Artículo confeccionado por Juan Gnius, integrante de la Comisión de Tecnología, Innovación y Transformación Digital.

El CEO de Anthropic, Dario Amodei, publicó el 12 de septiembre un ensayo donde pedía desacelerar el desarrollo de los modelos de IA más avanzados. Reconoce que, ante el ritmo vertiginoso de avance, impulsado principalmente por su creciente capacidad para crear la próxima generación de IA (auto-mejora recursiva) podría superar la capacidad humana de comprender y controlar esos sistemas. En este sentido, Propuso frenar el ritmo de mejora de capacidades, dar a evaluadores externos acceso interno a los protocolos de seguridad de su compañía y coordinar estándares con gobiernos democráticos.

Amodei fue respaldado por la competencia. Sam Altman, de OpenAI, dijo que su compañía está dispuesta a “pausar la frontera“. Elon Musk sumó su apoyo con un mensaje breve en X: “Dario tiene razón“.

La política rompió el consenso empresarial. El presidente de EEUU, Donald Trump, calificó la propuesta de contraproducente, con un argumento explícitamente competitivo antes que técnico: frenar a las empresas estadounidenses solo le daría oxígeno a China. Su síntesis fue directa: quien gane la IA, gana. Trump no estuvo solo. Desde el lado empresarial, Jensen Huang, CEO de Nvidia, sostuvo que las fuerzas de mercado ya garantizan la seguridad del desarrollo. Por su parte, Mark Zuckerberg, CEO de Meta, argumentó que las empresas de inteligencia artificial tienen un incentivo natural para garantizar la seguridad de sus modelos y así evitar responsabilidades significativas.

La preocupación de Amodei por el control humano de la IA luce muy sensata. Sin embargo, el propio ejecutivo calificó a China como el “dilema más difícil” de su propuesta. Es que buena parte de las medidas que propone (restringir la exportación de chips avanzados y frenar la destilación de modelos, es decir, la técnica con la que laboratorios chinos entrenan sistemas propios a partir de modelos occidentales) apunta a que todo el mundo frene el desarrollo de IA. De darse ese escenario -muy dudoso, casi imposible- EEUU preservará su ventaja tecnológica.

Así lo entendió China. Consultado en la conferencia de prensa regular de la Cancillería china el 14 de septiembre, el vocero Guo Jiakun respondió que “la IA es una tecnología de gran importancia para el bienestar de toda la humanidad. Todas las partes deben promover conjuntamente un desarrollo abierto e inclusivo de la inteligencia artificial en beneficio de todos. El alarmismo, la confrontación y la competencia desleal solo obstaculizarán los esfuerzos por lograr una gobernanza global sólida de la inteligencia artificial, lo que no beneficia a nadie”.

En criollo: acusó a Amodei, Altman y Musk de alarmismo y de usar el lenguaje de la seguridad para justificar una competencia desleal.

No obstante, la postura oficial china no es tan monolítica puertas adentro. El presidente Xi Jinping, advirtió en la ceremonia de apertura de la Conferencia Mundial de IA de 2026 que la IA avanza a una velocidad vertiginosa y que se deben perfeccionar constantemente las medidas para evitar la pérdida de control. Instó a la creación de leyes, regulaciones, sistemas de monitoreo y sistemas de emergencia para garantizar que la IA esté siempre bajo control humano. Son argumentos que van en línea con los de Amodei.

La distinción que Xi mantuvo es institucional y diplomática, pero no sustantiva: China insiste en que la gobernanza debe ser multilateral y basada en el consenso, en lugar de estar liderada por Washington. En paralelo, mantiene desde 2024 una arquitectura regulatoria propia, con supervisión estatal bajo las leyes de ciberseguridad, apuesta por modelos abiertos como garantía de inspección, y protocolos obligatorios de pérdida de control para sistemas autónomos.

Este panorama podría cambiar en la futura cumbre bilateral entre Trump y Xi Jinping, prevista para el 24 de septiembre, lo que convierte las declaraciones actuales en diversas fichas en el tablero de una negociación mayor sobre comercio, chips y liderazgo tecnológico e industrial.

Quien es quien en el negocio de la IA

El mercado de IA en 2026 está dominado por un grupo reducido de actores divididos en tres capas: los desarrolladores de modelos fundacionales (OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta, xAI), los proveedores de infraestructura en la nube que distribuyen esos modelos (Microsoft Azure, AWS, Google Cloud, Oracle), y los fabricantes de hardware que sostienen todo el ecosistema (Nvidia, TSMC, Broadcom, AMD). A esto se suma un bloque chino cada vez más competitivo (DeepSeek, Alibaba, Moonshot, ByteDance, Baidu) que opera en gran medida por fuera de las comparaciones directas con Occidente por controles de exportación y regulación de datos.

OpenAI es la creadora de ChatGPT, que superó los 1.000 millones de usuarios mensuales activos en junio 2026, pero sostiene ese liderazgo con pérdidas operativas de unos US$ 14.000 millones frente a ingresos anualizados de US$ 25.000 millones. Anthropic superó a la pionera en ingresos: US$ 30.000 millones y un crecimiento que la propia compañía describió como 80x, apalancado en clientes corporativos.

Google, Microsoft y Meta compiten con una lógica distinta: la integración vertical antes que el modelo en sí. Google Cloud creció 63% interanual en el primer trimestre de 2026 hasta los US$20.000 millones, apoyado en la nube, modelos y chips propios (Gemini y TPU).

Microsoft juega como distribuidor dominante: su negocio de IA ya factura US$ 37.000 millones anualizados y Copilot superó los 20 millones de cuentas pagas. Meta, por su parte, no vende acceso a modelos, sino que financia con IA su negocio de publicidad.

El plano del hardware y semiconductores es el de mayor concentración de poder de mercado real, dado que casi todo el entrenamiento de modelos depende de ella:

• Nvidia: tiene unos ingresos de alrededor de US$ 191.000 millones en el segmento de centros de datos. Es descripta por algunos analistas como el “standard oil” del siglo XXI por su posición casi monopólica en GPUs de entrenamiento.
• TSMC es el fabricante casi exclusivo de los chips de punta que usan Nvidia y AMD
• Broadcom se dedica a chips personalizados para hiperescaladores, con ventas por US$ 30.000 millones en hardware IA y órdenes de venta no despachadas (backlog) de US$ 73.000 millones.
• AMD tiene más de US$10.000 millones anuales en chips IA, como alternativa creciente a Nvidia.

Por su parte, China desarrolló un ecosistema propio que compite en capacidades técnicas, pero opera en un mercado en gran medida separado del occidental. Allí se encuentra DeepSeek, que detonó la “carrera” china en enero de 2025 y sigue como referencia de eficiencia en costo de entrenamiento. El gigante Alibaba creó Qwen, un Large Language Model (LLM), del tipo ChatGPT. Es de código abierto, gratis para uso personal o investigación, aunque su uso comercial es limitado con restricciones para grandes empresas.

Otros actores chinos son Moonshot AI (Kimi) y ByteDance (Doubao); ambos se encuentran en expansión acelerada durante 2026. Por su parte, el histórico Baidu busca su nueva posición frente a los nuevos entrantes.