Por Javier Surasky
La forma en que se decida la competencia estratégica entre
China y Estados Unidos por liderar el campo de la inteligencia artificial (IA) es uno de los asuntos clave en el análisis de la reconfiguración del orden
internacional. En ocasiones se ha intentado explicar este “carrera” como una
competición por la supremacía tecnológica digital, pero el análisis basado en
datos presenta un escenario claramente más complejo y multilineal, enmarcado en
un juego de interdependencias entre ambos países en los que ambos tienen mucho
para ganar y para perder, y que mueven sus piezas en el tablero mundial a
partir de bases institucionales, estructuras económicas y prioridades
industriales distintas pero coligadas mediante cadenas de suministro y flujos
de conocimiento que ninguno de ellos puede controlar de manera independiente.
Desde inicios de los años 2010, el dinamismo científico se
ha evaluado, cada vez más, a partir de la producción de artículos académicos en
revistas científicas de alto reconocimiento. En esta línea, el AI Index Report 2025 es claro en
asignar a China como el principal país contribuyente a la producción mundial de
publicaciones en IA, con cerca del 23,2% del total de artículos en este campo en
2023, frente al 9,2% que aportan los Estados Unidos.
Esta diferencia tiene su espejo en el impacto de la producción
científica medido mediante las citas de trabajos académicos por otros: autores
chinos representan el 22,6% de todas las citas en IA a nivel mundial, seguido
de sus pares europeos (20,9%) y dejando a Estados Unidos en un “incómodo” 13%.
Sin embargo, cuando se analiza el conjunto de los cien
artículos más citados del año, Estados Unidos se ubica en un cómodo primer
lugar: en 2023 fue origen de la mitad de los 100 artículos más citados, dejando
a China en el segundo lugar.
Esto nos muestra cómo dos modelos de innovación interactúan
en el campo de la producción científica de punta: mientras China apuesta al
volumen y la masificación, Estados Unidos se inclina por la concentración de
talento, las alianzas entre ciencia y empresa y la producción de alto impacto.
El ecosistema empresarial, sin embargo, está cambiando
rápidamente. Estados Unidos sigue contando con las mayores empresas de
tecnología digital, como OpenAI, Google DeepMind, Anthropic o Meta, pero ya
nadie puede descuidar a empresas chinas como Baidu, Alibaba, Tencent o Huawei.
El mercado empresarial chino crece en complejidad y competencia. Alentado por
grandes inversiones estatales y acciones de promoción a nivel nacional y
regional para la instalación de “zonas preferenciales” para emprendimientos
ligados a la IA, con otorgamientos de ventajas fiscales para los emprendedores
chinos.
Sin embargo, y en contra de la intuición más extendida, el
informe Main
Science and Technology Indicators de la OCDE muestra que China destinó
alrededor del 2,6% de su PIB a I+D en 2023, mientras que Estados Unidos le
asignó el 3,4%. Cuando se considera el gasto interno en I+D expresado en
dólares ajustados por paridad de poder adquisitivo (PPP), combinando el
porcentaje del PIB destinado a I+D con estimaciones del PIB en dólares PPP,
encontramos que tanto China como Estados Unidos operan en órdenes de magnitud
similares, con volúmenes de gasto en I+D cercanos al billón de dólares PPP, lo que
nos dice que ambos sostienen niveles absolutos de esfuerzo científico y
tecnológico elevados y equilibrados entre sí
Esta paridad es relevante para explicar el desarrollo de
infraestructura computacional avanzada en cada uno de esos dos países: la base
de datos ANBERD/BERD de la OCDE, los expresa la inversión en ese sector
directamente en dólares estadounidenses
convertidos por PPP y, enfocándonos en tres sectores críticos para la economía
de la IA como son la fabricación de computadoras y productos electrónicos y
ópticos (código C26), los servicios de programación y actividades informáticas
conexas (códigos CJ62 y J63) y la investigación y desarrollo científica
empresarial (código M72), se observan patrones diferenciados entre China y
Estados Unidos durante el período 2020-2022, durante el cual en China, el gasto
empresarial en I+D registrado para C26 alcanzó 117,5 mil millones en 2022, y en
Estados Unidos 107,5 mil millones en 2022. Ese fue un año clave, pues marcó el
momento en que China superó a Estados Unidos en este ítem.
El BERD también nos permite ver que Estados Unidos presenta una mayor diversificación en el sector de servicios informáticos y actividades conexas (J62 y J63) que China. La inversión empresarial en el país norteamericano fue
de 72,3 mil millones en 2022, mientras que en el sector M72 (I+D científica
empresarial) el monto fue de 39,6 mil millones. No hay información desagregada para China respecto de estos dos últimos sectores, pero los datos sugieren que el perfil del país asiático está más orientado a la manufactura electrónica, mientras que Estados Unidos apuesta más fuertemente por los servicios digitales y la realización de actividades científicas de alto valor agregado.
La política industrial estadounidense se ha intensificado
desde 2020 para no perder el liderazgo. En el marco del CHIPS and Science
Act y medidas conexas, el país anunció inversiones por más de 500.000
millones USD en el sector privado a fin de expandir la capacidad manufacturera
nacional, con el objetivo final de triplicar la capacidad de fabricación de
chips en Estados Unidos para 2032 y generar nuevos empleos asociados o dentro
del sector tecnológico. A pesar de ello, la industria enfrenta un déficit de talento
proyectado de 1,4 millones de trabajadores capacitados para 2030, lo que
representa un desafío para la sostenibilidad de este esfuerzo.
Esta diferencia también es visible en el sector de los semiconductores.
Según el State
of the U.S. Semiconductor Industry Report 2025, las ventas globales de estos
alcanzaron la suma de 630,5 mil millones
USD en 2024, y las empresas con sede en Estados Unidos se hicieron con algo más
de la mitad de ese valor, mostrando una posición predominante en los eslabones
de la cadena de producción que aportan mayor valor agregado, incluida la propiedad
intelectual, el diseño de chips y una parte sustancial en la producción de equipamiento
especializado para la fabricación de semiconductores.
China, en cambio, enfoca su contribución en las fases de
ensamblaje, testeo y empaquetado, y se afirma como el mayor mercado mundial
para semiconductores, en gran medida por el crecimiento acelerado de su demanda
interna. No obstante, el AI Index
2025 muestra cambios en evolución dentro de este patrón: China fue
origen del 69,7% de todas las patentes de IA concedidas a nivel mundial en 2023,
muy por delante de cualquier otro país, cifra que concuerda con una tendencia
general documentada por la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual
que muestra cómo China es el principal origen de solicitudes de patentes en el
sistema del Tratado de Cooperación en materia de Patentes (Patent
Cooperation Treaty), acuerdo internacional que habilita a un inventor o
empresa a presentar una solicitud internacional única de patente para buscar
protección de sus derechos en varios países simultáneamente. Aunque Estados
Unidos mantiene posiciones fuertes en patentes vinculadas a hardware
especializado, algoritmos avanzados y plataformas de software de alto valor, su
volumen absoluto en patentes de IA es menor que el de China.
Este contraste agrega otra línea, ya que indicaría que
mientras China apuesta por una estrategia de alta densidad de patentamientos,
Estados Unidos se concentra en patentes dentro de nichos de frontera.
A pesar de todos estos elementos, la interdependencia entre
Estados Unidos y China en el campo de las tecnologías digitales, la Ia y otras
tecnologías conexas es un rasgo estructural en su relación recíproca; la cadena
global de valor de los semiconductores, por ejemplo, depende tanto del diseño
estadounidense como del equipamiento europeo y la demanda china. De acuerdo con
la US
International Trade Commission, Estados Unidos mantiene un superávit
comercial en semiconductores desde finales de los años noventa, y en 2024 las
exportaciones estadounidenses del sector alcanzaron aproximadamente USD 57 mil
millones, ubicando a los chips entre sus principales rubros de exportación,
mientras que China es un gran importador de semiconductores cuya demanda se requiere para
sostener tanto el funcionamiento de sus cadenas manufactureras como la
expansión de su mercado interno.
Ni las políticas de control de exportaciones adoptadas por
Estados Unidos desde 2019, ni las estrategias de sustitución tecnológica chinas
han logrado hasta hoy eliminar la dependencia mutua entre estos países en
materia de producción y desarrollo de bienes y servicios digitales, pero sí han
exacerbado la puja por energía e infraestructuras como eje de competencia, lo
que va forzando a ambos países a revisar sus modelos de transición energética.
China apunta al establecimiento de grandes parques de computación asociados a
proyectos de energía renovable, mientras que Estados Unidos combina incentivos
fiscales, débil regulación climática y compromisos corporativos de descarbonización
de centros de datos.
En otro espacio clave, el talento, Estados Unidos sigue
resultando un país atractivo, con la formación doctoral que según el Survey of
Earned Doctorates alcanzó a 2.595 doctorados en el campo de Computer
and Information Sciences en 2024, 1772 de los cuales correspondieron computer
science. Más de la mitad de estos doctorados fueron otorgados a estudiantes con
visa temporal (el 58% en computer science y el 64% en artificial intelligence),
lo que sugiere que el sistema estadounidense sigue siendo mundialmente
reconocido, pero a la vez va creando una cierta dependencia estructural en el
sector científico del país de la llegada de talento internacional para sostener
su liderazgo en investigación avanzada.
Más aún, según el AI
Talent Report de 2025, los títulos académicos relevantes para IA (licenciaturas,
másteres y doctorados en disciplinas vinculadas a la computación, la ingeniería
y las matemáticas) han crecido en la última década, lo que no logra evitar que,
a nivel doctoral, la dependencia del talento internacional siga en aumento. El
informe introduce además una distinción entre el talento orientado al software
(modelos, algoritmos, aprendizaje automático) y el talento ligado al hardware
(semiconductores, aceleradores, centros de datos), subrayando que la mayor
escasez de talento humano se encuentra ligada al desarrollo de hardware, para
acabar por afirmar que la demanda laboral en IA crece de manera más acelerada
que la oferta de graduados en ambos segmentos (software y hardware), un cuello
de botella estructural para la competitividad estadounidense en los próximos
años.
Los datos sobre el país de origen refuerzan este patrón. De
acuerdo con el Survey of
Earned Doctorates (SED),
China e India fueron los principales países de ciudadanía de los doctorandos
con visa temporal en las áreas de ciencia e ingeniería en Estados Unidos
durante 2024, con 6.116 y 2.482 doctores respectivamente, lo que se traduce en
que una proporción significativa del talento extranjero en las áreas
científicas más vinculadas a las tecnologías intensivas en conocimiento
proviene de esos países de Asia.
Como resultado, el sistema estadounidense de formación
doctoral en el campo STEM en general, y digital en especial, combina
instituciones de investigación altamente competitivas con el ingreso continuo
de estudiantes internacionales, conformando una base de talento diversa y vulnerable
a cambios en políticas migratorias o dinámicas internacionales de movilidad.
En el caso de China, la escala de su sistema de educación
superior apunta a una expansión muy rápida de su potencial en el sector del talento
técnico. Según el China
Statistical Yearbook, en 2023 se graduaron aproximadamente 1015
millones de estudiantes de posgrado, 10.47 millones de estudiantes de grado
universitario y 5.53 millones de egresados de programas cortos, lo que
significa 17 millones de egresados de educación terciaria en un solo año. Si
bien la estadística disponible en el Yearbook chino no permite desagregar
las graduaciones por campo disciplinario, es claro que aun si solamente una
fracción pequeña de esos recursos humanos se orienta a disciplinas STEM, la
magnitud absoluta de la oferta anual ubicaría a China en posición de alimentar su
sistema educativo a partir de la demanda interna.
Para cerrar, no podemos dejar de mencionar la competencia
estratégica entre ambos países en el ámbito diplomático. Estados Unidos impulsa
marcos de gobernanza de la IA impulsados por el mercado y con mínima
intervención estatal, mientras que China apuesta a un desarrollo altamente
centralizado en las decisiones de sus gobiernos e impulsa la denominada Global
Artificial Intelligence Governance Initiative con el objetivo de promover y
proteger la soberanía digital, la no discriminación tecnológica y la
participación equitativa de los países en desarrollo en el campo. Estas
visiones, casi opuestas, no evitan coincidencias entre ambos países respecto de
la necesidad de establecer mecanismos mínimos de transparencia, reglas sobre el
uso militar de la IA y foros de coordinación para enfrentar posibles riesgos
sistémicos.
Este recorrido nos cuenta que la competencia por el
liderazgo en IA no puede encasillarse en los mismos moldes que tradicionalmente
sirvieron de contorno a las competencias por la hegemonía tecnológica. Estados
Unidos conserva ventajas en modelos avanzados, diseño de chips, software,
equipamiento de fabricación y producción científica de alto impacto; China está
al frente en volumen de publicaciones, citas académicas, patentes de IA,
adopción industrial, manufactura estratégica y autonomía de su sistema de formación
de talento humano en universidades. El resultado: un equilibrio inestable, interdependiente
y frágil, que ambas potencias mundiales parecen querer mantener a pesar de sus
discursos altisonantes de rivalidad.
Si China y Estados Unidos consiguen “acomodar posiciones” en
este campo, el futuro tal vez nos lleve a una esfera tecnológica global
compartida, pero si fracasan en ello, puede que acabemos viendo cómo los países
se ven envueltos en una “guerra fría digital” entre dos esferas tecnológicas
separadas, lo que potenciaría al cuadrado los riesgos sistémicos.
No es posible, en el corto plazo, un liderazgo de la IA de
los Estados Unidos sin China, ni de China sin los Estados Unidos. Y ambos
requieren de elementos que pueden aportar la Unión Europea (maquinaria, talento
humano, capacidades instaladas), pero también los países digitalmente menos
avanzados (datos, energía, mano de obra barata para los trabajos que se
encuentran en la base de la cadena, como el etiquetado de datos).
La carrera de la IA se corre
entre enemigos íntimos que se necesitan mutuamente.