Una carrera especial
El debate sobre el liderazgo en inteligencia artificial (IA) y tecnología está dominado por la supremacía de Estados Unidos y la creciente influencia de China. En Europa, surge la pregunta de si debemos adoptar una estrategia similar o mantener un enfoque regulado. Este dilema a menudo deriva en una discusión política, pero el verdadero problema no es si un modelo político es mejor que otro, sino comprender que la competencia tecnológica tiene una estructura distinta a la de otros sectores.
A diferencia de industrias como la fabricación de muebles, la tecnología y, en especial, la IA presentan particularidades que hacen que la carrera competitiva tenga reglas propias. Estas características explican por qué el sector está dominado por un número reducido de jugadores y por qué es tan difícil para nuevos competidores entrar en la lucha por el liderazgo global.
1. Distribución universal
En la competencia por la IA, la distribución de los productos y servicios es universal. No es necesario tener presencia local para acceder a un mercado determinado. Los servicios de IA se distribuyen a través de Internet, lo que significa que un usuario en cualquier parte del mundo puede acceder a tecnologías desarrolladas en Estados Unidos o China sin que los proveedores necesiten infraestructura física en ese país.
Esto difiere radicalmente de otros sectores donde el acceso a un mercado requiere de logística, presencia comercial o redes de distribución. En tecnología, la ubicación de los servidores es irrelevante desde el punto de vista del usuario, y la regulación local se convierte en un desafío para los gobiernos que buscan establecer límites.
2. Economías de escala exponenciales
Las economías de escala en tecnología son descomunales. El costo marginal de atender a un nuevo usuario es muy bajo. Cuantos más usuarios adopten una plataforma, menor es el costo de operación por usuario. Esto crea un efecto de red donde los grandes jugadores consolidan su posición al crecer rápidamente, dejando poco espacio para la competencia.
Por ejemplo, en la IA generativa, los costos de entrenamiento de un modelo son altos, pero una vez desarrollado, su distribución y operación son extremadamente eficientes. Esto refuerza la posición de los líderes, dificultando la entrada de nuevos actores al mercado.
3. La carrera por la inteligencia general
El que logre alcanzar primero una superinteligencia o una IA generalizada (AGI) obtendrá una ventaja competitiva casi insalvable. Se puede imaginar esta situación como una carrera en la que todos corren a pie, pero el primero en llegar a cierto punto consigue un coche. A partir de ese momento, la brecha entre el líder y el resto se amplía drásticamente.
Esta carrera por la AGI está llevando a inversiones millonarias en capacidad de cálculo y entrenamiento de modelos. Las compañías tecnológicas han comprendido que llegar primero es fundamental, y por eso están dispuestas a gastar cantidades astronómicas para asegurar su posición.
4. Inversiones sin precedentes
El volumen de inversiones en IA es sorprendente. Empresas como OpenAI, Google DeepMind o Anthropic están recibiendo miles de millones de dólares en financiamiento para entrenar modelos cada vez más avanzados. En este punto, ya no se trata de un debate sobre si la competencia en IA es justa o no, sino de aceptar que estas son las reglas del juego. La única alternativa a competir bajo estos términos es no competir y optar por una estrategia diferente.
Europa, por su parte, ha quedado rezagada en esta carrera. La diferencia en inversiones entre Estados Unidos y la Unión Europea es de al menos dos órdenes de magnitud. Se estima que para 2030, la infraestructura de IA en EE.UU. consumirá tanta energía como todo el sistema eléctrico de España. Esto nos da una idea de la magnitud del esfuerzo que están haciendo los países líderes.
5. El futuro de la competencia: Modelos grandes vs. modelos pequeños
Uno de los debates actuales es si el futuro de la IA está en modelos grandes o pequeños. Aunque hay divergencias, hay consenso en que la ventaja competitiva está en la capacidad de cálculo. Tanto para entrenamiento como para inferencia, el acceso a enormes infraestructuras de procesamiento se ha convertido en el factor clave.
Mientras que Estados Unidos domina la capacidad de cálculo con sus hiper-escalares, Europa no ha logrado posicionarse en esta área,no tenemos compañías capaces de competir con los gigantes tecnológicos. La brecha entre estos y el resto del mundo se sigue ampliando.
Conclusión: Liderar o reaccionar
El problema no es si nos gusta o no esta competencia. La realidad es que las reglas de juego están definidas, y no podemos cambiarlas por mucho que no nos gusten las reglas y sus consecuencias. Quien quiera participar debe adaptarse a ellas. En tecnología, ser el primero es fundamental, y el margen para la regulación, que si tiene fronteras y solo tiene efecto allí donde tus reglas las puede imponer tu estado, es limitado y menos importante que la velocidad de desarrollo.
Para Europa, la decisión es clara: o se asume la carrera con una estrategia coherente o tendremos que inventarnos una estrategia propia alternativa. Pero lo que no es viable es intentar competir sin aceptar las características inherentes de la industria tecnológica.
La IA ya está transformando el mundo, y la pregunta no es si este cambio ocurrirá, sino quién lo liderará. En un entorno donde la ventaja del primero en llegar es abrumadora, la clave estará en definir estrategias que permitan a cada región jugar con sus propias fortalezas sin quedar fuera de la revolución tecnológica.