El debate global sobre inteligencia artificial suele centrarse en los modelos: cuáles son más rápidos, cuáles hacen más, cuáles son más baratos. La prominencia de sistemas de bajo costo procedentes de China, como los de DeepSeek, z.ai y Moonshot, ha reforzado ese enfoque y ha alimentado la idea de que la brecha con los líderes estadounidenses se está reduciendo.

Sin embargo, el auge de estos modelos brillantes y baratos desvía la atención de una verdad fundamental: mientras Estados Unidos controle la infraestructura subyacente que permite los ecosistemas de IA, seguirá siendo dominante.

Más allá de los modelos y los chips

Es tentador ver la carrera de la IA como una competencia entre modelos —Fable de Anthropic frente a GPT de OpenAI, o frente a DeepSeek V4 y Kimi K3 de Moonshot— o, desde una perspectiva de hardware, como una historia centrada en los chips especializados utilizados para entrenarlos y ejecutarlos. Pero la IA de frontera depende de una base mucho más amplia y intensiva en capital: centros de datos a hiperescala, infraestructura de computación en la nube, servidores de IA y los cables submarinos de fibra óptica que los interconectan. Hoy, estas capas de hardware habilitador están altamente expuestas a los controles de exportación estadounidenses, a las leyes extraterritoriales de extracción de datos y a los efectos colaterales de una enorme simbiosis comercial-militar.

El ecosistema de IA de Nvidia y la hegemonía tecnológica estadounidense

Si quiere entender cómo EE. UU. domina el ecosistema de IA, observe el modelo de negocio de Nvidia. La empresa más valiosa del mundo debe su fortaleza a sus unidades de procesamiento gráfico, los chips necesarios para entrenar modelos de IA de frontera, de los cuales controla aproximadamente el 85% del mercado global.

El ecosistema de Nvidia se extiende a fabricantes de hardware como Broadcom, y a los hiperescaladores en la nube —Amazon Web Services, Google Cloud y Microsoft Azure— que proporcionan la infraestructura que impulsa a desarrolladores de IA fundacionales como Anthropic, OpenAI, Meta y Alphabet. La capa de software de Nvidia, conocida como CUDA, es la que une todo. CUDA se ha convertido en el entorno predeterminado para el desarrollo de IA, creando altos costos de cambio para cualquiera que quiera migrar a un competidor.

Esta mezcla de gigantes tecnológicos constituye, en efecto, el núcleo de un nuevo complejo industrial de IA de EE. UU. Mantienen vínculos amplios con el aparato de defensa e inteligencia del país mediante grandes contratos vinculantes. El Departamento de Defensa ha firmado acuerdos operativos estándar que incorporan a proveedores importantes —incluidos Google, OpenAI, Microsoft, Amazon Web Services, Oracle y Nvidia— para desplegar sus herramientas de IA de frontera en redes militares clasificadas.

El presupuesto del Pentágono para el año fiscal 2027 asigna más de $54 billion a la guerra autónoma y a sistemas de drones, financiando un recién creado Defense Autonomous Warfare Group (DAWG). Pese a objeciones iniciales sobre cómo debían utilizarse sus tecnologías, OpenAI, xAI y Google han firmado contratos vinculantes que permiten al Pentágono “all lawful use” para fines de defensa, incluidos armas autónomas y vigilancia masiva.

Aunque Anthropic continúa litigando contra el gobierno de EE. UU. por sus objeciones sobre cómo pueden utilizarse sus modelos de IA, según informes ha incorporado a sus ingenieros dentro de la National Security Agency para adaptar su modelo Mythos a operaciones cibernéticas ofensivas, posiblemente dirigidas a redes en China e Irán.

La escala de la simbiosis comercial-militar entre Washington y Silicon Valley es casi incomprensible. Diez de las mayores empresas del mundo por capitalización bursátil son precisamente las firmas tecnológicas que integran este ecosistema, casi todas estadounidenses, lo que representa una concentración comercial de billones de dólares. Washington acelera su gasto en IA, con un aumento de $90.7 billion en contratación federal de IA solo en 2026, según la Brookings Institution.

Los hiperescaladores de IA y la infraestructura dura

A medida que los hiperescaladores estadounidenses amplían su capacidad en centros de datos de todo el mundo, cada vez construyen más sus propias redes privadas submarinas de fibra óptica. Meta planea construir un cable submarino alrededor del mundo, de 40,000 kilómetros, con un costo proyectado de $10 billion. Google, a través de su Pacific Connect Initiative, invertirá más de $1 billion para ampliar la conectividad entre Japón y el Pacífico Sur.

Estos canales vitales de datos, propiedad y operación de gigantes de Silicon Valley, representan el 70 % de los cables submarinos utilizables en 2026, aunque Washington conserva el derecho de restringir hacia dónde van estas redes y quién puede acceder a ellas. En 2020, los reguladores estadounidenses bloquearon el segmento de Hong Kong de Pacific Light Cable Network —un proyecto respaldado por Google y Meta—, obligando a las compañías a abandonar el enlace directo entre EE. UU. y Hong Kong por preocupaciones de espionaje chino. Unos 13,000 kilómetros de cable ya tendido fueron abandonados y quedaron sin uso en el fondo del océano.

Incluso los laboratorios de frontera de China, que entrenan sobre infraestructura alojada en el país, siguen dependiendo de cables submarinos estadounidenses cada vez que sus modelos interactúan con el internet global: ya sea para obtener datos de entrenamiento rastreados de la red, atender a usuarios fuera de China o ejecutar APIs fuera del país.

China corre para construir sus propias redes paralelas de fibra óptica submarina, a lo largo de su llamada digital silk road, con el objetivo de evitar la dependencia y la exposición prolongada al dominio estadounidense sobre las múltiples capas de infraestructura dura que sostienen el panorama global de la IA.

Los hiperescaladores de IA también son vulnerables a una serie de leyes extraterritoriales estadounidenses relacionadas con datos. La CLOUD Act de EE. UU., por ejemplo, exige que los proveedores de nube con sede en el país entreguen datos que estén en su posesión, custodia o control, incluso cuando se almacenan fuera de Estados Unidos.

Sujetas a procesos legales, las autoridades estadounidenses pueden obtener no solo datos almacenados, sino también una huella digital detallada de la actividad de IA, incluidos los prompts de los usuarios, las respuestas de los modelos, quién usó un sistema, cuándo y dónde se accedió a él, y registros técnicos que revelan patrones de comportamiento. Ese poder, si Washington decide utilizarlo, ejerce una influencia enorme sobre el ecosistema de IA.

Limitaciones del dominio estadounidense del ecosistema de IA

Es cierto que el dominio de EE. UU. sobre la pila de IA no es absoluto. Los fabricantes asiáticos producen los semiconductores, servidores de IA y otros componentes esenciales para la IA. La cadena de suministro de Nvidia, por ejemplo, pasa por TSMC, SK Hynix y Samsung, junto con integradores de sistemas como Foxconn, Quanta y Wistron.

El mes pasado, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, anunció miles de millones de dólares en nuevas inversiones y contratos en Taiwán y Corea del Sur. En Taiwán, Nvidia pidió chips avanzados y empaquetado a TSMC, además de servidores y hardware de redes a Quanta Computer y otros proveedores. En Corea, Nvidia firmó acuerdos por miles de millones de dólares con los fabricantes de chips de memoria SK Hynix y Samsung, junto con nuevas alianzas con LG, Hyundai Motor Group y Doosan Robotics.

Sin embargo, es poco probable que Taiwán y Corea del Sur armen su posición en la cadena de valor de la IA. Querrán mantener sus ingresos dentro de lo que en la práctica es una pila tecnológica estadounidense de abastecimiento de amigos.

Podríamos terminar con ecosistemas de IA en competencia: uno liderado por EE. UU. y otro por China. Eso podría significar estándares, infraestructuras y gobernanza diferentes. Pero hasta que surja esa alternativa, será Estados Unidos el que conserve un control firme sobre el ecosistema de IA en general.

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