Bloqueo de chips por parte de las grandes potencias, gigantes que compran centrales nucleares: por qué es el momento de tomar en serio la DeAI

marsbitPublicado a 2026-06-04Actualizado a 2026-06-04

Resumen

**Resumen: La competencia global por la computación de IA y el auge de la IA descentralizada (DeAI)** En mayo de 2026, el endurecimiento de los controles de exportación de chips de EEUU, la paralización de un centro de datos en Kenia por su enorme consumo energético y el avance de Huawei ilustran una nueva realidad: la competencia por la capacidad de computación ( *compute* ) para IA ha trascendido el ámbito tecnológico para convertirse en un asunto geopolítico y de infraestructura crítica. Se está formando una nueva era de oligopolio. Un puñado de empresas (NVIDIA en chips, AWS/Azure/Google Cloud en plataformas, OpenAI/Anthropic en modelos) controlan las capas esenciales de la cadena de valor de la IA, un fenómeno denominado "pulpo de la IA". Esta concentración conlleva riesgos sistémicos: dependencia y poder de fijación de precios, fragilidad de infraestructuras centralizadas y una creciente "cortina de hierro" de la IA que amplía la brecha digital, especialmente para los países del Sur Global. La competencia se está trasladando al nivel más básico: la energía. El consumo eléctrico de los centros de datos de IA se dispara, llevando a gigantes tecnológicos a buscar fuentes como centrales nucleares. En este contexto, surge la IA Descentralizada (DeAI) como una posible alternativa. Su premisa es crear redes abiertas que conecten recursos de computación (GPUs ociosas, centros de datos) globales y distribuidos mediante protocolos abiertos, criptografía e incentivos económico...

Redacción: Conflux

El 31 de mayo de 2026, el Departamento de Comercio de EE. UU. emitió una nueva directriz de control de exportaciones: el acceso de las empresas chinas a chips avanzados de NVIDIA a través de filiales en el extranjero, como las de Malasia, se cerró oficialmente.

En ese mismo mes, el presidente de Kenia suspendió un centro de datos geotérmico de 10 mil millones de dólares en el que participaba Microsoft, porque, una vez construido, consumiría un tercio de la electricidad del país. Las palabras exactas del presidente Ruto fueron: "Es como apagar la mitad del país".

Mientras tanto, Huawei anunció la semana pasada que el chip Ascend 950PR ha entrado en producción en masa, y se espera que sus ingresos anuales por chips de IA alcancen los 120 mil millones de dólares.

Tres eventos, tres continentes, tres noticias completamente diferentes. Pero apuntan a una misma realidad emergente: la competencia por la potencia de cálculo ya no es un asunto interno de la industria tecnológica.

Se está formando una nueva era de oligopolio

En los últimos dos años, ha habido una realidad en la industria de la IA que a menudo se pasa por alto: aunque en la superficie hay una floreciente diversidad, los recursos subyacentes se están concentrando cada vez más.

La cadena industrial actual de la IA se puede dividir aproximadamente en cuatro capas: chips GPU, plataformas de computación en la nube, modelos base y ecosistema de aplicaciones. Y en cada capa, el control se está concentrando en unos pocos actores: en el campo de las GPU, NVIDIA es prácticamente la única opción; en la computación en la nube, AWS, Microsoft Azure y Google Cloud dominan; en la capa de modelos, OpenAI y Anthropic ya ocupan la mayor parte del mercado de modelos de alta gama.

En otras palabras: las mismas empresas están controlando simultáneamente los chips, las plataformas en la nube, los modelos y los canales de distribución. El profesor de Derecho de la Universidad de Chicago, Eric Posner, denomina a este fenómeno: "Pulpo de la IA", es decir, los tentáculos de estas empresas cubren toda la cadena de valor de la IA.

Esto es diferente del monopolio de las plataformas en la era de Internet: las plataformas de Internet controlaban el tráfico, mientras que las plataformas de IA controlan la inteligencia en sí misma. Este "oligopolio" conlleva profundos riesgos sistémicos:

  • Concentración de control y hegemonía en los precios: Unas pocas empresas controlan el poder de fijación de precios de la IA, los permisos de acceso a las API y los estándares de moderación de contenido. Los desarrolladores y las empresas enfrentan un grave riesgo de "bloqueo de plataforma", ya que los gigantes pueden cambiar las reglas o cortar el acceso en cualquier momento.
  • Fragilidad de la infraestructura: La potencia de cálculo altamente centralizada provoca fácilmente fallos únicos que afectan a todo el sistema (como las interrupciones generalizadas de los servicios en la nube), y ejerce una presión insostenible sobre las redes eléctricas y la energía de una sola región.
  • Geopolítica y hegemonía de la potencia de cálculo: La potencia de cálculo está pasando de ser una infraestructura neutral a una ficha estratégica. Debido a las restricciones de los controles de exportación, los países sin capacidad de cálculo independiente (especialmente los países del Sur Global) enfrentan el riesgo de quedar marginados y de ver ampliada la brecha tecnológica en esta ola tecnológica.

Cada vez más empresas dependerán de la IA para completar el desarrollo, las operaciones, el servicio al cliente, el marketing e incluso la toma de decisiones. Una vez que la inteligencia se convierte en una herramienta de producción, la importancia de su control superará con creces la de los motores de búsqueda y las redes sociales.

Un "Telón de Acero de la IA" cada vez más profundo

En los últimos dos años, las operaciones de control de exportación de chips por parte de EE. UU. se han vuelto cada vez más fragmentadas. Durante la administración Biden se estableció una "norma de proliferación de IA", que dividía la cooperación global en tres niveles; Trump, al llegar al poder, revocó esta norma, pasando a un sistema de aprobación caso por caso y prohibiciones temporales. Las reacciones de los países ante este telón de acero han sido muy diferentes.

Arabia Saudita declaró directamente el 2026 como el "Año de la Inteligencia Artificial": a través de su empresa HUMAIN, perteneciente a su fondo soberano, Arabia Saudita invirtió 30 mil millones de dólares en xAI de Musk, con la condición de que se instalara un centro de datos de IA de más de 500 megavatios en el reino; Emiratos Árabes Unidos está construyendo un parque de IA de 5 gigavatios en Abu Dabi, que se promociona como el más grande del mundo fuera de EE. UU., y cuya primera fase se pondrá en marcha este año; en mayo, Emiratos Árabes Unidos recibió el primer lote de los últimos chips de NVIDIA exportados por EE. UU.

La lógica de los países del Golfo es lo suficientemente clara: en la era anterior, dependían de vender petróleo; en esta era, dependen de comprar potencia de cálculo.

La ansiedad de la UE proviene de otra dirección: los datos oficiales muestran que más del 80% de los servicios digitales de Europa se ejecutan en infraestructuras no pertenecientes a la UE. La Ley de Desarrollo de la Computación en la Nube y la Inteligencia Artificial (CADA) que se está impulsando tiene como objetivo triplicar la potencia de cálculo europea para 2030. Mistral, de Francia, publicó en abril un documento estratégico titulado "European AI: A Playbook to Own It", cuya traducción sería "IA Europea: Cómo recuperarla".

Y los que están en una situación más difícil son aquellas economías que ni siquiera tienen calificación para participar en la competencia: el centro de datos de 10 mil millones de dólares en Kenia fue suspendido; Malasia destinó unos 4.9 mil millones de dólares para construir una nube de IA soberana. India está subsidiando las tarifas de uso de GPU para investigadores; Indonesia está preparando un modelo lingüístico grande local; estas inversiones ya son significativas dentro de sus respectivas economías.

Pero solo los gastos de capital en IA de Microsoft, Google, Amazon y Meta para este año suman aproximadamente 750 mil millones de dólares. Esta diferencia de magnitud es en sí misma parte del problema.

Y el final de la competencia por la potencia de cálculo apunta cada vez más a una variable más fundamental: la electricidad. Una tarea de inferencia de IA puede consumir hasta 1000 veces más electricidad que una búsqueda web tradicional. Para hacer frente al consumo energético global de los centros de datos, que se prevé que alcance los 1050 teravatios-hora en 2026, las empresas tecnológicas incluso han comenzado a comprar centrales nucleares directamente.

¿Existe una posibilidad de "no tomar partido"?

Es en este contexto donde la Inteligencia Artificial Descentralizada (DeAI) comienza a llamar la atención. Intenta responder a una pregunta: además de confiar el futuro a unas pocas grandes tecnológicas o a unos pocos países, ¿existe una tercera posibilidad?

Si Internet pudo conectar redes globales mediante protocolos abiertos, ¿podría la IA también conectar la potencia de cálculo global a través de una red abierta? Las GPU inactivas en todo el mundo, los desarrolladores independientes, las instituciones de investigación, los centros de datos empresariales, ¿podrían formar una red de infraestructura de IA abierta?

La idea central de la DeAI no es compleja: coordinar a participantes independientes a través de protocolos abiertos para crear sistemas de IA sin un único centro de control. Además, al combinar tecnología blockchain, incentivos criptoeconómicos y mecanismos de verificación criptográfica, se resuelven los problemas de confianza en redes anónimas, abordando directamente los puntos débiles de la IA centralizada:

  • Romper la concentración del mercado: Establecer una red distribuida de proveedores de potencia de cálculo, datos y modelos, formando un mecanismo de precios de mercado de libre competencia.
  • Aliviar las limitaciones físicas: Distribuir la enorme demanda de energía en las redes eléctricas de todo el mundo.
  • Liberarse de la dependencia geopolítica: Construir una capa de infraestructura que trascienda una única jurisdicción, ofreciendo la posibilidad de una "IA soberana".
  • Aumentar la transparencia de la verificación: Utilizar medios técnicos demostrables para reemplazar la confianza ciega en la reputación corporativa de los gigantes tecnológicos.

Los partidarios creen que este modelo puede reducir la dependencia de un único proveedor, aumentar la resiliencia del sistema y brindar oportunidades de participación a países y empresas pequeños y medianos.

Mientras tanto, la actitud de los inversores institucionales está pasando de la curiosidad a la inversión sustancial. Los fondos de capital de riesgo (como DCG, a16z, etc.) están inyectando miles de millones de dólares en protocolos DeAI; empresas tradicionales (como Deutsche Telekom) están comenzando a participar en la red como validadores; además, algunos gobiernos (como el de Kazajistán) también están explorando la posibilidad de conectar sus recursos de supercomputación nacional inactivos a mercados descentralizados de potencia de cálculo.

Conclusión

Como señala el informe "State of DeAI 2026", la propuesta de valor central de la DeAI no radica en que hoy pueda superar en rendimiento a los sistemas centralizados en todos los aspectos, sino en que ofrece una arquitectura subyacente para resistir los monopolios, rechazar la censura y dispersar el poder.

Con la caída del coste del hardware especializado para IA (ASIC) y la continua proliferación de modelos de código abierto, se ha abierto una ventana de tiempo para que la DeAI resuelva los desafíos operativos. El trabajo de construir los cimientos de la DeAI acaba de comenzar.

Por supuesto, a la DeAI aún le queda un largo camino para convertirse en algo predominante. Tanto en rendimiento, estabilidad como en modelos de negocio, todavía se encuentra en una etapa temprana. Pero su importancia quizás no radique en desafiar inmediatamente a OpenAI, sino en ofrecer una alternativa.

La experiencia histórica nos enseña: cuando una industria tiene solo una opción, el problema a menudo no es si se abusará del poder, sino cuándo se abusará de él.

Y la existencia de competencia es en sí misma un contrapeso.

Preguntas relacionadas

Q¿Qué es el fenómeno llamado 'AI Octopus' mencionado en el artículo y cuáles son sus riesgos sistémicos?

AEl 'AI Octopus' es un término acuñado por el profesor Eric Posner para describir cómo un pequeño grupo de empresas, como NVIDIA, AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, OpenAI y Anthropic, controla simultáneamente las capas clave de la industria de la IA: chips GPU, plataformas en la nube, modelos base y ecosistemas de aplicaciones. Los riesgos sistémicos incluyen: concentración de control y poder de fijación de precios, vulnerabilidad de la infraestructura centralizada (como fallos en cascada) y la transformación de la potencia de cálculo en una herramienta de hegemonía geopolítica, marginando a los países sin capacidad computacional independiente.

QSegún el artículo, ¿cómo está respondiendo la Unión Europea a su dependencia de infraestructuras de IA no europeas?

ALa Unión Europea, consciente de que más del 80% de sus servicios digitales dependen de infraestructuras no comunitarias, está impulsando la 'Cloud and AI Development Act' (CADA). Su objetivo es triplicar la capacidad de cálculo europea para 2030. Además, empresas como la francesa Mistral abogan por una estrategia de soberanía tecnológica, resumida en documentos como 'European AI: A Playbook to Own It', que busca recuperar el control sobre el desarrollo y despliegue de la IA en Europa.

Q¿Qué es la IA Descentralizada (DeAI) y cómo pretende abordar los problemas de la IA centralizada?

ALa IA Descentralizada (DeAI) es un modelo que propone construir sistemas de inteligencia artificial sin un centro de control único, coordinando a participantes independientes (como GPU inactivas, desarrolladores o centros de datos) a través de protocolos abiertos. Combina blockchain, incentivos criptoeconómicos y criptografía para generar confianza. Aborda los problemas de la IA centralizada al: 1) Descentralizar el mercado de cálculo y modelos, 2) Distribuir la demanda energética globalmente, 3) Crear una capa de infraestructura independiente de jurisdicciones únicas, y 4) Ofrecer transparencia y verificabilidad técnica, reduciendo la dependencia de unos pocos proveedores.

Q¿Por qué el artículo menciona que la competencia por la potencia de cálculo está llevando a las empresas tecnológicas a comprar centrales nucleares?

AEl artículo destaca que el consumo energético de la IA es enorme: una tarea de inferencia puede consumir 1000 veces más electricidad que una búsqueda web tradicional. Se prevé que el consumo global de los centros de datos alcance los 1050 TWh en 2026. Para garantizar un suministro de energía estable, masivo y constante (crucial para las operaciones de IA), las grandes empresas tecnológicas están adoptando medidas extremas, como la compra directa de centrales nucleares, para asegurar su acceso a la energía base necesaria para alimentar sus infraestructuras de cálculo.

QSegún el artículo, ¿cuál es el valor central de la DeAI y cuál es su estado actual de desarrollo?

AEl valor central de la DeAI, como señala el informe 'State of DeAI 2026', no es superar actualmente en rendimiento a los sistemas centralizados, sino ofrecer una arquitectura subyacente que resista la monopolización, rechace la censura y distribuya el poder. Proporciona una alternativa y un contrapeso. Actualmente, el desarrollo de la DeAI está en una etapa muy temprana, con desafíos pendientes en rendimiento, estabilidad y modelos de negocio. Sin embargo, la ventana de oportunidad se está abriendo gracias a la caída del coste del hardware especializado (ASIC) y al auge de los modelos de código abierto.

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