¿Quién ganará la Guerra de la Inteligencia Artificial? Claves Económicas y Tecnológicas
El Nuevo Mapa del Poder en la Inteligencia Artificial
De las grandes inversiones a los modelos más eficientes
Durante los primeros años de auge de la inteligencia artificial, se consolidó una narrativa dominante: el éxito en este nuevo campo pertenecía a quienes pudieran invertir más dinero. Gigantes tecnológicos como Microsoft (MSFT), Amazon (AMZN) y Alphabet (GOOGL;GOOG) destinaron cientos de miles de millones de dólares en infraestructura, chips y alianzas estratégicas con startups como OpenAI y Anthropic. A la par, empresas como Nvidia (NVDA) se convirtieron en actores clave, controlando la cadena de suministro de chips especializados indispensables para entrenar grandes modelos de lenguaje (LLM).
Esta estrategia parecía incuestionable. El mercado premió con entusiasmo a los que apostaron fuerte, llevando a Nvidia a superar brevemente a Apple (AAPL) como la compañía más valiosa del mundo por capitalización bursátil.
Sin embargo, el consenso comenzó a fracturarse.
DeepSeek y el shock geopolítico en el mercado de chips
La irrupción de DeepSeek, una startup china que presentó un modelo competitivo entrenado con una fracción del presupuesto y sin acceso a los chips más sofisticados, sacudió el sector. En enero, esta noticia provocó una caída de casi 600.000 millones de dólares en la capitalización de Nvidia en un solo día.
El mensaje fue claro: no es necesario disponer de una infraestructura colosal para alcanzar resultados de primer nivel. Este hecho no solo puso en duda la eficacia de las estrategias más costosas, sino que introdujo un nuevo actor en la ecuación: la eficiencia algorítmica como ventaja competitiva.
DeepSeek evidenció que una nueva fase se abría en la carrera de la IA, una donde el acceso a datos curados, algoritmos innovadores y un uso racional del cómputo podrían ser más determinantes que el capital disponible. El tablero global se había redibujado.
Dos Visiones Enfrentadas: AGI vs Aplicaciones Prácticas
Los “Cavaliers”: la apuesta por la inteligencia general artificial
En el debate sobre el rumbo de la inteligencia artificial, han surgido dos corrientes ideológicas marcadas. La primera, que algunos analistas han denominado los “Cavaliers”, representa a quienes creen en la posibilidad —y la inminencia— de una inteligencia general artificial (AGI): sistemas capaces de superar las capacidades humanas en tareas cognitivas complejas, de forma autónoma y versátil.
Este grupo ve los avances recientes —como los chatbots generativos y los modelos multimodales— como pasos inevitables hacia una nueva era. Para los Cavaliers, la clave está en ampliar el poder de cómputo y alimentar los modelos con más datos, confiando en que la escala por sí sola desencadenará la inteligencia emergente.
Esta visión ha impulsado inversiones multimillonarias y ha elevado las expectativas del mercado. Compañías como OpenAI, con el respaldo de Microsoft, o Anthropic, con el apoyo de Amazon y Google, han sido las principales estandartes de esta apuesta por la escala masiva.
Los “Roundheads”: la eficiencia aplicada y los casos de éxito
En el otro extremo se sitúan los “Roundheads”, un grupo más pragmático que ve la IA como una herramienta poderosa, pero con límites concretos. En lugar de perseguir una inteligencia artificial universal, promueven la aplicación dirigida de modelos específicos a problemas definidos en ciencia, medicina, comercio o finanzas.
Un ejemplo emblemático de este enfoque es AlphaFold, el sistema desarrollado por DeepMind que resolvió un problema biológico de más de 50 años: la predicción precisa del plegamiento de proteínas. Con una base de datos mucho más reducida (170.000 proteínas) y utilizando menos de 200 GPU, este modelo logró resultados revolucionarios sin necesidad de infraestructuras gigantescas. El impacto fue tal que su creación mereció el Premio Nobel en 2023.
Para los Roundheads, el valor de la IA no reside en crear mentes artificiales omniscientes, sino en resolver problemas reales con eficiencia técnica y económica. Esta visión, aunque menos espectacular, está demostrando ser más rentable y sostenible.
El Verdadero Motor de la Revolución: Datos, Algoritmos y Energía
¿Qué vale más, los chips o los datos?
Detrás del auge de la inteligencia artificial no hay magia, sino la convergencia de tres factores fundamentales: datos, algoritmos y capacidad de cómputo. Durante años, el foco estuvo puesto en la última de estas variables, con una fiebre por adquirir chips de alto rendimiento, centros de datos y fuentes energéticas capaces de sostenerlos.
Pero la irrupción de proyectos como AlphaFold y DeepSeek está cambiando las prioridades. Se comienza a entender que el valor real puede residir en los datos adecuados y en el diseño de algoritmos más eficientes, capaces de generar resultados sin requerir una infraestructura desmesurada.
Esta evolución plantea una pregunta crítica: ¿estamos sobrevalorando la inversión en hardware y subestimando el papel de los datos?
A diferencia del mercado de chips, regulado y competitivo, el mercado de datos es opaco, mal estructurado y escasamente regulado. Algunas empresas han intentado comprar derechos de uso sobre obras digitales por sumas fijas sin considerar su verdadero valor contextual. Aún no existen intermediarios, subastas ni mercados formales que permitan valorar adecuadamente los conjuntos de datos que podrían marcar la diferencia en el entrenamiento de modelos.
DeepMind y el modelo que cambió la biología
El caso de AlphaFold es revelador. Con un modelo entrenado sobre un conjunto pequeño pero cuidadosamente curado, logró resolver un problema complejo de la biología molecular. Este avance no solo tuvo impacto académico, sino que abrió la puerta a aplicaciones médicas concretas y nuevos tratamientos en desarrollo.
Lo relevante aquí no fue el volumen de datos, ni el uso de supercomputadoras masivas, sino la precisión y el foco. Este enfoque demuestra que, cuando se dispone de datos relevantes y algoritmos adecuados, se pueden reducir drásticamente los costos y maximizar el impacto.
La paradoja es clara: mientras las grandes tecnológicas apuestan por escalar, las verdaderas innovaciones pueden venir de soluciones dirigidas, austeras en recursos pero ricas en propósito.
¿Burbuja Tecnológica o Transformación Real?
Productividad, costos y valor económico de la IA
Uno de los argumentos más repetidos en defensa de la inteligencia artificial es su potencial para aumentar la productividad en todas las industrias. Sin embargo, a medida que se intensifica la inversión, empiezan a surgir dudas legítimas sobre si los beneficios tangibles justifican los costos actuales.
El economista Daron Acemoglu ha planteado que el impacto neto de la IA sobre la productividad puede estar sobreestimado, sobre todo si se considera que muchas de sus aplicaciones no generan valor adicional sino que simplemente reemplazan tareas existentes. Además, en muchos sectores se observa una carrera armamentista de IA, donde agentes automatizados compiten entre sí sin que eso derive en beneficios netos para consumidores o empresas.
Por ejemplo, en el comercio electrónico o los servicios financieros, empresas están desarrollando agentes inteligentes para optimizar la búsqueda, personalización y captación de clientes, mientras los consumidores también usan IA para obtener mejores ofertas. El resultado puede ser una dinámica de suma cero, con inversiones crecientes que no generan ganancias netas, sino que aumentan los costos estructurales.
Esta tensión entre promesa tecnológica y retorno económico ha llevado a algunos analistas a advertir que podríamos estar ante una nueva burbuja especulativa, similar a las del pasado, alimentada por expectativas más que por resultados comprobables.
La batalla por los datos y la falta de mercado formal
Otro frente crítico está en la forma en que se obtienen y valoran los datos. Muchos modelos actuales fueron entrenados utilizando contenidos protegidos por derechos de autor, lo que ha derivado en demandas, negociaciones y acuerdos poco transparentes con autores, medios y proveedores de contenido.
A pesar del creciente reconocimiento del valor estratégico de los datos, no existe todavía un mercado formal para su comercialización. Las grandes tecnológicas actúan como compradores monopsonistas, ofreciendo precios uniformes sin criterios claros de valoración. La ausencia de brokers, licitaciones o mecanismos de transparencia limita el desarrollo de un ecosistema competitivo.
Paradójicamente, el activo más importante en la nueva economía de la inteligencia artificial —los datos entrenables— carece de infraestructura comercial robusta. Esto no solo crea ineficiencias, sino que también perpetúa asimetrías de poder que podrían limitar la democratización de la IA.
¿Dónde está el Futuro del Valor en IA?
Aplicaciones, infraestructura o algoritmos
A medida que el ecosistema de la inteligencia artificial madura, se vuelve más difícil anticipar dónde se concentrará el valor económico a largo plazo. Aunque hoy los focos del mercado apuntan a empresas como Nvidia, que suministran el “pico y la pala” en esta nueva fiebre del oro digital, no está claro que ese sea el único segmento ganador.
Por un lado, las compañías que controlan la infraestructura —chips, centros de datos, energía— han sido recompensadas por los inversionistas debido a su papel esencial en el desarrollo de modelos. Sin embargo, estas inversiones están sujetas a altas tasas de depreciación y a una competencia feroz. Los ciclos tecnológicos rápidos, guiados por la ley de Moore, pueden hacer obsoletos equipos en menos de dos años.
Por otro lado, está la incógnita de si el valor real residirá en los modelos base, como los grandes modelos de lenguaje, o en las aplicaciones construidas sobre ellos. Muchas empresas emergentes están desarrollando soluciones específicas para sectores como salud, educación, derecho o finanzas. Es posible que sean estas aplicaciones verticales, y no los modelos fundacionales, las que capturen mayores márgenes y fidelicen usuarios.
El verdadero reto, entonces, es determinar si el futuro de la IA será dominado por quienes proveen la infraestructura básica, quienes diseñan algoritmos más eficientes o quienes desarrollan productos orientados al usuario final. Esta incertidumbre obliga a los inversionistas a diversificar y evaluar con detenimiento cuál es el eslabón más estratégico de la cadena de valor.
¿Qué deberían considerar los inversionistas a largo plazo?
Desde una perspectiva financiera, los paralelismos con burbujas tecnológicas del pasado son inevitables. La diferencia clave, sin embargo, es que muchas de las grandes inversiones actuales están siendo financiadas con liquidez propia, no con deuda. Esto podría limitar los efectos sistémicos en caso de que las expectativas no se materialicen.
No obstante, el riesgo no desaparece. La difusión efectiva de la IA y su capacidad para generar valor económico sostenido dependerán de su adopción masiva, la regulación sobre el uso de datos y la aparición de mercados más eficientes para comercializarlos. También será crucial medir con objetividad si las promesas de productividad se concretan, o si la tecnología se limita a redistribuir funciones sin aumentar el valor neto.
En última instancia, los ganadores no serán solo quienes apuesten más fuerte, sino quienes logren alinear su estrategia tecnológica con resultados medibles, sostenibles y socialmente aceptables. En esa dirección, los modelos aplicados y enfocados podrían tener más futuro que los sueños aún lejanos de una inteligencia artificial general.
¿Te Gustaría Tomar Decisiones de Inversión Más Inteligentes?
Únete a Nuestra Comunidad de Inversores
Si buscas estar siempre informado sobre las últimas tendencias en tecnología e inteligencia artificial (IA) para mejorar tus decisiones de inversión, te invitamos a suscribirte a la newsletter de Whale Analytics. Al unirte, recibirás:
- Análisis fundamentales profundos para entender mejor los movimientos del mercado.
- Resumen de noticias clave y eventos relevantes que pueden impactar tus inversiones.
- Evaluaciones de mercado detalladas, perfectas para cualquier estrategia de inversión tecnológica.
Mantenerte informado y actualizado es el primer paso hacia el éxito en el mundo de las inversiones. Suscríbete hoy y únete a una comunidad de inversores comprometidos y proactivos que, como tú, buscan tomar las mejores decisiones financieras. ¡No te quedes atrás!
¡Accede ahora y desbloquea todo tu potencial inversor!
- Tregua Comercial entre China y EE. UU.: Reducción de Aranceles, Impacto Económico y Próximos Pasos
- Cacao en Crisis: ¿Oportunidad para invertir en Alternativas?
- La Evolución del Análisis Financiero con Big Data e Inteligencia Artificial
