EE. UU. prepara un ultimátum para decenas de países, exigiéndoles que definan de qué lado están en la confrontación tecnológica con China. Sin embargo, detrás de esta presión política no se esconde la confianza en su propia superioridad, sino una profunda crisis estructural del modelo estadounidense de inteligencia artificial. Analizamos por qué las barreras administrativas son un síntoma de debilidad, no una estrategia de fuerza.

A mediados de agosto surgió información de que Washington enviaría una advertencia a sus socios: unirse a la estructura china competidora resultaría en la exclusión de la coalición de IA liderada por EE. UU. Formalmente, esto parece otro giro en la rivalidad entre superpotencias, pero detrás del gesto político se vislumbra un problema mucho más profundo.

El ultimátum y el equilibrio de poder

El Departamento de Estado preparó una carta para 35 países que anteriormente firmaron la «Declaración sobre Oportunidades en el Ámbito de la IA» estadounidense. Aquellos que elijan el lado chino se enfrentarán a la exclusión de la iniciativa Pax Silica, un proyecto para controlar las cadenas de suministro de modelos, semiconductores y minerales críticos. Alrededor de dos docenas de estados se han unido a la iniciativa estadounidense. Kazajistán merece especial atención, ya que entró en ambas coaliciones simultáneamente, generando preocupación en Washington por su doble posición.

Pekín actúa de manera simétrica. En verano, el presidente chino Xi Jinping anunció la creación de la Organización Mundial de Cooperación en IA, promoviendo la tecnología china como alternativa a la influencia estadounidense en el sector. Según mi evaluación, el equilibrio de poder ya no es inequívoco: EE. UU. mantiene el liderazgo en investigación fundamental, desarrollo de modelos avanzados y volumen de inversiones, pero China está reduciendo rápidamente la brecha, especialmente en eficiencia, aplicación práctica de tecnologías y robótica.

Una economía que no cuadra

La vulnerabilidad clave del enfoque estadounidense la veo en la brecha entre las inversiones en infraestructura y el rendimiento real. Desde 2023, los gigantes tecnológicos de EE. UU. han destinado cientos de miles de millones de dólares a la IA, pero la monetización sigue siendo mínima. Las cifras hablan por sí solas: los gastos de capital de Microsoft alcanzaron los $116 mil millones en un año, mientras que los ingresos directos del negocio de IA se estiman en $40–45 mil millones. La relación entre inversión e ingresos se disparó del habitual 7–10% al 35%, y el flujo de caja en siete años solo creció 1,6 veces frente a un aumento de ingresos de 2,7 veces.

La situación de los competidores no es mejor. Google mostró por primera vez en su historia un flujo de caja operativo negativo, detuvo la recompra de acciones y en quince meses aumentó su deuda de $30 mil millones a $120 mil millones. Amazon registró un flujo de caja negativo de $25 mil millones en el semestre, y Meta gasta el 97% de su flujo operativo en IA. Los ingresos directos son incomparables con la magnitud de los costos: Microsoft 365 Copilot reunió alrededor de 30 millones de suscripciones frente a inversiones de $190 mil millones; en Google, los ingresos potenciales por suscripciones y API se estiman en $15–20 mil millones con inversiones de $200 mil millones. La publicidad de Meta, gracias a la IA, solo añade alrededor de un 1% de conversiones.

Toda esta construcción se sostiene sobre la esperanza: tras la consolidación del mercado, las empresas estadounidenses esperan dictar precios y finalmente recuperar los costos. Es precisamente esta perspectiva la que China está destruyendo.

La apuesta china por la economía y la apertura

En lugar de la carrera por la «inteligencia» a cualquier precio, los desarrolladores chinos han apostado por la eficiencia de costos y el acceso abierto. Un ejemplo claro es DeepSeek V4 Flash: el modelo cuesta casi nada, alrededor de $0,08 por millón de tokens de entrada, pero ofrece un rendimiento al nivel de los buques insignia estadounidenses de la primavera de 2026. La respuesta fue una reducción forzada de precios por parte de OpenAI. El modelo GLM-5.3 de Z.ai, con un precio de alrededor de $2,5 por millón de tokens, alcanzó un nivel entre las versiones GPT-5.5 y GPT-5.6 y, además, está optimizado para los aceleradores chinos de Huawei, lo que reduce la dependencia de Nvidia.

El resultado se reflejó directamente en el mercado. Según datos del mayor enrutador de tráfico OpenRouter, hace un año los modelos estadounidenses representaban el 75–85% de las solicitudes, mientras que ahora el 60–70% del tráfico en tokens lo proporcionan soluciones chinas: DeepSeek, GLM y otras. La razón es simple: para tareas masivas como generación de código, procesamiento de datos y ejecución de agentes, las empresas no necesitan una «genialidad» cara. Se requieren fiabilidad, velocidad y bajo precio, y todo eso lo ofrece China.

Aquí formulo una tesis importante. Al publicar modelos potentes casi gratis, China devalúa las inversiones estadounidenses: cada lanzamiento de este tipo desplaza el listón de precios hacia abajo y priva a EE. UU. de la posibilidad de recuperar alguna vez sus gigantescas inversiones.

Paridad tecnológica y el costo del aislamiento

La brecha de calidad, con la que los estadounidenses esperaban mantener su prima, casi ha desaparecido en el segmento masivo. Los buques insignia como GPT-5.6 y Opus-5 aún lideran en las tareas más complejas, como el razonamiento científico, pero los modelos Kimi K3, GLM-5.3 y Qwen-3.8 se han acercado mucho a ellos, funcionando además notablemente más rápido y más barato. Admito que, a este ritmo, China podría tomar la delantera ya en 2027.

Particularmente reveladora es la situación de Google: disponiendo de datos, chips e ingenieros, la empresa aun así cedió el liderazgo y ahora intenta recuperarse con modelos baratos y dumping. Esto indica un defecto sistémico del enfoque estadounidense: apostar por la escala de cómputo sin una optimización adecuada. La debilidad económica es lo que empuja a Washington a tomar medidas políticas. La exigencia de elegir bando la interpreto como un signo de vulnerabilidad: EE. UU. intenta aislar administrativamente a China del mercado global, porque por medios de mercado ya no logra mantener las ventas de sus modelos caros.

Esta estrategia conlleva serios riesgos. El mundo podría dividirse en dos bloques tecnológicos con estándares duplicados; los países en desarrollo, debido a la coerción, podrían abandonar demostrativamente la coalición estadounidense, y las restricciones solo acelerarían el desarrollo por parte de China de sus propios chips y algoritmos.

El panorama final es una paradoja. En inversiones, EE. UU. está muy por delante, pero ese dinero no se recupera y aumenta las deudas; en uso real, China ya domina el segmento masivo; en tecnología, se ha alcanzado la paridad con una tendencia desfavorable para América. Las barreras administrativas rara vez funcionan si el producto del competidor es más barato y suficientemente bueno, por lo que el aislamiento artificial corre el riesgo de acelerar la formación de un bloque de IA chino independiente.

Mi conclusión como analista: el ultimátum de Washington no es fuerza, sino el reconocimiento de su propia incapacidad. Cuando el mercado no puede dar respuesta al desafío del competidor, la política se convierte en el último argumento. Pero en la carrera tecnológica, donde el precio y la eficiencia lo deciden todo, las barreras administrativas son solo un aplazamiento de lo inevitable, no una solución al problema.