Ganar la carrera de la IA significa superar a China en innovación, coste y confianza

Como trabajamos en la intersección entre la IA, la seguridad nacional y el ciberespacio, a menudo me preguntan: «¿Estamos ganando la carrera de la IA con China?»

Mi respuesta sigue siendo que sí. Al más alto nivel, contamos con la mejor tecnología de chips, los mejores modelos y, lo que es más importante, tenemos el mejor sistema económico y el talento necesario para seguir triunfando.

Pero, si lo pensamos más a fondo, todavía tenemos que ponernos de acuerdo sobre qué significa «ganar». En el fondo, ¿se trata de crear la mejor tecnología o de crear la tecnología que acabe siendo omnipresente?

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El mundo de la tecnología está lleno de ejemplos de tecnologías superiores que perdieron frente a otras inferiores que se hicieron con el mercado y se convirtieron en el estándar. Hace décadas, cuando había mucho menos en juego, el VHS le ganó al Betamax. Más recientemente, y mucho más relevante para nuestra seguridad nacional, Huawei superó a sus competidores del hemisferio occidental para convertirse en el líder mundial en equipos de telecomunicaciones. Esto le dio a « China » una gran oportunidad para recabar información, inteligencia y influencia en todo el mundo.

Así que la respuesta más completa sobre la carrera con China es que se trata de una carrera por la adopción a nivel mundial, no solo por la superioridad tecnológica. Cuando se calme la situación y el panorama se aclare, lo que más importará es qué tecnología se haya convertido en el estándar mundial. ¿Qué plataformas de IA está utilizando la gente de todo el mundo para informarse, automatizar procesos, aumentar la productividad, analizar y tomar decisiones?

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En la carrera mundial por la adopción de la IA, la competición es compleja y se podría describir mejor como un triatlón, en el que las tres pruebas se disputan al mismo tiempo.

La primera etapa es la carrera por la innovación, en la que Estados Unidos va muy por delante. Los expertos calculan que tenemos al menos dos años de ventaja en el ámbito de los chips gracias a nuestra ventaja fundamental en litografía y a los increíbles avances de Nvidia, su socio taiwanés TSMC y muchos otros. Y en cuanto a los propios modelos, aunque la brecha se está reduciendo, nuestros laboratorios de vanguardia llevan una ventaja de quizás dos o tres generaciones —es decir, entre ocho y doce meses—. Puede parecer poco tiempo, pero en el ámbito de la IA de vanguardia eso es toda una vida.

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Fíjate, por ejemplo, en la IA aplicada a la ciberseguridad, que, con razón, ha acaparado mucho la atención de los medios. El «Cyber Weapon Index» de Booz Allen mide la eficacia de estos modelos a la hora de llevar a cabo un ciberataque. Dos modelos, Mythos, de Anthropic, y Astra, de OpenAI, superaron a todos los demás por un amplio margen. Esto es una buena noticia porque ambas empresas están hablando públicamente de la necesidad de actuar de forma responsable y en colaboración con el Gobierno de EE. UU. a la hora de lanzar estas tecnologías al mundo. Pero varios modelos chinos han demostrado una capacidad inicial y están ganando experiencia —mejorando con cada generación—, probablemente con menos controles de seguridad que sus homólogos estadounidenses.

La segunda etapa del triatlón de la adopción de la IA gira en torno al coste. Los modelos de IA de vanguardia son potentes, pero no baratos. A grandes rasgos, la diferencia entre los mejores modelos estadounidenses y los mejores modelos chinos es de entre 5 y 10 veces el coste por token. Y aunque los modelos chinos no pueden replicar por completo las capacidades de nuestros laboratorios de vanguardia, suelen ser lo suficientemente buenos para muchas tareas. Por eso, se están usando mucho, sobre todo entre los clientes que se fijan mucho en el precio. Piensa en grandes empresas globales que intentan gestionar sus presupuestos de TI, en startups de Silicon Valley con poco dinero y en gobiernos de países en desarrollo con recursos limitados.

Según OpenRouter, un mercado de modelos donde los usuarios pueden acceder a una amplia variedad de modelos, aproximadamente el 50 % de los tokens utilizados durante el último año se gastaron en modelos chinos. Y sabemos de muchas startups estadounidenses que están usando modelos chinos —a veces sin darse cuenta o sin revelar su procedencia real— como asistentes de programación o como base para sus aplicaciones. Esto es importante porque la investigación de Booz Allen demuestra que los modelos chinos introducen más vulnerabilidades cuando programan para una aplicación estadounidense que cuando lo hacen para una china. Con el tiempo, la acumulación de estas pequeñas vulnerabilidades podría socavar toda la cadena de suministro de software en la que se sustenta el futuro económico de EE. UU.

Y la tercera etapa del triatlón de la adopción de la IA es la confianza. Las empresas, los gobiernos y las personas son menos propensos a usar una tecnología que no pueden controlar o que creen que va en contra de sus intereses. Aquí es donde Estados Unidos —gracias a nuestros valores, nuestro estilo de vida, nuestro sistema de libre mercado y nuestra historia— tiene todas las de ganar. Cuando el ingenio estadounidense creó Internet, por ejemplo, el mundo lo adoptó con entusiasmo, en gran parte porque ese sistema de normas descentralizado y transparente lo hacía fácil de usar, de entender y, en definitiva, de confiar en él. Por el contrario, el Internet tal y como existe tras el Gran Cortafuegos de China, con sus controles estatales más rígidos y su vigilancia omnipresente, no encajaría bien en la mayoría de las democracias del mundo.

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A pesar de la ventaja subyacente de Estados Unidos, la carrera por ganarse la confianza está mucho más reñida de lo que debería. Ambos países y sus respectivos ecosistemas de IA están minando innecesariamente la confianza necesaria. China, por ejemplo, entrena a sus modelos para que se nieguen a responder preguntas que vayan en contra del dogma del Partido Comunista, e incluso para que se nieguen a realizar ciertas tareas que el modelo perciba como contrarias a los intereses del PCCh. En Estados Unidos, por muchas razones, entre ellas la desinformación y la falta de un marco claro, las encuestas sugieren que nuestros conciudadanos se están volviendo escépticos respecto a temas generales, desde la construcción de centros de datos hasta el ritmo de los avances en IA.

Estados Unidos tiene que ganar este «triatlón de la adopción» avanzando al mismo tiempo en los tres frentes. Ganar es clave para nuestra seguridad nacional, nuestra seguridad económica y nuestra posición en el mundo. Tenemos que seguir liderando el desarrollo tecnológico actual, invertir en alternativas más baratas a los modelos de vanguardia y recuperar la confianza. El «Plan de Acción de EE. UU. para la IA» del presidente nos da una hoja de ruta. Algunas ideas para reforzarlo serían:

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• Consideremos la pila de IA como un nuevo elemento de la infraestructura crítica de nuestro país. Aprovechamos las lecciones aprendidas en otros ámbitos, desde la banca hasta la base industrial de defensa y nuestro sector energético, donde una combinación de normas voluntarias y obligatorias ayuda a proteger y fortalecer al mismo tiempo estos sectores.
• Asegúrate de que este marco no se limite solo a los modelos de vanguardia. También debe garantizar la seguridad y mayores oportunidades de inversión para los importantes esfuerzos de los proveedores de modelos de bajo coste y peso abierto, entre los que destaca Nemotron, de Nvidia.
• Hay que dar más visibilidad a estas iniciativas, incluyendo los avances y los retos. Al igual que en la carrera espacial, Estados Unidos puede unirse en torno a un objetivo ambicioso como curar el cáncer con ayuda de la IA, pero solo si estamos dispuestos a dar a conocer tanto los éxitos como los fracasos que surjan por el camino.

Y hay que darse prisa. Según un indicador, los modelos de IA duplican ahora su capacidad cada cuatro meses. Un buen objetivo sería contar con una designación de infraestructura crítica, un marco de referencia y un mecanismo de comunicación para finales de 2026 —antes de que los modelos estén tan avanzados que se diseñen a sí mismos (lo que se conoce como «automejora recursiva» o RSI), o de que nos hayamos ralentizado tanto que el ecosistema chino esté ya bien encaminado hacia su adopción a nivel mundial.

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