Buscar la verdad en los hechos
Bertrand retoma un antiguo proverbio chino que se encuentra en el Libro de Han (año 111 d.c.): “buscar la verdad en los hechos”. Se trata de un llamado a observar la realidad antes de imponerle una ideología. Si bien la hipótesis es una elaboración del intelecto que explica la causa real de los hechos que en sus efectos percibimos en el mundo sensible, son los hechos los que demuestran la validez de una teoría.
Una mirada al panorama actual de la IA revela que el debate está secuestrado por dos extremos ambos alejados de los hechos. Por un lado, están los catastrofistas apocalípticos, convencidos de que la inteligencia artificial general (IAG) nos aniquilará. Por otro, los tecnoutópicos ilusos, que prometen una era de abundancia mágica. Ambos bandos cometen el mismo error: parten de una conclusión prefabricada y luego buscan hechos para justificarla.
Pero hay un tercer relato, quizás más peligroso por lo seductor: el de la supuesta “carrera de IA” entre Estados Unidos y China. Una narrativa que, según el análisis de Arnaud Bertrand, no describe la realidad, sino que fabrica una “realidad” a la medida de intereses geopolíticos.
El pastel de cinco capas de la IA
Recientemente, el CEO de NVIDIA, Jensen Huang, describió la inteligencia artificial como un “pastel de cinco capas”[iii]:
- Energía:
Es la base física del sistema. La IA requiere enormes cantidades de electricidad continua y estable para alimentar centros de datos y sistemas de cómputo de alta densidad.
- Chips:
Corresponde a los semiconductores y GPU que transforman la energía en capacidad de procesamiento, permitiendo ejecutar cálculos masivos y entrenar modelos de IA.
- Infraestructura:
Incluye los centros de datos, servidores, redes de interconexión y sistemas de refrigeración que integran miles de chips para operar como supercomputadoras.
- Modelos:
Son los sistemas de inteligencia artificial entrenados con grandes volúmenes de datos, capaces de generar texto, imágenes, código, análisis y razonamiento complejo.
- Aplicaciones:
Es la capa que conecta la IA con la economía y la vida cotidiana mediante herramientas concretas como automatización industrial, salud, educación, asistentes virtuales y sistemas inteligentes.
La lección de las grandes tecnologías de propósito general —como la electricidad, los ferrocarriles o internet— es que las primeras cuatro capas tienden a convertirse con el tiempo en servicios básicos o commodities de menor margen económico. El verdadero valor estratégico y económico suele concentrarse en la quinta capa: las aplicaciones.
Pensemos en la electricidad. Quienes se enriquecieron no fueron los dueños de los dinamos, sino quienes construyeron sobre ella: General Electric con sus electrodomésticos, Whirlpool con sus neveras, RCA con sus radios. La fortuna eléctrica de Estados Unidos se edificó sobre un mundo que avanzaba simultáneamente en su electrificación, no en oposición a él.
¿Cuáles serán las “neveras y bombillas” de la era de la IA? Serán los millones de productos, servicios y procesos industriales que incorporen inteligencia artificial de forma invisible: desde fábricas enteras optimizadas por agentes autónomos hasta asistentes médicos, legales o educativos especializados. El valor no estará en vender modelos de IA, sino en lo que esos modelos hacen posible.
Sin embargo, la política estadounidense actual —controles de exportación, prohibición de ventas de chips a China, integración militar-industrial— se concentra obsesivamente en controlar las capas inferiores. Es como si en 1890 el gobierno hubiera decidido que ganar la “carrera eléctrica” requería clasificar como secreto de seguridad nacional los diseños de los motores de inducción de Tesla.
DeepSeek contra Silicon Valley: dos visiones de la inteligencia artificial
Bertrand recuerda los inicios de internet, cuando jóvenes en residencias estudiantiles y garajes construían la web con un espíritu abierto y universalista. Bill Clinton declaró en el año 2000 que internet liberalizaría inexorablemente a China, y que controlar la red era “como intentar clavar gelatina en la pared”[iv]. Frases que en su momento se vendieron como proféticas hoy rayan entre lo cómico y lo ridículo, a la luz de los hechos.
Palantir en su manifiesto público[v] no habla de construir para el mundo, sino de que la “élite de ingeniería de Silicon Valley tiene la obligación de defender la nación” y que la civilización occidental debe “prevalecer“. En el libro “La República Tecnológica” (The Technological Republic), Alexander Karp[vi] y Nicholas Zamiska[vii] presentan a Rusia y China como los principales rivales geopolíticos de Occidente.
Anthropic, la empresa detrás de Claude AI, tampoco se queda atrás. Dario Amodei, su CEO, aboga por una “estrategia de la Entente”: usar la IA como garrote (superioridad militar) y zanahoria (acceso a los beneficios de la IA a cambio de alineamiento político con Occidente). En febrero de 2026, los medios aplaudieron a Anthropic por resistirse a que el Pentágono usara su IA para vigilancia masiva doméstica y armas totalmente autónomas. Pero, como documenta Bertrand, la letra pequeña revela que la vigilancia masiva fuera de EE.UU. es perfectamente aceptable, y que su objeción a las armas autónomas no es ética sino técnica: quieren que sean más fiables antes de desplegarlas.
OpenAI, por su parte, eliminó discretamente en 2024 la prohibición de uso militar de sus políticas y se asoció con Anduril para desarrollar IA para sistemas de campo de batalla. Google abandonó en 2025 su compromiso de no desarrollar IA para armas. Meta abrió Llama para uso en seguridad nacional. No son casos aislados: es todo el ecosistema.
El 24 de abril de 2026, mientras Bertrand escribía su artículo, se lanzó DeepSeek V4: un modelo competitivo con GPT-5.5 y Claude Opus 4.7, de código abierto bajo licencia MIT, ejecutándose completamente sobre chips Huawei Ascend sin depender de Nvidia CUDA[viii]. Uno de sus investigadores escribió: “La IA general pertenece a todos”. China está tratando la IA como una tecnología de propósito general que debe difundirse, justo lo contrario al enfoque de acaparamiento estadounidense.
La superinteligencia que nunca llega
El principal argumento de quienes defienden la estrategia de acaparamiento es que la IA general (AGI) será diferente: quien primero la alcance obtendrá una ventaja permanente e irreversible. Pero, ¿en qué estado real está la tecnología?
Hoy, los modelos de vanguardia siguen alucinando, fallando en operaciones aritméticas básicas y perdiendo el hilo de conversaciones largas. Cualquiera que haya intentado resolver un problema con el chatbot de su banco o aerolínea sabe que, aunque son herramientas extraordinarias, todavía falta mucho para convertirse en una “superinteligencia automejorable”.
La realidad, sostiene Bertrand, es que los laboratorios tienen un interés económico directo en que creamos que la IA general -AGI- está a la vuelta de la esquina: todo su modelo de negocio, sus valoraciones billonarias y su influencia política dependen de esa narrativa. Si la IA se trata como lo que realmente es —una tecnología que se mercantiliza—, los laboratorios se convierten en servicios públicos de bajo margen. Como AT&T en el siglo de las telecomunicaciones.
Los dos enfoques de la IA y la carrera que ya se perdió
Mientras que en Occidente —especialmente en Estados Unidos— el desarrollo de la IA se ha obsesionado con las capas inferiores del “pastel”: la carrera por modelos de lenguaje cada vez más grandes (GPT, Claude, Gemini), la especulación financiera en bolsa que infla valoraciones billonarias sin respaldo en aplicaciones reales, y un enfoque militarista y de acaparamiento tecnológico que prioriza el “dominio” sobre la utilidad práctica; en China la inteligencia artificial se ha desplegado masivamente en la capa de aplicaciones concretas: robots industriales que optimizan líneas de ensamblaje con eficiencias del 30%, drones autónomos que fumigan arrozales en Guangdong monitoreando cada planta vía visión por computador, sistemas de diagnóstico médico por imagen que detectan cáncer de pulmón con mayor precisión que radiólogos humanos, modelos climáticos de alta resolución que predicen tifones con 72 horas de anticipación, y algoritmos financieros que gestionan el crédito a millones de pequeñas empresas en minutos.
La diferencia fundamental no es tecnológica —DeepSeek V4 ya iguala a GPT-5.5— sino filosófica: en China la IA se trata como una infraestructura pública que debe robotizar la industria, optimizar la agricultura y salvar vidas; en Occidente se trata como un activo especulativo para alimentar la siguiente ronda de inversión y una herramienta de superioridad geopolítica.
En cualquier caso, incluso aceptando la premisa de la carrera, los datos demuestran que la estrategia de acaparamiento ya fracasó. DeepSeek V4 iguala a los modelos estadounidenses. Qwen de Alibaba, Kimi de Moonshot y GLM de Zhipu[ix] están en la frontera o cerca de ella. Todo el aparato de controles de exportación y prohibiciones de chips no funcionó. Seguir actuando como si el dominio fuera alcanzable es negar la realidad.
El principal riesgo de la IA hoy no es la superinteligencia, sino la captura regulatoria: un puñado de empresas —OpenAI, Anthropic, Palantir y sus aliados cercanos— ha logrado imponer su criterio en el debate público y controlar al gobierno de Estados Unidos, que ha tomado decisiones de alto riesgo tanto para el mundo como para el propio país.
Hace dos mil años, el Libro de Han ya lo advertía. Quizás sea hora de hacerle caso: busquemos la verdad en los hechos. La IA no es una carrera que ganar, sino una tecnología que se debe aprender a compartir.
El debate actual sobre la IA confronta dos visiones opuestas de impacto global. Por un lado, el enfoque chino ofrece beneficios colectivos que se extienden al mundo entero, incluido Estados Unidos. Por el otro, el modelo estadounidense amenaza con perjudicar a todo el planeta, volviéndose, en última instancia, contra sí mismo.
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[i] Empresario y analista político francés que fundó HouseTrip (adquirida por TripAdvisor) y ahora Me & Qi. Arnaud escribe sobre China, país en el que vivió durante 8 años, así como sobre emprendimiento y geopolítica.
[ii] Fuente: “No existe una carrera de IA”, Arnaud Bertrand, 24 de abril de 2026. Link: https://arnaudbertrand.substack.com/p/there-is-no-ai-race?has_completed_unsubscribed_unlock=true
[iii] https://www.binance.com/en/square/post/300280922471441
[iv] http://www.techlawjournal.com/trade/20000309.htm
[v] https://youmark-images.b-cdn.net/wp-content/uploads/2026/04/Palantir-Manifesto.pdf
[vi] Cofundador y director ejecutivo (CEO) de Palantir Technologies
[vii] Escritor, analista y colaborador cercano de Palantir
[viii] Huawei Ascend y NVIDIA CUDA son dos tecnologías fundamentales en el mundo de la inteligencia artificial, pero representan dos modelos opuestos: el dominio estadounidense (NVIDIA) y la alternativa china (Huawei).
[ix] Qwen, Kimi y GLM son modelos de IA de vanguardia desarrollados en China. Qwen pertenece al gigante Alibaba; Kimi es creado por la startup Moonshot AI y destaca por su capacidad de procesar contextos de hasta un millón de tokens; GLM es desarrollado por Zhipu AI, spin-off de la Universidad Tsinghua. Los tres modelos igualan o se acercan al rendimiento de GPT-4, Claude y Gemini, demostrando que China ha construido un ecosistema propio de IA avanzada a pesar de las sanciones y controles de exportación de EE.UU.
Carlos Julio Diaz Lotero
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