IA: ¿Está China superando a Estados Unidos?

Esta entrevista forma parte de una serie de contribuciones recientes de Ng, en particular tres artículos publicados en el blog alojado por Deep Learning (número 312 del 30 de julio, número 306 del 18 de junio y número 303 del 28 de mayo de 2025). Al hacer clic en cada número, puedes acceder a la versión completa en inglés.

En la carrera por la inteligencia artificial, ¿sigue Estados Unidos a la cabeza?

Sí, pero si la trayectoria actual continúa, China podría superarlo.

Por ahora, Estados Unidos mantiene una ventaja. Pero, en el mundo de las start-ups, eso no significa gran cosa: sabemos que el impulso es decisivo y que un pequeño equipo muy rápido puede convertirse en pocos años en una fuerza imparable.

Aunque Estados Unidos y China son dos gigantes, lo que está en juego aquí no es muy diferente: impulsado por un ecosistema de código abierto dinámico, el sistema chino evoluciona en un entorno hipercompetitivo en el que la difusión del conocimiento es rápida y se observan avances agresivos tanto en el diseño como en la fabricación de semiconductores, lo que le confiere una energía considerable en un contexto de errores autoinfligidos por la administración estadounidense.

El gobierno estadounidense publicó este verano su plan de acción para la IA, que hace mucho hincapié en la posibilidad de recuperar la iniciativa. ¿No es suficiente?

Me limitaré a hacer una observación: la Casa Blanca ahora hace hincapié en la importancia del código abierto. Es un paso muy positivo para Estados Unidos, pero no será suficiente para mantener su ventaja a largo plazo.

Usted habla de errores autoinfligidos. ¿Cree que, a pesar de los recientes anuncios, ¹ la política migratoria de la administración de Trump podría perjudicar la posición de Estados Unidos en la carrera mundial por la inteligencia artificial?

Sin duda alguna. Estados Unidos tiene una ventaja inmensa: muchos talentos sueñan con estudiar y trabajar allí. Pero estamos desperdiciando esta ventaja estratégica, mientras que otros países, como China con su Programa Mil Talentos, ² se esfuerzan ahora por atraer a migrantes capaces de impulsar la innovación.

¿Ya se ven los efectos?

Sí, y son muy tangibles. En los últimos meses, por ejemplo, se han suspendido las entrevistas para la obtención de nuevos visados para estudiantes y trabajadores altamente cualificados, y se multiplican las cancelaciones arbitrarias. Esto es extremadamente problemático.

He hablado con estudiantes internacionales aterrorizados —y mido mis palabras— por la idea de que su visa pueda ser cancelada en cualquier momento. Uno de ellos, que debía presentar un artículo en una conferencia internacional, renunció por miedo a que le denegaran el acceso a Estados Unidos.

También conocí a un ingeniero altamente calificado, instalado aquí desde hace más de diez años con una visa H-1B. ³ Cuando su empresa cerró, se vio obligado a buscar desesperadamente un nuevo empleo para evitar la expulsión, a pesar de que ya no tenía ningún vínculo real con su país de origen.

Estos cambios me preocupan desde el punto de vista ético, pero no hay que subestimar su alcance económico. Una de las palancas más eficaces para reforzar la competitividad de Estados Unidos, o de cualquier país, es acoger a talentos extranjeros, como estudiantes internacionales y trabajadores altamente cualificados. Durante siglos, Estados Unidos ha prosperado gracias a la inmigración: renunciar a una de las causas fundamentales de su liderazgo tecnológico mundial sería un error histórico.

Este verano, la guerra comercial alcanzó su punto álgido con la imposición de una asimetría, cercana a una lógica de extorsión, en Occidente. ¿Cuáles son las consecuencias en el ámbito de la IA?

Lamento profundamente que Estados Unidos abandone a sus amigos y aliados. Aunque la situación es difícil, espero que la comunidad científica de la IA sepa mantenerse unida: seguir tejiendo lazos más allá de las fronteras, compartir ideas y apoyarse mutuamente es absolutamente fundamental.

Los impuestos actuales se aplican principalmente a los bienes físicos, no a los servicios digitales ni a la propiedad intelectual. Por lo tanto, la circulación de ideas, en particular a través del software de código abierto, sigue siendo posible. Pero la IA también depende de infraestructuras materiales: semiconductores, servidores, sistemas de refrigeración, redes, electricidad. Gravar estos equipos ralentizará inevitablemente el progreso y encarecerá la construcción de centros de datos.

¿No cree que se podrían obtener efectos positivos en Estados Unidos, por ejemplo, con un relanzamiento de la industrialización?

Sí, pero solo parcialmente. Los aranceles animan a Estados Unidos a invertir más en robótica y automatización industrial, pero su impacto seguirá siendo limitado: no disponemos ni de la mano de obra, ni de la cadena de suministro, ni de los avances robóticos necesarios.

Más allá de la política migratoria y la guerra comercial, la administración también ha impuesto fuertes recortes en la investigación fundamental. ¿Qué efectos están teniendo ya estas decisiones y qué repercusiones tendrán en el futuro en la inteligencia artificial?

También en este aspecto estoy profundamente alarmado.

Los recortes presupuestarios propuestos en la financiación federal de la investigación tendrían un impacto directo en la competitividad de Estados Unidos en el campo de la inteligencia artificial, pero también en otros ámbitos estratégicos.

Permítanme hablarles de mi experiencia personal: si la Fundación Nacional para la Ciencia (NSF) y la DARPA no me hubieran financiado en mis inicios, no habría descubierto los principios de escala que me llevaron a proponer la creación de Google Brain para desarrollar el aprendizaje profundo. Reducir drásticamente esta financiación es privarse de las próximas grandes ideas.

Y es olvidar que, si bien la financiación de la investigación abierta beneficia a todo el mundo, el país que más se beneficia es siempre aquel en el que se lleva a cabo dicha investigación. ⁴

¿Por qué?

Porque, por un lado, la difusión del conocimiento es más rápida. Por otro lado, la realización de trabajos de investigación permite formar nuevos talentos que refuerzan el tejido científico e industrial nacional.

Tomemos el ejemplo de Silicon Valley: ¿por qué la mayoría de las innovaciones en IA generativa siguen procediendo de allí?

Porque dos equipos locales, Google Brain (que inventó las redes de transformadores) y OpenAI (que las industrializó), lograron los primeros avances. Posteriormente, sus miembros se unieron a otras empresas locales, fundaron nuevas start-ups y colaboraron con las universidades. El conocimiento circula rápidamente gracias a la proximidad: conferencias, encuentros informales, redes sociales, conversaciones entre padres en la escuela, etc. Esta difusión local del conocimiento ha permitido a esta región del mundo mantenerse a la vanguardia.

Por lo tanto, la financiación de la investigación fundamental en Estados Unidos beneficia sobre todo a Estados Unidos, pero también a sus aliados.

Sin embargo, el argumento principal de la administración estadounidense es el siguiente: dado que se trata de una tecnología absolutamente estratégica, estos avances también podrían beneficiar a los adversarios. ¿Cree que esto supone un obstáculo para el desarrollo de la IA?

Es cierto que la apertura también beneficia a nuestros adversarios. Como señala una subcomisión de la Comisión de Ciencia, Espacio y Tecnología de la Cámara de Representantes de los Estados Unidos, «el intercambio abierto de la investigación fundamental no está exento de riesgos. Sin embargo, la apertura en el ámbito de la investigación es tan importante para la competitividad y la seguridad que justifica el riesgo de que nuestros adversarios también puedan beneficiarse de ella». ⁵

Además, la IA generativa está evolucionando tan rápidamente que es esencial mantenerse a la vanguardia de la tecnología. Por ejemplo, el hecho de que muchos equipos puedan ahora entrenar un modelo con capacidades de nivel GPT-3.5, o incluso GPT-4, no parece perjudicar mucho a OpenAI, que se esfuerza por desarrollar sus actividades mediante el desarrollo de tecnologías de vanguardia como o4, Codex, GPT-4.1, etc.

Quienes inventan una tecnología son los primeros en comercializarla y, en un mundo en rápida evolución, la tecnología de vanguardia es la que tiene más valor. Varios estudios también muestran que el conocimiento se difunde mucho más rápidamente a nivel local que a nivel mundial, por lo que las ciudades, donde las personas pueden reunirse y colaborar más fácilmente, favorecen la innovación. ⁶

Cuando se lanzó ChatGPT en 2022, China estaba claramente por detrás de Estados Unidos en materia de IA generativa. Pero gracias a la apertura interna de su ecosistema tecnológico, que favorece el intercambio de modelos, la rápida circulación de ideas y una intensa competencia, ha podido reducir gran parte de esa brecha en solo dos años.

¿Cómo explica el dinamismo de China en materia de IA?

Se combinan varios factores. La investigación universitaria abierta cuenta con una financiación considerable. Empresas como DeepSeek o Alibaba publican modelos de vanguardia de libre acceso, lo que acelera la difusión del conocimiento. La legislación laboral, que dificulta la aplicación de las cláusulas de no competencia, facilita la movilidad de los ingenieros y fomenta el intercambio de ideas entre empresas. Esta cultura, combinada con un ecosistema tecnológico abierto, hace que la circulación del conocimiento sea especialmente eficaz.

Aunque no deseo que Estados Unidos imite a China en muchos aspectos, la apertura de su ecosistema tecnológico ha contribuido a su auge.

En el cierre al talento, en la reducción de la financiación de la investigación fundamental y, en general, en la revolución cultural impulsada por la presidencia de Trump, parece estar ocurriendo algo profundo. ¿Es el ocaso de la era inaugurada por Vannevar Bush y FDR, que convirtió a Estados Unidos en la capital científica de una nueva frontera?

En 1945, el histórico informe de Vannevar Bush, Science, The Endless Frontier (La ciencia, una frontera sin límites), ⁷ sentó las bases de la financiación pública de la investigación y el desarrollo del talento. Este modelo permitió a Estados Unidos dominar la producción científica mundial durante décadas. La financiación federal de la investigación generó avances decisivos que beneficiaron no solo a Estados Unidos, sino también al resto del mundo, al tiempo que formó a generaciones de investigadores, tanto nacionales como inmigrantes, que contribuyeron en gran medida al poderío estadounidense.

La buena noticia es que este modelo es ahora conocido y reproducible. Cabe esperar que otros países o la Unión Europea sepan imitarlo e invertir masivamente en ciencia y talento.

Queda por desear que Estados Unidos, después de haber sido pionero en un sistema tan fructífero, no decida alejarse de él.

¿Cuáles son hoy en día los actores más eficaces, en Estados Unidos y en China?

Las clasificaciones de Artificial Analysis ⁸ y LMArena ⁹ muestran que los modelos propietarios más avanzados siguen siendo estadounidenses: Google Gemini 2.5 Pro, OpenAI o4, Claude 4 Opus de Anthropic o Grok 4.

Sin embargo, en el ámbito del código abierto, la dinámica se inclina hacia China: DeepSeek R1-0528, Kimi K2, Qwen3 y sus variantes —entre ellas Qwen3-Coder, especialmente eficaz para el código— o el GLM 4.5 de Zhipu, cuyo software de postentrenamiento se ha publicado en código abierto. ¹⁰ Varios de estos modelos ya superan a las mejores alternativas de código abierto estadounidenses, como Gemma 3 de Google o Llama 4 de Meta.

¿Significa esta diferencia que existe una diferencia técnica e industrial de enfoque entre China y Estados Unidos?

Sí. Las empresas estadounidenses privilegian una estrategia cerrada en el desarrollo de sus modelos básicos, una elección comprensible desde el punto de vista económico.

Como consecuencia, los gigantes del sector gastan sumas colosales para atraer a los talentos y tratar de descifrar la «receta secreta» de sus competidores. La circulación de conocimientos existe, pero sigue siendo lenta y muy costosa.

En China ocurre lo contrario. El ecosistema de código abierto favorece una competencia darwiniana: las empresas rompen los precios, multiplican los anuncios espectaculares, contratan a los empleados de la competencia y se disputan los clientes.

Muchos actores desaparecerán, pero esta presión permanente fortalece a los que sobreviven.

¿Existe también una diferencia en el dinamismo de los semiconductores?

Sí, y China está avanzando rápidamente. Tomemos el ejemplo de Huawei: su CloudMatrix 384 pretende competir con el sistema GB200 de Nvidia. Es cierto que China aún no ha alcanzado el nivel de las GPU estadounidenses más potentes, pero Huawei está adoptando otro enfoque: combinar un gran número de chips de menor potencia —384 frente a 72— para construir un sistema competitivo.

Es una apuesta comparable a la del sector automovilístico: China tenía dificultades para competir con los vehículos térmicos occidentales, pero tomó la delantera apostando por los eléctricos. Queda por ver si la estrategia de Huawei dará sus frutos, pero las restricciones estadounidenses a las exportaciones ya la han empujado a invertir masivamente en sus propias tecnologías.

¿Debemos preocuparnos por una posible consecuencia geopolítica de este dinamismo? En caso de crisis en Taiwán, ¿podría China estar paradójicamente menos expuesta que Estados Unidos?

Es una hipótesis que hay que tomarse en serio.

Si Pekín logra desarrollar una producción nacional avanzada de semiconductores, mientras que Washington sigue dependiendo de TSMC en Taiwán, una crisis importante en el estrecho podría debilitar toda la hoja de ruta estadounidense en materia de IA.

Parece que ahora se da por hecho en Estados Unidos que estamos en un juego de suma cero en el que la ganancia de uno se produce necesariamente en detrimento del otro: ¿es así?

No necesariamente. La historia de la electricidad, internet u otras tecnologías transformadoras demuestra que varias naciones pueden beneficiarse de ellas simultáneamente. Pero en el caso de la IA, la competencia por el liderazgo es muy real.

Hoy en día, China ya domina el campo de los modelos de código abierto; lo que suceda a continuación dependerá en gran medida de las decisiones políticas e industriales de los distintos países.

También hay que entender que la IA no es una tecnología única y monolítica. Cuando algunos comentaristas hablan de inteligencia artificial general (IAG), a veces da la impresión de que habrá un momento concreto en el que «alguien la inventará». En realidad, el progreso en el campo de la IA será continuo y no habrá una única meta final. ¹¹ Si una empresa o un país afirma haber alcanzado la IAG, probablemente se trate más de una estrategia de marketing que de un verdadero avance tecnológico.

Diferentes países están a la vanguardia en diferentes ámbitos. Mucho antes del auge de la IA generativa, Estados Unidos ya dominaba los despliegues a gran escala en la nube, mientras que China había tomado la delantera en tecnologías de vigilancia. Estas especializaciones se traducen en ventajas claras, tanto en términos de crecimiento económico como de poder blando y poder duro.

Espero que las democracias, en particular las que están comprometidas con el Estado de derecho y los derechos humanos, sean capaces de eliminar los obstáculos a la innovación e invertir en la ciencia abierta. Esa es la mejor manera de garantizar que la IA beneficie al mayor número de personas posible, y no solo a unas pocas.