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Si hay una sola tecnología que Estados Unidos necesita para lograr la “nueva y emocionante era de éxito nacional” que prometió el presidente Donald Trump en su discurso inaugural, es la inteligencia artificial generativa. Como mínimo, la IA contribuirá a las ganancias de productividad de la próxima década, impulsando el crecimiento económico. Y en el mejor de los casos, impulsará a la humanidad a través de una transformación comparable a la Revolución Industrial.
El hecho de que Trump fuera el anfitrión al día siguiente de su asunción del lanzamiento del “mayor proyecto de infraestructura de IA de la historia” demuestra que comprende su potencial. Pero también lo hace el resto del mundo, y sobre todo China. Incluso mientras Trump pronunciaba su discurso inaugural, una empresa china lanzó un impresionante modelo de lenguaje grande (LLM). De repente, la ventaja de Estados Unidos sobre China en IA parece menor que en cualquier otro momento desde que ChatGPT se hizo famoso.
El avance de China es sorprendente, porque había estado muy rezagada y porque Estados Unidos se había propuesto frenarla. La administración de Joe Biden temía que la IA avanzada pudiera asegurar la supremacía militar del Partido Comunista Chino (PCCh). Así, Estados Unidos ha restringido las exportaciones a China de los mejores chips para entrenar a la IA y ha cortado el acceso de China a muchas de las máquinas necesarias para fabricar sustitutos. Tras su muro protector, Silicon Valley se pavonea.
Sin embargo, el progreso más reciente de China está trastocando la industria y avergonzando a los responsables políticos estadounidenses. El éxito de los modelos chinos, combinado con cambios en toda la industria, podría poner patas arriba la economía de la IA. Estados Unidos debe prepararse para un mundo en el que la IA china le esté pisando los talones.
Los LLM de China no son los mejores, pero son mucho más baratos de fabricar. QwQ, propiedad de Alibaba, un gigante del comercio electrónico, se lanzó en noviembre y está a menos de tres meses de los mejores modelos de Estados Unidos. DeepSeek, cuyo creador surgió de una firma de inversiones, ocupa el séptimo lugar según un índice de referencia. Al parecer, se entrenó utilizando 2000 chips de segunda categoría, frente a los 16.000 chips de primera clase del modelo de Meta, al que DeepSeek supera en algunas clasificaciones. El coste de entrenar a un LLM estadounidense es de decenas de millones de dólares y va en aumento. El propietario de DeepSeek dice que gastó menos de 6 millones de dólares.
Las empresas estadounidenses pueden copiar las técnicas de DeepSeek si quieren, porque su modelo es de código abierto. Pero el entrenamiento barato cambiará la industria al mismo tiempo que evoluciona el diseño de modelos. El lanzamiento del día de la inauguración en China fue el modelo de “razonamiento” de DeepSeek, diseñado para competir con una oferta de vanguardia de OpenAI. Estos modelos se hablan a sí mismos antes de responder a una consulta. Este “pensamiento” produce una mejor respuesta, pero también utiliza más electricidad. A medida que aumenta la calidad del resultado, aumentan los costos.
El resultado es que, así como China ha reducido el coste fijo de construir modelos, también aumenta el coste marginal de consultarlos. Si esas dos tendencias continúan, la economía de la industria tecnológica se invertiría. En las búsquedas web y las redes sociales, replicar a un gigante como Google implicaba enormes costos fijos de inversión y la capacidad de soportar enormes pérdidas. Pero el costo por búsqueda era infinitesimal. Esto –y los efectos de red inherentes a muchas tecnologías web– hicieron que en esos mercados el ganador se llevara todo.
Pero si se pueden entrenar modelos de IA suficientemente buenos a un costo relativamente bajo, entonces proliferarán los modelos, especialmente porque muchos países están desesperados por tener los suyos propios. Y un alto costo por consulta también puede alentar más modelos diseñados para un propósito que brinden respuestas especializadas y eficientes con un mínimo de consultas.
La otra consecuencia del avance de China es que Estados Unidos se enfrenta a una competencia asimétrica. Ahora está claro que China innovará para superar obstáculos como la falta de los mejores chips, ya sea mediante ganancias de eficiencia o compensando la ausencia de hardware de alta calidad con más cantidad. Los chips chinos están mejorando, incluidos los diseñados por Huawei, una empresa tecnológica que hace una generación logró una adopción generalizada de sus equipos de telecomunicaciones con un enfoque barato y alegre.
China podría ser la primera en dar el salto a la superinteligencia. Si eso sucede, podría obtener algo más que una ventaja militar. En un escenario de superinteligencia, la dinámica de “el ganador se lleva todo” puede reafirmarse. Incluso si la industria se mantiene en el camino actual, la adopción generalizada de la IA china en todo el mundo podría dar al PCCh una enorme influencia política, al menos tan preocupante como la amenaza propagandística que plantea TikTok, una aplicación de intercambio de videos de propiedad china cuyo futuro en Estados Unidos sigue siendo incierto.
¿Qué debería hacer Trump? Su anuncio de infraestructura fue un buen comienzo. Estados Unidos debe eliminar los obstáculos legales para construir centros de datos. También debe garantizar que la contratación de ingenieros extranjeros sea fácil y reformar las adquisiciones de defensa para alentar la rápida adopción de la IA.
Algunos sostienen que también debería derogar las prohibiciones a las exportaciones de la industria de los chips. El gobierno de Biden reconoció que la prohibición no logró contener la IA china, pero eso no significa que no haya logrado nada. En el peor de los casos, la IA podría ser tan letal como las armas nucleares. Estados Unidos nunca enviaría a sus adversarios los componentes para armas nucleares. Pero la IA china seguramente sería aún más fuerte si ahora recuperara un fácil acceso a los mejores chips.
