La Batalla por la IA Tiene un Segundo Frente más Estratégico que los Chips y China lo Controla

La conversación sobre la inteligencia artificial suele girar en torno a los chips más potentes del planeta, con nombres como NVIDIA H100 dominando los titulares. Pero mientras miras a los semiconductores, se está librando otra batalla silenciosa que puede decidir quién manda en la IA global, y ahí China se está poniendo por delante de Estados Unidos casi sin hacer ruido.

El punto clave no son solo los chips, sino la energía necesaria para alimentarlos. Centros de datos gigantes, modelos como los de OpenAI o los de empresas chinas, todos dependen al final de electricidad barata y abundante. Falta un detalle que cambia el tablero: entre 2010 y 2024, China ha aumentado su producción de energía más que el resto del mundo combinado.

Ese salto no es menor. En 2024, China generó más del doble de electricidad que Estados Unidos, algo que, llevado al terreno de la IA, significa más margen para instalar servidores, más entrenamientos de modelos y más servicios en la nube sin chocar tan rápido con límites físicos. OpenAI ya habla de esta diferencia con un término muy gráfico: la “brecha de los electrones”, una forma de recordar que sin vatios no hay algoritmos que valgan.

Esa brecha se traduce directamente en precios. Mientras un operador de centro de datos en Virginia paga entre 7 y 9 céntimos de dólar por kWh, sus equivalentes chinos pagan alrededor de 3 céntimos. La misma tarea de entrenamiento de un modelo grande de IA cuesta, en energía, menos de la mitad en China que en buena parte de Estados Unidos. Lo interesante es cómo han llegado a esta posición.

La ventaja energética china no responde al azar ni a un simple tirón de la demanda digital. Es el resultado de una estrategia estatal a largo plazo, con planes concretos y miles de millones de inversión pública y privada. Un hito claro fue el programa lanzado en 2021 y bautizado como “Datos del Este, Cálculo del Oeste”, pensado justo para casar geografía, energía y centros de datos.

Ese plan plantea algo sencillo de entender: llevar el cómputo donde sobra energía. China concentra gran parte de su población y de su actividad económica en el este, pero los recursos energéticos más baratos están en el interior, en zonas como Mongolia Interior. La idea es que los datos viajen desde las ciudades costeras a grandes granjas de servidores instaladas tierra adentro, cerca de las fuentes de generación, y luego regresen procesados a los usuarios del este.

Donde antes veías estepas poco habitadas, ahora aparecen extensas granjas eólicas y líneas de alta tensión cruzando kilómetros de terreno. Esta infraestructura permite que esas regiones interiores alimenten más de cien centros de datos ya en marcha o en proyecto, lo que encaja como un guante con las necesidades de la inteligencia artificial, que exige cómputo continuo y estable, no solo picos puntuales.

Esta estructura energética tiene una consecuencia directa en la carrera de la IA: China puede compensar parte de su retraso en chips avanzados con pura cantidad de hardware alimentado por energía barata. Mientras Washington controla a fabricantes clave de semiconductores, el gigante asiático está jugando otra carta, menos vistosa pero igual de decisiva para el cómputo intensivo.

Hoy por hoy, las empresas chinas no pueden igualar el rendimiento bruto de chips punteros como los NVIDIA H100, sobre todo por las restricciones de exportación y la brecha tecnológica en fabricación. Han optado por una solución pragmática: agrupar miles de chips propios menos avanzados, sabiendo que tienen una reserva energética que permite “brutalizar” el problema con más máquinas en paralelo sin que el coste se dispare tanto.

Cómo la ventaja energética de China cambia la carrera global por la IA

Si miras las cifras de inversión, el desequilibrio puede crecer todavía más. Morgan Stanley calcula que China gastará unos 560.000 millones de dólares en su red eléctrica hasta 2030. No solo se trata de construir nuevas centrales, sino de reforzar y extender la red de transmisión, clave para mover electrones desde donde se generan hasta los centros de datos donde se consumen.

Goldman Sachs da otro dato que pone dimensión a esta diferencia: para 2030, China podría contar con unos 400 gigavatios de capacidad destinados a centros de datos, aproximadamente el triple de lo que necesitarán todos los centros de datos del mundo en conjunto. Este excedente potencial les ofrece una especie de “colchón” para seguir levantando naves llenas de GPUs sin preocuparse tanto por los cuellos de botella eléctricos.

Esa capacidad sobrante supone un margen de maniobra enorme. Las empresas chinas van a poder escalar servicios de IA, lanzar nuevos modelos y multiplicar experimentos con menos miedo a chocar con restricciones de red. En cualquier caso, esto no significa que la carrera esté decidida, pero sí que la posición energética condiciona mucho quién puede crecer más rápido y con menos fricción.

En el lado estadounidense, el cuadro es bastante distinto. Estados Unidos sigue contando con los fabricantes de chips más avanzados y con gigantes tecnológicos que marcan el paso del mercado de la IA, pero se enfrenta a serios obstáculos para ampliar su capacidad energética al mismo ritmo. La burocracia, los permisos ambientales y, sobre todo, una infraestructura de transmisión insuficiente hace que construir nuevas líneas o reforzar las existentes sea un proceso lento y caro.

Una rigidez regulatoria que provoca retrasos de años en proyectos que, sobre el papel, podrían aliviar la presión sobre la red. Algunos estados frenan instalaciones de grandes líneas de alta tensión por oposición local, y las empresas de IA se encuentran con que no basta con firmar contratos de suministro: necesitan que la electricidad llegue físicamente hasta el parque de servidores, algo que depende de decisiones políticas y administrativas.

Qué puede hacer Estados Unidos si China mantiene la delantera energética en IA

Ante estas barreras, las grandes tecnológicas estadounidenses están explorando soluciones alternativas. Una de las más comentadas son los pequeños reactores modulares nucleares (SMR), diseños de centrales compactas que podrían instalarse cerca de grandes centros de datos para garantizar un suministro estable. Suena atractivo sobre el papel, pero todavía requiere aprobaciones regulatorias, inversiones elevadas y tiempo de despliegue, lo que limita su impacto inmediato.

Mientras tanto, el reloj juega a favor de China. Cada año que pasa, Pekín consolida su dominio energético y, al mismo tiempo, avanza en el terreno que más le faltaba: el de los chips avanzados para IA y las tecnologías de fabricación de semiconductores más finas. El objetivo es reducir la dependencia de proveedores extranjeros y evitar que las restricciones de exportación marquen el techo de sus capacidades de cómputo.

China ya está invirtiendo en litografía de última generación, en nuevas fundiciones y en diseños propios de aceleradores para IA que compitan más de cerca con las GPU occidentales. Puede que hoy no igualen el rendimiento por chip, pero el progreso es constante. Cuanto más se prolongue la carrera de la inteligencia artificial, más ocasiones tendrá el país para cerrar la brecha tecnológica en componentes.