Dado su voraz apetito por la energía, se puede decir sin miedo a equivocarse que la innovación en inteligencia artificial no se ve obstaculizada por el silicio, sino que es bloqueada por la energía. Dos de los mayores participantes del sector parecen estar en lados opuestos del espectro en lo que respecta a este asunto.
Durante mucho tiempo, Estados Unidos ha permanecido enredado en una regulación energética fragmentada y una red eléctrica cada vez menos capaz de soportar la IA a escala industrial. Mientras tanto, China está construyendo lo que la IA realmente necesita para crecer: infraestructura energética.
El país ha triplicado sus instalaciones de energía renovable, transformando su red a una velocidad sin igual en ningún otro lugar. Solo en 2022, los datos de Statista muestran que añadió aproximadamente la misma capacidad solar que el resto del mundo combinado.
Según la Agencia Internacional de la Energía (AIE), en 2024, China invertirá más de 625 000 millones de dólares en energía limpia. A finales de julio de ese año, su capacidad instalada de energía eólica y solar había alcanzado los 1206 millones de kilovatios, cumpliendo un objetivo que se había fijado para 2030, con seis años de antelación.
A este ritmo, la potencia económica está en camino de alcanzar los 1000 GW solo con energía solar para 2026. Además, la AIE proyecta que el país gastará 88 000 millones de dólares en inversiones en redes y almacenamiento en 2025, más 54 000 millones de dólares adicionales para mejorar la generación de energía a base de carbón. Esto muestra los cimientos que China está estableciendo para lograr una ventaja a largo plazo en el despliegue de IA. Los Estados Unidos, en contraste, ya está tocando el techo de su red.
El envejecimiento de la red eléctrica frena a los EE.UU.
Sin embargo, ante la creciente preocupación y el avance de China, el presidente de los Estados Unidos, Donald Trump, ha saltado a la conversación. En un importante movimiento político, el jefe de Estado firmó una “amplia orden ejecutiva” para acelerar los permisos federales, simplificar las revisiones y acelerar la construcción de todos los principales proyectos de infraestructura de IA, incluidas fábricas, centros de datos y plantas de energía.
“Vas a ir tan rápido que dirás: ‘Un momento, esto va demasiado rápido. No esperaba que fuera tan rápido’”, afirmó Trump, añadiendo que la iniciativa traería consigo.
Esta es la señal más clara hasta ahora de que Washington está comenzando a reconocer que la carrera de la IA no consiste solo en modelos más inteligentes, sino en quién puede construir más rápido y escalar más.
Durante mucho tiempo, la narrativa en torno a la inteligencia artificial fue que la supremacía se podría lograr principalmente a través de la arquitectura de los modelos y las GPU avanzadas. Pero esto se ha agotado.
La capacidad de computación, la capacidad de entrenar, afinar y desplegar modelos grandes a escala, será clave para determinar quién domina el sector. Sin embargo, depende del acceso a grandes cantidades de energía estable y, en este sentido, los Estados Unidos están terriblemente mal preparados.
No es ningún secreto que la red eléctrica del país está plagada de cuellos de botella y líneas de transmisión obsoletas, y que está soportando una fuerte presión por las tendencias de electrificación y la proliferación de centros de datos.
Los informes indican que las empresas de servicios públicos ya están abrumadas por la demanda de las instalaciones vinculadas a la IA. Algunos lugares incluso se enfrentan a retrasos de varios años para el acceso a la red. Las cosas han llegado a un punto en el que los mayores mercados de centros de datos de Estados Unidos, incluidos Virginia y Texas, ahora imponen moratorias o asignaciones de megavatios.
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El impulso del código abierto se está desplazando al este
Desde 2017, Pekín ha esbozado una hoja de ruta nacional para liderar el mundo en IA. Startups como DeepSeek y Eshallgo son ejemplos de cómo se está operacionalizando esta estrategia. Han favorecido modelos ajustados y de rápido despliegue frente a enormes ejecuciones de entrenamiento que consumen muchos recursos.
Este cambio refleja una divergencia ideológica más amplia: Estados Unidos está centrado en optimizar modelos centralizados y de código cerrado con enormes gastos de capital, mientras que China está priorizando la eficiencia y el despliegue sobre la perfección.
Curiosamente, incluso este modelo chino centralizado está empezando a fragmentarse, y los desarrolladores de código abierto están ganando terreno. Como dijo el empresario tecnológico estadounidense Balaji Srinivasan:
“La IA se está descentralizando a Asia también. Manus, DeepSeek, Qwen, Kimi. Curiosamente, también se están descentralizando fuera de China. Al volverse de código abierto y al salir físicamente de China“.
Un ejemplo: en solo dos semanas desde el lanzamiento de Kimi K2, el Qwen3-Coder de Alibaba ya lo ha superado, a pesar de ser la mitad de su tamaño y de contar con el doble de la ventana de contexto. Esto demuestra que el desarrollo de código abierto está alcanzando rápidamente la velocidad de escape y que los modelos de implementación se están volviendo más ajustados y rápidos.
En entornos empresariales, la velocidad de integración supera a la superioridad teórica del modelo. China lo entiende. Su impulso de IA no se trata de construir el “mejor” modelo base, sino de incorporar inteligencia a la infraestructura económica en este momento.
Por otro lado, los legisladores estadounidenses siguen obsesionados con los cuellos de botella de los semiconductores. Aunque las prohibiciones de exportación de chips Nvidia y AMD podrían retrasar temporalmente los entrenamientos chinos, no hacen nada para abordar las deficiencias de la infraestructura nacional de los Estados Unidos. Si acaso, tales prohibiciones solo obligarán a China a acelerar sus inversiones en autosuficiencia, lo que llevará a las empresas hacia chips personalizados optimizados para casos de uso específicos y un despliegue eficiente energéticamente.
No se puede negar la ventaja de los Estados Unidos en investigación fundamental, talento de élite y capital riesgo. Sin embargo, esta ventaja se volverá cada vez más irrelevante si los productos de ese ecosistema no pueden escalarse en el mundo físico. El colapso del acceso a la GPU no es la principal limitación. El verdadero problema es la incapacidad de hacer funcionar esas GPU a plena capacidad sin correr el riesgo de desestabilizar la red, de que se disparen los costos de energía o de que haya una reacción política.
El verdadero cuello de botella es el paralelismo de la infraestructura
Las limitaciones de la red de EE.UU. ya se están manifestando de manera tangible. Los costos de la energía están aumentando al doble de la tasa de inflación, impulsados no por los gastos de generación, sino por las restricciones de transmisión y distribución. Según un estudio reciente del Laboratorio Lawrence Berkeley, los ingresos por energía minorista han aumentado en más del 20 % desde 2019, a pesar del consumo plano, una señal de que la tensión de la red está inflando los costos en general.
La estrategia verticalmente integrada de China, que vincula la energía, la computación y el software empresarial, le da una ventaja asimétrica. Y debido a que el despliegue conduce a bucles de retroalimentación de datos, refinamiento de rendimiento y monetización de long tail, el estatus de pionero importa. Cada solución de IA integrada hoy crea una plataforma para la expansión mañana.
La orden ejecutiva de Trump puede marcar un punto de inflexión, al menos en cuanto al tono. Reconoce que construir modelos por sí sola no es suficiente. Sin permisos acelerados para centros de datos, infraestructura energética y fábricas de próxima generación, los Estados Unidos seguirán inmersos en una inercia regulatoria.
Para contrarrestar el impulso de China, Estados Unidos debe ampliar su enfoque de políticas de IA. Los chips son importantes, pero la infraestructura energética es igual de importante, si no más. La inversión federal en infraestructura energética alineada con IA, especialmente fuentes de energía limpias y de alta densidad como la energía nuclear y la solar a escala de servicios públicos, debe convertirse en una prioridad política.
Este artículo proviene de un colaborador externo no remunerado. No representa los reportajes de Benzinga y no ha sido editado por razones de contenido o exactitud.
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