China vs EEUU: La Carrera por la Supremacía en IA

Enero de 2025. Una startup china llamada DeepSeek publica un modelo de IA que rivaliza con GPT-4. Coste de entrenamiento: una fracción de lo que gastó OpenAI. El mercado entra en shock. Nvidia pierde casi 600.000 millones de dólares en valoración en un solo día.

Ese fue el momento en que Occidente se dio cuenta de que China no solo está en la carrera de la IA: está compitiendo de verdad.

Y desde entonces, la situación no ha hecho más que intensificarse. Vamos a analizar dónde estamos en esta carrera, qué está haciendo cada bando y qué significa para todos los demás.

El shock de DeepSeek: lo que cambió todo

DeepSeek no fue un evento aislado. Fue una señal de algo más profundo.

Durante años, la narrativa dominante era que las restricciones de exportación de chips a China estaban funcionando. Sin acceso a los chips más avanzados de Nvidia (los A100 y H100), China supuestamente no podría competir en IA de frontera.

DeepSeek demostró que esa narrativa era, como mínimo, incompleta.

Con chips menos potentes (supuestamente A800, la versión capada que China sí podía comprar), DeepSeek logró entrenar modelos competitivos usando técnicas de entrenamiento más eficientes. Su modelo DeepSeek-V3 y posteriormente DeepSeek-R1 (un modelo de razonamiento) mostraron que la restricción de la fuerza bruta puede compensarse con innovación en algoritmos.

Las lecciones clave:

1. La eficiencia importa tanto como la potencia. DeepSeek usó técnicas como Mixture of Experts (MoE) de forma agresiva para hacer más con menos.
2. La necesidad es madre de la innovación. Las restricciones de chips forzaron a los investigadores chinos a buscar caminos alternativos. Y los encontraron.
3. El open source como arma estratégica. DeepSeek publicó sus modelos como open source, ganando adopción global y complicando la narrativa de que China es un ecosistema cerrado.

DeepSeek no demostró que China ha ganado la carrera. Demostró que la carrera está mucho más reñida de lo que pensábamos.

El estado de la carrera en 2026

Veamos una comparación honesta de dónde está cada potencia:

Dimensión	EEUU	China
Modelos frontier	GPT-4o, Claude Opus 4, Gemini 2.0 Ultra	DeepSeek-V3, Qwen 2.5, Ernie 4.0
Hardware (chips)	Nvidia H200, AMD MI300X	Huawei Ascend 910C, chips capados
Inversión total	~400.000M$ (2024-2025)	~100.000M$ (estimado, difícil de verificar)
Talento	Atrae talento global, universidades top	Gran pool de ingenieros, diáspora retornando
Datos	Internet anglófona, datos empresariales	1.400M de personas, WeChat, datos gubernamentales
Regulación	Ligera, pro-innovación	Estricta pero estratégica
Open source	Meta (Llama), Mistral	DeepSeek, Qwen (Alibaba)
Aplicación industrial	Fuerte en software y servicios	Fuerte en manufactura y vigilancia
Computación cuántica	Google, IBM avanzando	Avances significativos recientes

Dónde gana EEUU

Hardware. Nvidia sigue siendo el rey indiscutible de los chips de IA. Los H200 y los próximos Blackwell son significativamente más potentes que cualquier cosa que China tenga. Y las restricciones de exportación, aunque imperfectas, sí limitan el acceso chino al mejor hardware.

Ecosistema de investigación. Las universidades americanas (Stanford, MIT, CMU, Berkeley) y los laboratorios de investigación (Google DeepMind, OpenAI, Anthropic, Meta FAIR) siguen atrayendo al mejor talento del mundo.

Capital privado. Silicon Valley puede movilizar cantidades de capital privado que China no puede igualar fácilmente. La cultura de venture capital y startups de IA es más madura.

Dónde gana China

Eficiencia y pragmatismo. Los equipos chinos han demostrado ser capaces de hacer más con menos. La escasez de recursos ha fomentado innovación en eficiencia algorítmica.

Despliegue a escala. China tiene 1.400 millones de personas y un gobierno dispuesto a impulsar la adopción de IA en todos los sectores. La integración de IA en apps como WeChat alcanza a cientos de millones de usuarios.

Coordinación gobierno-industria. El gobierno chino puede dirigir recursos hacia objetivos estratégicos de una forma que las democracias occidentales simplemente no pueden. Cuando Pekín dice que la IA es prioridad nacional, todos los actores se alinean.

Datos. China genera cantidades masivas de datos a través de plataformas con menos restricciones de privacidad. Para entrenar modelos, más datos (y más diversos) es una ventaja.

La guerra de los chips: la batalla silenciosa

Detrás de los modelos y las demos llamativas hay una batalla menos visible pero más importante: la de los semiconductores.

EEUU ha convertido las restricciones de exportación de chips en su arma principal contra el avance chino en IA. La lógica es simple: sin chips potentes, no puedes entrenar modelos potentes.

Lo que ha hecho EEUU

• Prohibido exportar a China los chips más avanzados de Nvidia y AMD
• Presionado a ASML (la empresa holandesa que fabrica las máquinas de litografía más avanzadas) para que no venda a China
• Restringido la transferencia de know-how y talento hacia empresas chinas
• Invertido masivamente en fabricación doméstica de chips (CHIPS Act)

La respuesta de China

• Huawei Ascend 910C: chip de IA fabricado con tecnología China que, aunque inferior a los mejores de Nvidia, es suficiente para muchos casos de uso
• SMIC: la principal foundry china avanza en tecnología de fabricación, aunque sigue varios nodos por detrás de TSMC
• Stockpiling: empresas chinas acumularon chips de Nvidia antes de que las restricciones entraran en vigor
• Innovación en eficiencia: como demostró DeepSeek, cuando no tienes los mejores chips, innovas en algoritmos

¿Funcionan las restricciones?

La respuesta honesta: parcialmente. Las restricciones han ralentizado a China, especialmente en el entrenamiento de los modelos más grandes. Pero no han detenido el avance. Y hay un riesgo real de que las restricciones motiven a China a acelerar su independencia tecnológica, lo que a largo plazo podría ser peor para EEUU.

Es la paradoja de las sanciones tecnológicas: a corto plazo limitan, a largo plazo motivan la autosuficiencia.

Los jugadores clave por cada bando

Lado EEUU

OpenAI: Sigue siendo el laboratorio con mayor reconocimiento de marca y la serie GPT como referencia. Su alianza con Microsoft le da acceso a infraestructura masiva.

Google DeepMind: La fusión de Google Brain y DeepMind ha creado un laboratorio con recursos enormes. Gemini compite directamente con GPT. Y AlphaFold ya ganó un Nobel.

Anthropic: El laboratorio que prioriza la seguridad, con Claude como su modelo estrella. Financiado por Amazon y Google, está en una posición peculiar pero estratégica.

Meta AI: Con Llama, Meta ha apostado por el open source como estrategia. Sus modelos abiertos se usan en todo el mundo, incluyendo China.

Nvidia: El proveedor de armas de ambos bandos (bueno, de uno solo ahora). Su dominio en chips de IA es casi monopolístico.

Lado China

DeepSeek: La startup que sacudió el tablero. Financiada por el fondo de inversión High-Flyer, ha demostrado que China puede competir en modelos frontier.

Alibaba (Qwen): Su serie de modelos Qwen es competitiva y está disponible como open source. Alibaba Cloud proporciona la infraestructura.

Baidu (Ernie): El Google chino tiene su propio modelo de lenguaje integrado en sus productos de búsqueda y nube.

Huawei: Más allá de los teléfonos, Huawei está desarrollando chips de IA (Ascend) y un ecosistema de software para reducir la dependencia de tecnología americana.

ByteDance: La empresa detrás de TikTok también está invirtiendo fuertemente en IA, con modelos propios y aplicaciones que alcanzan a miles de millones de usuarios.

Enfoques diferentes: la filosofía detrás de la carrera

Lo fascinante es que EEUU y China no solo compiten: tienen filosofías fundamentalmente diferentes sobre qué debe ser la IA.

EEUU: innovación abierta (con matices)

El ecosistema americano prioriza:

• Investigación abierta y publicación de papers
• Competencia entre empresas privadas
• Debate público sobre seguridad y ética
• Open source como estrategia (Meta, Mistral)

Pero hay tensiones internas. OpenAI pasó de ser una nonprofit a una empresa con ánimo de lucro. La seguridad de la IA es un tema candente entre los que quieren ir rápido y los que quieren ir con cuidado.

China: estrategia coordinada

El enfoque chino es:

• Coordinación estado-industria con objetivos nacionales claros
• Inversión dirigida hacia sectores estratégicos
• Enfoque pragmático: la IA como herramienta de desarrollo económico y competitividad nacional
• Menos debate público sobre ética y más sobre aplicación

Ningún enfoque es inherentemente superior. La innovación abierta de EEUU genera descubrimientos inesperados. La coordinación china permite movilizar recursos hacia objetivos concretos con eficacia brutal.

Las implicaciones para Europa (y España)

Mientras EEUU y China compiten, Europa observa desde la barrera. Y eso es un problema.

Europa no tiene ningún modelo de IA frontier propio. Mistral, la esperanza francesa, es competitivo pero no está al nivel de GPT-4 o DeepSeek. La regulación europea (AI Act) puede proteger a los ciudadanos, pero también puede asfixiar la innovación.

España, en particular, no aparece en ninguna conversación global sobre IA. No tenemos laboratorios de investigación de primer nivel, no tenemos startups de IA de escala, y el talento se va a Silicon Valley o a Londres.

¿Qué puede hacer Europa?

1. Invertir en infraestructura. Centros de datos, computación de alto rendimiento, capacidad energética.
2. Retener y atraer talento. Mejores condiciones para investigadores y emprendedores.
3. Regulación inteligente. Proteger sin asfixiar. Más fácil de decir que de hacer.
4. Especialización. En vez de competir frontalmente, especializarse en verticales donde Europa tiene ventaja: industria, automoción, salud.

¿Quién va ganando?

La respuesta depende de cómo definas "ganar":

En modelos frontier: EEUU lleva ventaja, pero China está más cerca de lo que nadie esperaba.

En hardware: EEUU domina de forma clara gracias a Nvidia y el control sobre la cadena de suministro de semiconductores.

En despliegue masivo: China posiblemente lleva ventaja. La IA está integrada en la vida cotidiana china de formas que en Occidente aún no hemos visto.

En talento: EEUU atrae talento global, pero muchos investigadores chinos formados en universidades americanas están volviendo a China.

En inversión total: EEUU lidera en inversión privada. China posiblemente invierte más si cuentas el gasto público (difícil de medir).

Mi lectura: EEUU lleva ventaja en la carrera, pero China corre más rápido. Si las tendencias actuales continúan, la brecha seguirá cerrándose.

Por qué debería importarte

Esta no es solo una competición tecnológica. Es una competición que determinará:

• Quién controla los estándares de la IA: las normas, los protocolos, los marcos éticos
• Quién domina económicamente: la IA será el motor de productividad del siglo XXI
• Qué valores se codifican en la tecnología: los modelos de IA reflejan los valores de quien los crea
• Tu empleo y tu sector: la IA transformará cada industria, y quién la controle influirá en cómo

No podemos quedarnos como espectadores. Cada profesional, cada empresa, cada país necesita posicionarse. No se trata de elegir bando, sino de entender el tablero y actuar en consecuencia.

La carrera por la supremacía en IA no es una carrera que se gane o se pierda en un momento. Es una maratón. Y apenas estamos en los primeros kilómetros.