El liderazgo tecnológico depende de años de experiencia acumulada y de ecosistemas estrechamente interconectados, también en el ámbito de la inteligencia artificial (IA), lo que convierte la soberanía de la IA en un concepto sobredimensionado.
En ecosistemas tecnológicos muy especializados como el de la IA, el poder nacional depende cada vez más de la especialización estratégica y de la indispensabilidad, y menos de la independencia integral.
Este artículo se publicó originalmente en Foreign Policy, puedes leerlo aquí.
Estados Unidos está gastando casi 12.000 millones de dólares para reproducir en Arizona la producción taiwanesa de chips avanzados. En teoría, es una solución sencilla a una vulnerabilidad estratégica. Sin embargo, tres años después, el proyecto revela una verdad sobre el poder en el mundo moderno: controlar un recurso estratégico no significa controlar los resultados.
Cuando todas sus fábricas estén plenamente operativas, las instalaciones de Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) en Arizona producirán chips que estarán una generación por detrás de los que la empresa fabrica en Taiwán. Aunque se puedan trasladar las fábricas, no se pueden trasladar las curvas de aprendizaje.
Y, al vertiginoso ritmo del cambio tecnológico, la soberanía basada únicamente en la propiedad es frágil.
La misma lógica se aplica ahora a la inteligencia artificial (IA). Desde los pasillos de la Comisión Europea hasta las salas de juntas de Silicon Valley, la «soberanía de la IA» se ha convertido en la obsesión geopolítica por excelencia.
Estas aspiraciones pasan por alto una realidad más amplia. Controlar el desarrollo de la IA siempre fue una ilusión en el ecosistema moderno de IA, de alta velocidad y extrema especialización. Aunque ese control fuera posible, sería la opción menos conveniente.
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Los gobiernos van camino de gastar más de 1 billón de dólares para 2030 en busca de una infraestructura soberana: toda la gama de equipos y capacidades necesarios para desplegar y operar la infraestructura de IA.
China ha gastado 150.000 millones de dólares en parte para reproducir la tecnología litográfica neerlandesa, esencial para fabricar chips avanzados, que utiliza luz ultravioleta extrema y sustancias químicas para grabar el diseño de un circuito en una oblea de silicio.
La Unión Europea (UE) está destinando alrededor de 50.000 millones de dólares a la fabricación de semiconductores, gran parte de ello centrado en una producción probada, pero de generaciones anteriores, en lugar de en las tecnologías más avanzadas. Todos persiguen estrategias concebidas para un mundo que ya no existe.
Se podría señalar a China como la excepción. Desde su Plan Nacional de Medio y Largo Plazo de 2006, ha seguido una estrategia centralizada de innovación autóctona, concebida explícitamente para lograr la soberanía tecnológica integral.
El plan Made in China 2025, puesto en marcha en 2015, reforzó el énfasis en el contenido nacional. Más recientemente, Pekín ha redoblado sus esfuerzos para impulsar la producción nacional de semiconductores mediante su iniciativa de inversión conocida como el Gran Fondo, con el fin de reducir la dependencia de empresas como Nvidia y TSMC.
Sin embargo, pese a la inversión sostenida a una escala enorme, las empresas chinas siguen varias generaciones por detrás en litografía avanzada. No existen alternativas nacionales a la tecnología de ASML, y no las habrá durante años.
Si un país con el capital centralizado, el vasto mercado interno y los largos horizontes de planificación de China aún se enfrenta a un cuello de botella estratégico de velocidad y sigue atado a un pequeño grupo de monopolios tecnológicos mundiales, entonces la búsqueda de la autarquía por parte de las potencias medias no es solo difícil. Es un callejón sin salida estratégico.
Eso no significa que los países carezcan de poder. Significa que el poder ha cambiado. En materia de IA y otras tecnologías de vanguardia, el objetivo debería ser la autonomía estratégica: garantizar un lugar en la mesa de la interdependencia mundial sin tener que ser dueño de todo el tablero.
Para comprender el alcance de la interdependencia mundial, es necesario examinar la propia cadena de valor de la IA. Si nos alejamos del mantra dominante de que la IA no es más que computación, datos y energía, se revela una red más compleja de cuellos de botella tecnológicos.
El polisilicio ultrapuro de calidad para semiconductores se concentra en manos de un pequeño número de productores, con capacidad crítica en Estados Unidos, Alemania y Japón. Esa concentración crea vulnerabilidades que ninguna inversión en etapas posteriores de la cadena puede eliminar rápidamente.
Los sistemas de litografía ultravioleta extrema (EUV) más avanzados se fabrican exclusivamente en ASML, en los Países Bajos, y cuestan aproximadamente 380 millones de dólares cada uno. Aunque existe un ecosistema más amplio de óptica de precisión y láseres industriales, dos empresas —Zeiss y Trumpf— ocupan cuellos de botella irremplazables en la cadena de herramientas EUV.
Las capacidades de computación avanzada también están concentradas. La fabricación de semiconductores está dominada por TSMC y Samsung. Nvidia domina las unidades de procesamiento gráfico, mientras que Broadcom es clave en las redes y el silicio personalizado que hacen posible el entrenamiento de IA a gran escala; SK Hynix y Samsung son los principales proveedores de memoria de alto ancho de banda.
Más importante aún, estos nodos evolucionan conjuntamente. Cuando ASML mejora su litografía, permite nuevos diseños de chips. Cuando TSMC avanza en la fabricación, abre paso a nuevas arquitecturas de IA. Cuando esas arquitecturas requieren memoria más rápida, Samsung innova en respuesta. El sistema depende de la colaboración transfronteriza para seguir avanzando.
Por eso, la soberanía de la IA es un error estratégico, y no solo una opción cara o difícil. La cadena de suministro evolucionó de este modo porque la especialización extrema produjo la innovación más rápida. Décadas de aprendizaje acumulado no pueden reproducirse mediante ingeniería inversa por mera voluntad política, por mucho dinero que los gobiernos destinen al problema.
Este problema no afecta solo a las potencias medias. Como demuestra claramente la experiencia de Pekín, incluso las superpotencias están sujetas a estas limitaciones; Washington no es diferente, aunque sus restricciones adopten otras formas.
La ventaja de Estados Unidos nunca provino de ser dueño de toda la cadena de suministro. Provino del control de cuellos de botella clave: marcos de software, estándares de infraestructura en la nube y arquitecturas de chips.
La política estadounidense reciente refleja esta comprensión. Esta estrategia acepta que la fabricación avanzada pueda realizarse en el extranjero, mientras garantiza que los sistemas de IA más sofisticados se construyan en plataformas estadounidenses, se entrenen con herramientas estadounidenses y se desplieguen a través de empresas estadounidenses.
El proyecto de TSMC en Arizona ilustra tanto la lógica como los límites de este enfoque. Trasladar la fabricación a territorio estadounidense reduce la dependencia de Taiwán. Pero la presencia física no garantiza la paridad tecnológica. La planta comenzará varios años por detrás de las instalaciones más avanzadas de TSMC, tanto en tecnología de procesos como en eficiencia de producción.
Tanto Washington como Pekín están descubriendo que perseguir la soberanía plena implica arriesgarse a sacrificar las ventajas que los hicieron competitivos en primer lugar. Para Washington, esas ventajas son la apertura y la rapidez de innovación. Para Pekín, son la escala y la rapidez de ejecución.
La experiencia de la UE pone de relieve el mismo desafío. La Ley Europea de Chips busca movilizar unos 50.000 millones de dólares para reconstruir la fabricación nacional de semiconductores, un compromiso considerable motivado por la preocupación por la resiliencia. Pero el capital por sí solo no basta.
TSMC produce miles de millones de chips cada año y perfecciona continuamente sus procesos. Una nueva fábrica europea empieza de cero. Cuando alcance la frontera tecnológica actual, esa frontera ya habrá avanzado.
Europa ha probado enfoques similares en el ámbito del software. El impulso de Francia para crear alternativas de «nube soberana» a los hiperescaladores estadounidenses nunca alcanzó una escala significativa, pese al amplio apoyo estatal. El resultado fue tranquilidad política sin ventaja competitiva y una brecha cada vez mayor entre las empresas europeas y sus pares mundiales.
Si la soberanía no es realista ni sensata, ¿qué tiene sentido? Pensemos en los Países Bajos. Los neerlandeses no diseñan chips, fabrican semiconductores ni entrenan modelos de IA de vanguardia. Sin embargo, la producción de ASML les da más influencia en el ecosistema mundial de IA que a muchos países que persiguen estrategias industriales mucho más ambiciosas.
Este es el poder que nace de ser indispensable, no de la independencia. ASML dedicó décadas a desarrollar capacidades que nadie más posee en una tecnología que todos necesitan. El resultado es un poder de veto efectivo sobre un nodo irremplazable.
La misma lógica se aplica en otros lugares, y no solo a las grandes potencias. Los países que tengan éxito en la era de la IA identificarán ámbitos específicos en los que puedan volverse esenciales, en lugar de intentar reproducir toda la infraestructura.
Japón ha aprovechado décadas de experiencia en fabricación de precisión y un cuasimonopolio en productos químicos especializados para crear Rapidus, un consorcio respaldado por el Gobierno que desarrolla instalaciones avanzadas de fabricación de semiconductores y prioriza una producción personalizada y de alta velocidad por encima del volumen.
Los Emiratos Árabes Unidos y Singapur se han centrado en grandes modelos de lenguaje optimizados para sus culturas e idiomas, como Falcon y SEA-LION. Su ventaja reside en los datos soberanos y la pertinencia regional, que los modelos globales suelen pasar por alto.
La infraestructura pública digital de India demuestra cómo la escala de su población, los sistemas de identidad y las arquitecturas de pago pueden convertirse en pilares de la innovación. Varios Estados del Golfo combinan energía abundante y barata con infraestructura de gran demanda computacional, y se posicionan como centros de expansión de centros de datos.
Vietnam, pese a sus esfuerzos iniciales por crear una infraestructura soberana, está descubriendo que obtiene más influencia al convertirse en un destino de fabricación preferente para empresas tecnológicas internacionales que se integran en la cadena de suministro mundial, en lugar de reproducirla.
En cada caso, combinaciones únicas de experiencia, datos, recursos y acceso a los mercados se han convertido en activos difíciles de duplicar.
La lógica no es nueva. Desde Adam Smith, los economistas saben que la especialización y la ventaja comparativa generan las mayores ganancias. Lo que distingue a la IA no es que desafíe estos principios fundamentales, sino que la complejidad y la velocidad de la tecnología los intensifican.
La especialización extrema de la cadena de suministro de IA implica que las penalizaciones por la autarquía son mayores y las recompensas por encontrar un nicho indispensable, más cuantiosas. Un país podría tardar una generación en crear una industria automovilística competitiva mediante subsidios y aranceles.
En el caso de la IA, cuando un país logre reproducir la litografía de ASML o los procesos de fabricación de TSMC, esas tecnologías ya habrán avanzado varias generaciones.
Las instalaciones de TSMC en Taiwán son más importantes para la economía mundial que muchos ejércitos permanentes. Los estándares de software de Nvidia determinan cómo se construye la IA en todas partes, con independencia del lugar donde se entrene. ASML otorga a un país pequeño una influencia desproporcionada sobre una tecnología fundamental.
Ninguna de estas posiciones surgió de intentar controlarlo todo. Nacieron de una especialización que se volvió esencial.
Para Washington y Pekín, esto plantea una decisión estratégica. Ambos cuentan con los recursos para acercarse a la soberanía plena más que cualquier otro. Pero perseguirla puede socavar precisamente las ventajas que los hicieron dominantes en primer lugar.
Para todos los demás, la conclusión es más sencilla. La soberanía integral en materia de IA no es alcanzable con plazos y presupuestos realistas. En un sistema interdependiente, la pregunta pasa de cómo independizarse a cómo volverse indispensable.
