La carrera tecnológica por la inteligencia artificial general

La empresa china DeepSeek, con sede en Hangzhou, anunció el 20 de enero de 2025 la salida de su último modelo de inteligencia artificial (IA), el DeepSeek R1, provocando un terremoto en el sector tecnológico global en lo que algunos ya han bautizado como el “momento Sputnik” e intensificando la carrera tecnológica entre Estados Unidos y China.

La importancia del lanzamiento del DeepSeek R1 reside en la relación capacidad-precio. La empresa china ha creado un modelo muy avanzado de inteligencia artificial, equivalente en capacidades al modelo o1 de OpenAI, pero con un costo de entrenamiento 25 veces más barato que el de sus homólogos estadounidenses.

La pugna por la inteligencia artificial

El desarrollo de la inteligencia artificial, una tecnología llamada a transformar drásticamente las sociedades humanas en el siglo XXI, se ha colocado en el epicentro de las rivalidades geopolíticas a nivel global. Tanto Estados Unidos como China compiten por liderar esta carrera con el objetivo de ser el primero en crear la llamada inteligencia artificial general (AGI), capaz de realizar cualquier tarea intelectual al nivel de un ser humano. Esta tecnología promete revolucionar la economía y consolidar la posición dominante de quien logre alcanzarla primero.

La carrera tecnológica entre Estados Unidos y China es el resultado de décadas de creciente rivalidad económica y política. Durante gran parte del siglo XX, especialmente en la Guerra Fría, Washington lideró la innovación tecnológica gracias a una combinación de factores. Entre ellos, destacan la existencia de una red de universidades de élite, un ambiente empresarial favorable, la posición preponderante en la economía global tras el colapso europeo derivado de las guerras mundiales y un gobierno dispuesto a respaldar financieramente investigaciones estratégicas, como ARPANET.

China, en contraste, enfrentó un cierto rezago tecnológico hasta finales del siglo XX, cuando inició su transformación industrial y tecnológica bajo el liderazgo de Deng Xiaoping. Durante las décadas de 1980 y 1990, el país se centró en atraer inversiones extranjeras y fomentar la producción industrial como base de su crecimiento económico.

Sin embargo, en los años 2000, el gobierno chino reconoció la importancia de la innovación tecnológica y comenzó a implementar políticas industriales agresivas para cerrar la brecha tecnológica con Occidente mediante programas estatales como el Made in China 2025. El objetivo de Pekín residía en alcanzar una posición de vanguardia en tecnologías avanzadas mediante inversiones masivas en investigación y desarrollo.

La Gran Recesión de 2008 marcó un punto de inflexión. China emergió de la crisis como un competidor serio para Estados Unidos gracias, entre otras cosas, a su rápida adopción de tecnologías digitales y su éxito en sectores como el comercio electrónico y las telecomunicaciones, donde empresas como Huawei, Tencent y Alibaba se convirtieron en gigantes tecnológicos capaces de rivalizar con sus homólogos estadounidenses. Esto sería uno de los motivos que llevarían al gobierno estadounidense de Barack Obama a enunciar la famosa estrategia conocida como “Pivot to Asia”.

La década de los 2010, especialmente a partir de la llegada de Xi Jinping al poder en 2012, marcaría el incremento de la tensión entre Estados Unidos y China al igual que el creciente interés de las empresas tecnológicas de ambos países por el ámbito de la inteligencia artificial. Estas tensiones, exacerbadas por disputas comerciales y crecientes restricciones tecnológicas, llevaron a una escalada en la rivalidad bilateral y al estallido, a finales de la década, de una guerra comercial que, con el paso del tiempo, pondría la cuestión de la inteligencia artificial en el centro de la mesa.

Conceptos de la inteligencia artificial

Para comprender las acciones de ambos países, primero es esencial abordar conceptos fundamentales de la inteligencia artificial, como qué es y cómo se crea un modelo extenso de lenguaje, además de los elementos clave de la infraestructura física necesaria para su desarrollo y mejora.

Modelo extenso de lenguaje

Un modelo extenso de lenguaje (LLM) es un modelo de inteligencia artificial diseñado para procesar y generar texto de manera coherente y contextualizada. Los LLM se entrenan mediante el llamado aprendizaje profundo (deep learning), procesando enormes cantidades de texto, es decir datos, provenientes de diversas fuentes que les permiten comprender una variedad de estilos de escritura, temas e idiomas. Esta necesidad de inmensas cantidades de datos para entrenar a la inteligencia artificial es lo que da lugar a la necesidad de establecer centros de procesamiento de datos.

Centros de procesamiento de datos

Los centros de procesamiento de datos (data centers) son instalaciones que albergan servidores, sistemas de almacenamiento y redes que procesan enormes cantidades de información. Esta infraestructura permite entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial al gestionar el acceso rápido y eficiente a cantidades masivas de datos. Tanto en China como en Estados Unidos se ha invertido significativamente en la construcción de centros de datos de última generación, debido a su rol esencial para mantener el ritmo de los avances en IA.

Unidades de procesamiento gráfico (GPU)

Bajando otro escalón, nos encontramos con las unidades de procesamiento gráfico (GPU). Las GPU son microprocesadores –circuitos integrados que ejecutan instrucciones y procesan datos– especializados en llevar a cabo cálculos masivos en paralelo permitiendo trabajar con enormes cantidades de datos de manera simultánea. Esta capacidad convierte a las GPU en una herramienta clave para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial.

La empresa estadounidense NVIDIA lidera actualmente la fabricación de GPUs avanzadas a nivel mundial, dando así una ventaja de acceso a las empresas estadounidenses, mientras que China es, por el momento, dependiente de las importaciones. Sin embargo, es importante destacar que el gobierno chino está incentivando el desarrollo de GPUs nativas, invirtiendo en compañías –como Huawei– que sean capaces de competir con las norteamericanas en el futuro próximo.

Materias primas críticas 

Por último, en lo referente a los conceptos clave para la infraestructura de la inteligencia artificial, también debemos hacer mención a la relevancia de las tierras raras y otras materias primas fundamentales. Estos recursos son clave para la producción de todo tipo de tecnología avanzada –desde maquinaria hasta chips pasando por baterías– y tienen un papel clave en la fabricación de microprocesadores.

La carrera tecnológica entre Estados Unidos y China

En el primer mandato de Donald Trump, concretamente en 2018, Washington impuso sanciones a varias empresas tecnológicas chinas, incluida Huawei, dando comienzo a un intercambio de golpes entre ambos países que tenía como objetivo la disrupción de la cadena de suministro tecnológica del adversario.

Esta “guerra” se desarrolla en múltiples ámbitos que abarcan desde las telecomunicaciones hasta los drones pasando por los coches eléctricos. No obstante, en los últimos años, especialmente a partir de 2022, la inteligencia artificial ha ido cobrando un papel más y más relevante en esta competición. La carrera tecnológica entre Estados Unidos y China persiste en la actualidad y, más que posiblemente, estará en el centro de futuras negociaciones sobre el comercio bilateral que se produzcan durante el segundo mandato de Donald Trump.

Hablando ya de las medidas concretas, durante la administración Biden (2021-2024), el gobierno estadounidense ha ido imponiendo crecientes restricciones a la exportación de tecnología clave para el desarrollo de la inteligencia artificial, desde microprocesadores hasta maquinaria, tanto a China y sus empresas como a otros países que podrían servir de intermediarios para evadir estas sanciones.

La medida más destacada en este sentido han sido las restricciones impuestas a la exportación de GPUs en enero de 2025, pocos días antes del final del mandato demócrata, que han establecido tres categorías de países diferenciados en si pueden comprar o no GPUs a Estados Unidos y, en el caso de poder, cuántas pueden comprar sin una licencia especial.

China, por su parte, ha respondido a los movimientos estadounidenses aprovechando su control sobre un gran número de materias primas críticas y estableciendo restricciones o prohibiciones a la exportación de minerales clave, como el galio, el germanio o el antimonio, a Estados Unidos con el objetivo de limitar y encarecer el desarrollo de su industria.

China también ha establecido licencias de exportación especiales, que funcionan a efectos prácticos como restricciones, para la venta de ciertas tecnologías de carácter estratégico, tales como los semiconductores, los equipos de fabricación de chips, los drones o tecnologías relacionadas con las telecomunicaciones. Ambos países buscan con estos movimientos imponer limitaciones significativas a la capacidad de su rival para ganar ventaja en la carrera tecnológica.

El DeepSeek R1 y el “momento Sputnik”

El ecosistema tecnológico –entendido como la forma en la que están organizadas las empresas tecnológicas de cada país y cómo interaccionan con el Estado– de Estados Unidos y China tiene grandes similitudes.

En ambos países existen una serie de gigantes tecnológicos –como Amazon, Google o Nvidia en Estados Unidos y Alibaba, Baidu o Huawei en China– que han lanzado grandes proyectos de investigación y desarrollo de inteligencia artificial mientras que, al mismo tiempo, también han adquirido o invertido en compañías más pequeñas con proyectos prometedores en el ámbito (startups). Sin embargo, ambos se diferencian en el nivel de participación directa del gobierno en el desarrollo del sector hasta el momento.

China lanzó en 2017 el llamado Plan de Desarrollo de la IA de Nueva Generación con el objetivo de convertirse en el líder mundial en el sector para el año 2030. La estrategia incluye grandes inversiones de dinero público para la creación de infraestructura, el fomento de la investigación y el desarrollo de aplicaciones comerciales específicas. Esto ha dado lugar a grandes avances en proyectos de relevancia estatal y privada, como podrían ser en el ámbito del reconocimiento facial, los vehículos autónomos, las ciudades inteligentes o el más reciente DeepSeek R1.

Estados Unidos, por el contrario, ha mantenido un enfoque más descentralizado, aunque ha ido interviniendo cada vez más en el desarrollo general con el lanzamiento de iniciativas de financiación como la Chips & Science Act de 2022, permitiendo que el sector privado mantuviera el liderazgo en la investigación, financiación y desarrollo de infraestructuras. Esto ha llevado a que los desarrollos en Estados Unidos hayan dado lugar a menos grandes aplicaciones prácticas de uso general y a más avances en el ámbito teórico.

Estas diferencias, sin embargo, no son tan grandes como podría parecer. El gobierno de Estados Unidos ha ido implicándose más y más en el desarrollo de la carrera tecnológica tratando de restringir a China y colaborando más estrechamente, como muestra el reciente anuncio del Proyecto Stargate, con el sector privado. Esta dinámica refleja una tendencia ya evidente en los ámbitos de seguridad y defensa, donde, tanto en China como en Estados Unidos, las empresas tecnológicas trabajan estrechamente con los aparatos de seguridad estatal y las comunidades de inteligencia.

El reciente “momento Sputnik” provocado por el lanzamiento de DeepSeek R1 probablemente servirá como un claro incentivo para que Washington impulse esta dinámica, azuzado por los temores en la industria tecnológica, lo que provocará a su vez una aceleración general de la carrera tecnológica entre Estados Unidos y China en su conjunto.

Esta tendencia parece inevitable especialmente si tenemos en cuenta que el gobierno chino pretende incrementar en un 300% las inversiones en inteligencia artificial de cara a 2030. Sea como fuere, está claro que la inteligencia artificial ha llegado para quedarse y que los efectos disruptivos en nuestras sociedades no han hecho más que empezar. El reciente lanzamiento de DeepSeek R1 es solo uno de los muchos ejemplos.