La IA y la guerra por el último gigavatio

sobre nuestras vidas. Cuanto más leo, menos me convencen los dos extremos del debate.

En una esquina están los tecno-optimistas: Peter Diamandis, buena parte de Silicon Valley y, a veces, Elon Musk. Imaginan la combinación de IA y robótica llevándonos hacia un paradigma de abundancia: producción automatizada, avances médicos y humanos progresivamente liberados de trabajar para sobrevivir.

En la otra están quienes he decidido llamar los malthusianos digitales. Todo se va a la porra: desaparecerán los empleos, seremos innecesarios y, para rematar la fiesta, una IA fuera de control podría acabar con nosotros.

Dario Amodei, Sam Altman o Musk han defendido, con distintas fórmulas, ralentizar o coordinar el desarrollo de los modelos más avanzados. Puede que tengan razón. Pero quienes piden al Estado levantar barreras alrededor de esta industria son también algunos de quienes ocupan las mejores posiciones dentro de ella.

Cuando el líder de un mercado pide enormes requisitos de capital, auditorías y licencias para competir, mi instinto libertario empieza a picarme. Es la vieja captura regulatoria: la norma concebida para proteger al consumidor termina protegiendo al incumbente de su próximo competidor. Hay que vigilar los riesgos de la IA, pero también a quienes quieren decidir quién puede construirla. Bruselas, como de costumbre, parece empeñada en regular cada innovación antes de que se convierta en industria.

Del apocalipsis laboral a la transformación

El segundo error es asumir que una tecnología que elimina tareas necesariamente elimina trabajo. Cada revolución industrial produjo el mismo miedo. La máquina de vapor destruiría al artesano; la mecanización acabaría con el trabajador agrícola; los ordenadores harían innecesarios millones de empleos administrativos.

Desaparecieron profesiones enteras, pero aparecieron otras inimaginables veinte años antes. La OIT calcula que uno de cada cuatro empleos está expuesto a la IA generativa, aunque concluye que, por ahora, la transformación del puesto es mucho más probable que su desaparición.

Eso no significa que no vaya a doler. Los primeros síntomas aparecen entre trabajadores jóvenes, puestos de entrada y ciertas funciones administrativas. La IA no eliminará mañana al abogado, al médico o al ingeniero, pero un profesional con IA podrá hacer mucho más con menos recursos. La pregunta relevante es quién capturará ese enorme incremento de productividad.

El riesgo existe

Tampoco compro el optimismo ciego. Un agente suficientemente capaz puede escribir código malicioso, diseñar ataques informáticos, ayudar a sintetizar patógenos o coordinar acciones que ningún ser humano individual podría ejecutar.

Podemos exigir que OpenAI, Anthropic, Google o xAI introduzcan barreras internas. Debemos hacerlo. Podemos exigir responsabilidades por negligencia e impedir aplicaciones concretas: armas autónomas sin control humano, diseño de patógenos o ataques contra infraestructuras críticas.

Lo que no podemos hacer es desinventar la IA. China no va a parar. Tampoco los modelos abiertos. Ponerle puertas al campo siempre fue una política pública poco prometedora. Cuando el campo puede copiarse en un disco duro, todavía menos.

El modelo que cabe en casa

Un modelo abierto —más exactamente, muchas veces open-weight— puede descargarse y ejecutarse localmente. A partir de ahí no necesita preguntar a California qué puede responder. No existe un comité de moderación ni un servidor central que pueda apagarlo. Hay solamente software, chips y electricidad.

China ha entendido muy bien ese terreno. DeepSeek, Alibaba y Moonshot han reducido rápidamente la diferencia con los mejores modelos estadounidenses. A marzo de 2026, Stanford situaba la ventaja del mejor modelo americano en apenas un 2,7 %. La competición ha cambiado.

Las tres carreras de la IA

Cuando hablamos de «ganar la carrera de la inteligencia artificial» hablamos realmente de tres carreras.

La primera es quién tiene el mejor modelo. Estados Unidos conserva ventaja, pero mucho menor que hace dos años. OpenAI, Anthropic, Google y xAI siguen en primera línea. Además mantiene una baza formidable: chips, capital y centros de datos. Nvidia domina la infraestructura más avanzada y buena parte de sus rivales también son americanos.

La segunda carrera es qué tecnología acaba implantándose en el mundo. Aquí China juega cartas muy fuertes. Muchas empresas no quieren que sus planos, contratos, historiales médicos o secretos industriales salgan de sus paredes. Quieren inteligencia, pero dentro de casa. Los modelos abiertos permiten instalarlos y afinarlos con información propia sin entregar los datos a un tercero. No hace falta ser el número uno: puede ser más importante convertirse en el Linux de la inteligencia artificial.

La tercera carrera es menos glamurosa: la energía

Podemos discutir sobre parámetros, tokens o agentes. Al final todos viven de electricidad. China terminó 2025 con unos 3,89 teravatios de capacidad instalada; Estados Unidos, aproximadamente 1,2. La ventaja china procede de una expansión brutal de todas las fuentes de generación.

Estados Unidos tiene además otra dificultad: no basta con construir una central; hay que conectarla. Las redes eléctricas son ya un cuello de botella, con retrasos en transformadores e infraestructura de alta tensión. Mientras, los centros de datos crecen. Lawrence Berkeley estima que podrían consumir entre el 9,5 % y el 15,3 % de la electricidad estadounidense en 2030.

Aquí aparece una paradoja maravillosa. Después de décadas hablando de una economía «desmaterializada», la tecnología más sofisticada jamás construida depende de algo tan primitivo como centrales eléctricas, transformadores y cables. La nube, al final, estaba enchufada a la pared.

Los nuevos reyes del mambo

Mi sospecha es que, a largo plazo, la obsesión con «el mejor modelo» perderá importancia. Todos convergerán: no serán idénticos, pero sí suficientemente buenos para la mayoría de las aplicaciones. El coste de la inteligencia caerá, los márgenes se comprimirán y el modelo básico empezará a parecerse a una utility.

Entonces el valor migrará hacia quienes sepan verticalizar esa inteligencia. No basta con que un modelo haya leído toda la jurisprudencia; debe entender cómo trabaja un bufete. No basta con conocer los tratados médicos; debe integrarse en el historial clínico y en el hospital.

Eso ya está ocurriendo: Harvey y Legora en derecho, Abridge en medicina y compañías especializadas en industria, seguros, defensa o servicios financieros. Ahí estará probablemente el verdadero foso competitivo: poseer los datos, conocer el flujo de trabajo, controlar la distribución y comprender al cliente.

No regular el futuro antes de que llegue

Todo esto nos devuelve al principio. ¿Tiene riesgos la inteligencia artificial? Enormes. ¿Debemos establecer responsabilidades y barreras contra usos capaces de producir daños catastróficos? Sin duda.

Pero existe una diferencia fundamental entre regular una conducta peligrosa y regular una tecnología porque podría llegar a serlo. La libertad debe ser la regla y la prohibición la excepción. Quien causa un daño responde por él. No necesitamos pedir permiso al Estado antes de inventar algo por si algún día alguien lo utiliza mal, especialmente cuando nuestro adversario estratégico no piensa pedirlo.

La IA será probablemente la tecnología más transformadora desde la máquina de vapor. Alterará empleos, empresas, medicina, educación y guerra. Intentar detenerla es una fantasía. Regularla hasta entregar el mercado a tres gigantes americanos y al Partido Comunista Chino sería una estupidez.

La carrera ya ha empezado. Quizá, cuando termine, descubramos que la inteligencia se ha convertido en barata y ubicua. Entonces el recurso escaso volverá a ser el de siempre: energía, capital, talento y libertad para utilizarlos.

Y, en la carrera por el futuro, el último gigavatio puede terminar valiendo mucho más que el último punto de cociente intelectual de una máquina.