“¿Cómo seguirá la carrera de la IA?”, por Mike Purdy

La carrera global de la inteligencia artificial (IA) sigue siendo una de las esferas más disputadas de la competencia internacional. Pocos apostarían hoy por un ganador final, pero las tendencias actuales apuntan a tres posibles escenarios que deberíamos considerar.

En el primer escenario, el mundo de la IA está dominado por EEUU y China. Si bien EEUU. todavía tiene la ventaja tecnológica, China se está acercando rápidamente y compite con EE UU por el liderazgo en muchas de las dimensiones clave.

Según el Informe del Índice de IA de 2025 de la Universidad de Stanford, un estudio de evaluación comparativa global del rendimiento de la IA, EE UU lidera en el número de modelos de IA importantes y niveles de inversión, mientras que China está muy por delante en publicaciones de IA y patentes concedidas. 

Sin embargo, lo más preocupante para EEUU es que las medidas de rendimiento técnico de los modelos de IA de China han mejorado drásticamente en los últimos años y están a poca distancia de los modelos desarrollados en EEUU.

Lo que puede resultar aún más decisivo que la tecnología a largo plazo son los diferentes modelos económicos que sustentan el desarrollo de la IA de cada país. 

China se basa en gran medida en un modelo de inversión dirigido por el Estado que puede movilizar recursos, tecnologías y capital en pos de objetivos nacionales estratégicos. La principal limitación ha sido su acceso a chips de alta gama, pero está construyendo rápidamente capacidad en esta área y, además, el ejemplo de DeepSeek muestra que es posible sortear creativamente tales limitaciones.

En contraste, EEUU se basa en un poderoso nexo de titanes tecnológicos, capital de riesgo y apoyo gubernamental. Sin embargo, crecen las preocupaciones sobre posibles fallas en el modelo estadounidense, incluida la apariencia de burbuja del auge tecnológico y los riesgos inherentes al uso de complejos mecanismos de deuda para financiar la expansión de los centros de datos.

El segundo escenario, que podría surgir en medio de un posible colapso de la burbuja de la IA, es el surgimiento de un mundo de IA tripolar en el que la Unión Europea gana más influencia por su enfoque ético del desarrollo de la IA.

Si bien Europa sigue rezagada con respecto a EEUU y China en muchos aspectos del rendimiento de la IA, ha sido un motor principal en el establecimiento de estándares regulatorios de IA a través de iniciativas como la Ley de IA de la UE, que calibra de cerca el tratamiento regulatorio a los riesgos percibidos de la IA.

Si bien los modelos de EEUU, China y Europa en este escenario probablemente seguirán siendo muy divergentes, aún puede haber perspectivas de una superposición de tejido conectivo regulatorio, al menos en algunas de las áreas menos contenciosas pero críticas, como la seguridad de la IA.

En un artículo reciente, el ex asesor de seguridad nacional estadounidense Jake Sullivan consideró que "sería profundamente irresponsable que EEUU y China avanzaran sin involucrarse mutuamente en los riesgos, o sin hablar de las inmensas oportunidades que presenta la IA para abordar desafíos transnacionales, desde la crisis climática hasta la salud pública".

El tercer escenario es uno en el que todas las apuestas están canceladas, ya que las innovaciones tecnológicas alteran fundamentalmente las formas en que se crean y utilizan los sistemas de IA. El lanzamiento de un modelo de lenguaje grande de bajo costo por parte de DeepSeek el año pasado ofreció un atisbo de este posible futuro, en el que los modelos de negocio y las valoraciones de IA existentes podrían desmoronarse ante una interrupción tecnológica repentina.

Una serie de innovaciones emergentes podría igualar drásticamente el campo de juego internacional para la IA. Estas incluyen avances en algoritmos, arquitecturas de modelos y datos que reducen drásticamente los costos de construir e implementar modelos de lenguaje grandes. Por ejemplo, un procesamiento más local de los datos reduciría significativamente los costos de energía del uso de la IA.

Otros avances incluyen modelos de IA dispersos que pueden distinguir entre fuentes de información de alto y bajo contenido al optimizar modelos, reduciendo el tiempo computacional y los costos de energía. Los datos sintéticos se utilizan cada vez más para entrenar modelos donde los volúmenes de datos son bajos o limitados por problemas regulatorios o de privacidad, lo cual es importante para los países que carecen de datos del mundo real para modelos y aplicaciones de IA.

Estas tecnologías disruptivas de IA podrían erosionar significativamente las ventajas de ser el primero en actuar y los beneficios de escala de los que disfrutan EEUU y China y permitir que un nuevo grupo de actores intermedios, públicos y privados, logre la paridad en áreas como los modelos de lenguaje grandes y sus aplicaciones.

Las oportunidades de crecimiento económico podrían multiplicarse, a medida que se formen nuevas alianzas y coaliciones entre naciones. Pero también podrían aumentar los riesgos, ya que las potentes tecnologías de IA estarán al alcance de una gama mucho más amplia de actores por primera vez.

El camino del desarrollo de la IA sigue siendo accidentado e incierto. La tecnología al final puede superar las ambiciones políticas. Pero pensar detenidamente en los diferentes resultados ahora puede ayudar a los gobiernos y las empresas a prepararse para las incertidumbres que se avecinan.

Publicado en MyNews por Mike Purdy. Texto original aquí