Ya sea como una falla estructural inherente al sistema o como simples desajustes temporales entre la oferta y la demanda, las burbujas económicas tienden a presentarse como una oportunidad irresistible alrededor de nuevas tecnologías, donde los inversionistas esperan una multiplicación significativa de su capital.

La Inteligencia Artificial (IA) se presenta como esta nueva oportunidad y, aunque algunas empresas e inversionistas afirman que ya generan beneficios, hay señales que evocan experiencias pasadas cuando la atracción excesiva de capital llega a su límite.

Así ocurrió con la fiebre de los canales en el siglo XIX, la electrificación en los años veinte, las dot com a principios de los 2000, e incluso se podría decir que más recientemente con el metaverso.

En su más reciente reporte anual, el Banco de Pagos Internacionales (BIS) advierte que la IA presenta señales inquietantemente similares a estos precedentes, en un momento en que las mayores empresas tecnológicas del mundo se han comprometido a invertir más de 1 billón (trillion) de dólares tan sólo este año en esta tecnología.

El BIS compara la actual fascinación por la inversión en IA con episodios históricos que comparten un rasgo común: “un genuino avance tecnológico que atrajo capital en exceso respecto a lo que los retornos comerciales podían justificar”.

La institución financiera internacional advirtió que “estos episodios terminaron con una eventual reversión de la inversión, induciendo recesiones a escala económica“, y que la escala y el ritmo del boom actual de IA, acompañados de expectativas de grandes ganancias de productividad, guardan semejanza con estos precedentes.

El precedente más cercano —y más rápido— es el del metaverso. Antes del surgimiento de ChatGPT a finales de 2022, el metaverso se presentaba como la siguiente gran plataforma tecnológica con soluciones exhibidas en conferencias globales, compañías fundadas específicamente para atender su demanda y ecosistemas de dispositivos diseñados para introducir a los usuarios a mundos virtuales. La propia Meta cambió su nombre corporativo apostando por ese futuro.

La emoción por el metaverso duró apenas unos pocos años, cuando la presentación de la IA Generativa frenó en seco el interés de la industria por su desarrollo. La inversión comenzó a migrar en masa hacia la IA, dejando al metaverso como un pueblo fantasma con aplicaciones de nicho. Se estima que Reality Labs, la división de Meta encargada de los dispositivos, ha generado pérdidas por más de 80,000 millones de dólares.

La burbuja dot com, por su parte, ofrece una lección más matizada. Como cualquier fenómeno económico, fue multifactorial: aunque sí hubo un exceso de inversión y expectativas desproporcionadas, se debe reconocer que muchas de las ideas y proyectos presentados durante el boom de Internet estaban adelantados a su tiempo. En un momento en el que la banda ancha fija en los hogares apenas comenzaba a desplegarse, la conectividad a Internet móvil era limitada y la posesión de computadoras era mínima.

Empresas como Amazon o Google sobrevivieron porque lograron adaptar sus modelos de negocio para escalar cuando la infraestructura estuvo lista. Para muchos, la presentación del iPhone, acompañado de la App Store y la introducción de redes 3G, fueron los factores que finalmente impulsaron el crecimiento de Internet.

Ahora, la pregunta sobre la IA es si la infraestructura que se construye hoy encontrará la demanda comercial que la justifique, mientras se debate si existe un proceso de sobreinversión o no. Morningstar estima que el sector de IA en Estados Unidos ya generó alrededor de 100,000 millones de dólares en ingresos por servicios en 2025, suficientes para cubrir el costo de cómputo de inferencia. 

Jensen Huang, CEO de Nvidia, ha citado repetidamente la disposición de los usuarios a pagar por aplicaciones de IA como evidencia de que existe un mercado real detrás de la inversión. Se estima que OpenAI sirve actualmente a más de 900 millones de usuarios, de los cuales 50 millones serían usuarios con un plan, además de más de 1 millón de suscriptores empresariales.

Crece más el gasto que los ingresos

Los principales participantes del mercado de IA esperan que esta tecnología pueda sortear o superar rápidamente el ciclo de inflación y estallido al que se han sometido tecnologías previas. Su rápida integración a procesos productivos, una rápida evolución de sus capacidades — ahora con agentes y promesas de automatización— y una mayor accesibilidad para los usuarios podrían acelerar la llegada masiva de beneficios económicos que permitan sostener la tendencia de crecimiento del sector 

Los hiperescaladores y las empresas desarrolladoras de IA afirman que la demanda es fuerte y se incrementará conforme la tecnología se integre a nuevos procesos productivos y a la vida diaria de los usuarios. No obstante, en este momento la brecha entre la inversión y los ingresos generados por estos servicios sigue siendo un abismo difícil de ignorar.

OpenAI y Anthropic, dos de las compañías más prominentes del sector, registran ingresos anualizados de aproximadamente 25,000 millones y 19,000 millones de dólares, respectivamente. Con valoraciones de 825,000 millones de dólares y de 965,000 millones de dólares, respectivamente, estas empresas tendrán que plantear estrategias para acelerar sus ingresos de forma significativa que les permita llenar las expectativas de sus inversionistas.

SpaceX, sería uno de los más claros ejemplos de cómo la especulación contribuye a la formación de burbujas. En su momento de salida a bolsa, la compañía de Elon Musk logró una valuación de 1.8 billones de dólares, con apenas 18,670 millones de dólares en ingresos para todo el 2025. Esto significa que la empresa espacial es una de las más caras del mundo con un múltiplo de 92 veces su valoración sobre sus ingresos.

Ante tales números, es necesario cuestionar ¿qué pasaría si SpaceX no cumple las promesas presentadas en su documento enviado a la Bolsa de Valores, como es usual en Musk? ¿Y cuál es el tiempo límite que los inversionistas considerarán para exigir un retorno a su inversión, tomando en cuenta que algunos de los proyectos de la compañía requerirán décadas para su desarrollo? Si bien su valoración en bolsa ya se ha reducido un 20% desde su oferta pública inicial, este es apenas un pequeño ajuste y no necesariamente una tendencia.

Frente a estos números, surgen las dudas respecto a si los inversionistas están más motivados por un sentimiento FOMO (miedo a perderse de algo) que por un verdadero análisis técnico que apunte a determinar la mejor inversión, y si estas son efectivamente las empresas dedicadas a la IA.

Al respecto, el BIS advierte que “la decepción en los retornos podría disparar un retiro súbito del financiamiento y convertir el boom de inversión de capital en una prolongada caída de inversión con posibles efectos dominó sobre las condiciones financieras”.

El contraargumento sobre la existencia de una burbuja se encuentra entre los mayores hiperescaladores, quienes afirman que su capacidad de cómputo es incluso inferior a la demanda del mercado por la IA. Esta situación los ha llevado a acelerar el ritmo de crecimiento de sus inversiones.

Como fieles creyentes de la Ley de Say, la industria ejercerá un gasto acumulado de 5 billones (trillion) de dólares en infraestructura de IA entre ahora y 2030, según estimaciones de JPMorgan Chase.

Sólo en 2026, cuatro empresas —Amazon (200,000 millones), Microsoft (190,000 millones), Google (180,000 millones) y Meta (hasta 140,000 millones)— planean invertir 710,000 millones de dólares combinados. Incluso TSMC, como uno de los principales fabricantes de chips para IA, elevó su pronóstico de gasto de capital para 2026 a un rango de 60 a 64,000 millones, desde los 52 a 56,000 millones previstos anteriormente.

De acuerdo con datos de Bain & Company, el capital de riesgo global alcanzó aproximadamente 141,000 millones de dólares en el cuarto trimestre de 2025, un incremento de 12% respecto al trimestre anterior, mientras que la IA representó más de una cuarta parte del financiamiento total de venture capital en 2025, frente a sólo 7% en 2023.

Sin embargo, los mercados también comienzan a preocuparse sobre los métodos utilizados por el sector para financiar esta inversión. Las grandes tecnológicas están utilizando efectivo propio, capital de inversionistas, niveles récord de bonos corporativos, crédito privado, bonos de alto riesgo, y finanzas estructuradas.

Ludovic Subran, director de inversiones de Allianz, señaló que la decisión de SpaceX de emitir deuda por 25,000 millones de dólares poco después de recaudar 86,000 millones en su salida a bolsa es “una señal clara de que los mercados están entrando en territorio de burbuja”, según cita el Financial Times.

Otras acciones vinculadas a la IA cotizan en múltiplos absolutamente extraordinarios: Palantir, a 265 veces sus ganancias futuras; Snowflake, a 190; y CrowdStrike, a 135, según datos de Investopedia al cierre de julio de 2025. El S&P 500 en su conjunto opera a alrededor de 22 veces las ganancias estimadas —por debajo de las 25 veces del pico dot com, pero significativamente por encima del promedio de 17 veces de los últimos 30 años.

En este apartado, la burbuja dot com ofrece más lecciones. En medio del frenesí por no perderse la posible oportunidad que ofrecía el crecimiento del Internet, múltiples startups comenzaron a ser financiadas, pese a que varias de ellas no contaban con modelos de negocio reales o un flujo de ingresos comprobado.

Alrededor de la IA, han surgido miles de startups que encuentran pocos obstáculos para encontrar financiamiento, sin que eso signifique que hayan entregado planes de negocio sólidos y comprobados.

La financiación global de capital riesgo alcanzó los 56,000 millones de dólares en abril, según el más reciente informe de Crunchbase, lo que supone la tercera mayor inversión mensual del año tras un crecimiento del 100% interanual. Únicamente la financiación para IA alcanzó los 37,000 millones de dólares, lo que representa el 66% de la inversión global de capital de riesgo.

En particular, las empresas de modelos de IA captaron la mayor parte del capital, con 26,700 millones de dólares. La IA Física aplicada a la robótica, la industria aeroespacial, los drones y los vehículos autónomos representaron alrededor de 5,300 millones de dólares. Y la infraestructura de IA para semiconductores y Centros de Datos captó 1,800 millones de dólares.

Es difícil conocer con exactitud cuántas de estas empresas, que ofrecen modelos de negocio basados en IA, realmente podrán superar la prueba del mercado y encontrar una base de clientes lo suficientemente amplia para convertirse en negocios multimillonarios, y si en todo este ecosistema se oculta la siguiente Pets.com o Go.com que darán a los inversionistas un golpe de realidad.

Además, existe un problema estructural emergente. Los costos de inferencia —el acto de utilizar un modelo entrenado para procesar datos nuevos— están creciendo exponencialmente, haciendo la tecnología significativamente menos lucrativa y accesible de lo que era incluso hace medio año. Es decir, a medida que los modelos se vuelven más grandes y capaces, también son más costosos de operar, lo contrario de lo que los inversionistas querrían ver.

Infraestructura para el futuro

No se debe cometer el error de pensar que la existencia de una burbuja significa que la IA es una “tecnología inútil”. A tan sólo poco más de tres años de la presentación de ChatGPT por OpenAI, apenas hemos comenzado a explorar todo su potencial. Su verdadero impacto requerirá algo más que poder de cómputo, e implicará cambios profundos en nuestro uso y relacionamiento con la tecnología.

Lo que resulta innegable es que, burbuja o no, la IA ya ha comenzado a integrarse en múltiples procesos donde demuestra eficiencia —el BIS estima ahorros de entre 20 y 50% en tiempo— y que la infraestructura construida durante este boom quedará disponible para otros usos, posiblemente reduciendo el costo de acceso al cómputo en la Nube y beneficiando la investigación científica.

La inversión en Centros de Datos, además, está creando una derrama económica en sectores estratégicos como generación de energía renovable y tratamiento de agua, con beneficios potencialmente permanentes.

Aunque no existe consenso sobre si estamos ante una burbuja en plena expansión o simplemente ante la fase temprana de una revolución tecnológica legítima, las señales de alerta se acumulan.

La historia muestra que incluso las tecnologías que transforman el mundo pasan por ciclos de sobreinversión antes de encontrar su equilibrio. Los inversionistas y las autoridades financieras harían bien en prestar atención: el riesgo no es que la IA fracase como tecnología, sino que el exceso de capital la convierta en una crisis financiera antes de que demuestre todo su potencial.

Mientras los gobiernos latinoamericanos discuten estrategias para ganar espacio en la carrera global por la Inteligencia Artificial (IA), la visión más realista para la región no debería centrarse en fabricar chips, sino en atraer infraestructura computacional, desarrollar software y crear condiciones regulatorias para recibir inversiones en Centros de datos. Esa es la evaluación de Márcio Aguiar, director de la división Enterprise de Nvidia para América Latina.

Según el ejecutivo, la geopolítica de la IA está desplazando grandes inversiones hacia regiones con disponibilidad de energía, estabilidad y seguridad jurídica para el tratamiento de datos. En ese escenario, América Latina reúne ventajas competitivas, pero todavía necesita resolver cuellos de botella regulatorios, especialmente los relacionados con la soberanía de los datos.

Aguiar advirtió antes del inicio de la entrevista con DPL News que habla mucho. A lo largo de la conversación, presentó una visión que se aleja del discurso protocolario esperado de un director regional, generalmente cargado de optimismo sobre el potencial latinoamericano. Aunque reconoce las ventajas de la región, sus declaraciones estuvieron marcadas por el pragmatismo.

“Hoy la discusión no es producir chips de IA. Eso requiere un nivel de inversión y de conocimiento técnico muy alejado de la realidad de América Latina. El camino natural para la región es desarrollar talento, software y aplicaciones, que luego demandarán infraestructura computacional”.

La visión de Nvidia contrasta con los discursos que defienden la creación de una industria regional de semiconductores orientada a la IA.

En Brasil, iniciativas como la Nueva Industria Brasil (NIB), la reactivación del Ceitec y los debates sobre una política nacional de semiconductores, Centros de Datos e Inteligencia Artificial han puesto sobre la mesa la capacidad del país para ampliar su participación en esta industria, aunque el enfoque no esté necesariamente en la fabricación de GPU avanzadas para IA.

En México, el fenómeno del nearshoring impulsó el debate sobre cómo el país podría aprovechar su cercanía con Estados Unidos para atraer distintas etapas de la cadena de valor de los semiconductores.

Por su parte, Chile, al avanzar en su estrategia de Inteligencia Artificial e infraestructura digital, también comenzó a explorar vías para integrarse en segmentos tecnológicos considerados estratégicos.

Para Aguiar, países como Taiwán construyeron esa posición durante décadas, respaldados por inversiones multimillonarias y un ecosistema industrial difícil de replicar.

Aguiar argumentó que reproducir el modelo de Taiwán en América Latina exigiría inversiones incompatibles con la realidad regional. Indicó que el desarrollo de una nueva generación de chips demanda alrededor de 6,000 millones de dólares, sin considerar toda la cadena industrial construida a lo largo de décadas.

En cambio, la competencia regional debería orientarse a atraer centros de procesamiento de datos. Según el ejecutivo, empresas estadounidenses y chinas ya evalúan expandir su capacidad computacional hacia América Latina ante la creciente dificultad para encontrar terrenos y energía competitiva.

La región ofrece abundancia de fuentes de energía renovable, pero todavía necesita reducir los costos energéticos y ofrecer mayor previsibilidad regulatoria para convertir ese interés en inversiones.

Además, en la evaluación de Aguiar, la ventaja competitiva no depende necesariamente del tamaño del mercado, sino de la velocidad para formular políticas públicas. Por ello, menciona a Chile, Paraguay, El Salvador, República Dominicana y Colombia entre los países que vienen avanzando más rápidamente en la atracción de infraestructura digital.

Paraguay, afirma, ha logrado tomar decisiones con mayor agilidad, mientras que Chile lidera los rankings regionales de innovación, a pesar de contar con un mercado significativamente menor que el brasileño.

“Brasil tiene mano de obra, infraestructura y concentra más de 200 Centros de Datos. Pero la pregunta que se hace el inversionista es: ¿cuál es la ley que garantiza la protección de mis datos en este país?” El propio ejecutivo responde: “Lo que falta es dar a las empresas lo que llamamos soberanía de los datos.”

Cuello de botella regulatorio y modelos regionales de IA

En ese sentido, entran en juego los marcos regulatorio y tributario. Aguiar cita ReData como una iniciativa capaz de reducir las barreras para las inversiones en infraestructura de IA, pero afirma que componentes esenciales para los supercomputadores, como las GPU, todavía enfrentan una elevada carga tributaria.

Ese escenario lleva a parte de las empresas a instalar infraestructura fuera del país y acceder de forma remota a la capacidad computacional.

La evaluación también se extiende a los modelos fundacionales desarrollados en la región. Aguiar considera que iniciativas como Latam GPT son importantes para fortalecer la soberanía tecnológica latinoamericana, pero advierte que esos proyectos dependen de inversiones permanentes.

“El desafío ahora no es demostrar capacidad. Eso ya lo demostraron. El desafío es escalar. Sin inversión continua, el modelo se detiene mientras los demás siguen evolucionando.”

Para el directivo, esa es precisamente una de las diferencias entre las iniciativas públicas y las empresas privadas globales.

“Una empresa no puede depender de un modelo que dejó de evolucionar. Si Latam GPT se queda en la versión 2, quien desarrolló sobre él tendrá que migrar a otro. Es un desafío constante”, concluyó.

Ni la Nube ni la Inteligencia Artificial son etéreas. Contrario a lo que sugiere su metáfora, no son herramientas mágicas que están flotando en el aire y a las que se recurre cada vez que se guarda un archivo o se realiza una consulta. Ambas precisan recursos, específicamente cómputo y electricidad. Y ambos cuestan. Y mucho.

Así, la transición de la Nube a la Inteligencia Artificial (IA) —que ha corrido en simultáneo al paso de las unidades centrales de procesamiento (CPU) a las unidades de procesamiento gráfico (GPU)— ha exigido una mayor cantidad de recursos, tanto de cómputo como energéticos. Y eso requiere mucho dinero.

Por ello, a diferencia de lo que ocurrió con la primera generación de la economía de Internet, ahora el juego no se trata de quién desarrolla el mejor algoritmo, sino de quién tiene la capacidad financiera para asegurar el poder de cómputo y la energía necesarias para ejecutarlo. De forma que la innovación financiera ha ido a la par de la innovación tecnológica.

Con la IA, los tradicionales bonos de deuda si bien están presentes, no son ya los únicos instrumentos para financiar su infraestructura, ya que abarca un amplio abanico que va del crédito privado (PE) hasta las alianzas con los hiperescaladores, pasando, por supuesto, por el capital de riesgo (VC).

Los grandes laboratorios de IA, los desarrolladores de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) que todos conocemos, como ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic) y Gemini (Google), corren sobre la capa del software. Sin embargo, para que la IA se materialice se necesita hardware, y en particular el de Nvidia, ya que la IA corre a partir de grandes clústeres de sus GPUs de última generación. Por citar un dato, OpenAI y Nvidia son socios desde 2016, por lo que acumulan ya una década de “profunda colaboración”.

La oportunidad de la Inteligencia Artificial es billonaria (en el rango de los 12 ceros); sin embargo, la inversión proyectada en infraestructura la supera con creces. Jensen Huang, su fundador y CEO, vislumbra un potencial de un billón de dólares en ingresos por inferencia para 2027.

Inversiones corporativas

Es muy conocida la inversión temprana que Microsoft le hizo a OpenAI: ocurrió a cuatro años de su fundación, y cuando aún era una organización sin fines de lucro, por lo que incluso tuvo que cambiar sus estatutos para crear una entidad lucrativa al interior de la organización y así poder recibir la inversión previo al lanzamiento público de ChatGPT,.

En 2019, Microsoft invirtió 1,000 millones de dólares y se alió con OpenAI para ayudarla a desarrollar la Inteligencia Artificial General (AGI) con Azure, su servicio de cómputo en la Nube. Se estima que la inversión necesaria en infraestructura de IA para desarrollar la tecnología es de 4 billones (trillions) de dólares hacia 2030 y la capitalización de mercado de Nvidia ronda los 5 billones (al cierre de este lunes 13 de julio, 4.93 trillions). No son los mismos dólares, pero la cifra sirve para darse una idea de la magnitud de la industria.

Deuda y crédito privado

Uno de los instrumentos más relevantes es el crédito privado (PE). Los bonos corporativos han sido la principal fuente de financiamiento de los hyperscalers, con una emisión bruta que superó los 100,000 millones de dólares en 2025, según el Banco de Pagos Internacionales (BIS, por sus siglas en inglés).

En sólo dos años, la inversión global en Centros de Datos casi se duplicó y alcanzó medio billón (trillion) de dólares en 2024 y, asimismo, según el BIS, los hiperescaladores casi duplicaron su gasto de capital (Capex) durante los últimos dos años.

La deuda de toda la vida: en octubre de 2024, OpenAI anunció una línea de crédito revolvente de 4,000 millones de dólares de los mayores bancos globales: JPMorgan Chase, Citi, Goldman Sachs, Morgan Stanley, Santander, Wells Fargo, SMBC, UBS y HSBC, que se sumó a 6,600 millones de financiamiento que había obtenido de inversionistas privados. “Nos enorgullece contar con el apoyo de los bancos e inversionistas más importantes del mundo”, declaró en su momento la CFO de la empresa, Sarah Friar.

Alianzas con hiperescaladores y estructuras fuera de balance

Como parte del acuerdo inicial con Microsoft, OpenAI se comprometió a colaborar para desarrollar tecnologías de supercómputo en Azure y a que Microsoft fuera su proveedor exclusivo de servicios en la Nube.

Un acuerdo análogo fue el de Amazon con Anthropic, un laboratorio que surgió a partir de una escisión de OpenAI, fundado por los hermanos Daniela y Darío Amodei, y que desde un inicio se enfocó en desarrollar una IA “más segura” y “para el bien”. Mediante el convenio signado en septiembre de 2023, AWS se convirtió en el principal proveedor de Nube de Anthropic y este entrenaría sus futuros modelos fundacionales en sus chips Trainium e Inferentia.

Así, bien podría afirmarse que, si OpenAI creció al amparo de Microsoft, Anthropic lo hizo bajo el de Amazon. Meta, por el contrario, ha seguido lo que podríamos denominar una tercera vía, ya que cuenta con su propio modelo de código abierto, Llama —con el que se ha propuesto alcanzar la Superinteligencia personal para todos—, y financia su propia infraestructura de cómputo y Centros de Datos.

Tal como explica el propio BIS, además de los bonos, uno de los principales mecanismos a los que han recurrido las grandes empresas de cómputo en la Nube a hiperescala para financiar sus infraestructuras son las estructuras fuera de balance, frecuentemente en asociación con firmas de crédito privadas.

En estas se crean entidades financieras independientes, ya sea vehículos de propósito especial (SPV) o empresas conjuntas (joint ventures), para absorber el Capex. Estas son respaldadas por contratos de arrendamiento (leasing) o compromisos de ingresos recurrentes de la Nube.

Quizá el ejemplo más claro de esto sea el Proyecto Stargate, la empresa fundada por SoftBank (socio financiero), OpenAI (socio operativo), Oracle y MGX. Fue creado para invertir 500,000 millones de dólares durante cuatro años para desarrollar infraestructura de IA para OpenAI en Estados Unidos.

Este proyecto se destaca como otra estratagema de Donald Trump para traer de vuelta la industria de alta tecnología a EE. UU., ya que no debe olvidarse que las GPUs de Nvidia se siguen fabricando en Asia  —específicamente en Taiwán por TSMC—, aunque, paradójicamente, algunos fabricantes de aquel continente no tengan acceso a ellas.

La concentración del poder (de cómputo)

Como ha podido observarse, la gran mayoría —si no es que la totalidad— de los casos citados hasta ahora son de Estados Unidos, lo que podría indicar que hay una concentración del poder económico y computacional en uno de los hemisferios. Eso no es del todo cierto. Más correcto sería decir que para el mercado occidental —entiéndase por esto grosso modo a Norteamérica más Europa— esos sí son los laboratorios y modelos de lenguaje dominantes, pero distan de ser los únicos en el mundo.

Alibaba, la gigante tecnológica china fundada por Jack Ma, y en particular Alibaba Cloud, su división de infraestructura de cómputo, tiene su propio LLM: Qwen. Huawei también tiene el suyo: PanGu. Ambos plenamente operativos y que corren sobre su infraestructura, que cuenta con decenas de regiones y cientos de zonas de disponibilidad alrededor del mundo.

Sin embargo, sí hay un conflicto geopolítico, y es el acceso a los chips de última generación. Y al ser Estados Unidos el “dueño” —por decirlo de algún modo— de los mayores desarrollos, le prohíbe el acceso a sus competidores. De modo que lo que ocurrió en enero de 2025 con DeepSeek fue lo que se conoce en el mundo financiero como un cisne negro: la pequeña startup fundada en 2023 por Liang Wenfeng, quien tenía un hedge fund quantitativo, lanzó apenas dos años después R1, su modelo abierto de razonamiento, y cimbró el sistema financiero global al provocar una fuerte caída de las mayores tecnológicas.

El futuro: mercados públicos e inversión del gobierno

Es conocida la ambición de los dos mayores laboratorios occidentales de Inteligencia Artificial, OpenAI y Anthropic, de volverse públicos: ambos ya presentaron sus solicitudes confidenciales, por lo que, cuando se presenten, inyectarán otra magna dosis de capital a sus empresas, como ya sucedió con SpaceX.

Finalmente, hay algo que ha empezado a verse en el horizonte y que también representa una oportunidad o un riesgo, según quiera verse, y es la inversión gubernamental directa en las empresas de IA. Y es que a inicios de julio, salieron reportes en la prensa estadounidense de que OpenAI estaba considerando otorgarle a la administración Trump un 5% de participación en la compañía. Si Trump ya lo hizo en Intel con el doble de participación, no hay ninguna razón para pensar que no podría suceder con las empresas de IA. Y ya sabemos cuáles serían las consecuencias.

El rejuvenecimiento celular ya no pertenece únicamente al ámbito de la biomedicina, sino que se está convirtiendo en un campo donde convergen Inteligencia Artificial (IA), computación de alto rendimiento, computación cuántica, biología sintética, edición genética y soberanía tecnológica.

Desde los alquimistas que prometían el elixir de la inmortalidad hasta los exploradores que perseguían la mítica Fuente de la Juventud, la idea de derrotar al envejecimiento ha acompañado a la humanidad desde la Antigüedad. Lo que durante siglos fue una aspiración filosófica o un relato legendario, comienza ahora a transformarse en una carrera científica y tecnológica. La diferencia es que los protagonistas ya no son emperadores ni conquistadores, sino modelos de Inteligencia Artificial, laboratorios de biotecnología, Centros de Datos y miles de millones de dólares en inversiones que buscan descifrar el código del envejecimiento celular.

IA para para el avance científico y la reprogramación celular

La Inteligencia Artificial se está consolidando como una de las herramientas más prometedoras para acelerar la investigación sobre el envejecimiento. Hoy, los modelos de IA pueden analizar enormes volúmenes de datos genómicos, proteómicos y clínicos para identificar moléculas, proteínas y combinaciones genéticas con potencial para retrasar o revertir procesos asociados al envejecimiento celular.

Este avance ha impulsado una nueva generación de empresas que combinan biotecnología e IA. Entre ellas se encuentran Altos Labs, respaldada por inversionistas como Jeff Bezos y Yuri Milner; Retro Biosciences, financiada por Sam Altman, que ya se jacta de añadir 10 años a la esperanza de vida humana; o Calico, NewLimit y Insilico Medicine, entre otras.

Estas compañías utilizan algoritmos para descubrir nuevos blancos terapéuticos, diseñar moléculas candidatas y reducir significativamente el tiempo y el costo del desarrollo de medicamentos. Un antecedente es AlphaFold, desarrollado por DeepMind, que revolucionó la predicción de la estructura tridimensional de las proteínas y abrió nuevas posibilidades para comprender enfermedades y acelerar el diseño de fármacos.

Por otro lado, así como los modelos fundacionales de IA revolucionaron la generación de texto, imágenes o código, una nueva generación de modelos está comenzando a transformar la biología. Conocidos como modelos fundacionales para biología o modelos de lenguaje genómico, estos sistemas son entrenados con enormes volúmenes de secuencias de ADN, ARN y proteínas para identificar patrones que serían prácticamente imposibles de detectar para los investigadores mediante métodos tradicionales. En lugar de “leer” palabras, estos modelos interpretan el lenguaje de la vida: los nucleótidos y aminoácidos que codifican el funcionamiento de las células y los organismos.

Uno de los desarrollos más destacados es Evo 2, un modelo de IA presentado en 2025 por el Arc Institute en colaboración con Nvidia y universidades estadounidenses. Entrenado con billones de pares de bases de ADN provenientes de miles de especies, Evo 2 puede predecir cómo determinadas mutaciones afectan la función de genes y proteínas, diseñar nuevas secuencias biológicas e identificar variantes potencialmente vinculadas con enfermedades. En el campo de la longevidad, este tipo de modelos podría acelerar la identificación de genes asociados al envejecimiento, descubrir nuevas terapias para rejuvenecer células y reducir drásticamente el tiempo necesario para desarrollar tratamientos.

Otro de los avances está siendo la reprogramación celular, una de las líneas de investigación en la ciencia de la longevidad porque busca revertir parcialmente el envejecimiento de las células sin alterar su identidad. El proceso se basa en los llamados factores de Yamanaka, un conjunto de proteínas descubiertas por el científico japonés Shinya Yamanaka, que permiten “reiniciar” el estado epigenético de una célula y devolverle características propias de una célula más joven. Aunque estas terapias aún se encuentran en fase experimental, la tecnología está acelerando su desarrollo. En este campo, la IA permite analizar millones de datos genómicos y epigenéticos para identificar los genes y mecanismos que intervienen en el envejecimiento, diseñar nuevas combinaciones de factores de reprogramación y predecir su eficacia antes de iniciar ensayos de laboratorio.

Digital Twins del cuerpo humano

Actualmente muchos científicos y laboratorios están utilizando gemelos digitales del cuerpo humano, que son réplicas virtuales altamente detalladas de una persona, construidas a partir de datos como su genoma, historial clínico, imágenes médicas, biomarcadores y parámetros fisiológicos. Su objetivo es simular el funcionamiento del organismo en tiempo real para predecir la evolución de enfermedades, evaluar la respuesta a medicamentos y probar tratamientos de forma virtual antes de aplicarlos al paciente.

El desarrollo de estos modelos depende de la convergencia entre Inteligencia Artificial, computación de alto rendimiento (HPC), sensores biomédicos y grandes bases de datos de salud, y es impulsado por iniciativas como el Virtual Human Twin de la Comisión Europea.

En el campo de la longevidad, los gemelos digitales podrían permitir identificar de manera personalizada qué intervenciones tienen mayor potencial para ralentizar el envejecimiento o rejuvenecer determinados tejidos, reduciendo el tiempo, el costo y el riesgo de los ensayos clínicos.

Geopolítica de la longevidad

Aún falta mucho para que la promesa de alargar la vida humana sea una realidad. Pero como todo avance transgresor, hay países y empresas que dominarán la industria del rejuvenecimiento. Aquellas naciones que sepan destinar inversiones al análisis de datos genómicos, entrenar IA biomédicas y que cuenten con regulaciones sobre soberanía de datos biológicos, serán las que se suban a la carrera por la longevidad.

Hay países que ya se posicionan con buena base: Estados Unidos cuenta con una combinación de capital de riesgo, empresas biotecnológicas, universidades enfocadas a este tipo de investigaciones e infraestructura de IA; mientras que China emerge como un competidor al integrar la longevidad dentro de su estrategia de biotecnología e IA, apoyándose en el acceso a grandes volúmenes de datos clínicos y genómicos, una fuerte inversión y capacidad de desarrollar terapias avanzadas.

La narrativa global sobre la guerra de los semiconductores suele simplificarse en una métrica lineal donde el país que fabrique el transistor más pequeño, medido en nanómetros, ganará el control tecnológico del siglo XXI.

Bajo esa premisa, las severas restricciones impuestas por Estados Unidos, que bloquearon el acceso de Pekín a las codiciadas máquinas de litografía ultravioleta extrema de la firma holandesa ASML, fueron interpretadas inicialmente como un golpe de gracia para las ambiciones tecnológicas del gigante asiático. 

Pero China no es que se haya quedado cruzada de brazos, y tampoco es que se trate de una nación derrotada en la carrera de los nanómetros. El país asiático ejecutó un cambio de pista por decisión propia, cediendo temporalmente la extenuante carrera de la miniaturización extrema para concentrarse en asfixiar los cimientos de la industria global.

En la frontera técnica de los transistores más avanzados, el panorama actual ha quedado reducido a un club sumamente exclusivo e intensivo en capital. La taiwanesa TSMC mantiene el liderazgo absoluto de este sector con la producción en masa de sus chips de dos nanómetros, una tecnología que gigantes occidentales como Apple y Nvidia ya han acaparado por completo.

Detrás avanza Intel, revitalizada por los masivos subsidios de la Casa Blanca, y Samsung, que intenta consolidar sus propios procesos de vanguardia a pesar de arrastrar persistentes problemas en sus tasas de eficiencia de fabricación.

Para estas potencias occidentales y aliadas, la victoria se define por la potencia de cálculo bruto necesaria para alimentar los servidores de Inteligencia Artificial (IA).

Pero frente a este escenario, China entendió que continuar compitiendo bajo las reglas impuestas por Washington era una trampa económica y física. Aunque su principal fundición estatal, Semiconductor Manufacturing International Corporation (SMIC), logró hitos de ingeniería al exprimir maquinaria de generaciones anteriores para producir chips de siete y hasta cinco nanómetros, el costo operativo de este logro resultó muy caro.

De acuerdo con información surgida en China, sin la tecnología de litografía adecuada, la cantidad de chips defectuosos por cada oblea de silicio aumentaba exponencialmente, convirtiendo la producción de vanguardia en un pozo sin fondo financiero insostenible a largo plazo.

Por eso China tomó una decisión estratégica. En lugar de desangrar sus recursos tratando de replicar de inmediato una tecnología bloqueada por Occidente, el gobierno chino reconfiguró su plan estatal hacia un enfoque mucho más estratégico: inundar el mercado global con nodos maduros de 28 nanómetros o superiores.

Esta decisión propia de abandonar la carrera de los nanómetros para enfocarse en la tecnología considerada “obsoleta” por Occidente representa una jugada de ajedrez geopolítico que ha transformado la cadena de suministro.

Los chips de nodos maduros constituyen el verdadero sistema nervioso de la economía mundial, ya que son los componentes esenciales que hacen funcionar desde vehículos eléctricos y sistemas médicos hasta electrodomésticos, infraestructuras de telecomunicaciones 5G y armamento convencional.

Mientras el mundo occidental se enfoca en el desarrollo de microchips superavanzados, China está construyendo silenciosamente decenas de fundiciones destinadas a monopolizar la producción de estos componentes básicos, buscando controlar más del 70% del mercado global de chips tradicionales.

Las implicaciones geopolíticas de este viraje estratégico son profundas. Al dominar la base de la pirámide de los semiconductores, Pekín está creando una trampa de dependencia mutua; si Occidente tiene la capacidad de denegar a China el acceso a la IA avanzada, China pronto tendrá el poder de paralizar las líneas de ensamblaje automotrices de Detroit o las fábricas industriales de Europa al cortar el suministro de chips básicos pero indispensables.

Además, los subsidios del Estado chino permiten a sus fundiciones vender estos componentes a precios tan bajos que las empresas occidentales, obligadas a responder ante accionistas y márgenes de ganancia, simplemente no pueden competir.

Al final, China no abandonó la competencia por sumisión, sino porque comprendió que en el tablero geopolítico moderno resulta mucho más estratégico y letal controlar la producción de chips indispensables para todo en la actualidad, que poseer el auto de carreras más rápido de la pista.

Si hay algo claro es que la Inteligencia Artificial (IA) domina actualmente la agenda tecnológica global, pero para la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) y para varias empresas, la próxima gran transformación ya comenzó con la computación cuántica, que surge como una tecnología con potencial para redefinir sectores completos de la economía y alterar las bases de la competitividad tecnológica mundial.

La señal más evidente de que pronto la computación cuántica saldrá de las investigaciones y pruebas de laboratorios llegó. La OCDE presentó la primera recomendación intergubernamental dedicada específicamente a las tecnologías cuánticas. El organismo describe esta iniciativa como “el primer estándar internacional destinado a establecer principios compartidos para el desarrollo y uso responsable de tecnologías cuánticas confiables, con el objetivo de fortalecer la innovación, la seguridad, la interoperabilidad y la cooperación internacional, al tiempo que se gestionan riesgos relacionados con la ciberseguridad, la privacidad y otros posibles usos indebidos”.

El movimiento resulta significativo porque refleja un cambio de prioridades. La discusión ya no se limita a cómo aprovechar la IA, sino a cómo prepararse para una nueva generación de tecnologías que podrían redefinir los límites mismos de la computación.

El impulso surge tras la explosión de la IA Generativa, que produjo un fenómeno que trasciende a la propia Inteligencia Artificial y convirtió la capacidad computacional en uno de los activos estratégicos más importantes de la economía digital.

Durante años, la infraestructura tecnológica fue considerada una capa de soporte para la innovación. Hoy ocurre lo contrario. Los modelos avanzados de IA requieren volúmenes masivos de procesamiento, almacenamiento y energía, transformando Centros de Datos, procesadores y cadenas de suministro en elementos centrales de la competencia tecnológica global.

En entrevista con DPL News, Hiram Monroy, Commercial Senior Manager para AMD en Latinoamérica Hispana, describió esta realidad como una de las principales transformaciones del sector. “La IA está impulsando una demanda de cómputo sin precedentes, obligando a empresas y gobiernos a replantear sus arquitecturas tecnológicas y sus estrategias de inversión”.

Pero existe un límite práctico y, con ello, una pregunta: ¿qué ocurre cuando incluso las infraestructuras más avanzadas encuentran límites para resolver determinados problemas?

Es precisamente en este punto donde la computación cuántica empieza a ganar relevancia.

La propia OCDE reconoce que las tecnologías cuánticas tienen el potencial de “redefinir las fronteras de las tecnologías de la información en informática, así como en detección y comunicaciones”, al tiempo que podrían generar aplicaciones comerciales innovadoras capaces de abordar desafíos globales y beneficiar a sociedades y economías.

A partir de dicho potencial, cobra más sentido la promesa de la computación cuántica: “ejecutar tareas que tomarían años en horas”, aseguró Monroy.

Para que esto se convierta en una realidad es necesario comprender que la computación cuántica no es la sucesora de la IA, sino parte de su evolución.

El documento de la OCDE reconoce explícitamente la necesidad de “promover la interoperabilidad entre tecnologías cuánticas, computación de alto desempeño e IA”.

Este punto resulta especialmente revelador porque muestra que la próxima etapa tecnológica probablemente no estará dominada por una única tecnología disruptiva, sino por la convergencia de varias capacidades avanzadas.

La IA continuará desempeñando un papel central en automatización, análisis de datos y generación de conocimiento. La computación de alto rendimiento seguirá siendo indispensable para aplicaciones científicas e industriales. 

La computación cuántica, por su parte, buscará resolver problemas específicos, cuya complejidad excede las capacidades de los sistemas actuales.

Desde la perspectiva de la industria, la computación cuántica representa mucho más que un avance tecnológico incremental. El Commercial Senior Manager para AMD en Latinoamérica Hispana sostiene que existe una “creciente carrera científica y comercial impulsada por el potencial de resolver problemas complejos en una fracción del tiempo que requieren los sistemas actuales”.

Dentro de las aplicaciones más prometedoras figuran “el desarrollo acelerado de medicamentos y vacunas, la simulación avanzada de materiales, la optimización industrial y la investigación científica. Aunque muchas de estas capacidades aún se encuentran en etapas tempranas de desarrollo, AMD destaca que la computación tradicional ya está desempeñando un papel fundamental como habilitador de las primeras fases de la computación cuántica”, detalló Monroy.

La combinación entre estas capacidades científicas y su potencial económico explica por qué la computación cuántica comienza a ser considerada un activo estratégico por parte de gobiernos y empresas de todo el mundo.

En el sector farmacéutico, la capacidad para modelar interacciones moleculares complejas podría acelerar el descubrimiento de nuevos tratamientos. En energía, permitiría optimizar procesos industriales y desarrollar materiales más eficientes. En finanzas, podría transformar la gestión de riesgos y la optimización de portafolios. En transporte, facilitaría la resolución de problemas logísticos que involucran miles o millones de variables simultáneas.

La OCDE incluso plantea que las tecnologías cuánticas podrían utilizarse para “resolver problemas que antes eran irresolubles” y aumentar la prosperidad económica.

La otra cara de la revolución cuántica

Sin embargo, la OCDE no adopta una visión exclusivamente optimista.

De hecho, una parte considerable de la recomendación está dedicada a los riesgos asociados al desarrollo de estas tecnologías.

El organismo advierte que la computación cuántica plantea desafíos relacionados con seguridad digital, privacidad y seguridad económica nacional.

La preocupación más conocida está relacionada con la criptografía.

Gran parte de la infraestructura digital actual depende de sistemas de cifrado diseñados para resistir ataques de computadores convencionales. Un computador cuántico suficientemente avanzado podría alterar este equilibrio y comprometer algunos de los mecanismos de seguridad utilizados actualmente para proteger datos, comunicaciones e infraestructuras críticas.

Por esa razón, la OCDE recomienda “promover infraestructura crítica resistente a amenazas cuánticas mediante la adopción de estándares de criptografía poscuántica”.

Pero el ejecutivo de AMD tiene una visión diferente. “Así como la computación cuántica podría acelerar el descifrado de algunos sistemas de cifrado actuales, también permitirá desarrollar nuevas generaciones de criptografía cuántica capaces de fortalecer significativamente la seguridad digital”.

En este sentido, Monroy describe el fenómeno como “una carrera tecnológica permanente, en la que las capacidades de protección evolucionan al mismo ritmo que las capacidades de ataque. Desde esta perspectiva, la computación cuántica no debe entenderse únicamente como una amenaza para la seguridad existente, sino también como una oportunidad para construir mecanismos de protección más robustos”.

AMD considera que la educación, la gobernanza y la comprensión profunda de la tecnología serán fundamentales para gestionar esta transición, ya que el desarrollo de nuevos marcos regulatorios y de seguridad dependerá de la capacidad de gobiernos, empresas y centros de investigación para anticipar tanto los riesgos como las oportunidades que traerá la era cuántica.

Una competencia que también es geopolítica

Otro aspecto importante del documento de la OCDE es el reconocimiento de que no todos los países avanzan al mismo ritmo.

La OCDE destaca que “las diferencias en inversión, infraestructura y capacidades nacionales pueden afectar significativamente el desarrollo y despliegue de tecnologías cuánticas”.

Por ello, la organización insiste en la necesidad de construir ecosistemas nacionales, fortalecer cadenas de suministro resilientes y desarrollar capacidades propias de investigación y desarrollo. Entre sus recomendaciones está “el apoyo sostenido a la investigación, la comercialización de tecnologías cuánticas y el fortalecimiento de cadenas de suministro capaces de equilibrar competitividad, resiliencia y seguridad tecnológica”.

A esto se suma el desafío del talento, que ya existe y que con la computación cuántica encuentra un nuevo lugar para profundizar las brechas de talento. En este aspecto, tanto la OCDE como AMD y demás actores de la industria coinciden.

La recomendación dedica una sección completa a la construcción de una fuerza laboral cuántica multidisciplinaria. La OCDE propone “involucrar instituciones educativas y actores del ecosistema para anticipar necesidades de capital humano, desarrollar currículos especializados, promover habilidades interdisciplinarias y ampliar la participación de investigadores, ingenieros, desarrolladores y técnicos”.

Por su parte, Monroy insiste en la realidad de que el desarrollo de la tecnología cuántica es “una carrera, y es donde la educación y la parte de gobernanza juegan un papel muy importante. El primer paso es ese: la educación, el habilitar la infraestructura para que se pueda acceder a esta tecnología; que no sea exclusivo solamente de un grupo de élite, sino que esté al alcance de toda la población”.

La recomendación de la OCDE y la perspectiva de la industria marca un cambio de etapa en la conversación tecnológica internacional, pero se trata de una tecnología que sigue en auge y ese es el momento ideal para que los países se pregunten ¿cuál es el rol que planean jugar en esta próxima y naciente revolución?

En los últimos meses, Peter Thiel compró un inmueble en Buenos Aires, se reunió formalmente con el presidente Javier Milei y hasta obtuvo medalla por su participación en un torneo de ajedrez local. La presencia del magnate tecnológico en el país, y su presunta permanencia, abre el juego para intuir los motivos en medio de anuncios del gobierno con fuerte impacto -al menos desde el discurso- en el plano digital.

Perfil bajo, perfil alto

Thiel destaca por un perfil analítico e introvertido y se presenta como ferviente defensor de las ideas libertarias. Nació en Alemania pero radica en Estados Unidos desde su niñez. Co-fundó Paypal junto a Elon Musk y fue de los primeros inversionistas de Facebook además de patrocinador financiero de SpaceX, entre otras empresas. En 2003 fundó, junto a otros accionistas, la firma de software especializado en big data e IA Palantir Technologies.

Con un patrimonio cercano a los 30,000 millones de dólares es una de las 100 personas más ricas del mundo, según el ranking de Forbes. Manifestó públicamente que la democracia y la libertad son sistemas incompatibles y ofrece becas para promover que estudiantes universitarios abandonen o pospongan sus estudios para desarrollar sus propias empresas. Es mundialmente reconocido como una de las mentes más influyentes de Silicon Valley y pensador clave dentro del tablero geopolítico digital.

Un magnate en Buenos Aires

En abril, Milei recibió a Thiel en Casa Rosada. Hubo foto y comunicado oficial, aunque sin mayores detalles del encuentro. Aún así, el Presidente dijo en una entrevista posterior que el empresario le preguntó “cómo se sostiene esto (el modelo del gobierno) en el tiempo” y él contestó “que lo que garantizaba el resultado a largo plazo es la batalla cultural”. Según reportan distintos medios, Thiel y Milei ya habían mantenido un encuentro en Casa Rosada en 2024.

Entre el primer y el segundo encuentro Milei insistió en la decisión política de que Argentina se convierta en cuarto polo de Inteligencia Artificial en el mundo, premisa que propone a Estados Unidos, Europa y China como los líderes actuales en la materia. El discurso se sostiene con argumentos sólidos, según el propio Milei, como clima frío, grandes extensiones de tierra, energía barata y talento. 

Hasta el momento, el gobierno local no ha logrado traducir sus intenciones en hechos concretos, más allá de decenas de reuniones y discursos con la IA en el centro de la agenda y un anuncio algo controvertido según el cual OpenAI y Sur Energy firmaron una carta de intenciones para colaborar en el despliegue de infraestructura para Inteligencia Artificial a gran escala en el país: el megaproyecto Stargate Argentina demandaría una inversión cercana a los 25,000 millones de dólares.

Marcos para la innovación

Milei publicó recientemente un artículo en Financial Times en el que dio detalles del proyecto que envió al Congreso para promover el desarrollo de la IA “sin la mano mortal de regulaciones prematuras y mal comprendidas”. El texto abunda sobre el alcance de la iniciativa que reemplazará, de prosperar, la ley General de Sociedades en pos de una menor burocracia estatal y la adaptación del esquema normativo local.

“Las empresas impulsadas por nuevas tecnologías, como los agentes de IA, requieren el mismo marco legal que ha sustentado al capitalismo durante más de cuatro siglos: uno adecuado para el desarrollo y la experimentación”, reza el primer mandatario en el texto titulado Argentina invita a la IA a liberarse, que también contó con aportes de Federico Sturzenegger, ministro de Desregulación y Transformación del Estado de Argentina.

El artículo 14 del texto enviado al Congreso señala: “la Sociedad de cualquiera de los tipos previstos en esta ley que desarrolle su objeto social mediante sistemas algorítmicos autónomos o agentes de Inteligencia Artificial, sin requerir trabajadores en relación de dependencia ni recursos humanos para su operación ordinaria será considerada una Sociedad Automatizada. La declaración de automatización deberá constar expresamente en el estatuto”. Este tipo de entidades deberá “responder con su patrimonio frente a terceros por daños causados por sus sistemas algorítmicos autónomos o agentes de IA”.

El proyecto también prevé la creación de una nueva categoría societaria, que abarcará a entidades operadas por agentes de IA o robots y promoverá un entorno fiscal competitivo para actividades de este tipo.

Las repercusiones no tardaron en llegar. En el plano local, hubo aplausos de los máximos representantes del oficialismo, entre ellos del ministro de Economía, Luis Caputo, y fuertes críticas de algunos representantes de la oposición, como del ex candidato a Vicepresidente, Agustín Rossi. El historiador Yuval Noah Harari, en tanto, consideró públicamente que este cambio en la normativa “podría traer riqueza pero también entregaría a las IAs una llave universal que otorga acceso a nuestros sistemas financieros, económicos y políticos”. El CEO de Microsoft, Mustafa Suleyman, coincidió con esta visión.

A fines de mayo, en tanto, el Gobierno también envió al Congreso el proyecto Régimen para Grandes Inversiones en Nuevas Industrias, popularmente conocido como Súper RIGI. El plan es captar inversiones de gran escala en sectores tecnológicos y estratégicos a partir de un esquema de beneficios fiscales, aduaneros y cambiarios por 30 años. El foco estará puesto en industrias consideradas de frontera tecnológica, incluidas en la lista actividades relacionadas con IA, semiconductores y hasta infraestructura digital. También contempla actividades que todavía no existen.

Caminos encontrados

Este marco normativo en desarrollo y la decisión política de avanzar con la innovación como bandera podrá ser favorable y, en consecuencia, interpretarse como una de las causas de la llegada de Thiel a Argentina. Podría sumarse como condimento la buena relación entre el empresario y el Presidente, que han mostrado coincidencias ideológicas en torno al liberalismo e intercambiaron elogios de los más diversos.

Si los elementos mencionados no fueran suficientes, hay otro de estrecha vinculación entre las partes. El Ministerio de Capital Humano de Argentina acaba de presentar el proyecto Gemelo Digital, pensado para “construir una representación dinámica de fenómenos sociales complejos para mejorar la planificación, coordinación y evaluación de políticas públicas”. Los gemelos digitales son una de las verticales clave de la empresa Palantir Technologies.

“Se trata de un proyecto preliminar, impulsado y coordinado por el Ministerio de Capital Humano cuyo desarrollo se realizará íntegramente bajo su conducción estratégica, con recursos humanos y equipos técnicos propios, sin recurrir a contrataciones integrales de empresas”, aseguró la cartera justo después de que en redes sociales se vinculara la iniciativa con servicios que ofrece la compañía de Thiel. 

Así, aunque se conoció públicamente que Thiel también mantuvo encuentros con los presidentes de Chile, Jose Antonio Kast, y de Paraguay, Santiago Peña, el ejecutivo que ofrece con sus empresas servicios tecnológicos al Pentágono ha demostrado particular interés por Argentina, al punto de residir por estas horas en su propio domicilio en calles de un exclusivo barrio porteño. Quizás desde aquí tenga una visión predilecta para analizar sus próximos movimientos en la partida geopolítica digital.

SpaceX se prepara para realizar la que podría ser una de las ofertas públicas más grandes de la historia. El documento de presentación a inversionistas está lleno de cifras extraordinarias y promesas grandiosas, como es usual de Elon Musk, el fundador de la compañía. La empresa identifica el mercado total direccionable (TAM, por sus siglas en inglés) más grande en la “historia de la humanidad” por aproximadamente 28.5 billones de dólares – una cifra equiparable a toda la economía estadounidense –, buena parte sostenido en la expectativa de vender Inteligencia Artificial (IA) y conectividad a todas las empresas del mundo.

Hasta ahora, como empresa privada los datos no eran conocidos. El documento de presentación revela que SpaceX generó ingresos por 18,674 millones de dólares en 2025, de los cuales Starlink aportó 11,387 millones, o el 61%. Los suscriptores de Starlink alcanzaron los 10.3 millones al final del primer trimestre de 2026, frente a los 5 millones del año anterior.

La Oferta Pública Inicial (OPI) de SpaceX se da en un momento crucial para la industria de la IA. Se espera que la adopción de Agentes acelere la integración de IA en operaciones empresariales a través de la automatización de procesos repetitivos y complejos en múltiples industrias. Este proceso demostraría finalmente el impacto positivo en la productividad empresarial, incrementando aún más la adopción de IA a través de toda la economía: hogares, empresas y gobiernos.

Ante estas expectativas, los inversionistas se han mostrado dispuestos a comprometer grandes cantidades de financiación para empresas del sector, buscando obtener un pedazo de estos beneficios potenciales en el futuro. Al mismo tiempo, sin embargo, hay quienes mantienen dudas respecto a la sostenibilidad de la economía de la IA que resuelva el gran dilema sobre si el mercado reaccionará para pagar las billonarias inversiones realizadas en Centros de Datos.

SpaceX, al ser listada en el Nasdaq bajo el símbolo SPCX, buscaría aprovechar el interés de los inversionistas con una valoración objetivo de entre 1.75 billones y 2 billones de dólares, con la intención de recaudar entre 40,000 y 80,000 millones de dólares en el mercado abierto. Se subastarían cerca de 555 millones de títulos a un precio inicial de 135 dólares, según revela Reuters, con base en fuentes cercanas al proceso.

A modo de comparación, Nvidia se mantiene cómo la empresa más valiosa del mundo con una capitalización de 5.26 billones de dólares, en tanto se mantiene como uno de los principales proveedores de los GPUs y aceleradores requeridos para el procesamiento de IA.

El documento de SpaceX desmenuza el negocio esperado a través de las diferentes áreas que puede atender, incluyendo la venta de capacidades de las otras empresas de Musk: X (red social) y xAI (desarrollo de modelos de IA), ésta última ya integrada en SpaceX. 

El negocio más grande y significativo es un mercado potencial de 22.7 billones de dólares por ventas de aplicaciones empresariales, a las que se suma un mercado de 760,000 millones de dólares por suscripciones al consumidor.

SpaceX estima un TAM adicional de 370,000 millones de dólares por venta de soluciones espaciales, 1.6 billones de dólares por Conectividad, y 2.4 billones de dólares por Infraestructura de IA.

Potencial de IA

El mayor monto incluido en el documento por 22.7 billones de dólares, se basa en el valor de toda la economía digital, según estimaciones de The Digital Cooperation Organization (DCO). Este número integra el uso de tecnologías de IA, Nube, IoT, blockchain, ciberseguridad, así como sistemas autónomos y robóticos.

La compañía se muestra optimista en que será capaz de capturar estas oportunidades a partir de su propia experiencia por la venta de capacidades de IA desarrolladas por xAI, tales como reconocimiento de voz, generación de imagen y video, además del número de suscriptores de paga en X. Además, mantiene grandes expectativas respecto al crecimiento en el uso de Agentes de IA, los cuales podrían generar una importante demanda entre empresas para la automatización total de sus operaciones.

Dentro de este mercado, SpaceX revela que un producto clave será Macrohard, una plataforma agéntica – aún en desarrollo – que promete “emular flujos de trabajo digitales y aumentar la operación humana de computadoras”.

“Creemos que Macrohard tendrá el potencial de transformar fundamentalmente la forma en que se estructuran y operan las empresas, permitiendo así aumentos dramáticos en la productividad humana”, apunta la compañía espacial.

Múltiples consultoras coinciden en que el valor actual del mercado se encuentra entre los 8,000 o 10,000 millones de dólares, el potencial para los próximos 5 a 8 años tiende a variar enormemente, desde 52,100 millones de dólares en 2030 (Boston Consulting Group), hasta cifras de entre 139,190 millones de dólares (Fortune Business Insight)  y 199,000 millones de dólares (Precedence Research) en 2034.

Además del sector empresarial, SpaceX confía en que el sector gobierno sea un cliente importante de sus servicios. “Nuestras relaciones gubernamentales existentes y nuestro historial como grandes contratistas gubernamentales son una ventaja estructural a medida que los gobiernos se convierten en importantes consumidores de aplicaciones de IA”, indica.

Precisamente, unos días previos al inicio de su OPI, la compañía y el gobierno estadounidense anunciaron la firma de un contrato por 4,160 millones de dólares que se destinarán a la creación de un programa satelital para identificar y seguir amenazas aéreas.

“Starlink es capaz de proporcionar conectividad de banda ancha en cualquier lugar de la Tierra” 

En el apartado de conectividad, SpaceX también tiene altas expectativas, con un TAM estimado de 1.6 billones de dólares, los cuales se dividen en dos segmentos: 870,000 millones de dólares por servicios de banda ancha y 740,000 millones de dólares adicionales por la venta de servicios móviles.

Esta cifra es reveladora, ya que es superior a los ingresos obtenidos por toda la industria de telecomunicaciones móviles a nivel global. Según cifras de la GSMA, toda la industria móvil generó ingresos por 1.19 billones de dólares en 2025, con una expectativa de crecimiento a los 1.36 billones de dólares en 2030.

Hasta ahora, SpaceX a través de Starlink ya estaría atendiendo a cerca de 7.4 millones de usuarios únicos mensuales de dispositivos móviles. Este competido mercado es también uno en donde Musk tiene grandes expectativas y está dispuesto a apostar por hacerse un espacio importante.

Cabe recordar, que a mediados del año anterior, SpaceX acordó comprar el espectro radioeléctrico perteneciente a EchoStar por 17,000 millones de dólares. La compañía de Musk adquirió las muy codiciadas licencias de espectro AWS-4 y H-block, que quedaron libres después del fracaso de Dish para desplegar una nueva red 5G.

Starlink, la operadora de satélites de la compañía, podría ser uno de los componentes más atractivos de la OPI, al ser un servicio ya probado, por contar con una base de suscriptores recurrentes, con creciente demanda, así como por sus relevantes oportunidades y sinergias con el sector de telecomunicaciones.

De hecho, Musk planeaba que esta filial fuera la primera en salir a bolsa, precisamente por tener un flujo de caja más estable y predecible. Para algunos analistas, esta filial podría verse subvaluada al estar bajo el mismo techo que su filial hermana xAI que enfrenta los riesgos inherentes de un mercado emergente como la IA, lo que al mismo tiempo, dificulta una valuación conjunta precisa.

Aunque se espera que el servicio satelital directo (D2D) para telefonía móvil sirva como complemento a las redes terrestres, los planes de SpaceX podrían ser más ambiciosos con la intención de ofrecerlos en entornos urbanos. La compañía ha sido clara en que no pretende sacar del mercado a los actuales operadores, a quienes los considera socios clave y les reconoce ciertas ventajas: poseer grandes porciones de espectro radioeléctrico y la posición de incumbentes en sus respectivos mercados.

“Creemos estar bien posicionados para ofrecer computación de IA orbital”

Pese a las críticas iniciales recibidas, incluido de su archienemigo Sam Altman, SpaceX ha formalizado los planes de Musk para continuar con la formación de una constelación de satélites que puedan funcionar como Centros de Datos en el espacio. La compañía considera que el espacio es la única forma en que el cómputo para IA podrá seguir creciendo al ritmo de la demanda, ya que la energía solar es continua y no hay necesidad de agua o tierra para refrigeración y despliegue.

Bajo esta idea, xAI fue adquirida por SpaceX a principios de este año, como parte de los planes de Musk para ampliar la capacidad de cómputo desde el espacio, la cual estaría compuesta por hasta un millón de satélites para atender la creciente demanda de IA. El documento reitera que el mercado no podrá lograr la valuación estimada de 26.5 billones de dólares ante las restricciones de crecimiento de energía en la Tierra para llegar a escala teravatio, sin dañar al ambiente o a las personas.

“Para finales de la década, tenemos previsto desplegar las primeras plataformas orbitales modulares de computación de IA y comenzar a monetizar la capacidad mediante la venta de software y computación de IA. Nuestro objetivo es lanzar 100 gigavatios de capacidad de computación de IA en satélites alimentados por energía solar cada año”, señala el documento.

Los datos publicados por la compañía revelan que SpaceX destina ya el 61% de su inversión de capital para la expansión de sus capacidades de IA, con un total de 12,727 millones de dólares ejercidos en todo el 2025. Este monto supera ampliamente lo que la compañía ha destinado para lo que se suponía eran sus negocios centrales de conectividad y espacio.

Al respecto, destaca que “xAI se ha consolidado como líder en la construcción y escalabilidad de infraestructura de computación de IA terrestre”. Según el documento, esta sería la primera empresa en implementar un clúster de entrenamiento de IA coherente a escala de gigavatios (GW). COLOSSUS y COLOSSUS II, proporcionan en conjunto aproximadamente 1 GW de potencia de cálculo, con capacidad adicional disponible para las operaciones del Centro de Datos.

Altas promesas

Musk, actualmente el hombre más rico del mundo, ya ha hecho anteriormente predicciones exageradas y promesas extraordinarias sobre los mercados que más le entusiasman. Por ejemplo, en 2018 aseguró que los vehículos completamente autónomos llegarían el siguiente año, una predicción que ha repetido año con año sin lograr cumplir lo prometido; lo anterior, ha retrasado también el servicio de robo taxis del empresario, cuya fecha de lanzamiento se esperaba para 2020. Por otro lado, también se mostraba optimista ante la idea de que los primeros humanos pudieran llegar a Marte en 2024.

En ese sentido, la valuación de SpaceX en la bolsa de valores de Nueva York aún podría resultar en cualquier dirección. Los optimistas buscarán no perder la oportunidad de invertir en una nueva empresa de vanguardia dirigida por Musk; mientras que los escépticos podrían considerar que la valuación y el precio exigido están muy elevados, basados principalmente en proyectos que tardarán años en llegar al mercado y, aún más, en reportar rendimientos financieros.

De tal forma, el potencial presentado por SpaceX puede atraer el interés de múltiples inversionistas para alcanzar sus ambiciosos objetivos de valuación, pero también impone una fuerte presión al crecimiento de la compañía, en la que cualquier desaceleración podría llevar al desplome de sus acciones. 

La recepción del mercado sobre el IPO de SpaceX será no solo importante para la empresa o el propio Musk – quien incrementaría aún más su ya vasta fortuna – sino que también marcará el curso para otras empresas del ecosistema como OpenAI y Anthropic, que planean sus propios procesos de salida a la bolsa de valores. SpaceX sería el primer experimento real para conocer la percepción de los mercados de valores respecto a las empresas del sector.

El boletín DPL Geodigital IA Insights alcanzó la edición número 100, consolidándose como uno de los espacios editoriales más especializados para analizar la intersección entre tecnología, geopolítica, Inteligencia Artificial, regulación digital y transformación económica global. Desde su lanzamiento, el 11 de junio de 2024, el newsletter se propuso explicar cómo el poder mundial comenzó a reorganizarse alrededor de los semiconductores, los datos, la conectividad y la soberanía tecnológica.

La primera edición marcó el tono de lo que sería la línea del proyecto: una mirada estratégica sobre el papel de América Latina en el nuevo orden digital. El debut fue con una investigación sobre la oferta regional para integrarse a la cadena global de suministro de semiconductores.

A partir de entonces, el boletín se transformó en una radiografía permanente de la geopolítica digital. Los semiconductores, la Inteligencia Artificial, las disputas regulatorias, la soberanía tecnológica y la transición energética aparecieron como ejes recurrentes de una conversación global cada vez más compleja y acelerada.

Vínculos de Estados Unidos con el mundo

Uno de los grandes temas que atravesó buena parte de las 100 ediciones fue la relación entre Estados Unidos y China. El newsletter siguió de cerca cómo la competencia entre ambas potencias dejó de limitarse al comercio tradicional para convertirse en una disputa estructural por el control de las tecnologías críticas.

La política arancelaria de Donald Trump ocupó un lugar central en la cobertura. El análisis “Aranceles de Trump en clave geopolítica: reconfiguración del orden económico global” explicó cómo la reactivación de medidas comerciales agresivas por parte de Washington redefinió las relaciones económicas internacionales y reabrió una etapa de tensión comercial con impacto directo en la industria tecnológica y digital.

Brasil apareció como otro actor central en la narrativa geopolítica del boletín. La publicación “La geopolítica de las plataformas se convirtió en variable de la política comercial de Trump contra Brasil” analizó cómo las plataformas digitales y las redes sociales comenzaron a formar parte de los instrumentos de presión comercial y diplomática.

La relación entre Estados Unidos y Europa también ocupó múltiples ediciones. Los debates sobre aranceles, regulación digital y soberanía tecnológica evidenciaron cómo la disputa transatlántica ya no se limita al comercio tradicional, sino que incluye cuestiones estratégicas vinculadas con la Inteligencia Artificial, los datos y las plataformas digitales.

Grandes debates regulatorios

En materia regulatoria, el boletín dedicó una cobertura constante al avance de nuevas legislaciones digitales en diferentes regiones del mundo. Uno de los enfoques más relevantes estuvo relacionado con la protección de las infancias en Internet como componente de soberanía digital y estabilidad democrática.

Las discusiones sobre redes sociales y menores de edad se transformaron en uno de los grandes debates globales de los últimos años. DPL Geodigital IA Insights siguió cómo gobiernos de distintos países avanzaron en restricciones de acceso, mecanismos de verificación de edad y nuevas obligaciones para las plataformas digitales.

Europa, por su parte, apareció como laboratorio regulatorio mundial. El newsletter analizó en profundidad cómo normativas como la Ley de Servicios Digitales, la Ley de Mercados Digitales y la Ley de Inteligencia Artificial comenzaron a modificar la relación entre gobiernos y gigantes tecnológicos.

Otro de los grandes debates abordados durante estas 100 ediciones fue el de la propiedad intelectual en la era de la Inteligencia Artificial Generativa. El boletín exploró cómo la evolución acelerada de los modelos de IA desafía marcos jurídicos tradicionales y obliga a repensar conceptos históricos sobre autoría, creatividad y derechos de explotación.

Gobernanza de la Inteligencia Artificial

La gobernanza internacional de la Inteligencia Artificial también se consolidó como uno de los temas centrales del newsletter. DPL Geodigital IA Insights siguió de cerca cumbres multilaterales, acuerdos internacionales y foros globales que intentan construir principios comunes para el desarrollo tecnológico.

Las Naciones Unidas también ocuparon un lugar relevante en la cobertura. DPL Geodigital IA Insights siguió el desarrollo del Pacto Digital Mundial y la creación del primer panel científico de la ONU destinado a evaluar los riesgos e impactos de la Inteligencia Artificial.

La publicación acompañó además los acuerdos alcanzados en espacios como el G20, el G7, la OCDE y las cumbres regionales latinoamericanas sobre ética y gobernanza de la IA. La Declaración de Montevideo y la Declaración de Cartagena de Indias reflejaron el creciente interés de América Latina por participar activamente en la discusión global.

La dimensión ética de la Inteligencia Artificial tuvo además una presencia constante en las 100 ediciones. Uno de los textos más relevantes fue el análisis sobre el legado del papa Francisco en torno a la IA, especialmente su advertencia de que “ningún algoritmo puede decidir sobre la vida o la muerte de un ser humano”.

La diplomacia digital verde apareció como otra tendencia emergente. El boletín destacó cómo la COP30 inauguró una nueva etapa donde sostenibilidad, infraestructura tecnológica y transición energética comenzaron a integrarse en una misma agenda estratégica.

Avances disruptivos

La transformación tecnológica también ocupó un lugar protagónico en el newsletter. Las ediciones exploraron avances disruptivos como la computación biológica basada en células vivas, los chips cerebrales, la conectividad directa entre satélites y teléfonos móviles y los riesgos asociados a proteínas diseñadas mediante Inteligencia Artificial.

La carrera espacial reapareció como otro eje de análisis estratégico. La cobertura de Artemis II mostró cómo Estados Unidos y China trasladaron nuevamente parte de su competencia tecnológica al espacio, mientras que la disputa por el espectro lunar comenzó a adquirir relevancia geopolítica y empresarial.

En paralelo, el boletín profundizó sobre el papel de América Latina en la transición energética y digital. Los minerales críticos, el litio y las tierras raras fueron presentados como recursos fundamentales para el desarrollo de vehículos eléctricos, Centros de Datos y tecnologías avanzadas.

La soberanía tecnológica regional también ganó protagonismo. El proyecto Latam-GPT fue analizado como uno de los intentos más ambiciosos de América Latina para construir capacidades propias en Inteligencia Artificial y dejar de ser únicamente consumidora de tecnologías desarrolladas por otras potencias.

Dentro de los especiales editoriales, uno de los más destacados fue “Titanes de la geopolítica digital”. La serie analizó cómo TSMC, Nvidia, OpenAI, Qualcomm, ASML, Intel, AMD, Meta, DeepMind y otras empresas se transformaron en actores estratégicos del nuevo orden mundial. El especial mostró cómo el poder global ya no se mide únicamente en términos militares o financieros, sino también por la capacidad de cómputo, el acceso a los semiconductores más avanzados, la infraestructura digital y el control de los datos.

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A lo largo de estas 100 ediciones, DPL Geodigital IA Insights interpretó la revolución tecnológica no como un fenómeno aislado, sino como una reconfiguración integral del poder político, económico, militar y social.

En un escenario atravesado por tensiones geopolíticas, disputas regulatorias, competencia por la Inteligencia Artificial y redefinición de la soberanía tecnológica, el newsletter logró posicionarse como un espacio de análisis estratégico para comprender el presente y anticipar las dinámicas del futuro digital.

La edición número 100 no sólo representa un hito editorial. También refleja cómo la geopolítica digital dejó de ser un tema de nicho para convertirse en uno de los principales factores que moldean el rumbo de la economía global, la democracia, la innovación y las relaciones internacionales en el siglo XXI.

Lo que hasta hace pocos años parecía un debate futurista sobre robots autónomos e Inteligencia artificial (IA) aplicada a la guerra, ahora se está traduciendo en contratos multimillonarios, redes clasificadas, sistemas de análisis militar y disputas políticas entre empresas de Silicon Valley y el gobierno de Estados Unidos.

La señal más clara llegó recientemente cuando el Departamento de Guerra de Estados Unidos anunció acuerdos con empresas como OpenAI, Google, Microsoft, Amazon Web Services (AWS), Nvidia, SpaceX y Reflection AI para desplegar modelos de IA dentro de redes militares clasificadas “para uso operacional legal”.

Sin embargo, el episodio también dejó fuera a otra grande de la IA: Anthropic. La compañía terminó enfrentada con el Pentágono tras negarse a flexibilizar límites relacionados con vigilancia masiva y armas autónomas. Según documentos judiciales y reportes recientes, el gobierno estadounidense buscaba acceso a los modelos de IA para “cualquier uso legal”, mientras Anthropic insistía en mantener restricciones frente a vigilancia doméstica y sistemas letales totalmente autónomos.

La respuesta del gobierno de Donald Trump fue declarar a Anthropic como “riesgo para la cadena de suministro”, una figura normalmente asociada a amenazas de seguridad nacional. La empresa respondió demandando al Departamento de Guerra, argumentando que la decisión fue arbitraria y políticamente motivada.

Este conflicto abrió una fractura dentro de la industria de IA. Por primera vez, una empresa tecnológica importante quedó marginada de contratos estratégicos precisamente por intentar mantener límites éticos sobre el uso militar de sus modelos.

Y mientras Anthropic salía del escenario, OpenAI ocupó rápidamente el espacio. La compañía liderada por Sam Altman avanzó en acuerdos con el Pentágono bajo un esquema que mantiene principios similares, como oposición a vigilancia doméstica masiva y supervisión humana en el uso de la fuerza, pero aceptando integrarse dentro de la arquitectura militar estadounidense.

Además de ser un asunto empresarial, es geopolítico, pues las empresas de IA ya no están compitiendo únicamente por consumidores, productividad empresarial o asistentes digitales. Ahora también lo hacen para convertirse en proveedores estratégicos de defensa nacional.

Ese cambio no comenzó en 2026. Su antecedente más importante fue el Proyecto Maven, lanzado por el Pentágono en 2018 para usar IA en análisis de video e identificación de objetivos militares. Maven generó protestas internas dentro de Google y marcó uno de los primeros grandes debates sobre el uso militar de IA en Silicon Valley. Ahora, lejos de desacelerarse, ese modelo se está expandiendo.

De hecho, Palantir Technologies se ha convertido en uno de los grandes beneficiarios de esta transición, ya que el Pentágono elevó recientemente el sistema Maven de Palantir a un programa estratégico permanente, asegurando financiación multianual y consolidándolo como parte estructural de operaciones militares estadounidenses.

Las cifras muestran la magnitud del cambio. Según el análisis del presupuesto del año fiscal 2026 del Departamento de Guerra, Estados Unidos destinó por primera vez una línea específica para IA y autonomía superior a los 13,000 millones de dólares, reflejando la aceleración de sistemas militares basados en IA.

En la práctica, se está construyendo un nuevo ecosistema donde los modelos fundacionales provienen de empresas privadas, la infraestructura depende de hyperscalers como Microsoft o AWS, el poder computacional recae sobre compañías como Nvidia, y los sistemas de operación militar se integran mediante plataformas como Palantir.

Pero Estados Unidos no sólo busca acelerar el uso militar de IA, también intenta evitar perder ventaja frente a China en la próxima generación de capacidades estratégicas, un reto considerable si se tiene en cuenta que el país asiático viene trabajando en estrategias y desarrollo de IA en diferentes sectores e industrias desde hace 40 años al menos.

Bajo esa lógica, la velocidad comienza a competir directamente contra la regulación, e incluso contra los principios éticos. Entonces, ¿puede realmente existir una “IA militar responsable” cuando los sistemas operan dentro de entornos clasificados y bajo prioridades de seguridad nacional?

Tras el conflicto con Anthropic pareciera que la respuesta parece ser un NO.

Y es que aunque las empresas de tecnología sean dueñas de sus propios sistemas, la realidad es que en algún punto pueden perder la capacidad real para imponer límites una vez sus modelos se integran en estructuras estatales y militares. O puede ser aún más sencillo: aunque una se oponga, otras siete aceptan el acuerdo bajo ciertas restricciones.

Al respecto, la Universidad de Cornell advierte sobre el problema de la “soberanía de decisión”, es decir, quién controla finalmente las reglas de operación cuando la IA se convierte en parte de sistemas de defensa.

Sarah Kreps, profesora titular de gobierno en la Facultad de Artes y Ciencias y directora del Instituto de Políticas Tecnológicas de Cornell, aseguró que se ha “visto este patrón repetidamente con tecnologías de doble uso. Los ingenieros crean herramientas para resolver problemas técnicos. Una vez que esas herramientas se escalan, los gobiernos y las sociedades las implementan de maneras que sus creadores no anticiparon del todo. Las redes sociales, el cifrado, la investigación nuclear: todas siguieron esa trayectoria. Las empresas de IA han pasado años debatiendo sobre el riesgo y el mal uso, por lo que hay cierta ironía en ver que la misma dinámica reaparece aquí”.

Para Kreeps el problema de fondo radica en el doble uso:

“Los modelos de IA están diseñados para mercados civiles amplios, pero las aplicaciones militares y de seguridad nacional operan bajo una lógica muy diferente. Los gobiernos suelen desarrollar sistemas a medida para la defensa, precisamente porque los requisitos de control, fiabilidad y autorización difieren de las normas comerciales. Sin embargo, cuando las plataformas civiles se integran en entornos clasificados, dejan de ser productos de software comunes y corrientes. Se convierten en activos estratégicos”.

Operar infraestructura crítica y cumplir requisitos de seguridad nacional. En otras palabras, el futuro de la IA podría no definirse únicamente en el mercado abierto, sino dentro de alianzas cada vez más estrechas entre gobiernos y gigantes tecnológicos.

Las reflexiones de Kreps hacen que lo que hoy ocurre entre Anthropic, OpenAI y el Pentágono probablemente sea apenas el inicio de una disputa mucho más grande que deja muchas más preguntas que respuestas: ¿existe una concentración de poder tecnológico alrededor de compañías capaces de desarrollar modelos avanzados de IA?, y ¿bajo qué reglas operan y hasta dónde los Estados estarán dispuestos a intervenir para convertirla en una herramienta de poder militar y geopolítico?