Trump y Xi disputan el dominio de la IA con modelos opuestos

“Estados Unidos y China sí compiten por la IA, pero no lo hacen con la misma idea de lo que la IA debe ser. La competencia existe, pero la filosofía no es la misma”, señaló Karen Hao, periodista especializada en tecnología en su libro, The Empire of AI.

Los números ayudan a notar esa diferencia. Stanford calculó que la inversión privada en IA en Estados Unidos llegó a 285,900 millones de dólares en 2025, contra 12,400 millones en China. El mismo reporte recuerda que en 2024 las instituciones estadounidenses produjeron 40 modelos relevantes, frente a 15 de China.

Un factor en el que Estados Unidos tiene ventaja es en el de infraestructura, ya que alberga 5,427 centros de datos, más de diez veces que cualquier otro país.

Sin embargo, el mismo índice de Stanford dice que la brecha de desempeño entre modelos chinos y estadounidenses prácticamente se cerró. Desde inicios de 2025 ambos países se han alternado la delantera, pues DeepSeek-R1 igualó brevemente al mejor modelo estadounidense y, hacia marzo de 2026, la ventaja del mejor sistema de Anthropic era de apenas 2.7%.

China, además, lidera en volumen de publicaciones, citas, patentes e instalaciones de robots industriales, esto significa que aunque se quedó atrás en capital privado y en acceso pleno a chips de tecnología de punta, dejó de ser un actor rezagado en capacidad técnica.

“Washington y Beijing ya se tratan mutuamente como rivales tecnológicos sistémicos, la propia estrategia oficial de Trump lo establece: la IA debe usarse para liderar, exportar influencia y bloquear el avance de adversarios. El plan de acción de la Casa Blanca es innovar más rápido, construir infraestructura a gran escala y liderar la diplomacia y la seguridad internacionales de la IA”, señaló Alejandro Ruelas-Grassi, académico de la Universidad de Navarra.

Karen Hao describió el auge de las grandes firmas de IA como una nueva jerarquía imperial basada en la extracción de datos, trabajo, energía y agua, una crítica dirigida sobre todo al modelo representado por empresas como OpenAI y, en general, por el ecosistema de Silicon Valley articulado alrededor de Nvidia, Microsoft, Google y Anthropic.

“La IA norteamericana no solo se está construyendo como un avance científico, sino como una infraestructura de escala planetaria, intensiva en recursos, concentrada en pocas empresas y cada vez más ligada a la idea de liderazgo nacional”, señaló en una entrevista con Reuters, Hao.

China ha convertido el “AI Plus” en una pieza central de la política económica y de su nuevo plan quinquenal, con la intención de insertar IA en la manufactura, el consumo, la investigación, la logística y la llamada embodied AI, la inteligencia incorporada en robots y sistemas físicos.

En Guangdong, la mayor economía provincial del país, funcionarios y ejecutivos hablaron ya de reconfigurar una economía de 2 billones de dólares alrededor de esa estrategia. Durante la sesión abierta de la Asamblea Popular Nacional, el gobernador Meng Fanli, el secretario provincial Huang Kunming y el alcalde de Shenzhen, Qin Weizhong, delinearon la apuesta de la provincia por la IA como eje de modernización industrial, según un reporte de Reuters.

Modelos de Alibaba, Moonshot y MiniMax encabezan rankings de uso en plataformas como HuggingFace y OpenRouter, mientras DeepSeek mostró que era posible acercarse a la frontera tecnológica con costos más bajos y una estrategia menos cerrada, lo que también provocó que las finanzas de empresas como Nvidia se desplomaran cuando salió al mercado.

Además, la Administración del Ciberespacio informó en enero de 2026 que, al cierre de 2025, había 748 servicios de IA generativa registrados y 435 aplicaciones o funciones también inscritas por la vía local. Ese ecosistema incluye a jugadores como DeepSeek, Alibaba, ByteDance y un número creciente de aplicaciones verticales, pero todos operan dentro de una lógica de trazabilidad, archivo y supervisión por parte del gobierno.

Estados Unidos se mueve al revés, pues puertas adentro quiere menos barreras regulatorias para acelerar la innovación privada. El ejemplo más nítido son los chips. En enero, el Departamento de Comercio de EU pasó a revisar caso por caso las licencias para exportar a China semiconductores como el Nvidia H200 y el AMD MI325X, aunque las empresas chinas aún no han adquirido estos productos.

Jeffrey Ding, en un paper de RAND, insistió en que la carrera no la ganará quien primero dé el gran golpe tecnológico, sino quien logre que esa tecnología se use de verdad en más sectores de la economía. Es decir, no basta con crear un modelo espectacular en un laboratorio o anunciar un avance histórico, lo importante es que esa IA llegue a fábricas, oficinas, hospitales, escuelas, bancos, transporte y cadenas de suministro.

Ding utiliza la metáfora de que esto no se parece a una carrera de 100 metros, donde gana el primero en cruzar la meta, sino a un maratón, donde gana el país que consigue extender mejor la tecnología, volverla útil, integrarla a sus empresas y convertirla en productividad real.

En una entrevista con Expansión, Ian Buck, vicepresidente de computación hiperescalable y de alto rendimiento (CUDA, por sus siglas en inglés) de Nvidia señaló algo similar:

“El futuro más lucrativo de la IA no pasa únicamente por modelos entrenados con el internet, sino por sistemas capaces de aprender en simulación para luego conducir un auto, mover un robot, asistir en una fábrica o interactuar en un hospital”, señaló el ejecutivo.