Obama, aunque ya se vislumbraba bajo Clinton y, en menor medida, bajo George W. Bush. Esta alianza está empezando a desmoronarse.

Con todo, en el libro trato de evitar el reduccionismo de creer que existía un consenso en Silicon Valley bajo Obama y que luego llegó Trump y lo rompió, en lo que yo llamo tecnonacionalismo. No es tan sencillo. En realidad, ya había una variedad de corrientes subterráneas, en algunos casos de décadas de antigüedad, que estaban socavando lentamente esa relación. Las rupturas más importantes se producen bajo la primera Administración Trump, sí, pero ya estaban ahí en anteriores administraciones.

Se trata, por ejemplo, del cambio en el papel del Estado en la innovación. Antes, el poder estatal era el factor determinante de la innovación militar; las grandes contratistas de defensa dependían de él y seguían sus directrices. Pero en las décadas de 1990, 2000 y 2010 el centro de la innovación se traslada en gran medida al sector privado. El control estatal sobre el sector tecnológico empieza a erosionarse y el Estado depende cada vez más del nuevo poder tecnológico, hasta el punto de que hoy presenciamos el auge de nuevas empresas (Palantir, Anduril o Shield) que intentan superar a las grandes contratistas de defensa e imponer una nueva lógica de startup en los contratos de defensa.

A su vez, ha cambiado la relación entre Estados Unidos y China y entre sus élites capitalistas. Uno de los argumentos principales del libro es que se produjo un viraje a lo largo de la década de 2010. Durante bastante tiempo, en la década de 2000, el objetivo de los capitalistas estadounidenses era integrar la economía china en la economía neoliberal global. Los beneficios les resultaban obvios: mano de obra barata, una base de usuarios masiva, una gran base de consumidores.

Sin embargo, a lo largo de la década de 2000 empezaron a ver que esto no funcionaba como querían y que los capitalistas chinos eran cada vez más competitivos en una variedad de industrias. Ya no se trataba de que China trabajara en sectores de menor valor, sino de que competía cada vez más directamente con las empresas estadounidenses. Lo que antes era un consenso sobre la apertura a China se convierte, a lo largo de la década de 2010, en una mayor restricción de las empresas chinas y en más poder de los halcones anti-China.

El mundo neoliberal no era precisamente genial, pero el mundo tecnonacionalista fascista puede ser aún peor

Finalmente, se produce una división que surge bajo la primera Administración Trump, se acelera bajo Biden y ha continuado de diversas maneras bajo la segunda Administración Trump. Dentro de la élite tecnológica surgen al menos dos grupos. Uno es el de las grandes empresas tecnológicas neoliberales globales, que siguen deseando un mundo neoliberal: crecieron y prosperaron en él y no quieren aranceles, controles a la exportación, guerras comerciales, ni tensiones geopolíticas.

Por el contrario, existe una nueva corriente tecnonacionalista, impulsada por las empresas de tecnología de defensa y apoyada cada vez más por el capital riesgo, que ve en la tecnología de defensa un nuevo mercado enorme. Su interés principal no es mantener el neoliberalismo, sino cómo asegurar las cadenas de suministro, cómo reindustrializar Estados Unidos, cómo aprovecharse de las tensiones geopolíticas.

Estas dos facciones están en tensión abierta. Washington se alinea cada vez más con el grupo tecnonacionalista y hay un malestar explícito de las empresas más neoliberales: Nvidia, Oracle y Google se han pronunciado en varios momentos diciendo que lo que está haciendo el gobierno es una catástrofe. Es un momento no hegemónico: no existe tal cosa como un “consenso de Silicon Valley”. El mundo neoliberal no era precisamente genial, pero el mundo tecnonacionalista fascista puede ser aún peor.

En el libro menciona que Estados Unidos y China tienen estrategias diferentes en lo que al desarrollo de la IA respecta: Estados Unidos tiene una “estrategia de innovación” y, en el caso de China, podríamos hablar de una “estrategia de difusión”. ¿En qué consisten y cuáles son sus diferencias?

La idea de que existe una carrera por la IA entre China y Estados Unidos es una tontería. No compiten; tienen metas diferentes.

Estados Unidos apuesta por una estrategia de innovación: se dedica a tiempo completo a desarrollar constantemente nuevas capacidades y posibilidades. Eso se refleja en la cantidad de inversión privada —OpenAI tiene algo así como 1,5 billones de dólares en compromisos de gasto—, en una agenda desreguladora a nivel nacional —en materia de energía, por ejemplo, se están haciendo muchos esfuerzos para garantizar que la oferta energética pueda crecer rápidamente, independientemente de los costes medioambientales—, y en el intento de impedir que los 50 estados aprueben cualquier tipo de legislación sobre IA que pueda obstaculizar la innovación. También hay una política industrial emergente, pero muy orientada al mercado: en muchos casos se trata de respaldar a las empresas o concederles préstamos sin imponerles muchas condiciones.

China, por el contrario, se centra mucho más en la difusión: la idea es implementar la IA en todas las escalas de su economía y en toda la sociedad. Si nos remontamos a su documento estratégico sobre IA de 2017 —el Plan de desarrollo de la IA de próxima generación—, ya se centraba en cómo aprovechar esta tecnología, ponerla en manos de las pequeñas empresas, introducirla en diferentes industrias, en las empresas estatales y en la contratación pública.

¿Qué país cree que tendrá éxito en sus propios términos?

Es difícil de decir. Si tuviera que apostar, diría que la estrategia de China es probablemente la mejor. Hay un libro fantástico que me ha influido mucho en esta forma de pensar: Technology and the Rise of Great Powers. Allí, Jeffrey Ding argumenta que cuando el equilibrio de poder ha cambiado en el pasado debido a tecnologías de uso general como la IA, ha sido porque estas tecnologías se han difundido por toda la economía de un país.

No han sido los innovadores los que han liderado el cambio, sino los difusores. Y creo que algo similar ocurrirá con la IA: si puede implementarse en toda la economía, se puede aumentar la productividad general, lo que impulsa la economía nacional, el poder militar y la posición internacional. El enfoque basado en la innovación, en cambio, se concentra mucho más en un único sector.

La idea de que existe una carrera por la IA entre China y Estados Unidos es una tontería. No compiten; tienen metas diferentes

Ahora bien, la historia que contará Estados Unidos es que se trata de una carrera hacia la inteligencia artificial general, y la creencia es que, si se consigue algo parecido a la IAG (Inteligencia Artificial General), las ventajas de ser el primero serán enormes. Esta era una creencia dominante en la Administración Biden. Había una sensación real de que la IAG era inminente y de que, por ejemplo, los controles de exportación de semiconductores forzarían a China a desarrollar su propia industria nacional, pero su lógica era que eso llevaría una década, mientras que la IAG llegaría en tres o cinco años. Los plazos funcionaban en escalas distintas.

Sam Altman, CEO de OpenAI, ha dicho en numerosas ocasiones que estas transformaciones requerirán una reconfiguración significativa del contrato social. ¿A qué se refiere?

Por lo general, este tipo de análisis giran en torno a alguna forma de renta básica universal. La lógica es casi siempre la misma: este puñado de empresas que lideran el desarrollo de la IA acumularán inmensas riquezas para sí mismas y luego serán lo suficientemente benevolentes como para compartirlas con todo el mundo.

El problema, claro, es que confiar en la benevolencia de dictadores ricos no es una buena estrategia, ni para la sociedad en su conjunto ni para la izquierda. Lo que hay que intentar es discernir cómo configurar la IA de modo que se evite esa concentración de riqueza en manos de unos pocos y que el valor que genera se comparta ampliamente.

Su libro utiliza la noción de “imperio” como concepto político y herramienta de análisis. Recientemente, Karen Hao publicó El imperio de la IA, una crónica del ascenso de OpenAI y de ChatGPT. Usted y ella trabajan con ideas diferentes de imperio, pero quisiera preguntarle por la utilidad de invocar un concepto tan cargado políticamente y por qué considera que resulta especialmente atractivo en el caso de la IA.

Tiene que ver con las dinámicas que impulsan a estas empresas y con las que se sustentan los ensamblajes estatales que las apoyan. Me encanta el libro de Hao en muchos sentidos, pero el Estado está notablemente ausente en gran parte de su relato, y no creo que se pueda contar la historia de la IA hoy centrándose únicamente en las empresas.

Existe un aspecto imperialista expansivo en el proceso de captura de recursos en todo el mundo. La desintegración del neoliberalismo desplaza el énfasis del libre comercio y de los mercados a la fuerza bruta y al poder de negociación para conseguir lo que Estados Unidos quiere y lo que quieren sus empresas de IA. Además, los recursos destinados a los centros de datos o la energía necesaria son rasgos clásicos del imperialismo.

La otra cara de la moneda es que, una vez creada la IA, hay que expandirla por el resto del mundo. No se trata solo de capturar recursos, sino de coaccionar para imponer una pila tecnológica (tech stack) concreta. Estados Unidos, en su retórica, en su política y en la práctica, ha utilizado su control sobre la tecnología de vanguardia para obtener lo que quiere de otros países. El acuerdo con los Emiratos Árabes Unidos es un buen ejemplo: los Emiratos reciben medio millón de chips de Nvidia a cambio de eliminar la pila tecnológica china de sus centros de datos y servicios gubernamentales. Se convirtió en una pila tecnológica estadounidense. Esto es un lanzamiento imperial para expandir esta infraestructura.

¿Cuál es la situación y el papel de Europa? Muchos —no solo en los sectores progresistas, es algo bastante transversal— han hablado de una tercera vía entre el modelo chino y el estadounidense.

Me gusta la idea de contar con una tercera opción que no sea solo China ni Estados Unidos. La UE quiere claramente ser esa tercera opción, pero creo que a veces se olvidan del para qué. En muchos sentidos quieren seguir el modelo estadounidense, y si solo se reproduce el sistema estadounidense, sus valores, su enfoque de la IA, ¿qué se ofrece que sea diferente? ¿Por qué querría alguien seguir ese camino? En términos de valores: ¿se va a explotar masivamente el medio ambiente para alcanzar la IAG a toda costa? ¿Se va a coaccionar a otros países para obtener recursos? Además, creo que seguir el modelo estadounidense resulta extremadamente costoso e inútil en muchos sentidos. Invertir en entrenamientos multimillonarios para un modelo que, con suerte, estará en lo más alto de las clasificaciones durante unos tres meses y luego será superado por otro...

La alternativa tiene que ser algo muy diferente: no crear un proyecto soberano de IA digital para un país o una región, sino un bien común en el que todo el mundo pueda participar, un sistema interoperable y basado en la portabilidad de los datos, alejado de la concentración de recursos, tráfico, poder y beneficios en unas pocas empresas. Creo que Europa podría contribuir a la construcción de algo parecido a un patrimonio común de IA, abierto a cualquiera, no solo a los países europeos, sino a cualquier país del mundo que quiera adoptar estos proyectos de código abierto y construir con ellos.

La empresa china DeepSeek ha presentado este viernes la versión preliminar y de código abierto de su nuevo modelo de inteligencia artificial (IA), el V4, del que asegura que ofrece un rendimiento comparable a rivales de EEUU en ámbitos como el razonamiento, el conocimiento general y las capacidades para agentes.

La compañía indica que el sistema se divide en V4-Pro y V4-Flash, y afirma que su versión de máximo razonamiento alcanza posiciones de liderazgo global. La firma ya causó un considerable impacto en los mercados a comienzos de 2025 con su modelo R1, capaz de competir con sus pares estadounidenses a una fracción de su coste.

Según los datos técnicos publicados, el V4-Pro-Max supera a Claude-Opus-4.6-Max (Anthropic) y a GPT-5.4-xHigh (OpenAI) en pruebas de conocimiento, y se sitúa en niveles similares en tareas de ingeniería de 'software'. DeepSeek sostiene que su nuevo modelo queda solo ligeramente por debajo de Gemini-3.1-Pro-High, de Google, en determinados apartados de razonamiento.

La firma señala que V4 incorpora una ventana de contexto de hasta un millón de tokens (las unidades mínimas de texto que procesan los modelos lingüísticos), una capacidad que atribuye a una nueva arquitectura de atención que, según su explicación, reduce las necesidades de cómputo y memoria frente a métodos tradicionales.

Capaz de trabajar con los modelos occidentales

DeepSeek asegura que V4 ha sido optimizado para marcos de agentes como Claude Code, OpenClaw, OpenCode o CodeBuddy, con mejoras en tareas de codificación y de generación de documentos.

En cambio, la empresa china no ha detallado los chips empleados para entrenar el V4, tras la irrupción de su anterior modelo en 2025, que tuvo un fuerte impacto precisamente por su estrategia de entrenamiento. La empresa afirmó entonces que R1 había sido entrenado en 55 días con un presupuesto de 5,57 millones de dólares, muy por debajo de las cifras que manejan competidores estadounidenses, lo que alimentó el debate sobre si era posible desarrollar modelos avanzados con menos potencia de cálculo y menor coste.

En los últimos meses, la compañía había seguido ampliando su catálogo con nuevas versiones de R1 y con sistemas como DeepSeek-OCR o V3.2, este último también presentado por la empresa como comparable a rivales de OpenAI y Google en algunos apartados.

El anuncio de V4 se enmarca en una fase de intensa competencia en el sector chino de la IA, donde firmas como Baidu, Alibaba, Tencent, ByteDance o MiniMax han acelerado el lanzamiento de modelos y agentes, en un contexto marcado por la rivalidad tecnológica con EEUU, las restricciones al acceso chino a semiconductores avanzados y la apuesta oficial de Pekín por reforzar la autosuficiencia en este sector.

Los circuitos integrados son el corazón de la electrónica moderna: permiten procesar información, amplificar señales o detectar fenómenos físicos extremadamente débiles. A pesar de ello, su diseño suele ser mucho más complejo de lo que podría parecer a primera vista.  De hecho, durante mucho tiempo se ha dicho que su diseño tiene algo de arte, donde la intuición y la experiencia del profesional son fundamentales.

No obstante, a medida que los sistemas electrónicos se vuelven más complejos, también aumenta la necesidad de hacer el proceso de diseño más estructurado y reproducible. En algunas áreas de la electrónica, como el diseño digital (el encargado de crear los procesadores que se incorporan a una computadora), gran parte del proceso está hoy altamente automatizado. Sin embargo, en el caso de los circuitos integrados analógicos (diseñados para captar o emitir señales directamente desde el mundo real, como los presentes en sensores, sistemas de instrumentación o comunicaciones), el proceso es bastante diferente: aunque existen herramientas de diseño muy avanzadas que automatizan parte del proceso, una parte importante del trabajo sigue siendo manual y requiere generalmente múltiples iteraciones de ajuste.

Esto quiere decir que, en la práctica, diseñar un circuito suele implicar proponer una solución inicial, simular su comportamiento, modificar los parámetros necesarios y repetir el proceso varias veces hasta alcanzar un resultado satisfactorio. Este enfoque ha permitido desarrollar muchos de los circuitos más sofisticados de la electrónica moderna. No obstante, tiene una limitación evidente: puede llegar a consumir mucho tiempo y depende en gran medida de la experiencia acumulada de quien diseña.

Diseñar cuando no hay una única solución posible

Una de las razones por las que el diseño de circuitos integrados analógicos (y, más aún, el de los circuitos de radiofrecuencia) resulta tan complejo es que rara vez existe una única solución valida.

Cuando se diseña un circuito integrado hay que cumplir simultáneamente muchos objetivos: reducir el consumo de energía, minimizar el ruido, mantener la estabilidad, alcanzar cierta ganancia o velocidad… y, al mismo tiempo, respetar restricciones tecnológicas y de área. El problema es que estos objetivos suelen entrar en conflicto entre sí, por lo que mejorar una característica suele empeorar otra. Por ejemplo, reducir el consumo puede empeorar el ruido.

Por esta razón, quien diseña no busca una única solución perfecta. En realidad, lo que suele existir es un conjunto de soluciones posibles, cada una con sus ventajas e inconvenientes. Elegir entre ellas forma parte esencial del proceso de diseño.

Ajustar los “ingredientes” de un circuito

Una forma útil de entender este problema es pensar en una receta de cocina.

Imaginemos que queremos preparar un plato con un sabor y una textura determinados. Aunque exista una receta concreta, en realidad es posible llegar a un resultado muy parecido utilizando combinaciones diferentes de ingredientes o ajustando ligeramente sus cantidades. Dos personas pueden seguir caminos distintos y, aun así, obtener platos con un sabor muy similar.

En el diseño de circuitos analógicos ocurre algo parecido. Se pueden modificar parámetros como las características de los transistores, su consumo de energía o los valores de otros componentes. Cada combinación produce un circuito diferente, pero muchas de ellas pueden presentar las mismas características finales, como el consumo de energía total del circuito.

A este conjunto de posibles combinaciones se le suele llamar espacio de diseño. El reto consiste en encontrar, dentro de ese enorme conjunto de posibilidades, aquellas configuraciones que permiten obtener el resultado final deseado. Sin embargo, explorar todas esas combinaciones mediante simulaciones puede requerir mucho tiempo.

Hacia metodologías de diseño más sistemáticas

Durante décadas, los ingenieros han explorado este espacio apoyándose principalmente en su experiencia y en sucesivos ajustes hasta conseguir el diseño deseado. Afortunadamente, en los últimos años han surgido distintas líneas de investigación que intentan mejorar este proceso.

Por ejemplo, en lugar de comenzar cada diseño desde cero, se pueden caracterizar previamente ciertos bloques o configuraciones de circuito y utilizar esa información para construir sistemas más complejos. La idea es desarrollar metodologías que permitan explorar el espacio de diseño de forma más estructurada, organizando la información disponible sobre los circuitos de manera que sea posible identificar con mayor rapidez las regiones más prometedoras.

Este tipo de enfoques ayuda a comprender mejor cómo se relacionan entre sí los distintos parámetros del circuito y reduce el número de iteraciones necesarias durante el proceso de diseño.

El objetivo último es transformar parte del diseño analógico en una exploración guiada del espacio de soluciones, en lugar de depender exclusivamente del ensayo y error.

Un reto con impacto industrial

Este desafío no es solo una cuestión académica. Tiene también una dimensión claramente industrial. La industria de los semiconductores se enfrenta hoy a una creciente complejidad de los sistemas electrónicos, mientras que los ciclos de desarrollo de nuevos productos son cada vez más cortos.

Diseñar un circuito integrado puede requerir semanas o incluso meses de ajustes y simulaciones. Encontrar metodologías que permitan explorar el espacio de diseño de forma más eficiente puede ayudar a reducir tiempos de desarrollo y costes, y a mejorar la productividad de los equipos de ingeniería.

Por esta razón, muchas líneas de investigación actuales buscan hacer más sistemático el proceso de diseño de circuitos integrados. En este contexto empiezan también a aparecer herramientas basadas en inteligencia artificial, que pueden analizar grandes cantidades de resultados de simulación y aprender a reconocer qué combinaciones de parámetros tienen más probabilidades de funcionar bien. Es decir, que actúan como un asistente que ayuda a explorar el espacio de diseño con mayor rapidez y a identificar soluciones prometedoras que de otro modo podrían pasar desapercibidas.

De hecho, parte de la investigación actual, incluyendo la que actualmente realizamos en el IMSE-CNM, intenta precisamente avanzar en esa dirección: comprender mejor cómo transformar el conocimiento acumulado por quienes diseñan en metodologías que permitan diseñar circuitos complejos de forma más eficiente. No se trata de sustituir al ser humano por una herramienta automática, sino de dotarlo de mejores instrumentos para enfrentarse a un problema que, en el fondo, consiste en tomar decisiones entre múltiples soluciones posibles.

Y es que, si bien el diseño analógico siempre tendrá algo de arte, en él la intuición y la experiencia siguen siendo fundamentales en un mundo cada vez más dependiente delos circuitos integrados, aprender a evaluar eficientemente ese espacio de posibilidades puede ser una de las claves para diseñar los circuitos integrados del futuro, haciendo el proceso más estructurado y reproducible.

Coordinación y edición: Adelina Pastor, Delegación del CSIC en Andalucía

Los beneficios de TSMC, el mayor fabricante de chips del mundo, ascendieron a 572.480 millones de dólares taiwaneses (15.380 millones de euros) en el primer trimestre del presente ejercicio, un 58,3% más que en el mismo período del año pasado, ha informado la compañía en la madrugada de este jueves.

La cifra no solo supera las proyecciones de los expertos, sino que también se trata del noveno trimestre consecutivo de aumento de ganancias y supone batir de nuevo el récord histórico de beneficios en uno de estos períodos para la tecnológica taiwanesa. Además, el dato del primer trimestre representa un incremento del 13,2% con respecto al beneficio neto obtenido entre octubre y diciembre de 2025.

Históricamente, los fabricantes de semiconductores suelen registrar mayores cifras de negocio en la segunda mitad del año, coincidiendo con el lanzamiento de nuevos productos tecnológicos en los principales mercados occidentales. Sin embargo, la gran demanda de chips avanzados para inteligencia artificial (IA) y la computación de alto rendimiento viene impulsando desde hace varios trimestres los resultados de la compañía, proveedora de firmas conocidas a nivel mundial como Apple, Nvidia, AMD o Qualcomm.

“La demanda relacionada con la IA sigue siendo extremadamente sólida. Nuestra convicción en la 'mega tendencia' de la IA a varios años se mantiene alta y creemos que la demanda de semiconductores seguirá siendo fundamental”, ha expresado el presidente y consejero delegado de la compañía, C.C. Wei, en una conferencia de prensa.

Superior a sus propios pronósticos

La cuenta de resultados que TSMC apunta también a un incremento del 35,1% interanual en la facturación entre enero y marzo hasta unos 1,13 billones de dólares taiwaneses (30.468 millones de euros). Los pronósticos internos de la compañía anticipaban unos ingresos de entre 29.500 y 30.250 millones de dólares en el primer trimestre.

Durante este período, los envíos de chips fabricados con procesos de 3 nanómetros (nm), los más avanzados de la empresa, representaron el 25% de la facturación total, mientras que los de 5 y 7 nm constituyeron un 36 y un 13% de los ingresos, respectivamente. La tecnológica también indicó que su margen neto de beneficios fue del 50,5 % en el primer cuarto de 2026, un aumento frente al 48,3 % que marcó en el trimestre anterior.

Inventario de materiales críticos por la guerra de Irán

En cuanto al suministro de hidrógeno y helio, materiales clave para la fabricación de semiconductores, el director financiero y portavoz de TSMC, Wendell Huang, subrayó que la tecnológica ha preparado un “inventario de seguridad” debido a la guerra de EE.UU. e Israel contra Irán, que ha comprometido el envío de estos elementos.

“Trabajamos estrechamente con nuestros proveedores para reforzar aún más la resiliencia y la sostenibilidad de nuestra cadena de suministro, por lo tanto, no esperamos ningún impacto a corto plazo en nuestras operaciones por el suministro de materiales”, ha señalado el directivo.

Las acciones de TSMC en la Bolsa de Taipéi finalizaron la jornada con un repunte del 0,24%, y acumulan un alza del 31,55% a lo largo del presente ejercicio, por encima del rendimiento del índice general, el Taiex, que ha crecido un 26,52% desde principios de enero.

Según indicó recientemente la consultora TrendForce, el dominio de TSMC a nivel mundial es indiscutible: al cierre del año pasado acumulaba el 70,4% de la cuota global de mercado de fabricación de semiconductores, muy por delante de las dos compañías que completan el 'top 3', la surcoreana Samsung (7,1%) y la china SMIC (5,2%).

El pasado enero, la firma taiwanesa anunció su intención de elevar su gasto de capital hasta un rango de entre 45.000 y 50.000 millones de dólares para este año, debido a la demanda sostenida de chips avanzados para inteligencia artificial. Ahora está por ver si la compañía mantiene o incluso incrementa esa proyección, dado el impacto de la guerra en Oriente Medio sobre el suministro de materiales clave para la producción de semiconductores, como el helio.

En Castilla-La Mancha, los centros logísticos automatizados ya no son una promesa de futuro, sino una realidad palpable. En ellos, la tecnología no solo aumenta la productividad: también reduce de forma significativa el número de trabajadores necesarios. Donde antes hacían falta cientos de empleados, hoy bastan decenas apoyados por robots, algoritmos y sistemas inteligentes. Este nuevo paisaje económico, que convive con nuestros campos y molinos, nos plantea una pregunta inevitable: ¿Quién pagará las pensiones dentro de veinte o treinta años?

El debate suele presentarse como un enfrentamiento entre generaciones. Por un lado, los jubilados, que reclaman pensiones dignas tras toda una vida de trabajo y cotización —porque su pensión no es un regalo, sino el fruto de haber contribuido durante toda su vida laboral—. Por otro, los jóvenes, que perciben cómo su salario soporta una creciente presión fiscal mientras su futuro resulta incierto. Sin embargo, este conflicto es, en gran medida, un espejismo. Enfrentar a un joven mileurista con un jubilado es discutir por las migajas, mientras el verdadero problema sigue sin resolverse.

Una trampa fiscal compartida

La situación actual refleja una contradicción evidente. Las pensiones suben para mantener el poder adquisitivo, pero un sistema fiscal que no se ajusta a la inflación provoca que parte de esa mejora se diluya. Al mismo tiempo, muchos trabajadores jóvenes sienten que su esfuerzo fiscal es cada vez mayor, sin que ello se traduzca en una mejora real de su capacidad de ahorro o acceso a la vivienda.

El problema no es que unos reciban demasiado o que otros aporten demasiado. El problema es que el sistema sigue dependiendo casi exclusivamente del trabajo humano en una economía que ya no funciona así.

Cuando la riqueza ya no depende solo del trabajo

La automatización ya está transformando sectores enteros en Castilla-La Mancha. Lo vemos en la logística, pero también en otros ámbitos donde la tecnología permite producir más con menos empleo directo.

Esto genera una paradoja: aumenta la productividad y la riqueza, pero la base tradicional que financia el sistema —las cotizaciones sobre el trabajo— pierde peso relativo. Aquí surge una idea cada vez más presente en el debate económico: si las máquinas generan valor, ¿por qué no contribuir también al sostenimiento del sistema público?

Silicio y pensiones: ampliar la base del sistema

No se trata de frenar la innovación, sino de adaptarse a ella. Igual que en su día se construyó el Estado del bienestar sobre las cotizaciones del trabajo, hoy podría incorporarse una nueva vía: captar parte de la riqueza generada por la automatización y la inteligencia artificial. Podríamos llamarlo, de forma sencilla, una “cuota de solidaridad tecnológica”. Una forma de que el silicio —la base de los microchips que hacen posible esta revolución— también contribuya al contrato social.

Las consecuencias de un enfoque así serían relevantes:

Cambiar el enfoque para evitar el conflicto

Cuando se amplía la base de financiación, el debate deja de centrarse en cuánto debe aportar cada generación. Ya no se trata de enfrentar a jóvenes y jubilados, sino de adaptar el sistema a una economía que ha cambiado profundamente.

En ese contexto, medidas como ajustar el IRPF a la inflación dejarían de ser una amenaza para las cuentas públicas y pasarían a ser una cuestión de sentido común y equidad.

El verdadero reto

El desafío no es menor. Se trata de actualizar un modelo diseñado en el siglo XX para una economía que ya pertenece al siglo XXI. La tecnología no es solo una herramienta de producción: es también una fuente de riqueza que debe formar parte del sostenimiento colectivo.

Enfrentar generaciones es un error. Es discutir por el último vaso de agua en medio del desierto. La solución no es repartir mejor la escasez, sino encontrar una nueva fuente.

Esa fuente puede estar en la fiscalidad tecnológica. Solo incorporando al sistema la riqueza generada por la automatización podremos garantizar algo esencial: que los jóvenes de hoy lleguen a ser los jubilados dignos de mañana.

Quizá el futuro del contrato social no se escriba únicamente con el esfuerzo humano, sino también con el silicio de las máquinas que ya están transformando nuestra economía.

Hace un año, en su autoproclamado “Día de la Liberación”, Donald Trump reveló una lista de aranceles para 180 países. La medida produjo un shock inmediato para el comercio global. No es solo que muchos productos se encarecieran, sino que el modelo de negocio de muchas multinacionales estadounidenses quedaba al borde del precipicio. Entre las complejas explicaciones sobre el funcionamiento de las cadenas de suministro y por qué una simple tasa del 10% podría destruir negocios enteros, emergió un precio que lo ejemplificaba todo: Apple y el iPhone de 2.500 dólares (o 2.200 euros).

El iPhone es un hijo de la globalización. Su intrincada cadena de suministro requiere centenares de proveedores especializados, que utilizan minerales extraídos en África o Sudamérica, semiconductores avanzados producidos en Taiwán, memorias de Corea del Sur o pantallas de Japón. Gravar con un arancel cada uno de esos pasos podía terminar disparando el precio del teléfono más vendido de EEUU un 43%, hasta esos 2.500 dólares.

“Hay veces que se confunden los materiales con la especialización”, explicó en un reportaje de elDiario.es Enrique Feas, investigador principal del Instituto Elcano y técnico comercial del Estado. “Puede que haya acero en Estados Unidos y que no sea excesivamente caro en algunos casos. Puedes conseguir un sustituto para las barras básicas de acero, pero no para elementos específicos de un móvil, ya que probablemente solo haya tres o cuatro empresas en el mundo capaces de producirlo. La globalización consiste en la especialización”.

Trump anuló más tarde muchos de los aranceles que afectaban a la industria de la electrónica, mientras que Apple decidió asumir el mayor coste de producción sin repercutirlo en los consumidores para evitar fricciones con la Casa Blanca. Sin embargo, un año después, el republicano ha vuelto a quedar atrapado en el mismo callejón con su guerra en Irán. Porque si el iPhone es un hijo de la globalización, las bombas de alta tecnología que Trump necesita para doblegar a Irán sin desplegar soldados sobre el terreno son sus primas hermanas.

El armamento moderno es tan complejo o más que los dispositivos de Apple y depende, paradójicamente, del mismo ecosistema de colaboración internacional. Los componentes avanzados que Trump grava con aranceles y cuyo comercio entorpece dinamitando la seguridad de Oriente Medio y disparando el precio de los hidrocarburos son exactamente los mismos que necesita para continuar sus bombardeos. Por eso la guerra está “poniendo a prueba no solo el rendimiento en el campo de batalla, sino también la resistencia industrial y la resiliencia de las cadenas de suministro globales”, avisa la American Enterprise Institute (AEI).

El propio Congreso de EEUU había advertido a la Casa Blanca de esta situación. Un informe de la Oficina de Rendición de Cuentas del Gobierno (GAO, por sus siglas en inglés), el organismo de control de la cámara, alertó de que el 88% de los chips adquiridos por el ejército entre 2020 y 2024 se fabricaron fuera de Estados Unidos, principalmente en China, Taiwán y Corea del Sur. Durante la investigación, el propio Departamento de Defensa reconoció que carecía de visibilidad real sobre quiénes son sus proveedores en los niveles más bajos de la cadena de suministro. El caso del F-35 fue el ejemplo paradigmático: el Pentágono descubrió a raíz del informe que algunos de los imanes del avión procedían de China, generando una dependencia crítica del arma clave para operaciones como la de Irán. Nadie lo había detectado antes.

El ejemplo de los interceptores

Cuanto más compleja es el arma, más dependiente es de que el comercio global siga funcionado como hasta ahora. Esto afecta tanto al ataque como a la defensa, ya que además del caza F-35, otros de los grandes afectados son los misiles interceptores. Modelos como el SM-3, utilizado por su Armada para derribar los misiles balísticos de Irán, pueden costar entre 10 y 28 millones de dólares por unidad. Cada uno de ellos es, esencialmente, una nave espacial capaz de impactar en los misiles iraníes cuando aún están fuera de la atmósfera viajando más rápido que una bala.

Otros modelos como los Patriot, los interceptores que España tiene desplegados en Turquía, cuestan entre 4 y 5 millones de dólares por disparo. Además de misiles balísticos, se están utilizando para neutralizar los drones kamikaze como los Shahed. Irán lanza estos drones en enjambres que pueden sumar decenas de ellos contra Israel, con un precio por unidad de entre 20.000 y 50.000 dólares. A menudo se disparan múltiples interceptores para interceptar una sola amenaza, ya sea un dron o un misil, lo que hace que el coste de la defensa se multiplique.

Dron Shahed-136 de fabricación iraní

Carecen de óptica externa y, por lo tanto, no pueden ser dirigidos a distancia. Utilizan GPS.

Velocidad máxima de 185 km/h

Ojiva

explosiva

de 50 kg

MD 550 (50 hp)

3,5 m

Motor térmico de fabricación iraní de cuatro cilindros, refrigerado por aire.

2,5 m

Alcance 2000 km

DESPEGUE

OBJETIVO

GRÁFICO: IGNACIO SÁNCHEZ. FUENTE: ELABORACIÓN PROPIA

Dron Shahed-136 de fabricación iraní

Carecen de óptica externa y, por lo tanto, no pueden ser dirigidos a distancia. Utilizan GPS.

Ojiva

explosiva

de 50 kg

MD 550 (50 hp)

Motor térmico de fabricación iraní de cuatro cilindros, refrigerado por aire.

3,5 m

2,5 m

Velocidad máxima de 185 km/h

Alcance

2000 km

DESPEGUE

OBJETIVO

GRÁFICO: IGNACIO SÁNCHEZ. FUENTE: ELABORACIÓN PROPIA

“Cuando un solo interceptor cuesta millones de dólares y requiere largos plazos de producción, la reposición se convierte en un esfuerzo de varios años”, recuerda el citado informe de la AEI: “La estrategia de Irán no es superar a Estados Unidos tecnológicamente. Es imponer costes, agotar suministros y vaciar los cargadores estadounidenses más allá de nuestra capacidad para reconstituirlos”.

Este tipo de armas son imposibles de fabricar de la noche a la mañana. En el caso de los misiles Patriot, el fabricante Lockheed Martin entregó unas 620 unidades en todo el año 2025. Sin embargo, solo en los primeros cinco días del conflicto, del 28 de febrero al 5 de marzo, Estados Unidos lanzó aproximadamente 800 de ellos. Ya en la guerra de los 12 días entre Israel e Irán de junio de 2025, EEUU gastó unos 80 misiles SM-3, cerca del 20% de todos los interceptores de este tipo que el Pentágono esperaba tener entregados para finales de 2025, según los datos del Centro de Estudios Estratégicos e Internacionales (CSIS).

La estrategia de Irán no es superar a Estados Unidos tecnológicamente. Es imponer costes, agotar suministros y vaciar los cargadores estadounidenses más allá de nuestra capacidad para reconstituirlos

American Enterprise Institute

El think tank AEI, de tendencia conservadora y liberal, pide una mayor inversión para reconstruir la industria de defensa estadounidense en su propio territorio y dejar de depender de esas cadenas de suministro globales. Algo, que como en el caso del iPhone, puede llevar años debido a la gran especialización de los proveedores. Aun así, recuerda que “la noción de que Estados Unidos puede depender de pequeños inventarios de armas exquisitas y ultra caras para ganar”, como había pronosticado Trump, es “una ilusión que ahora se ha hecho añicos”.

El callejón geopolítico de Trump

El Pentágono era consciente de esta vulnerabilidad mucho antes de comenzar la actual campaña contra Irán. Prueba de ello es el acuerdo alcanzado ene enero con Lockheed Martin para intentar triplicar la capacidad de producción anual de los Patriot, pasando de los 600 actuales a más de 2.000 al año.

Sin embargo, la inestabilidad política y la incertidumbre financiera derivadas de las políticas de Trump vuelven a suponer palos en las ruedas en el objetivo de reindustrializar militarmente EEUU. “El gasto de capital necesario para acelerar y aumentar la capacidad de producción requiere una financiación más segura que la que pueden proporcionar las resoluciones continuas y las asignaciones suplementarias intermitentes”, señala en informe del CSIS.

Con la cadena de suministro saturada, el tiempo juega en contra del presidente republicano. Irán es consciente de que ni los mercados ni la opinión pública resistirán una guerra larga sin empezar a penalizar duramente la economía y sus resultados en las urnas en las elecciones de mitad de mandato de noviembre. Por ello, su doctrina militar exprime este punto débil con ataques a infraestructuras globales como los centros de datos o el Estrecho de Ormuz. Esto dispara los costes de transporte y energía, reavivando el fantasma de la inflación.

Esta es el callejón geopolítico de Trump. A seis meses de su primera cita nacional con las urnas desde que volvió a la Casa Blanca, su cruzada para desglobalizar la economía mediante aranceles castiga y encarece la misma red global de suministros que su país necesita para sostener la guerra que él mismo ha comenzado. Ahora el republicano se enfrenta al peor escenario posible que describen los expertos en defensa, como resume el informe de su think tank empresarial: “Ningún presidente, sin importar su partido, debería enfrentarse nunca a la perspectiva de tener que reducir sus operaciones de combate porque Estados Unidos se está quedando sin balas”.

La guerra de Irán y el bloqueo del estrecho de Ormuz han modificado el panorama internacional. Los precios del gas y del petróleo se han disparado y han encendido las alarmas en el mundo entero. Sin embargo, la situación amenaza con ser más crítica aún si Taiwán, epicentro global de la fabricación de semiconductores, se paraliza debido a su dependencia de las importaciones procedentes de Qatar y a que sus reservas de gas se limitan a solo 11 días. Cualquier interrupción prolongada en el suministro de chips alteraría el funcionamiento de industrias de toda índole, desde la automoción hasta la telefonía, en todos los rincones del planeta.

La globalización produce, en ocasiones, efectos inesperados. El bombardeo iraní a la refinería de Ras Laffan, núcleo de la industria de gas natural licuado (GNL) de Qatar y una de las mayores del mundo, tuvo una especial repercusión en Taiwán. En Taipéi se activaron todas las alertas debido a que esta isla, situada a más de 12.000 kilómetros de distancia de navegación del estrecho de Ormuz, depende energéticamente del gas qatarí.

La “isla rebelde”, como el régimen de Pekín califica a Taiwán, se halla sumergida en una enorme contradicción. Por un lado, registra la mayor concentración de valor tecnológico por metro cuadrado del globo. A través de la Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), controla el 90% de la producción de chips de vanguardia de todo el planeta. Sin estos componentes, los teléfonos móviles, la inteligencia artificial o el material militar de alta precisión de las potencias occidentales quedarían inutilizados.

Ese dominio tecnológico provoca que el peso del sector de los semiconductores sea abrumador tanto en la economía local como en la cadena de suministro global. Según las últimas estadísticas oficiales, la industria de los chips avanzados representa cerca del 21% del PIB de Taiwán y sus ventas al exterior supusieron el 74% del total de las exportaciones en 2025. Unas cifras que consolidan al sector como la auténtica columna vertebral de la economía isleña, al tiempo que sostienen su relevancia internacional.

Esta hegemonía tecnológica convive, no obstante, con una precariedad energética que roza lo alarmante. Según el ministerio de Asuntos Económicos taiwanés, la isla importa el 97% de su energía primaria. De Oriente Medio proceden el 70% de las importaciones de crudo y el 35% de las de gas natural. Esta dependencia explica la inquietud en Taipéi ante la guerra de Irán y su celeridad en adoptar medidas de emergencia para paliar los aumentos de precios y las interrupciones de suministro, ante la perspectiva de que el conflicto se dilate en el tiempo.

La realidad es que un cierre prolongado del estrecho de Ormuz podría tener consecuencias catastróficas para Taiwán. Según la Agencia Internacional de la Energía (AIE), las reservas estratégicas de GNL en suelo taiwanés cubren solo 11 días, las más bajas del este de Asia. Este panorama dibuja un horizonte complicado para el tejido industrial y la sociedad civil, que empieza a temer por el mantenimiento de los servicios básicos.

El problema energético para la isla rebelde se ha agravado debido a que en su transición para desmantelar las centrales nucleares, como consecuencia del accidente de Fukushima del 2011, Taipéi optó por apostar por el gas natural como principal fuente energética. Actualmente, el GNL genera más del 50% de la electricidad de la isla, pero su accidentada orografía le impide almacenar grandes cantidades y depende del flujo constante de buques metaneros procedentes de Qatar y de Emiratos Árabes Unidos.

El peso de TSCM

La posibilidad de que este flujo de metaneros se detenga debido al cierre del estrecho de Ormuz explica la ansiedad de los responsables de Taipéi, agravada por el voraz consumo energético de la propia industria tecnológica. Las plantas de TSMC consumen, por sí solas, cerca del 10% de toda la electricidad de la isla. Temen que se produzca una situación de emergencia y deban enfrentar el dilema de priorizar el suministro de electricidad a los hogares o dar preferencia a la fabricación de chips para evitar un colapso económico global.

A nivel mundial, el impacto de una paralización de Taiwán tendría efectos exponenciales. Según el Lowell Institute, una interrupción de la producción de chips de apenas tres semanas provocaría una pérdida de 2,5 billones de dólares en el PIB mundial.

Ante este panorama, las autoridades taiwanesas han acelerado la búsqueda de alternativas para evitar una posible escasez energética. Han garantizado el suministro de gas natural para los meses de marzo y abril y ya han anunciado que están gestionando envíos adicionales de Australia y Estados Unidos para mayo.

Y se han apresurado, asimismo, en anunciar nuevos contratos para aumentar las importaciones de gas estadounidense a partir de junio. Esta operación forma parte de la política de Taipéi de aumentar las compras a Washington para intentar ganarse los favores de Donald Trump, ante las pretensiones de Pekín de anexionarse la isla. Actualmente, el GNL estadounidense representa el 10% de la factura gasista taiwanesa y el suministro de petróleo alcanza el 30%, según el ministerio de Asuntos Económicos de Taiwán.

En este contexto, el bloqueo del estrecho de Ormuz no solo tensiona los mercados energéticos, sino que revela la fragilidad del principal suministrador de chips del planeta. Taiwán se enfrenta a la paradoja de liderar el futuro digital del mundo mientras su presente energético pende de unas rutas marítimas vulnerables a miles de kilómetros de distancia.

Lo que está en juego no es solo la estabilidad de la isla, sino la resiliencia de una economía global que se apoya en unos pocos puntos clave extremadamente vulnerables. La crisis actual obliga a la comunidad internacional a repensar como fortalecer esa resiliencia global.