Las declaraciones de Jensen Huang, CEO de Nvidia, en el FT Future of AI Summit (donde llegó a afirmar que “China ganará la carrera de la IA” antes de matizar que está apenas “nanosegundos por detrás” han vuelto a poner sobre la mesa una pregunta incómoda: ¿están cambiando las reglas del juego a favor de Pekín?
La nueva batalla: energía e infraestructura
Huang resumió la idea central: la competición por la IA es hoy, en gran medida, una carrera de infraestructuras. En su diagnóstico pesan tres factores: costes energéticos, agilidad regulatoria y escala física de centros de datos.
China puede ofrecer electricidad más barata y subvencionada en regiones clave, y está promoviendo grandes proyectos de centros de datos que concentran capacidad a escala nacional. Estas diferencias operativas reducen el coste marginal de entrenar y poner en marcha modelos muy grandes.
A esto se suma la fragmentación normativa en Occidente: múltiples estados y jurisdicciones dificultan despliegues homogéneos y alargan plazos, mientras que el enfoque centralizado chino permite decisiones e inversiones más rápidas (algo que para Huang se traduce en ventaja estratégica)
Señales del avance chino
Las sanciones y las restricciones de exportación de chips han tenido un efecto doble. Por un lado limitan el acceso inmediato a hardware de última generación; por otro, empujan a la industria china a optimizar y a desarrollar alternativas locales, acelerando soluciones de eficiencia y chips propios.
Esa dinámica explica por qué los observadores ven a China avanzando no solo en cantidad sino en una implementación pragmática de IA.
Además, aunque China parte de una base de capacidad agregada menor que EE. UU., el país consolida grandes proyectos regionales para acortar latencias y escalar inferencia en producción. Es decir, apuesta por aplicar IA a gran escala, no solo por publicar modelos de investigación.
El contrapunto: la ventaja técnica y creativa de Occidente
Aun así, Occidente conserva palancas relevantes. Estudios recientes estiman que Estados Unidos concentra cerca del 74 % de la capacidad global de cómputo de alto rendimiento para IA, una ventaja material cuando se trata de entrenar los modelos más grandes y costosos.
Esa supremacía en cómputo, junto con ecosistemas de capital, talento y libertad académica, siguen siendo fortalezas difíciles de replicar a corto plazo.
La pregunta es hasta qué punto la ventaja de cómputo tradicional compensa las eficiencias operativas chinas: energía más barata, coordinación estatal y despliegues masivos.
Una carrera abierta y de múltiples velocidades
Las palabras de Huang no son un veredicto definitivo, sino un aviso estratégico: la competitividad en IA ya no se decide solo en laboratorios y papers, sino en quién construye, regula y alimenta la infraestructura a escala.
China combina velocidad de implementación y políticas públicas que reducen costes; EE. UU. mantiene liderazgo en cómputo y en innovación fundacional.
El resultado dependerá de decisiones políticas (energía, comercio y regulación), de inversiones en infraestructura y de la habilidad de cada bloque para convertir capacidad en productos útiles.
En esa carrera, como sugirió Huang, cada nanosegundo y cada kilovatio cuentan.