A-Infos (ca) Italy, UCADI #211 - La IA, o la caída de los dioses (de, en, it, pt, tr)[Traducción automática]

Parece que un huracán está a punto de azotar los nidos de los ángeles 
negros (para usar los desvaríos de Peter Thiel) y trastornarlos, 
sumiéndolos en la miseria en la que abrumarán a todos aquellos que hayan 
invertido en sus locuras. --- Inteligencia artificial ---- La 
Inteligencia Artificial (IA) no es inteligente: se basa en inferencias 
lineales y debe su atractivo a la velocidad y cantidad de chips que, 
trabajando en paralelo, permiten realizar una gran cantidad de cálculos 
y comparaciones de manera oportuna. La IA ni siquiera es artificial, ya 
que se basa en operaciones lógicas muy similares a las realizadas por el 
cerebro humano. Nuevamente, la diferencia radica en la cantidad de 
operaciones que se pueden realizar en poco tiempo. La IA también es 
diferente de la programación a la que estamos acostumbrados: en cierto 
sentido, se basa en analogías que no garantizan la corrección de las 
conclusiones (en este sentido, es muy similar al razonamiento humano 
natural ). Sin embargo, estamos viendo enormes y crecientes inversiones, 
especialmente en los EE. UU., con la creencia de que tendrá un gran 
impacto en muchas áreas de la actividad humana.
Entre otros: Microsoft, pionero y principal financiador de OpenAI, que 
ha integrado la IA en toda su gama de productos y servicios en la nube; 
Alphabet (Google), que a través de Google DeepMind y la familia de 
modelos Gemini, es un pilar histórico y actual de la investigación y 
aplicación de la IA; Amazon Web Services (AWS), que proporciona 
infraestructura en la nube a gran escala y servicios especializados para 
el desarrollo e implementación de IA empresarial; y Meta, que desarrolla 
y distribuye el conjunto de modelos de código abierto Llama , integrando 
la inteligencia artificial en sus plataformas de redes sociales.
Cabe recordar que se trata de empresas parasitarias que alimentan a sus 
"criaturas" saqueando miles de millones de datos producidos por 
universidades y otras instituciones públicas, incluyendo investigadores, 
escritores, periodistas y otros, sin pagar regalías, en clara violación 
de la protección de la propiedad intelectual.
A esto se suman las empresas que producen el hardware necesario para 
ejecutar los distintos códigos, en primer lugar Nvidia, líder mundial en 
la producción de GPU, que se apoya en la taiwanesa TSMC (Taiwan 
Semiconductor Manufacturing Company), y la holandesa ASML, todavía la 
única empresa capaz de producir chips nanoscópicos que permiten una gran 
velocidad de ejecución gracias al desarrollo de técnicas litográficas en 
el ultravioleta extremo: para dar una idea de la complejidad requerida, 
la máquina desarrollada por ASML involucra casi medio millón de 
componentes y requiere el uso de elementos producidos por otras empresas 
alemanas y estadounidenses de alta tecnología.
Hasta ahora, el crecimiento bursátil de las empresas dedicadas al 
desarrollo de IA ha sido el resultado de un esquema Ponzi (cadena de 
cartas) en el que los ingresos provienen principalmente de la venta de 
productos necesarios para construir nuevos centros de datos entre 
empresas, en lugar del uso final del software por parte de compañías 
externas .
El único ejemplo de un éxito rotundo de las técnicas de IA proviene de 
la predicción de la forma espacial de ciertos polímeros, lo que ha 
permitido el desarrollo de nuevos fármacos y el tratamiento de 
enfermedades crónicas: Eli Lilly se ha beneficiado particularmente.
Fuera de este caso, no hay informes de mejoras significativas en la 
eficiencia de las grandes empresas (aquellas que garantizarían mayores 
beneficios). Actualmente, la IA parece tener un impacto significativo 
solo en las microempresas y startups, donde los individuos pueden 
realizar el trabajo que antes requería un gran número de trabajadores.

Porcelana

A la incertidumbre que rodea el éxito real de la IA se suma la presencia 
de un formidable competidor para Estados Unidos: China. Para empezar, el 
éxito de la IA es casi una cuestión de vida o muerte para EE. UU.: 
actualmente, la IA es responsable del 40 % del crecimiento del PIB 
estadounidense y contribuye al 80 % de la capitalización bursátil. Un 
posible colapso tendría consecuencias inimaginables para la economía 
estadounidense (y mundial). No se puede decir lo mismo de China, que no 
ha invertido cantidades comparables de dinero en este sector.
En concreto, el talón de Aquiles de China ha sido el rendimiento de los 
chips individuales. Para mantener su ventaja, Trump y luego Biden ya 
habían impuesto prohibiciones a la venta de los chips más avanzados. 
Pero, como suele ocurrir, la escasez resultante impulsó a China a lanzar 
una especie de Proyecto Manhattan (anteriormente desarrollado por EE. 
UU. para desarrollar armas nucleares) para desarrollar inteligencia 
artificial: el Plan de Desarrollo de IA de Próxima Generación. Esto 
atrajo inversión en investigación y formación de personal, 
intensificando la cooperación entre el gobierno y la industria 
tecnológica con importantes inversiones públicas en centros de datos, 
transmisión de energía y producción de semiconductores.
Mediante una combinación de espionaje industrial, ingeniería inversa y 
el desarrollo de técnicas innovadoras, los chinos ahora pueden producir 
haces de ultravioleta lejano con las mismas frecuencias que el ASML. El 
problema radica en la falta de fiabilidad, que dificulta la producción 
en masa (debido al elevado desperdicio).
Si bien la brecha con Estados Unidos aún no se ha cerrado, la calidad de 
los semiconductores chinos ha mejorado hasta el punto de que China ha 
prohibido la compra de los chips estadounidenses de penúltima 
generación, los H2O, que Trump había autorizado. Esto ha puesto a Nvidia 
en una posición difícil, ya que ha tenido que ceder una parte 
significativa de su cuota de mercado. Cabe destacar también que Pekín 
controla toda la cadena de suministro y producción y, por lo tanto, no 
es susceptible de chantaje.
No se puede decir lo mismo de Estados Unidos, dado que la producción de 
semiconductores requiere tierras raras altamente refinadas. El año 
pasado, en 2025, Estados Unidos hizo alarde de su poderío, imponiendo 
aranceles irrazonables a productos chinos. Como resultado, China bloqueó 
la venta de tierras raras, obligando a Estados Unidos a una humillante 
retractación, tan significativa que los aranceles sobre los productos 
chinos cayeron por debajo de su valor cuando el presidente asumió el 
cargo. Han pasado meses y los estadounidenses han comenzado a 
reintroducir diversas prohibiciones a los productos chinos, lo que ha 
llevado a Pekín a restringir nuevamente las exportaciones de tierras 
raras utilizadas en productos de doble propósito (tanto civiles como 
militares). La división es altamente subjetiva y es razonable suponer 
que China podría endurecer las restricciones según sea necesario. 
Hablando de puntos débiles, este parece mucho más crítico que el chino.
Sin embargo, la velocidad de un solo chip no lo es todo, ni siquiera en 
el contexto del hardware. Los sistemas de procesamiento de datos 
funcionan en paralelo con chips que operan simultáneamente, pero que 
deben intercambiar información. La gestión del tráfico es un problema 
igualmente importante. Prácticamente todo el mundo utiliza CUDA 
(Computer Unified Device Architecture), una plataforma desarrollada por 
Nvidia e implementada habitualmente en tarjetas gráficas. Paralelamente, 
China ha desarrollado CANN (Computer Architecture for Neural Networks), 
que, además de ser independiente de la empresa estadounidense, parece 
optimizar el tráfico de comunicación entre los distintos chips 
individuales mediante una estructura tridimensional. Este resultado se 
logró gracias a un esfuerzo nacional (el llamado Proyecto Manhattan) que 
coordinó a gigantes como Alibaba, Tencent y Huawei.
En este contexto, llegamos al software. China ha optado por un enfoque 
de código abierto , que permite descargar, modificar y usar el software 
libremente, a diferencia del software propietario y cifrado que se suele 
desarrollar en Estados Unidos. Esta elección estadounidense, en el 
pasado (y aún hoy), ha obligado a los usuarios a comprar a ciegas y a 
adquirir actualizaciones. Esta es la decisión que permitió a Microsoft 
convertirse en lo que es hoy, imponiendo un sobreprecio en la compra de 
ordenadores. Pero esta elección también funcionó gracias a sus vasallos 
europeos, quienes, a pesar de haber desarrollado software de código 
abierto competitivo en la década de 1990 (UNIX, que posteriormente dio 
origen a Linux), prefirieron pagar sobornos y dar prioridad al software 
de Microsoft en las administraciones públicas. Pero China no es la UE, y 
no solo ha desarrollado modelos de código abierto .
pero está trabajando para distribuirlos al resto del mundo, porque el 
éxito comercial potencial de la IA depende del número de usuarios, y 
claramente, la capacidad de ajustar el código según sea necesario 
representa un fuerte incentivo para el desarrollo.
Otro factor a considerar es el tiempo requerido para entrenar la IA para 
una tarea específica. La IA no nace aprendida; necesita ser entrenada, y 
el entrenamiento requiere tiempo y, sobre todo, energía (electricidad). 
Para dar una idea del consumo esperado, el programa estadounidense 
Stargate, que involucra a los mayores fondos de inversión (BlackRock, 
Vanguard, State Street), predice la necesidad de instalar 10 gigavatios 
en 5 años para operar los diversos centros de datos: esto es más energía 
de la que está instalada actualmente en Japón. Por lo tanto
, la energía es cara (un pequeño recordatorio para los ineptos gobiernos 
europeos que están haciendo todo lo posible para cometer suicidio 
energético), y por lo tanto es esencial ahorrar en costos de 
entrenamiento: incluso si el software es gratuito, cualquier 
desarrollador debe cubrir los costos de desarrollar el código en sí.
Aquí, surge otro factor a favor de los modelos chinos, en particular 
Deep Seek, que parece requerir mucho menos tiempo (probablemente 
relacionado con la estructura lógica de los códigos).
A esto se suma Qwen (Alibaba): uno de los modelos de lenguaje más 
populares y descargados del mundo en plataformas como Hugging Face, que 
constituye una alternativa muy válida a los productos estadounidenses. 
También podemos añadir GLM (Zhipu AI), que proporciona modelos avanzados 
(p. ej., GLM-5.2) con licencias permisivas (a menudo MIT), ofreciendo 
excelentes capacidades de codificación y soporte para contextos muy 
generales.
Siguiendo en el contexto del software, el potencial de una plataforma de 
IA determinada requiere desarrolladores cualificados para su 
realización, y aquí surge otro punto débil para Estados Unidos. China 
produce 5,357 millones de graduados en STEM (ciencia, tecnología, 
ingeniería y matemáticas) cada año, en comparación con los 820,000 
estadounidenses, muchos de los cuales posteriormente abandonan el país o 
se ven obligados a hacerlo por las políticas de Trump. La brecha no es 
solo virtual: la Universidad de Tsinghua produce más patentes de 
informática cada año que el MIT, Stanford, Princeton y Harvard juntas.
Una característica distintiva del enfoque chino radica en el tipo de 
objetivos. A diferencia de las empresas estadounidenses, que movilizan 
recursos para desarrollar un tipo de inteligencia artificial futurista 
pero "abstracta" (Inteligencia Artificial General) que imita el 
funcionamiento de la mente humana, las empresas chinas se centran en el 
pragmatismo y lo orientan hacia la ejecución de funciones específicas 
(Inteligencia Artificial Estrecha), especialmente en los campos de la 
vigilancia, la administración pública, la educación y la industria de 
alta tecnología. Esto se evidencia en el gigantesco complejo construido 
por Xiaomi, que, al integrar la inteligencia artificial en procesos de 
producción totalmente robotizados, produce un automóvil eléctrico cada 
76 segundos. Esta política ha hecho que el sector chino de la 
inteligencia artificial sea mucho más accesible. Sin embargo, la 
aplicación experimental de la IA en algunas escuelas cercanas a 
Shanghái, entre estudiantes de primaria (de 6 a 10 años), resulta 
preocupante. Se les colocan cascos con electrodos a los estudiantes para 
monitorear su capacidad de atención en diferentes materias y así 
orientar su futura trayectoria académica.
Gracias a su estrategia, China no solo ha logrado reducir la brecha con 
la industria estadounidense, sino que también está creciendo más rápido 
en inteligencia artificial y chips, ya que el modelo adoptado permite 
una innovación más pragmática y abierta, eludiendo las políticas 
arancelarias de EE. UU. que asfixian el mercado. Como ejemplo, Kimi 
(Moonshot AI), una empresa con tan solo 200 empleados y una inversión de 
apenas 6 millones de dólares, ha demostrado su capacidad para gestionar 
proyectos de gran envergadura y ofrecer un rendimiento de alto nivel. Se 
está consolidando como la empresa de IA más competitiva, frente a un 
competidor directo con 5000 empleados que ha invertido la friolera de 
100 millones de dólares para producir un producto con un rendimiento 
equivalente.
De cara al futuro, China aspira a excluir por completo a Estados Unidos 
de sus cadenas de suministro, incluyendo no solo el hardware, sino 
también el software estadounidense y europeo de todo tipo, que deberá 
ser sustituido íntegramente por sus homólogos chinos, especialmente en 
los sectores críticos de finanzas, energía y administración pública.

El estallido de la burbuja de la IA

Según algunos analistas de renombre que predijeron el estallido de la 
burbuja de 2008, se está gestando una nueva burbuja relacionada con la 
IA. Sus consecuencias serán devastadoras debido a las enormes cantidades 
de capital invertido, cuyos rendimientos están destinados a colapsar. El 
vertiginoso crecimiento de la burbuja de la IA encuentra un paralelismo 
inquietante en este contexto. El aumento de las tasas de interés de los 
bonos corporativos emitidos por empresas integradas en el ecosistema de 
la IA, junto con el aumento de los swaps de incumplimiento crediticio de 
las principales empresas del sector, indica un creciente nerviosismo 
entre los inversores institucionales. Consideremos las maniobras 
bursátiles del fondo Thiel Macro (liderado por Peter Thiel, cofundador 
de PayPal y Palantir), que ha liquidado acciones de Nvidia y reducido 
drásticamente su exposición a Tesla. Mientras tanto, Alex Karp y Stephen 
Andrew Cohen, de Palantir, han vendido acciones de su propia empresa por 
valor de decenas de millones de dólares. Operaciones similares han sido 
llevadas a cabo por Fidelity, T-Rowe Price, JPMorgan Chase, SoftBank y 
Stanley Druckenmiller, un destacado especulador que se hizo famoso por 
su ataque a la libra esterlina en 1992, cuando trabajaba con George 
Soros y Michael Burry. Para ellos, las asombrosas ganancias obtenidas 
por las empresas que operan en el sector se basan en "uno de los fraudes 
más comunes de la era moderna": la manipulación artificial de los 
periodos de recuperación de la inversión. Las empresas distribuyen las 
inversiones en hardware a lo largo de extensos periodos, dado que la 
"vida útil" promedio de los chips es de aproximadamente dos años: "Para 
justificar los múltiplos de precios actuales, ahora suspendidos en el 
vacío en algunos casos, se necesitarían ingresos diez veces superiores a 
los generados hoy por la inteligencia artificial, y se necesitarían muy 
rápidamente, porque el ciclo de recuperación de la inversión para los 
centros de datos y los chips es extremadamente corto: quizás cinco años".
Entre las causas de la posible crisis, señalan la incertidumbre 
geopolítica y económica y el exceso de liquidez que ha inflado el valor 
de los activos muy por encima de sus fundamentos. La combinación de 
inteligencia artificial, operaciones de alta frecuencia y algoritmos de 
inversión que amplifican drásticamente las fluctuaciones del mercado 
está generando un exceso de liquidez, lo que lleva a los mercados por un 
camino muy peligroso. Lo que está sucediendo ahora conducirá a una mayor 
verticalización entre los actores que operan y gestionan el mercado. 
Nadie sabe cuándo estallará la burbuja, pero inevitablemente sucederá, y 
entonces podría desencadenarse una corrida bancaria.
Las implicaciones serían particularmente graves para el consumo, cuyo 
crecimiento ya es más débil que antes del estallido de la burbuja 
puntocom. Un shock de esta magnitud podría reducirlo en 3,5 puntos 
porcentuales, lo que se traduciría en una caída de 2 puntos en el 
crecimiento general del PIB, incluso sin considerar la disminución de la 
inversión. Las repercusiones globales serían igualmente graves.
Los inversores extranjeros también se verían afectados, sufriendo 
pérdidas que podrían superar los 15 billones de dólares, equivalentes a 
aproximadamente el 20% del PIB mundial, lo que penalizaría a los 
tenedores de valores estadounidenses, incluidos los inversores 
institucionales europeos e italianos. En comparación, el estallido de la 
burbuja puntocom causó pérdidas para los inversores extranjeros de 
aproximadamente 2 billones de dólares, aproximadamente 4 billones de 
dólares en moneda actual, y menos del 10% del PIB mundial en el momento 
de la crisis de 2008. Este fuerte aumento de los efectos indirectos 
subraya la vulnerabilidad de la demanda global ante los shocks 
originados en Estados Unidos.
El hecho es que la burbuja de la IA es 17 veces mayor que la burbuja de 
la Nueva Economía y cuatro veces mayor que la burbuja de las hipotecas 
subprime que desencadenó la crisis de 2008.
El tamaño y la complejidad de la burbuja de la IA podrían provocar el 
colapso de la economía global durante una década, por lo que se debería 
proporcionar un "paracaídas público" para las colosales inversiones de 
OpenAI en chips, centros de datos e infraestructura relacionada, con el 
fin de mitigar los riesgos financieros derivados del rápido cambio 
tecnológico. De hecho, OpenAI, al igual que Nvidia y otros gigantes de 
la alta tecnología, se han vuelto demasiado grandes para quebrar, como 
los bancos de Wall Street rescatados en 2008. En otras palabras, todo el 
mercado bursátil estadounidense está en riesgo de crisis, y con él, gran 
parte del sistema económico.
En otras palabras, la guerra actual entre Estados Unidos y China podría 
ganarse sin luchar, en consonancia con las enseñanzas de Sun Tzu, quien 
afirmó que la mejor victoria es la que se logra sin combate.

Antonio Politi

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