“Ahora, la computación es facturación”. Pocas sentencias más claras que la expresada este miércoles por el cofundador y director ejecutivo de Nvidia para resumir cuál es, a día de hoy, el verdadero modelo de negocio detrás de la inteligencia artificial. No son los sistemas generativos, ni los asistentes virtuales, ni la robótica. El dinero está en la venta de la infraestructura física que promete que la revolución de la IA terminará de cuajar algún día. Las cifras que ha vuelto a poner sobre la mesa Jensen Huang le dan la razón.

El fabricante estadounidense ha divulgado este miércoles un beneficio neto de 59.688 millones de dólares en el segundo trimestre de su ejercicio fiscal. Esto supone un 126% más de lo que ganó en el mismo periodo del año anterior. Su facturación trimestral escaló hasta los 96.221 millones de dólares (un 106% más), de los cuales más de 89.000 millones corresponden a un único segmento: los centros de datos.

Es la “era dorada de nuevos laboratorios y empresas emergentes de IA, con múltiples laboratorios de frontera escalando a la vez”, resumía el ejecutivo en la reunión con los inversores posterior a la presentación de resultados. Cada uno de esos laboratorios necesita los chips avanzados de Nvidia para entrenar y operar sus modelos. A ellos se suma el avance de la robótica humanoide, lo que Huang llama “el lanzamiento de la IA física”, que significa aún más demanda para estos componentes.

¿Quién compra los chips de Nvidia?

Durante este segundo trimestre del año, el más seguido por analistas e inversores en Wall Street, Nvidia hizo una reclasificación del segmento de centros de datos en dos categorías: “Hyperscale” (computación a gran escala) y “Nube IA, Industrial y Empresa”. El primero, que incluye las ventas de su demandado chip Blackwell Ultra a los gigantes tecnológicos, tuvo unos ingresos de 48.710 millones de dólares. El segundo facturó 40.313 millones.

El resto de sus ingresos proviene de la venta de servicios de computación en la nube, denominado Edge Computing, aportó otros 7.198 millones. En la práctica, los números demuestran que Nvidia se ha convertido en un gigante cuyo principal negocio es vender componentes críticos a otros gigantes. Esto le permite seguir mejorando sus chips a una velocidad que impide que el resto de sus competidores puedan alcanzarla.

Con todo, el mercado financiero opera bajo sus propias reglas. Tras publicarse estos resultados récord al cierre de la bolsa, las acciones de Nvidia bajaban un 1,6% en las operaciones previas a la apertura de Wall Street.

El veto geopolítico

Las cuentas de Nvidia reflejan el impacto de la carrera tecnológica entre EEUU y China. Los envíos de sus chips al gigante asiático representaron menos de un 1% de los ingresos del fabricante estadounidense. Huang, que peleó para permitir el comercio tecnológico entre ambas potencias y logró la luz verde de Donald Trump (a cambio de que el Gobierno estadounidense se llevara un 15% de todas las ventas de Nvidia en China) ve ahora como son las empresas chinas las que acaparan su enorme mercado.

Nvidia ha comunicado unas previsiones de ingresos de unos 108.000 millones de dólares para el próximo trimestre, asumiendo ya que no obtendrá ningún beneficio sustancial proveniente de las ventas al gigante asiático debido a los bloqueos de exportación.

Unas previsiones que también tienen en cuenta los problemas en la cadena de suministro global. La empresa señaló que ha destinado 279.000 millones de dólares —más del doble que el trimestre anterior— en compromisos financieros para comprar chips de memoria y asegurar los componentes clave para los próximos años, cuya escasez está disparando los precios tanto de dispositivos de consumo como de los chips de IA.

Elon Musk redobla su apuesta por la inteligencia artificial con un nuevo proyecto: una megaplanta para producir sus propios chips. Tesla y SpaceX invertirán inicialmente 16.800 millones de dólares (unos 14.500 millones de euros) en la construcción de Terafab, una gigantesca planta de semiconductores en Texas con la que el empresario pretende asegurarse el suministro de los chips que necesitarán los nuevos vehículos autónomos, los robots humanoides y los sistemas espaciales de ambas compañías.

El complejo se levantará en el condado de Grimes (Texas) y empleará al menos a 3.000 trabajadores, convirtiéndose en uno de los mayores proyectos industriales impulsados por Musk. La fábrica integrará en un único emplazamiento la fabricación, el empaquetado y las pruebas de chips de lógica y memoria de última generación, reduciendo la dependencia de proveedores externos en un momento en el que la demanda mundial de capacidad de computación se dispara.

Según explicaron Tesla y SpaceX, el objetivo es responder a una necesidad cada vez mayor de potencia informática. Las dos compañías prevén requerir conjuntamente más de un teravatio (TW) de capacidad de procesamiento, una cifra que supera ampliamente la oferta global actual de chips avanzados.

Los semiconductores producidos en Terafab estarán destinados principalmente a alimentar los sistemas de conducción autónoma de los futuros Cybercab de Tesla, los robots humanoides Optimus y los centros de datos espaciales que SpaceX desarrolla para soportar sus operaciones y los servicios de inteligencia artificial de xAI, la empresa de IA de Musk integrada este año en el grupo aeroespacial.

“La planta de Terafab está trayendo la fabricación de vanguardia a Estados Unidos, creando miles de empleos bien remunerados en el Estado de la Estrella Solitaria y permitiéndonos producir chips de IA a gran escala para su uso en la Tierra y en el espacio”, afirmó Musk.

Una fábrica de dimensiones sin precedentes

Terafab aspira a convertirse en la mayor instalación integrada de semiconductores del planeta. El complejo ocupará alrededor de 9,3 millones de metros cuadrados y concentrará bajo un mismo techo todas las fases del proceso productivo, desde la fabricación de obleas hasta el ensamblaje y las pruebas finales.

La integración vertical permitirá acelerar el desarrollo de nuevos procesadores y reducir los tiempos entre diseño y producción, una estrategia similar a la que Tesla ya aplica con buena parte de los componentes de sus vehículos. El proyecto es la continuación del centro de investigación que Tesla comenzó a construir el pasado abril en el campus norte de Giga Texas, considerado el embrión tecnológico de Terafab.

La iniciativa responde al convencimiento de Musk de que los semiconductores avanzados serán el principal cuello de botella para el desarrollo de la inteligencia artificial, la robótica y la exploración espacial durante la próxima década.

Aunque Tesla y SpaceX seguirán colaborando con fabricantes externos de chips, ambas compañías consideran imprescindible desarrollar una capacidad propia para cubrir unas necesidades de computación que crecen a un ritmo mucho mayor que la capacidad mundial de producción.

La nueva planta también se enmarca en la estrategia estadounidense para recuperar capacidad industrial en un sector dominado durante años por la producción asiática, reforzando la fabricación nacional de componentes considerados estratégicos.

Texas, el gran centro industrial de Musk

El estado de Texas se consolida como el principal polo industrial del empresario sudafricano. Allí ya operan Giga Texas, Starbase, Bastrop y McGregor, instalaciones que, según SpaceX, han generado más de 56.000 empleos directos e indirectos y un impacto económico superior a 28.000 millones de dólares desde 2024.

Para minimizar el impacto ambiental, Terafab utilizará agua procedente del embalse de Gibbons Creek en lugar de extraer agua subterránea, contará con una planta propia de tratamiento de aguas residuales y aplicará sistemas de reutilización y ahorro hídrico, además de cumplir con la normativa medioambiental para la gestión de productos químicos y residuos industriales.

Durante el último mes, una serie de avances en las tecnologías chinas de inteligencia artificial, fabricación de microchips y robótica han sacudido los mercados financieros, han provocado divisiones entre los magnates tecnológicos de EEUU y han dejado a la administración Trump buscando respuestas a toda prisa.

Silicon Valley ha señalado durante mucho tiempo a la industria tecnológica china como una amenaza real, utilizando su crecimiento como argumento para exigir que las empresas estadounidenses queden eximidas de cualquier regulación que pueda frenarlas. En las últimas semanas, sin embargo, el progreso de China ha hecho que los responsables de las tecnológicas de EEUU pasen de las advertencias vagas al desacuerdo abierto sobre cómo abordar el desafío chino.

La amenaza más inmediata para el statu quo de Silicon Valley procede de una serie de modelos de IA chinos de código abierto y pesos abiertos que se pueden descargar y utilizar de forma gratuita. Estos modelos, como Kimi K3 de Moonshot AI, son lo suficientemente potentes como para competir en algunas aplicaciones con los productos de IA propietarios y comparativamente caros de OpenAI y Anthropic.

Luchar contra el enemigo o unirse a él

La irrupción de estas alternativas chinas de código abierto ha provocado divisiones tanto en la Casa Blanca como en la industria tecnológica estadounidense sobre si oponerse a estos nuevos modelos o adoptarlos. Por un lado, están los fabricantes de chips, que ven oportunidades de ingresos en el incremento del uso de la IA, y las empresas tecnológicas preocupadas por el creciente dominio de OpenAI y Anthropic en el sector. Por el otro, se encuentran las propias Anthropic y OpenAI, que ven peligrar sus márgenes de beneficio y sostienen que los modelos desarrollados en China plantean riesgos de seguridad.

La Casa Blanca se halla dividida de forma similar: aunque históricamente se ha mostrado beligerante con la industria tecnológica china, recela de bloquear modelos de IA de bajo coste de los que muchas empresas americanas han pasado a depender. El secretario del Tesoro, Scott Bessent, sugirió en las últimas semanas que EEUU podría sancionar a las firmas chinas de IA por presunto robo de propiedad intelectual a empresas estadounidenses, mientras que el secretario de Comercio, Howard Lutnick, ha recibido cartas de fundadores de startups tecnológicas pidiéndole que no corte el acceso a los modelos abiertos.

En medio de las informaciones que apuntan a que la administración Trump estaba sopesando prohibir o limitar el uso de los modelos chinos de código abierto, un nutrido grupo de grandes tecnológicas —entre las que se incluyen Microsoft, Nvidia, Palantir y Meta— publicó recientemente una carta conjunta instando a los legisladores a no imponer restricciones a los modelos abiertos. Paralelamente, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, acudió el martes al Capitolio para reunirse con los líderes de los partidos Demócrata y Republicano con el fin de presionar en favor del código abierto.

Las supuestas inteligencias artificiales incontrolables

Mientras encajaban la presión de China y de otras empresas tecnológicas, OpenAI y Anthropic revelaron en las últimas semanas que sus modelos de IA adoptaron comportamientos imprevistos o incontrolables durante una serie de pruebas de ciberseguridad, llegando a hackear organizaciones externas. El CEO de OpenAI, Sam Altman, se reunió con legisladores y altos cargos de la Casa Blanca para debatir posibles controles sobre la IA tras el incidente. Esto obligó a Donald Trump a responder a preguntas sobre si impondría más restricciones de seguridad al desarrollo de la IA.

“Tenemos que ser cuidadosos en ambos sentidos. No queremos restringirles para luego encontrarnos de repente en segundo lugar por detrás de China”, afirmó Trump, añadiendo: “Conozco a muchas de estas personas. No quiero impedirles que hagan un gran trabajo”.

La prohibición de los robots chinos

Mientras la administración Trump debate eventuales controles de seguridad y límites a los modelos de IA de origen chino, esta semana tomó medidas concretas contra la cada vez más relevante industria robótica del país asiático. La Comisión Federal de Comunicaciones (FCC, por sus siglas en inglés) ha anunciado la prohibición de los robots humanoides procedentes de China al considerar que suponen un riesgo inasumible para la seguridad nacional.

Los robots humanoides chinos de empresas como Unitree han sido los protagonistas de numerosos vídeos virales este año, mostrando su capacidad para bailar o interactuar con las personas cuando se les programa para ello. La FCC alegó que estos robots también podrían robar datos o vigilar a los ciudadanos estadounidenses, además de representar una amenaza para la fabricación y las cadenas de suministro de EEUU.

La decisión de la FCC intensifica la competencia entre EEUU y China por las tecnologías emergentes, en un momento en que el temor a la tecnología china ha sacudido los mercados financieros. Un informe publicado esta semana por The Information, que señalaba que China había iniciado la producción en masa de chips especializados clave para el auge de la IA, provocó una ola de ventas en bolsa que borró un billón de dólares en valor de mercado de otros fabricantes de semiconductores.

A medida que los avances tecnológicos producidos en China empiezan a rivalizar directamente con sus homólogos estadounidenses, las divisiones en Silicon Valley podrían intensificarse, los mercados volverse más huidizos y la administración Trump verse sometida a una presión creciente sobre cómo frenar la influencia de China.

Los cacareados informes de los exprimer ministros italianos Enrico Letta y Mario Draghi identifican un conjunto específico de sectores estratégicos y palancas industriales en los que la Unión Europea debe unificar políticas de forma urgente para garantizar su soberanía económica y tecnológica para competir con Estados Unidos y China. Uno de los problemas del Viejo Continente es que no tiene grandes campeones en el ámbito tecnológico, frente a les big tech estadounidense y a las feroces startups chinas de inteligencia artificial (IA).

En este contexto, la empresa tecnológica Openchip ha dado a conocer este jueves que ha culminado el desarrollo de BER10, un chip soberano europeo, gestado en España en un plazo de dos años y medio.

En un comunicado, recogido por varias agencias, Openchip lo ha descrito como “un chip soberano diseñado para proporcionar a los sectores más críticos de Europa el control sobre la tecnología sobre la que se ejecutan sus datos más sensibles”.

La empresa ha precisado que se trata de un chip basado en arquitectura abierta RISC-V, el primer prototipo avanzado de esta empresa. Se trata de una pieza física de silicio y ya está preparado para que empresas y centros de computación puedan probarlo y usarlo en sus proyectos.

Fabricado con tecnología Gate-All-Around (GAA) de menos de 2 nanómetros, BER10 es un procesador de 64 bits capaz de ejecutar el sistema operativo Linux.

Un procesador basado en estándares abiertos

Openchip ha subrayado que la arquitectura RISC-V es un estándar abierto que no pertenece a ninguna empresa ni a ningún país y que permite a Europa diseñar y desarrollar sus propios procesadores sin depender de licencias de terceros.

La empresa sostiene que esta capacidad resulta especialmente relevante para garantizar que los datos sensibles de ciudadanos, empresas e instituciones puedan procesarse sobre una infraestructura tecnológica desarrollada y verificable en Europa.

El nuevo chip incorpora cuatro núcleos de alto rendimiento capaces de ejecutar instrucciones fuera de orden y en paralelo, además de una unidad de procesamiento vectorial diseñada para acelerar cálculos propios de aplicaciones de inteligencia artificial, procesamiento de imágenes y computación científica.

El procesador también integra memoria rápida multicanal y conexiones de alta velocidad PCIe y AXI, habituales en servidores y centros de datos.

Primer paso hacia nuevos aceleradores

El consejero delegado de Openchip, Cesc Guim, ha asegurado que el objetivo de la compañía no era únicamente desarrollar un chip, sino demostrar que Europa puede diseñar silicio de primer nivel “basado en estándares abiertos y en sus propios términos”.

Según ha explicado, BER10 constituye la base sobre la que la empresa desarrollará su próxima generación de aceleradores RISC-V destinados a supercomputación e inteligencia artificial para centros de datos.

Openchip, fundada por el Barcelona Supercomputing Center (BSC) y GTD Software Engineering, ha recibido inyecciones de capital en los últimos meses tanto del Estado como de la Generalitat para desarrollar sus proyectos.

Tecnología española en la carrera de la IA

Openchip, junto a la startup vasca Multiverse Computing, han recibido más de 400 millones de euros públicos y atraen la atención de inversores internacionales por su potencial para hacer más sostenibles los centros de datos. ACS está en conversaciones para convertirse en su accionista mayoritario, en el marco del concurso de la gigafactoría europea. Es uno uno de los socios mayoritarios del proyecto de la candidatura española junto a Telefónica y Banco Santander.

La arquitectura abierta para diseñar chips de Openchip que podría reducir la dependencia europea de Intel o Nvidia. 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, conocida como la SEPI digital, 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.

El mayor fabricante chino de chips de memoria, Changxin Memory Technologies (CXMT), ganó el 466% en su debut en Shanghái, tras protagonizar la segunda mayor salida a bolsa de la historia de la China continental, con un tamaño máximo equivalente a más de 9.800 millones de dólares.

El grupo tecnológico se convierte en la empresa cotizada más valiosa de China en la mayor salida a bolsa del país continental desde 2010.

La tecnológica sacó a la venta 6.688 millones de acciones a un precio unitario de 8,66 yuanes (1,28 dólares ó 1,12 euros), el cual se había multiplicado casi por seis hasta los 49,5 yuanes (7,31 dólares ó 6,41 euros) con el inicio de la jornada bursátil en la considerada como capital económica del gigante asiático, y al parón del almuerzo marcaba ya 54,65 yuanes (8,07 dólares ó 7,08 euros).

Con estas cifras en la mano, la empresa alcanza una capitalización de mercado de unos 3,66 billones de yuanes (539.720 millones de dólares ó 473.275 millones de euros), lo que la sitúa como la mayor empresa de la China continental en esos términos, por encima del banco estatal ICBC, y le permite superar también a históricos del sector tecnológico como la estadounidense Intel.

CXMT se reservó la opción de elevar la oferta a 7.691 millones de participaciones, lo que elevaría la recaudación total de la operación a 66.607 millones de yuanes (9.836 millones de dólares ó 8.623 millones de euros).

Esta última cifra representa la segunda mayor salida a bolsa en la historia de los mercados de la China continental, tan solo por detrás de la del estatal Banco Agrícola de China (ABC) en 2010, valorada en 10.000 millones de dólares. Además, sería la mayor en Asia desde 2022, cuando LG Energy Solution obtuvo unos 10.800 millones de dólares en Seúl.

Duplicar la producción

La recaudación esperada por el fabricante de chips supera ampliamente los 29.500 millones de yuanes (4.356 millones de dólares ó 3.819 millones de euros) que había asignado inicialmente a proyectos de inversión en su folleto a inversores.

CXMT planea destinar los fondos obtenidos a acelerar sus programas de investigación y desarrollo (I+D) y a ampliar su capacidad manufacturera, con algunas estimaciones que apuntan a que podría llegar incluso a duplicar su producción este mismo año.

En torno a un 10% de las acciones ofertadas irán a parar a inversores minoristas, con la mitad de la operación dirigida a socios estratégicos, entre los que destacan tanto entidades estatales como importantes nombres del sector tecnológico chino como el gigante digital Alibaba o el fabricante de vehículos eléctricos Nio.

CXMT fue fundada en Hefei (este) en 2016 por Zhu Yiming, quien ya había estado detrás de la creación del diseñador de chips GigaDevice once años antes y quien buscaba producir sus propios semiconductores en lugar de subcontratar esas tareas, algo que comenzó a hacer en 2019.

Según datos de la consultora especializada Omdia, CXMT es el mayor productor de chips de memoria dinámica de acceso aleatorio (DRAM, empleados en numerosos dispositivos como teléfonos inteligentes o servidores para IA) de China y el cuarto mayor del mundo gracias a una cuota de mercado del 7,67 % en el último trimestre de 2025.

Un termómetro del mercado

Ante las dependencias en un sector dominado por las surcoreanas SK Hynix y Samsung o la estadounidense Micron, Pekín ha apostado por el establecimiento de un campeón nacional de los chips DRAM, también con la mira puesta en influir en los precios globales, los equilibrios de suministro y la propia influencia geopolítica de las citadas empresas en un momento de competencia tecnológica con Washington.

En caso de que la operación se demuestre exitosa, podría animar a rivales como Yangtze Memory Technologies o la filial de chips del 'Google chino' Baidu, Kunlunxin, a buscar también salidas a bolsa, lo que permitiría prolongar una racha de destacados debuts a lo largo de la cadena de valor del incipiente sector de la inteligencia artificial (IA).

Y es que muchos analistas han puesto sus miras recientemente en el debut, que se produce en un momento en el que las autoridades chinas han tenido que intervenir públicamente para detener la tendencia negativa de los parqués nacionales, que había afectado especialmente a los valores tecnológicos, con el STAR Market shanghainés --equivalente local del Nasdaq, en el que cotizará CXMT-- dejándose casi un 25% tan solo desde el inicio de julio.

Algunos expertos consideraron igualmente que el tamaño de la operación reavivó los temores a una crisis de liquidez en los mercados --algo que los reguladores chinos han descartado-- y a una “superpoblación” de valores relacionados con la IA.

Gigantes o medianas, tecnológicas como los gigantes de Silicon Valley o constructoras como ACS, con fondos propios o pidiendo dinero. Empresas de todo tipo se han lanzado a la construcción de centros de datos, que brotan por todo el mundo para ser el anclaje a tierra de la inteligencia artificial. Según los cálculos de Goldman Sachs, el acumulado en infraestructura de IA entre 2026 y 2031 alcanzará los 7,6 billones de dólares, equivalente al gasto sanitario de toda la Unión Europea en los últimos cinco años.

Por eso, para muchos analistas resulta preocupante que algunos de los principales impulsores del negocio de la IA estén alquilando sus chips, al no tener cargas de trabajo suficientes para ellos. Entre ellos se encuentran Meta o SpaceX, que están llevando a cabo esfuerzos titánicos para construir algunos de los mayores centros de datos del mundo. Se calcula que el Colossus I y el II, construidos por la corporación de Elon Musk en Tennessee, suman unos 450.000 procesadores avanzados. Una capacidad de cómputo que ha sido alquilada a Anthropic y Google por no poder ser utilizada internamente.

El movimiento encuentra un reflejo directo en la estrategia adoptada por los de Mark Zuckerberg o el conglomerado japonés Softbank. A principios de julio, ambas compañías entraron en el mercado denominado “nube alternativa” o Neo Cloud, un modelo de negocio enfocado en arrendar capacidad de procesamiento aprovechando la escasez general de chips avanzados de IA. Según el New York Times, Meta está en conversaciones para llegar a un acuerdo de este tipo con Anthropic, valorado en 10.000 millones de dólares por dos años.

La burbuja de la IA ha impulsado la construcción de centros de datos asumiendo que las necesidades de computación crecerán de forma ilimitada y constante debido a la progresiva implantación de esta tecnología. Sin embargo, diversos análisis internacionales avisan de que esa podría ser una previsión demasiado optimista.

Falta de resultados

Un informe del banco suizo UBS detalla que el 60% de las grandes corporaciones han fijado restricciones presupuestarias a los despliegues de inteligencia artificial. El motivo es simple: los costes superan a los beneficios.

“Algunas empresas dijeron a UBS que ya han agotado la mayor parte de sus presupuestos anuales de consumo de IA a mitad de año, lo que ha obligado a recortes inmediatos”, avisa la entidad. “Una compañía informó a los analistas de que había desplegado cinco herramientas de IA internamente... Desde entonces, la empresa ha reducido su conjunto de herramientas a solo dos aplicaciones de IA y ha establecido controles estrictos de uso”, continúa.

El problema, señalan los economistas del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) David Autor y Neil Thompson, es que la IA sigue siendo muy poco fiable. Es necesario vigilarla de cerca, por lo que su potencial para automatizar roles se frena. “Si dices que necesitas un sistema con un 80% de precisión, puede que no sea tan caro. Si necesitas un 90%, es mucho más caro. Pero si necesitas un 99%, es muchísimo más caro... Muchas empresas están entrando en un escenario en el que quieren automatizar completamente y luego se dan cuenta de que simplemente es demasiado caro hacerlo”, expusieron en una reciente conferencia.

Que puede contagiar a las grandes tecnológicas

Esta falta de resultados por parte de los clientes de la IA no ha sido problema para las grandes tecnológicas que les han suministrado esos productos. Hasta ahora, el sector confiaba en que los rendimientos llegaran por si solos a medida que la tecnología mejora y surgen casos de éxito entre las empresas que la implantan. Pero, de nuevo, esa previsión podría terminar siendo demasiado optimista.

“En mi opinión, existe una desconexión en 2026: mientras que el sector tecnológico estadounidense ha experimentado una fuerte aceleración en el crecimiento de sus ganancias (alcanzando casi el 50% interanual), los sectores que adoptan la IA han visto cómo su crecimiento de ganancias se estanca y comienza a desacelerarse, manteniéndose justo por encima del 0%. Esto generalmente se considera una señal de alarma”, avisa el analista Michael Spencer, autor de AI Supremacy.

Los altos costes de la IA estadounidense y la ausencia de beneficios inmediatos está haciendo que empresas de todo el mundo se giren hacia los modelos chinos, como adelantó elDiario.es. La IA del gigante asiático es más barata, menos demandante en recursos y más personalizable.

Si el flujo de capital del que disfrutan las grandes tecnológicas de Silicon Valley se detiene y la rentabilidad de sus ingentes inversiones en infraestructura de IA queda en entredicho, la corrección financiera podría llegar a ser sistémica. “Si los modelos chinos siguen ganando terreno, los flujos de caja previstos para las hiperescala [las grandes suministradoras de IA y centros de datos] podrían resultar demasiado optimistas”, avisa Torsten Slok, economista jefe de Apollo, uno de los mayores fondos de inversión del mundo.

Si el mercado constata que las previsiones sobre el crecimiento y beneficios de las grandes tecnológicas, las empresas con la cotización bursátil más elevada del planeta, está inflado, podría producirse “una venta masiva” de sus acciones que “arrastre al mercado consigo”: “el problema no se podría contener y se extendería a los chips, la energía, los centros de datos y el S&P 500 (el índice de las 500 mayores empresas de EEUU) en su conjunto”, continúa Slok.

Por eso alquilar chips es una mala señal

Si corporaciones como Meta, SpaceX o Softbank ya están empezando a sentir la necesidad de alquilar una parte de su potencia de cómputo para cuadrar sus balances e impedir que el mercado les penalice. “Eso es bueno para sus inversores, pero sugiere que la ansiedad va en aumento. El tiempo es oro”, avisa el editorial de este jueves del Financial Times.

“En esta temporada de resultados, no preste atención a lo que las empresas planean hacer con la IA, sino a cuándo planean hacerlo”, pide el prestigioso medio económico. Será la prueba del algodón de esa ansiedad. Los próximos resultados trimestrales de Meta, SpaceX y Softbank dirán si el alquiler de capacidad es un ajuste puntual o el inicio de una tendencia. Si otras hiperescala siguen el mismo camino, la señal de alarma que hoy lanzan UBS, el MIT o Apollo dejará de ser una hipótesis para convertirse en un patrón.

En cualquier caso, no todos coinciden en que ese patrón sea el de una burbuja a punto de estallar. El propio Goldman Sachs sostiene que la mayor parte del capital, la infraestructura y las fusiones que definirán la economía de la IA “aún no se han desplegado”. Es decir: para el banco, esto no es el final del ciclo, sino el principio. Pero incluso Goldman reconoce el problema que subyace al alquiler de chips: los chips se deprecian rápido y se quedan obsoletas antes de amortizarse. Es el mismo riesgo que preocupa a Slok, solo que contado desde el lado que financia la fiesta.

Por ello, pide nuevos “instrumentos financieros” para seguir sufragando el despliegue. Tales como financiar deuda para comprar chips con contratos de alquiler de centros de datos que aún no existen. Mecanismos que, viniendo del banco que vendió y empaquetó los productos financieros que terminaron haciendo reventar la crisis de las hipotecas subprime, suenan demasiado a mecanismos propios de una burbuja.

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.