Las lecciones aprendidas de la bomba atómica sirven para la inteligencia artificial
El Gobierno de EE UU demuestra que tiene el control total sobre los modelos más potentes de IA, al tiempo que las grandes tecnológicas piden disciplina y cuestionan la rentabilidad de Open AI y Anthropic
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Se hace bola leer tanto lirili sobre Inteligencia Artificial y ver tan poco lerele. Esta tecnología se encuentra en un momento crítico para mostrar si su uso masivo tiene sentido económico, es factible, asequible y accesible. Estamos en el paso previo a puerta grande, o enfermería. Lo vemos.
Qué hay detrás
En la última semana, EEUU pausó una guerra y comenzó otra. El armisticio con Irán ha opacado el nacimiento del gran conflicto nuclear del siglo XXI: el control de la Inteligencia Artificial. Y, ojo, que los dos casos pueden terminar con un resultado similar para el país que ha desatado la ofensiva.
La decisión el pasado viernes de cortar el acceso a los extranjeros del modelo más avanzado de la empresa Anthropic es un precedente que moldea el curso de la carrera por el dominio de la IA y nos devuelve a estrategias de otra época. En 1946, EE UU promulgó la ley de Energía Atómica, también conocida como McMahon, que impuso el control y secreto total sobre el desarrollo nuclear, prohibiendo compartir cualquier conocimiento con terceros países. EEUU era el único país que tenía en ese momento armas nucleares y su aplicación cortó de facto el intercambio de información con los países aliados, lo que se entendía provocaría un retraso en sus programas.
Washington puede tirar de historia para recordar qué sucede cuando hay una brecha de seguridad, como le ocurrió en el ultrasecreto laboratorio de Los Álamos. La película Oppenheimer describe la operativa de aquel campo militar aislado del mundo donde se reunió a los mejores investigadores de la época para desarrollar la bomba atómica, incluidos algunos extranjeros como el comunista Klaus Fuchs. Fuchs acabó filtrando a la Unión Soviética parte 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 después de la promulgación de la ley Atómica, que causó el efecto contrario al deseado. En un primer momento, se consolidó el monopolio nuclear de EEUU pero esto llevó a los países aliados (y a los enemigos) a desarrollar sus propios programas nucleares. Se aceleró la proliferación y fragmentación de la carrera nuclear que a mediados de los años cincuenta entró en otra fase de átomos por la paz, con los acuerdos de no proliferación y los ejercicios de información compartida.
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 siendo impulsada por empresas privadas y el rival del nuevo orden es China, no Moscú.
Que la IA esté en manos privadas no la libra del control estatal. El viernes Washington recordó que tiene el poder de lograr en unos minutos cortar el servicio de un producto a todo el planeta. Este riesgo había sido minimizado por muchos y ya ha sucedido. La experta española en IA Lucía Velasco, recuerda la paradoja de la regulación. “La industria dice que la UE está matando el sector por el exceso de regulación como la Ley IA. Pero EEUU ha mostrado que tiene métodos mucho más efectivos para ejercer su control”.
Es necesario aquí el inciso de que la UE es dependiente de otras muchas otras empresas estadounidenses para funcionar en su día a día, como hemos venido detallando en este boletín. El sector más destacado es el de los pagos electrónicos, con VISA, Mastercard, American Express y todos los Pay en manos de EEUU. Si Washington diera una orden de suspender la operativa a extranjeros, se caería el sector financiero (y provocaría una recesión inmediata, se entiende que indeseada por los americanos). Algo similar ocurriría en la Defensa o en la operativa de muchas centrales nucleares, por poner algunos ejemplos paradigmáticos.
La reacción lógica a lo ocurrido el viernes es que cualquier país del mundo acelere la reducción de interdependencias con EEUU. Todas. No solo la de la IA. Y aunque resulte difícil de creer, no es en el asunto tecnológico donde Europa está peor (es mucho más crítica su situación bancaria o de defensa).
Por lo pronto, existen todavía en el mercado modelos de IA de fuentes abiertas fuera de EEUU con los que los usuarios pueden seguir operando, aunque no sean la denominada tecnología de frontera, esto es, la última línea del conocimiento (y que justo gestionan Open AI y Anthropic). La que tiene mayor desarrollo es la China con su modelo Deep Seek que volviendo al paralelismo de la carrera nuclear, está más avanzada respecto al nivel que tenía Moscú cuando se declaró el secreto atómico en EEUU. En opinión de Andrés Tallón, director de la plataforma de empresas innovadoras Endeavor, los modelos chinos están entre tres y seis meses por detrás de un Mythos (el modelo frontera de Anthropic).
También existe Mistral, el modelo de lenguaje de origen francés por el que la UE está apostando para construir una IA europea soberana. Mistral produce cierta mofa entre los usuarios de IAs por su menor potencia. Pero en un momento como este, es un embrión mucho más desarrollado que los programas nucleares que tenían Reino Unido y Francia en 1946. Y es lo que tenemos.
¿Puede la UE lanzar mañana un modelo de IA equivalente a la bomba atómica sobre Hiroshima (que es el modelo Mythos de Anthropic)? No. ¿Puede tomar en estos momentos las decisiones correctas para tener funcionalidades equivalentes en un plazo medio? Sí. ¿Quiere la UE tener esos objetivos destructores y esa potencia? Pues lo tiene que seguir discutiendo mediante esa regulación que aborrece a la industria y que define el espíritu del bloque.
En la actualidad existen cuatro modelos de gobernanza de la IA que están en evolución y Juan Luis Manfredi, catedrático de RRII en la Universidad de Castilla—La Mancha y experto en diplomacia corporativa resume así: “El de EEUU orientado a mercado y sin controles para fomentar la competencia, el chino basado en la economía de Estado, subsidios y en la industria de semiconductores; el de la UE que tiene como obsesión la lucha contra los grandes conglomerados y la protección al usuario y. el modelo indio gran promotor de la soberanía digital pero también de control de los agentes principales reduciendo dependencia”.
Además, respecto al monopolio total que ejerció EEUU en los años cuarenta, la IA tiene varios talones de Aquiles que hace más difícil su captura total: la cadena de valor. Washington obtenía el siglo pasado el uranio imprescindible de la energía atómica del Congo belga, al que accedía con exclusividad y lo enriquecía en territorio nacional, en ubicaciones ultrasecretas.
Las materias primas imprescindibles para el procesamiento de la IA están fuera del control de Washington. Como ya hemos hablado en muchos números anteriores, China tiene la sartén por el mango y controla no tanto la producción como el refino de alrededor de un 90% de las tierras raras. El segundo paso, el de la construcción y diseño de chips, también está fuera de la soberanía estadounidense. Taiwán es central en la fabricación y la holandesa ASML imprescindible en el diseño.
En peor situación está el casi último eslabón de la cadena: los híperescaladores. Son las empresas que llevan la IA (o internet) a los ordenadores de los usuarios, y están concentrados en las manos de Amazon, Microsoft y Google y algunos chinos como Alibaba. Ahí Europa lo tiene más complicado y para ejercitar su independencia lo que hace es no poner todos los huevos en una cesta y diversificar proveedores. Pero en términos de soberanía es el punto más vulnerable.
En definitiva, la situación de brecha tecnológica de la UE frente a EEUU es grave, muy grave, pero aún no hemos llegado a un punto sin retorno. Otro factor además juega en contra del dominio hegemónico que a Trump le gustaría tener sobre la IA: el mercado. El capitalismo. La bolsa.
Al contrario de lo que sucedía con la energía atómica (a la que luego se le encontraron muchas aplicaciones civiles, especialmente en medicina), la IA es un servicio de mercado. La actual bonanza de EEUU se sustenta por las masivas inversiones orientadas en desarrollar su infraestructura, sus centros de datos, sus redes. Su expansión masiva en el mundo, su uso global por millones de usuarios. La energía nuclear marcó el dominio ofensivo de EEUU durante años y la IA quiere ser el vehículo para el dominio económico. Así que es la economía la que definirá a los ganadores y perdedores de esta carrera.
Qué va a pasar
La IA está madurando, dicen en jerga económica. De las musas al teatro, las organizaciones que marcaron el punto de inflexión en la popularización de los grandes modelos de lenguaje, como Open AI con su Chat GPT y Anthropic, quieren ganar dinero. Tiene que ser mucho dinero, claro, para alinearse con las expectativas del mercado que les ha prestado miles de millones para desarrollar sus negocios y también los de otras empresas del sector que participan en la cadena de valor (los ya citados híper escaladores que además son sus principales accionistas).
El salto a bolsa es un paso obligado para poder captar liquidez de miles de inversores y poder así seguir creciendo. En sus planes para cotizar tienen que convencer a los futuros accionistas de que el modelo de negocio de la empresa es rentable, que dará beneficios, algo que no sucede todavía. Y en la base está poner precio al bien o servicio que se vende.
Con la decisión de limitar el acceso a los extranjeros, EEUU mandó varias señales a los agentes económicos. La obvia: que puede cerrar el chiringuito cuando quiera, algo muy malo para invertir. La derivada: que mejor no sublevarse contra Trump —como hizo Anthropic al no permitir ser utilizada para el desarrollo de armamento autónomo— porque sale caro. Open AI que había anunciado su salida a bolsa antes que Anthropic debería sacar tajada de estas dos señales.
El principal inversor en Anthropic, Amazon, también ha mandado un mensaje en este caso más difícil de leer. La prensa estadounidense dice que fue Amazon la que dio a Washington el chivatazo sobre la brecha de seguridad del modelo Fable que llevó a su suspensión. Esto lleva a especular qué gana Amazon. La razón blanca es que al ser el principal usuario de Fable y ser Amazon Web Services (AWS) el gigante que sostiene miles de páginas web del mundo, había un riesgo en la infraestructura y también para sus clientes, por lo que era necesario atajarlo rápido antes de que dañara el servicio. Según Semafor, la Casa Blanca se aterrorizó ante la posibilidad de que hackers chinos extrajeran mediante la brecha abierta por Fable las capacidades de hackeo del modelo Mythos (de las que ya ha advertido Anthropic) y decidió de forma fulminante cortar el acceso.
Amazon lleva tiempo jugando a dos bandas y se dice que su inversión en Open AI supera ya la que ha hecho en Anthropic y con el chivatazo ya ha apostado por su caballo ganador en las dos salidas a bolsa.
Este torpedo a los planes de Anthropic llegó en un momento en el que las cotizaciones de las tecnológicas se habían moderado (incluso hay quién apunta a que tocaban techo), ante las dudas razonables sobre los modelos de negocio y la rentabilidad cuando se supere la fase actual de gastar dinero a lo loco.
Cuando la Open AI lanzó su Chat GPT hace algo más de tres años, lo hizo con un modelo gratuito ante las dudas de quién iba a usar esa tecnología. El furor que se ha desatado por su uso masivo —lo que ha casi agotado la capacidad de computación que tiene límites físicos— ha llevado a estas empresas a limitar su uso, primero fijando precios por suscripción y ahora ya poniendo límites al uso.
Lo de fijar el precio, que cualquiera entiende es el principio básico de un modelo de negocio para calcular los beneficios (gasto tanto, vendo tanto, gano la diferencia), está siendo un quebradero de cabeza para las empresas. Del gratis total de los primeros meses se pasó a un precio buffet. Por alrededor de 20 euros al mes podías comer todo lo que pudieras. Esto está bien para un cliente medio/bajo pero era un chollo para algunos sectores que desarrollan software y necesitan mucho código, así que tenían las IA corriendo en sus ordenadores día y noche.
Para estos perfiles de usuarios intensivos se comenzó a facturar a través del gasto en tokens. Los tokens son una unidad de medida que es algo más que una sílaba de las palabras que introducimos en los diálogos con una IA (alrededor de dos tercios de una palabra). Las empresas de IA han comenzado a ofrecer planes de pago de x millones de tokens y embridar el uso casi ilimitado que hacían algunos clientes para los que el precio no parecía ser un factor disuasorio.
Cuando arrancó 2026, muchos gestores e inversores consideraban que si una empresa gastaba millones de tokens, su potencial económico era mucho mayor porque estaba exprimiendo todo el partido a la IA. “Funciona como un contador de la luz”, explica Miguel Ángel Domínguez, presidente de Alastria. “Si tienes tarifa plana dejas todas las luces encendidas. Si te cobran ya tienes que ver cómo optimizar el servicio”. Domínguez tiene una empresa de desarrollo de software y por ahora, no hay precio en la suscripción (de alrededor de 200 euros) con la que no le salgan los cálculos. “Por ese precio le estoy dando un súper poder a cada ingeniero que tengo. Y me sale mucho mejor que contratar a otros ingenieros que lo refuercen”.
El gasto masivo en tokens que llevaba aparejado el aplauso del mercado llevó a una gestión irracional. Los empleados de Meta hicieron una competición interna, con premios, para ver quién gastaba más tokens en Claude (cuando son accionistas de Open AI). Esto llevó a un descontrol total del gasto que se filtró en la prensa y resintió la cotización. Casos muy similares se dieron en Uber, que gastó el presupuesto de todo 2026 en cuatro meses, y también en Amazon. Los ingenieros dejaban la IA corriendo en segundo plano, pidiendo tareas absurdas como que se leyera 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 el uso de tokens como una métrica para evaluar o valorar el potencial de una empresa. Comienzan ahora a introducirse buenas prácticas en el uso de la IA dentro de las tecnológicas, que busquen la eficiencia y no el abuso, además de la disciplina fiscal. Por no hablar del consumo de energía y de agua que hacían estos servidores encendidos y a pleno rendimiento 24 horas siete días a la semana.
Además este modelo de pago de las empresas estadounidenses está enfrentado con el gratuito o casi gratuito de las chinas que prefieren ofrecer tokens a pérdidas para ganar mercado. La mayoría de los usuarios intensivos tienen todas las suscripciones de pago y también las gratuitas chinas, que alternan en su flujo de trabajo. Como las chinas son de fuentes abiertas permiten que se descarguen en el ordenador y trabajar en modo local, lo que por ahora da confianza a los usuarios. Si las empresas estadounidenses siguen subiendo el precio de sus tokens, los modelos gratuitos cada vez pesarán más en las empresas (arañando la cuota de las americanas).
Lo que están haciendo los gestores es organizar el trabajo para que las tareas cotidianas y masivas (que consumen millones de tokens, como procesar datos de usuarios o traducir texto) se envíen a los modelos gratuitos y las confidenciales se queden en los de pago. Afortunadamente para las americanas, los chips que se hacen son cada vez más eficientes y por lo tanto deflacionarios, pero son 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 la apuesta europea por esta IA se redoble. Su modelo no es de acceso por internet como las estadounidenses (donde ellos pueden ver tus datos). Los ingenieros de Mistral van a tu oficina y te instalan la IA directamente dentro de los ordenadores de tu empresa.
↗️ El BSC (Barcelona Supercomputing Center)
Si se apuesta por IAs soberanas, las capacidades de computación europeas también van a ir al alza.
Empresas de software
Las empresas de software tradicional que venden licencias de programas (como Salesforce, ServiceNow o Workday) y llevan una caída en bolsa de casi el 15% ante la idea de que los “Agentes de IA” autónomos y los modelos de código abierto permitan a las corporaciones construir sus propias herramientas internas.
↗️ Infraestructura y Energía
El dinero entra con fuerza en las empresas que venden lo necesario para sustentar esta esta fiebre del oro digital. (En EEUU, Constellation Energy o GE Vernova). También los constructores y/o gestores de centros de datos.
↗️ Los Reyes del Hardware (Nvidia, Broadcom)
Aunque los tokens bajen de precio para el usuario final, su consumo seguirá al alza.
↗️ Los proveedores no-frontera
La casa de análisis Cetrini predice una rotación masiva de la demanda. Para defender sus márgenes y no quebrar pagando facturas a las grandes tecnológicas, las empresas dejarán de enviar cada pequeña pregunta a Microsoft o Google y lo harán en servidores propios más pequeños.
⬇️ Rentabilidad en bolsa
Cetrini cree que Wall Street va a dejar de premiar a las empresas por el simple hecho de decir que usan IA y mirarán con lupa los márgenes de beneficio y los costos de computación.
⬇️ Acceso a tecnología punta
Los modelos de IA más avanzados se utilizarán en áreas de alta productividad (como la investigación científica avanzada o el desarrollo de ingeniería crítica) donde el retorno justifique la inversión.
El dato: x24
En un reciente informe de Goldman Sachs se prevé multiplicar por 24 el número de tokens usados entre 2026 y 2030.
El concepto: tokenomics, tokenmaxxing, tokenpanic
El término tokenomics se usaba en el mundo de las criptomonedas pero ha pasado a definir la economía detrás del uso de la IA; específicamente, cuánto cuesta y cómo se cobra. Hubo un momento irracional de tokenmaxxing, esto es, inflar la factura de pagos a la IA para parecer más productivos pero ahora se ha pasado al tokenpanic, ojo con lo que gastas que te castiga el mercado.
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 que sus centros de datos tengan margen suficiente para funcionar con fluidez y rapidez. Anthropic no tiene claro a qué se dedica exactamente en estos momentos”, dijo Brad Delong en una reciente publicación en su Substack en el que aborda a menudo la materia. (Delong es uno de los historiadores económicos de Berkeley más prestigiosos en el mundo).
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