En los últimos cinco años nos acostumbramos a pensar la inteligencia artificial como una carrera de capacidades: mejores modelos, más datos, cómputo más grande, arquitecturas cada vez más eficientes. En 2026, lo decisivo no es quién puede entrenar el mejor sistema, sino quién tiene autorización para hacerlo, en qué territorio, con qué insumos críticos, bajo qué jurisdicción y por cuánto tiempo antes de que las reglas –o el mundo– vuelvan a cambiar. El cuello de botella ya no es técnico, sino geopolítico, energético y normativo.
La inteligencia artificial empieza a parecerse menos a una carrera de innovación y más al tablero propio de la Guerra fría del siglo XXI, donde las reglas no solo cambian, sino que se reescriben mientras la carrera está en curso. Un reciente ejemplo revelador es el comercio del chip H200 de Nvidia con China: ya no se rige únicamente por la lógica de la oferta y la demanda, sino por decisiones estatales tomadas casi en tiempo real. Beijing ha pedido a empresas locales pausar pedidos incluso en un contexto de demanda elevada. No es casual que Jensen Huang, director de Nvidia, subraye que el apetito del mercado sigue siendo “muy alto” y que la cadena de suministro esté activada. Hoy, incluso cuando el mercado quiere comprar y el proveedor quiere vender, la pregunta decisiva ya no es comercial, sino política: si el gobierno chino autoriza la compra o si el gobierno de Estados Unidos permite la exportación.
El problema de negocio que corre por debajo de todo esto se vuelve cada vez más denso y escurridizo, incrustado en esos tejidos invisibles que ningún director general de ninguna empresa puede proyectar ni simular. La pregunta fundamental, ¿se puede?, ya no tiene una respuesta estable: hoy sí, mañana quizá. ¿Se pueden vender chips estadounidenses y, efectivamente, enviarlos? ¿Se puede adquirir una empresa con vínculos con China sin quedar bajo sospecha de espionaje? ¿Se puede entrenar, alojar y desplegar inteligencia artificial a través de fronteras sin despertar un día bajo una nueva definición de lo que ahora “cuenta” como transferencia tecnológica? Las empresas de inteligencia artificial siguen compitiendo en velocidad e innovación, pero la verdadera competencia se ha desplazado a otro plano: la capacidad de diseñar estrategias que no colapsen cuando las reglas cambian a mitad del camino, mientras el juego ya está en marcha.
Incluso China ha ido ampliando el perímetro del conflicto lejos de los reflectores, donde se decide lo verdaderamente importante. La pregunta ya no es “qué chip puedes comprar”, sino algo mucho más decisivo: “sobre qué chip puedes construir la columna vertebral de tu infraestructura nacional”. En noviembre del año pasado, Beijing trazó esa línea con claridad al emitir lineamientos que excluyen chips de inteligencia artificial fabricados en el extranjero de proyectos de centros de datos financiados, aunque sea en parte, por el Estado. De un día para otro, planes que parecían viables tuvieron que reescribirse o desaparecer. La magnitud del giro se volvió evidente en los números: la participación de Nvidia en el mercado chino de chips de inteligencia artificial pasó de dominarlo casi por completo en 2022 a desaparecer prácticamente en 2025.
Del lado estadounidense, el terreno tampoco es estable; los cambios constantes se han convertido, por sí mismos, en una fuente adicional de riesgo. A inicios de diciembre de 2025, el presidente Donald Trump afirmó, no sin polémica, que Estados Unidos permitiría la exportación de los chips H200 de Nvidia a China, imponiendo una tarifa arancelaria del 25% sobre las ventas y bajo supervisión del Departamento de Comercio. La señal parecía clara, pero duró poco. Días después, la propia administración abrió una revisión sobre esas ventas de chips avanzados, dejando en evidencia lo frágil que es la categoría de lo “permitido”. En la práctica, de nuevo, el corredor nunca está simplemente abierto o cerrado: vive en un estado permanente de redefinición, donde cada anuncio puede convertirse, casi de inmediato, en una condición provisional.
Si el frente geopolítico decide quién puede comprar y vender, el cuello de botella energético decide algo más básico: quién puede encender la inteligencia artificial y mantenerla despierta. Este ya no es solo un desafío de software, sino de infraestructura física: electricidad limpia, continua y barata, transmisión, capacidad firme, agua para enfriar servidores que trabajan sin pausa. El centro de datos se ha vuelto la fábrica del siglo, pero su materia prima no es el acero: son los megavatios. Y cuando una región llega al límite de su red, la innovación no se frena por falta de talento, sino por algo más prosaico: subestaciones saturadas, permisos lentos, cuellos de transmisión y contratos de suministro que se cierran con años de anticipación.
Por eso la competencia tecnológica está conduciendo, casi inevitablemente, a una competencia energética. La energía nuclear regresa no como nostalgia industrial, sino como respuesta práctica: entrega densidad, estabilidad y continuidad cuando la demanda crece más rápido que la capacidad de desplegar renovables y líneas de transmisión. Los gigantes tecnológicos ya negocian electricidad como si fuera un activo estratégico, firmando acuerdos de largo plazo para blindar su expansión; los Estados, por su parte, empiezan a tratar la potencia eléctrica como un asunto de seguridad nacional. En este tablero, el liderazgo ya no lo define solo quién construye el mejor modelo, sino quién logra garantizar el flujo constante de energía que lo sostiene: quien controle ese suministro tendrá, literalmente, el interruptor del próximo ciclo tecnológico.
El tercer cuello de botella, el normativo, es el más sutil, porque no se presenta como prohibición frontal, sino como una suma de definiciones, obligaciones y procedimientos que pueden volver inviable un producto sin necesidad de apagar un solo servidor. La Unión Europea empujó este giro con su Reglamento de Inteligencia Artificial, que no regula “la tecnología” en abstracto, sino sus usos por niveles de riesgo, imponiendo desde prohibiciones puntuales hasta cargas de cumplimiento que van de la documentación técnica y la trazabilidad, a evaluaciones, supervisión humana y responsabilidades claras cuando el sistema se despliega en sectores sensibles. Para modelos de propósito general, las obligaciones de transparencia y gestión de riesgos comenzaron a aplicarse en agosto de 2025, con una arquitectura de supervisión que se vuelve más exigente para los modelos considerados de “riesgo sistémico”, incluyendo evaluaciones, mitigación, reportes de incidentes y ciberseguridad.
En paralelo, la fragmentación regulatoria global vuelve la “autorización” un rompecabezas transfronterizo: en Estados Unidos predomina un enfoque más disperso –por estándares y mandatos administrativos– que se apalanca en órdenes ejecutivas y guías técnicas para pruebas, gestión de riesgos y reportes en capacidades avanzadas, con el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología como eje metodológico. China, por su parte, avanza con un esquema más estatal, donde la regulación sobre servicios de inteligencia artificial generativa y normas complementarias sobre algoritmos y “síntesis profunda” operan como un sistema de control: obligaciones de seguridad, etiquetado, gobernanza de contenido y, sobre todo, una lógica de cumplimiento que puede convertirse en condición de acceso al mercado. A esto se suma el combustible jurídico de toda inteligencia artificial moderna: los datos. La legalidad de transferirlos, alojarlos y reutilizarlos entre jurisdicciones se ha vuelto una variable de negocio; basta ver cómo los mecanismos para transferencias de datos entre la Unión Europea y Estados Unidos siguen bajo escrutinio judicial, introduciendo incertidumbre estructural para entrenar y operar sistemas globales.
Fuente: Letras Libres
