Este artículo es una versión del boletín semanal «Inteligencia económica», exclusivo para los suscriptores «premium» de CincoDías, aunque el resto de suscriptores también pueden probarlo durante un mes. Si quieres suscribirte, puedes hacerlo aquí. Seguir leyendo
El Gobierno de EE. UU. demuestra que tiene un control total sobre los modelos más potentes de IA, mientras que las grandes empresas tecnológicas exigen disciplina y cuestionan la rentabilidad de OpenAI y Anthropic
Feed MRSS-S Noticias
Este artículo es una versión del boletín semanal «Inteligencia económica», exclusivo para los suscriptores «premium» de CincoDías, aunque el resto de suscriptores también pueden probarlo durante un mes. Si quieres suscribirte, puedes hacerlo aquí. Da la pena leer tanto sobre Inteligencia Artificial y ver tan poco. Esta tecnología se encuentra en un momento crítico para demostrar si su uso masivo tiene sentido desde el punto de vista económico, es viable, asequible y accesible. Estamos en el umbral de una gran puerta, o de una enfermería. Lo vemos. . Lo que hay detrás. La semana pasada, EE. UU. pagó por una guerra y comenzó otra. La firma de un armisticio con Irán ha eclipsado el inicio del mayor conflicto nuclear del siglo XXI: el control de la inteligencia artificial. Y, ojo, ambos casos pueden acabar con un resultado similar para el país que ha desatado la ofensiva. La decisión del pasado viernes de impedir el acceso de los extranjeros al modelo más avanzado de la empresa Anthropic es un precedente que marca el rumbo de la carrera por el dominio de la IA y nos devuelve a estrategias de otra época. En 1946, Estados Unidos promulgó la Ley de Energía Atómica, también conocida como McMahon, que imponía un control total y el secreto sobre el desarrollo nuclear, prohibiendo compartir cualquier conocimiento con terceros países. Estados Unidos era el único país que poseía armas nucleares en aquel momento y su aplicación cortó de facto el intercambio de información con los países aliados, lo que se entendió que provocaría un retraso en sus programas. Washington puede recurrir a la historia para recordar lo que ocurre cuando existe una brecha de seguridad, como fue el caso en el laboratorio de ultrasonidos de Los Álamos. La película «Oppenheimer» describe el funcionamiento de aquel campamento militar aislado del mundo donde se reunieron los mejores investigadores de la época para desarrollar la bomba atómica, entre ellos algunos extranjeros como el comunista Klaus Fuchs. Fuchs acabó filtrando a la Unión Soviética algunos de los secretos de la investigación y catapultó el programa de Moscú, creando el orden bipolar de la Guerra Fría. Las filtraciones de Fuchs continuaron incluso tras la promulgación de la Ley Atómica, lo que provocó el efecto contrario al deseado. Al principio, se consolidó el monopolio nuclear de EE. UU. , pero esto llevó a los países aliados (y a los enemigos) a desarrollar sus propios programas nucleares. Se aceleró la proliferación y la fragmentación de la carrera nuclear, que a mediados de la década de 1950 entró en otra fase de «átomos para la paz», con acuerdos de no proliferación y ejercicios de intercambio de información. Si algo sabemos es que la historia rima, o se repite, y los paralelismos con aquel momento histórico son evidentes. También lo son las diferencias: la IA está impulsada por empresas privadas y el rival del nuevo orden es China, no Moscú. Que la IA esté en manos privadas, no bajo el control del Estado. El viernes, Washington recordó que tiene el poder de conseguir, en cuestión de minutos, interrumpir el servicio de un producto en todo el planeta. Este riesgo había sido minimizado por muchos y ya se ha producido. La experta española en IA, Lucía Velasco, recuerda la paradoja de la regulación. «La industria afirma que la UE está acabando con el sector por un exceso de regulación, como la Ley de IA. Pero EE. UU. ha demostrado que dispone de métodos mucho más eficaces para ejercer su control». Cabe señalar aquí que la UE depende de muchas otras empresas estadounidenses para su funcionamiento diario, tal y como hemos ido detallando en este boletín. El sector más importante es el de los pagos electrónicos, con VISA, Mastercard, American Express y todos los servicios de pago en manos de EE. UU. Si Washington diera la orden de suspender las operaciones con extranjeros, el sector financiero se derrumbaría (y provocaría una recesión inmediata, algo que, según se entiende, los estadounidenses no deseaban). Algo similar ocurriría en el ámbito de la defensa o en el funcionamiento de muchas centrales nucleares, por citar algunos ejemplos paradigmáticos. La reacción lógica ante lo ocurrido el viernes es que cualquier país del mundo está acelerando la reducción de sus interdependencias con EE. UU. Todos ellos. No solo la IA. Y aunque resulte difícil de creer, no es en el ámbito tecnológico donde Europa está peor (su situación bancaria o de defensa es mucho más crítica). Por el momento, sigue habiendo en el mercado modelos de IA de código abierto con los que los usuarios pueden seguir trabajando, aunque no se trate de la denominada «tecnología de vanguardia», es decir, la última línea de conocimiento (y solo gestionan OpenAI y Anthropic). El país más avanzado es China con su modelo Deep Seek, que, volviendo al paralelismo con la carrera nuclear, está más avanzado que el nivel de Moscú cuando se reveló el secreto atómico en EE. UU. En opinión de Andrés Tallón, director de la plataforma de empresas innovadoras Endeavor, los modelos chinos se encuentran entre tres y seis meses por detrás de Mythos (el modelo de vanguardia de Anthropic). También está Mistral, el modelo lingüístico de origen francés con el que la UE apuesta por construir una IA europea soberana. Mistral genera cierto revuelo entre los usuarios de IA por su menor potencia. Pero en un momento como este, es un embrión mucho más desarrollado que los programas nucleares que tenían el Reino Unido y Francia en 1946. Y eso es lo que tenemos. ¿Puede la UE lanzar mañana un modelo de IA equivalente a la bomba atómica de Hiroshima (que es el modelo Mythos de Anthropic)? No. ¿Se pueden tomar ahora las decisiones adecuadas para disponer de funcionalidades equivalentes en un plazo razonable? Sí. ¿Quiere la UE tener estos objetivos destructivos y ese poder? Bueno, hay que seguir debatiéndolo a través de ese reglamento que odia a la industria y define el espíritu del bloque. En la actualidad hay cuatro modelos de gobernanza de la IA que están en evolución y Juan Luis Manfredi, catedrático de Relaciones Internacionales en la Universidad de Castilla-La Mancha y experto en diplomacia corporativa, lo resume así: «El modelo estadounidense, orientado al mercado y sin controles para fomentar la competencia; el chino, basado en la economía estatal, las subvenciones y la industria de los semiconductores; la obsesión de la UE es la lucha contra los grandes conglomerados y la protección del usuario. El modelo indio, gran promotor de la soberanía digital, pero también del control de los principales agentes para reducir la dependencia. » Además, en comparación con el monopolio total que ejerció EE. UU. en la década de 1940, la IA presenta varios talones de Aquiles que dificultan su dominio absoluto: la cadena de valor. Washington obtuvo en el siglo pasado el uranio esencial para la energía atómica del Congo Belga, al que accedió en exclusiva y que enriqueció en territorio nacional, en instalaciones ultrasonoras. Las materias primas necesarias para el procesamiento de la IA están fuera del control de Washington. Como ya hemos comentado en muchos números anteriores, China tiene las riendas en la mano y controla no tanto la producción y el refinado de alrededor del 90 % de las tierras raras. El segundo paso, el de la fabricación y el diseño de chips, también queda fuera de la soberanía estadounidense. Taiwán es fundamental en la fabricación y la empresa holandesa ASML, esencial en el diseño. . En la peor situación se encuentra el penúltimo eslabón de la cadena: los hiperescaladores. Son las empresas que proporcionan la IA (o Internet) a los ordenadores de los usuarios, y están controladas principalmente por Amazon, Microsoft, Google y algunas empresas chinas como Alibaba. En este ámbito, Europa lo tiene más complicado y, para ejercer su independencia, no pone todos los huevos en la misma cesta y diversifica sus proveedores. Pero, en términos de soberanía, es el punto más vulnerable. . En resumen, la brecha tecnológica de la UE con respecto a EE. UU. es grave, muy grave, pero aún no hemos llegado a un punto de no retorno. Hay otro factor que también juega en contra del dominio hegemónico que a Trump le gustaría ejercer sobre la IA: el mercado. El capitalismo. El dinero. . A diferencia de lo que ocurrió con la energía atómica (que posteriormente encontró numerosas aplicaciones civiles, especialmente en medicina), la IA es un servicio de mercado. La ventaja actual de EE. UU. se sustenta en inversiones masivas destinadas a desarrollar su infraestructura, sus centros de datos y sus redes. Su expansión masiva en el mundo, su uso global por parte de millones de usuarios. La energía nuclear marcó el dominio ofensivo de EE. UU. durante años y la IA quiere ser el vehículo para el dominio económico. Así pues, será la economía la que defina a los ganadores y perdedores de esta carrera. . ¿Qué va a pasar? La IA está madurando, como se dice en la jerga económica. Desde las musas hasta el teatro, las organizaciones que marcaron un punto de inflexión en la popularización de los grandes modelos de lenguaje, como OpenAI con su ChatGPT y Anthropic, quieren ganar dinero. Tiene que ser mucho dinero, por supuesto, para estar a la altura de las expectativas del mercado, que les ha prestado miles de millones para desarrollar sus negocios, así como las de otras empresas del sector que participan en la cadena de valor (los mencionados «hiperascensores», que también son sus principales accionistas). El salto a bolsa es imprescindible para poder captar liquidez de miles de inversores y, así, seguir creciendo. En sus planes de cotización, tienen que convencer a los futuros accionistas de que el modelo de negocio de la empresa es rentable, de que generará beneficios, algo que aún no ocurre. Y en el fondo de todo ello está la fijación del precio del bien o servicio que se vende. Con la decisión de restringir el acceso a los extranjeros, EE. UU. envió varias advertencias a los agentes económicos. Lo obvio: que puedes cerrar el chiringuito cuando quieras, algo muy malo para invertir. La consecuencia: que es mejor no oponerse a Trump —como hizo Anthropic al no permitir que se utilizara para el desarrollo de armas autónomas— porque sale caro. OpenAI, que había anunciado su salida antes que Anthropic, debería sacar conclusiones de estas dos señales. El principal inversor de Anthropic, Amazon, también ha enviado un mensaje, en este caso más difícil de interpretar. La prensa estadounidense afirma que fue Amazon quien alertó a Washington sobre la brecha de seguridad del modelo Fable que provocó su suspensión. Esto lleva a especular sobre qué gana Amazon con ello. La razón oficial es que, al ser Amazon el principal usuario de Fable y, como Amazon Web Services (AWS), el gigante que aloja miles de páginas web de todo el mundo, existía un riesgo para la infraestructura y también para sus clientes, por lo que era necesario cortarlo rápidamente antes de que perjudicara el servicio. Según Semafor, la Casa Blanca estaba aterrorizada ante la posibilidad de que hackers chinos aprovecharan la brecha abierta por Fable para extraer las capacidades de piratería del modelo Mythos (sobre las que Anthropic ya había advertido) y decidió cortar el acceso. Amazon lleva mucho tiempo jugando a dos bandas y se dice que su inversión en OpenAI ya supera la que ha realizado en Anthropic y que, con esta jugada, ya ha apostado por su caballo ganador en ambas carreras. Este golpe a los planes de Anthropic se produjo en un momento en el que las aportaciones de las tecnologías habían sido moderadas (incluso hay quien señala que habían tocado techo), ante las dudas razonables sobre los modelos de negocio y la rentabilidad una vez superada la fase actual de gasto desenfrenado. Cuando OpenAI lanzó su GPT-Chat hace poco más de tres años, lo hizo con un modelo gratuito ante las dudas sobre quién iba a utilizar esa tecnología. La furia que ha desatado su uso masivo —que casi ha agotado la capacidad informática, que tiene límites físicos— ha llevado a estas empresas a restringir su uso, primero fijando precios de suscripción y ahora ya imponiendo límites de uso. La fijación del precio, que como todo el mundo sabe es el principio básico de un modelo de negocio para calcular los beneficios (gastar, vender tanto, obtener la diferencia), está resultando un quebradero de cabeza para las empresas. De la gratuidad total de los primeros meses se pasó a un precio tipo bufé. Por unos 20 euros al mes se podía consumir todo lo que se quisiera. Esto es adecuado para un cliente de nivel medio-bajo, pero supuso un golpe para algunos sectores que desarrollan software y necesitan mucho código, por lo que tenían la IA funcionando en sus ordenadores día y noche. Para estos perfiles de usuario intensivo, empezamos a facturar mediante el consumo de tokens. Los tokens son una unidad de medida que va más allá de una simple sílaba de las palabras que introducimos en los diálogos con la IA (aproximadamente dos tercios de una palabra). Las empresas de IA han comenzado a ofrecer planes de pago de x millones de tokens y a sacar partido del uso casi ilimitado que hacen algunos clientes, para quienes el precio no parecía ser un impedimento. A principios de 2026, muchos directivos e inversores consideraban que, si una empresa gastaba millones de tokens, su potencial económico era mucho mayor, ya que estaba «dedicándose por completo a la IA». «Funciona como un contador de luz», explica Miguel Ángel Domínguez, presidente de Alastria. Si tienes una tarifa plana, deja todas las luces encendidas. Si te cobran, tienes que ver cómo optimizar el servicio. «Domínguez tiene una empresa de desarrollo de software y, por ahora, no hay ningún precio de suscripción (unos 200 euros) con el que los cálculos no salgan». Por ese precio, le estoy dando un superpoder a cada uno de mis ingenieros. Y me sale mucho mejor que contratar a otros ingenieros para reforzar el equipo. «El gasto masivo en tokens, que fue acogido con aplausos por el mercado, condujo a una gestión irracional. Los empleados de Meta organizaron un concurso interno, con premios, para ver quién gastaba más tokens en Claude (cuando ellos mismos son accionistas de OpenAI). Esto condujo a un descontrol total del gasto que se filtró a la prensa y provocó una caída de la cotización. Se produjeron casos muy similares en Uber, que gastó todo el presupuesto de 2026 en cuatro meses, y también en Amazon. Los ingenieros dejaban la IA funcionando en segundo plano, asignándole tareas absurdas como leer documentos kilométricos con objetivos que no tenían nada que ver con los proyectos que tenían entre manos. Cuando el mercado descubrió estos trucos, dejó de utilizar los tokens como indicador para evaluar el potencial de una empresa. Ahora se están empezando a introducir buenas prácticas en el uso de la IA en el ámbito tecnológico, que buscan la eficiencia en lugar del abuso, además de la disciplina fiscal. Por no hablar del consumo de energía y agua que generaban estos servidores al funcionar a pleno rendimiento las 24 horas del día, los siete días de la semana. Además, este modelo de pago de las empresas estadounidenses se enfrenta a la oferta gratuita o casi gratuita de las empresas chinas, que prefieren ofrecer tokens para ganar cuota de mercado. La mayoría de los usuarios intensivos cuentan con suscripciones de pago y también con las versiones chinas gratuitas, que alternan en su flujo de trabajo. Dado que las versiones chinas proceden de fuentes abiertas, permiten descargarlas en el ordenador y trabajar en modo local, lo que, por ahora, genera confianza entre los usuarios. Si las empresas estadounidenses siguen subiendo el precio de sus tokens, los modelos gratuitos pesarán cada vez más sobre las empresas (mermando la cuota de mercado estadounidense). Lo que están haciendo los directivos es organizar el trabajo de tal forma que las tareas cotidianas y masivas (que consumen millones de tokens, como el procesamiento de datos de usuarios o la traducción de textos) se envíen a los modelos gratuitos, mientras que las tareas confidenciales se mantengan en los de pago. Afortunadamente para las empresas estadounidenses, los chips que se fabrican son cada vez más eficientes y, por lo tanto, deflacionarios, pero serán las limitaciones de los suministros, como el agua y la electricidad, las que definirán el precio y la rentabilidad de sus servicios. Quién gana y quién pierde. Mistral AI. Lo lógico es que se reduzca el compromiso europeo con esta IA. Su modelo no es de acceso a Internet como el estadounidense (donde pueden ver tus datos). Los ingenieros de Mistral acuden a tu oficina e instalan la IA directamente en los ordenadores de tu empresa. El BSC (Centro de Supercomputación de Barcelona). Si se apuesta por la IA soberana, la capacidad informática europea también aumentará. . Empresas de software. Las empresas de software tradicionales que venden licencias de programas (como Salesforce, ServiceNow o Workday) han sufrido una caída bursátil de casi el 15 % debido a la idea de que los «agentes de IA autónomos» y los modelos de código abierto permiten a las empresas crear sus propias herramientas internas. El dinero se destina a las empresas que venden lo necesario para contrarrestar esta fiebre del oro digital. (En EE. UU. , Constellation Energy o GE Vernova). También los constructores y/o gestores de centros de datos. . Los reyes del hardware (Nvidia, Broadcom). Aunque el precio de los tokens baje para el usuario final, su consumo seguirá aumentando. . Los proveedores sin fronteras. La consultora Cetrini prevé una rotación masiva de la demanda. Para defender sus márgenes y no arruinarse pagando facturas a las grandes tecnológicas, las empresas dejarán de enviar cada pequeña consulta a Microsoft o Google y lo harán en sus propios servidores, de menor tamaño. En primer lugar, la Comisión no está en condiciones de pronunciarse al respecto. Centrini cree que Wall Street dejará de premiar a las empresas que se limiten a declarar que utilizan IA y examinará con lupa los márgenes de beneficio y los costes informáticos. ♪ Acceso a tecnología de punta. Los modelos de IA más avanzados se utilizarán en ámbitos de alta productividad (como la investigación científica avanzada o el desarrollo de ingeniería crítica), donde el rendimiento justifica la inversión. Los datos: x24. Un informe reciente de Goldman Sachs prevé que el número de tokens utilizados se multiplique por 24 entre 2026 y 2030. El concepto: tokenómica, tokenmaxxing, tokenpanic. El término «tokenómica» se utilizaba en el mundo de las criptomonedas, pero ha pasado a definir la economía que subyace al uso de la IA, concretamente, cuánto cuesta y cómo se cobra. Hubo un momento irracional de «tokenmaxxing», es decir, inflar la factura de los pagos a la IA para parecer más productivo, pero ahora se ha pasado al «tokenpanic», en el que hay que vigilar lo que se gasta, ya que el mercado lo castiga. . La frase «. Anthropic ya no sube los precios de los flujos de trabajo para que la demanda total de sus tokens sea lo suficientemente baja como para permitir que sus centros de datos dispongan de margen suficiente para funcionar con fluidez y rapidez. No está claro qué es exactamente lo que está haciendo Anthropic en este momento», afirmó Brad Delong en una publicación reciente en su Substack, donde suele abordar este tema. (Delong es uno de los historiadores económicos de Berkeley más prestigiosos del mundo. ) Este artículo es una versión del boletín semanal «Inteligencia económica», exclusivo para los suscriptores «premium» de CincoDías, aunque el resto de suscriptores también pueden probarlo durante un mes. Si quieres suscribirte, puedes hacerlo aquí.
