EE UU y China ponen contra las cuerdas a Europa en la IA
El país norteamericano lidera los ámbitos de chips, modelos y centros de datos gracias a sus tecnológicas, mientras la UE corre el riesgo de quedar rezagada
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un motor económico y tecnológico global, pese a estar todavía en las primeras fases de despliegue. Según un informe publicado por CaixaBank Research, al que ha tenido acceso este periódico, la IA se está adoptando más rápido que otras tecnologías anteriores como internet o la electricidad, y su uso ya es cercano al 30% de la población en economías avanzadas como Estados Unidos y Europa. Eso sí, en el desarrollo de esta tecnología, EE UU parece tomar la delantera junto a China, frente a un Viejo Continente que corre el riesgo de quedarse rezagado.
Según el estudio, en la fase de innovación, la economía estadounidense ha asumido un liderazgo claro en el desempeño de modelos en la frontera tecnológica, publicaciones académicas, el desarrollo en código abierto, además de infraestructuras como el número de centros de datos y el diseño de chips.
Aun así, la capacidad de China para acercarse a la frontera tecnológica en los últimos años ha sido notable. En particular, sus modelos más avanzados muestran un desempeño muy cercano al de los estadounidenses, mientras que el dinamismo observado en la concesión de patentes apunta a un fuerte impulso innovador. China también tiene el liderazgo en el aprovisionamiento de materiales, gracias a su acceso a minerales críticos y a su capacidad de procesamiento para la elaboración de chips y semiconductores.
Por su parte, la mayoría de los indicadores muestran que la Unión Europea (UE) no está tan bien posicionada en términos de innovación. Las cuotas de mercado muy bajas en la producción de chips confirman una fuerte dependencia en este ámbito, mientras que en el desarrollo de modelos IA se sitúa detrás de China o EE UU.
El estudio de CaixaBank Research explica que EE UU ha consolidado su posición en la frontera global de la IA gracias a su capital humano, sus capacidades tecnológicas y un entorno empresarial propicio. De hecho, cuenta con un ecosistema innovador basado en universidades de élite y concentración de talento STEM e investigador internacional. Además, dispone de apoyo público como incubador temprano, liderado por agencias civiles (NSF) y militares (DARPA), y de un clúster empresarial con grandes compañías tecnológicas, integradas en el tejido industrial y con músculo financiero y apetito por el riesgo. A ello se suman una fiscalidad y un marco regulatorio favorables, de mínima intervención en la fase de desarrollo, todavía sin una ley integral federal y con predominio de actuaciones ex post. El plan de acción de la Administración Trump ha reforzado la apuesta por la frontera tecnológica con un marcado acento geoestratégico, fijando como objetivo explícito que semiconductores, modelos y aplicaciones estadounidenses sean hegemónicos a escala global y se conviertan en el nuevo “patrón oro”.
A su vez, estos expertos señalan que la UE busca articular una gobernanza común que supere la prevalencia de los marcos nacionales en el desarrollo de la IA. La principal fortaleza del ecosistema innovador europeo es su base científica e investigadora, con universidades y centros de excelencia. Sin embargo, adolece de una coordinación supranacional insuficiente y de una priorización limitada de sus programas marco, como Horizon Europe. El sistema financiero está menos orientado a la asunción de riesgos y, junto con la fragmentación del mercado interior, dificulta la transferencia y monetización del conocimiento, y el escalado tecnológico.
Para proteger a los ciudadanos, el marco normativo de la UE prioriza la regulación ex ante de los usos de la IA en función del riesgo, lo que puede desplazar su desarrollo lejos de la frontera innovadora. A ello se añade una elevada dependencia externa en semiconductores avanzados y modelos fundacionales, que la UE trata de mitigar mediante una estrategia de autonomía abierta y diversificación de socios económicos.
Para la UE, el riesgo de quedar rezagada refuerza el debate sobre el equilibrio entre regulación, competitividad y escala. El diagnóstico del informe Draghi sobre las fricciones del mercado interior y la dificultad de escalar innovación conecta con el giro reciente hacia enfoques de simplificación y proporcionalidad regulatoria, con el objetivo de evitar que la seguridad jurídica termine penalizando la adopción y el escalado, especialmente entre las pymes.
El modelo chino muestra un elevado protagonismo público. El Estado actúa como coordinador del ecosistema, regulador ex ante, financiador y demandante, canalizando una elevada inversión pública a través de grandes empresas estatales y hacia sectores estratégicos como la industria avanzada, la logística, la energía y la seguridad. La planificación incluye una hoja de ruta que culminaría en una economía y sociedad plenamente “inteligentes” en 2035. Para ello se definen programas verticales de transformación de la cadena de valor industrial, con entornos controlados de competencia que facilitan evaluar la escalabilidad sin trasladar riesgos al conjunto del sistema, como sandboxes regulatorios y zonas piloto. Este enfoque se acompaña de la integración de la IA en la educación superior y de programas de capacitación técnica y profesional. La planificación energética y de infraestructuras forma parte de la estrategia de despliegue, mientras que la sostenibilidad queda subordinada a las prioridades nacionales de seguridad económica.
La posición de liderazgo de EE UU también se manifiesta en el ámbito de la inversión. Entre las denominadas Siete Magníficas, Alphabet (Google), Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia y Tesla (todas estadounidenses) la ambición inversora se ha traducido en crecimientos del gasto en capital (capex) del 50% y 60% en 2024-2025, acelerando hasta el 70% en 2026, según Bloomberg.
El fuerte crecimiento de la inversión ha provocado un cambio en las estrategias de financiación. En los últimos años, las tecnológicas han aprovechado unas ratios de deuda bajas y una elevada rentabilidad de sus operaciones para financiar sus inversiones con el flujo de caja que generaban. Pero los planes de gasto han crecido tanto que han empezado a recurrir más a financiación externa (bonos, créditos y venture capital).
La IA ha concentrado buena parte del reciente crecimiento económico y desempeño bursátil de EE UU. Desde la irrupción de ChatGPT hace tres años, las Siete Magníficas explican un 60% del incremento acumulado en la capitalización bursátil del S&P 500 y ya representan cerca del 35% del índice. El auge de la IA ha desembocado en esperanzas de una nueva revolución industrial y, a la vez, temores de otra burbuja. Una ambivalencia que se traslada a las valoraciones bursátiles: descansan en expectativas de crecimiento de ingresos notables, pero, a la vez, hay dudas sobre su sostenibilidad, ya sea por si las expectativas defraudan o por los fuertes planes de gasto e inversión que preparan las empresas del sector.
El informe advierte de que, aunque las Siete Magníficas se identifican como líderes globales de la IA, uno de los interrogantes para saber si podrán rentabilizar a tiempo sus fuertes planes de inversión es la forma que tomará el mercado de la IA y qué empresas emergerán como ganadoras y perdedoras cuando la tecnología madure.
La cadena de valor de la IA ofrece pistas sobre la posible evolución del mercado. Esta cadena tiene cinco eslabones: el poder de computación, con el diseño de microprocesadores y chips de memoria que gestionan cálculos intensos, donde destaca Nvidia, en el diseño, y TSMC en la producción; la infraestructura, con centros de datos y servicios cloud y una presencia notable de Amazon Web Services y Microsoft Azure; las bases de datos (imágenes, texto, audio) para entrenar la IA; los grandes modelos de IA, como GPT de OpenAI o Claude de Anthropic, que pueden adaptarse a un gran abanico de tareas; y las aplicaciones que adecuan los grandes modelos a usos específicos, como Copilot, ChatGPT o Claude Code.
España se abre hueco en la captación de fondos de IA
España es ya el quinto hub europeo en captación de fondos de Inteligencia Artificial (IA), con 392 startups y 1.600 millones de euros en inversión acumulada entre 2020 y 2025. No obstante, el país se mantiene muy lejos de las inversiones de 18.000 millones de euros en Reino Unido, los cerca de 10.000 millones en Francia y los más de 8.000 millones en Alemania. Suiza, más cerca de España, se sitúa en los 2.600 millones. El Impacto real de la Inteligencia Artificial en el ecosistema emprendedor, informe publicado este lunes por South Summit y PwC, relativiza también los resultados por la brecha entre el potencial teórico y la práctica: el 88% de las empresas dice usar IA, pero solo el 22% de los empleados lo utiliza de forma activa, principalmente en funciones de apoyo en tecnologías de la información, recursos humanos o atención al cliente.
La inteligencia artificial despunta como la pieza más codiciada del capital riesgo. El informe apunta que el 61% del volumen total de inversiones a nivel global ya se concentra en IA; en 2022 esa cifra era del 30%. En la carrera mundial por la innovación, Europa en su conjunto sigue jugando en ligas inferiores. El volumen global de inversiones en startups creció un 26% en 2025 respecto al año anterior, hasta los 441.000 millones de dólares. Estados Unidos y Canadá acapararon más de la mitad de esa cifra con 289.000 millones y un incremento del 42%. En Europa, la subida es menos de la mitad, del 16%, hasta los 64.000 millones. Asia, otro de los grandes, fue la gran excepción: la inversión bajó un 5% y la cifra se ubicó en los 77.000 millones.