{"id":81819,"date":"2025-11-01T21:26:12","date_gmt":"2025-11-01T20:26:12","guid":{"rendered":"https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/?p=81819"},"modified":"2025-11-02T19:33:16","modified_gmt":"2025-11-02T18:33:16","slug":"burbuja-de-la-ia-el-70-de-la-nube-esta-controlada-por-tres-empresas-estadounidenses-una-conversacion-con-meredith-whittaker-presidenta-de-signal","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2025\/11\/01\/burbuja-de-la-ia-el-70-de-la-nube-esta-controlada-por-tres-empresas-estadounidenses-una-conversacion-con-meredith-whittaker-presidenta-de-signal\/","title":{"rendered":"Burbuja de la IA: \u00abEl 70% de la nube est\u00e1 controlada por tres empresas estadounidenses\u00bb, una conversaci\u00f3n con Meredith Whittaker, presidenta de Signal"},"content":{"rendered":"\n
Se est\u00e1 produciendo una transformaci\u00f3n radical. No es demasiado tarde para mantener el control de la IA, y todav\u00eda podemos elegir. Descubra nuestra serie \u00ab<\/em>Poderes de la IA<\/em><\/a>\u00bb y apoye la primera revista europea independiente <\/em>suscribi\u00e9ndose al Grand Continent<\/em><\/a><\/p>\n\n\n\n Para responder a su pregunta, me sentir\u00eda tentada de hacer un repaso hist\u00f3rico para ver las cosas al rev\u00e9s de lo que se nos suele presentar.<\/p>\n\n\n\n La constataci\u00f3n de una concentraci\u00f3n masiva de poder en manos de unas pocas empresas, impulsada por la IA, no es una opini\u00f3n: se basa en un an\u00e1lisis material y una visi\u00f3n pol\u00edtico-econ\u00f3mica de la historia de la industria tecnol\u00f3gica \u2014que conozco desde dentro por haber trabajado en este campo en Google entre 2006 y 2019\u2014.<\/p>\n\n\n\n El comienzo de la d\u00e9cada de 2010 fue un periodo muy determinante para la empresa, durante el cual la IA lleg\u00f3, en cierto modo, a buen puerto en una forma estabilizada. Tambi\u00e9n fue durante este periodo cuando resurgi\u00f3 el paradigma del deep learning<\/em>.<\/p>\n\n\n\n Para comprender de qu\u00e9 se habla cuando se menciona la IA, es necesario comprender la historia del modelo comercial de las plataformas y las razones de la gran bifurcaci\u00f3n de Internet en la d\u00e9cada de 1990.<\/p>\n\n\n\n Durante los \u00faltimos ochenta a\u00f1os, se han agrupado bajo el t\u00e9rmino gen\u00e9rico de \u00abIA\u00bb numerosos enfoques tecnol\u00f3gicos muy heterog\u00e9neos.<\/p>\n\n\n\n El aprendizaje profundo (deep learning<\/em>) es uno de esos enfoques, hoy dominante.<\/p>\n\n\n\n Durante la d\u00e9cada de 2010 se produjo un gran cambio, del que pocos comprendieron realmente la magnitud.<\/p>\n\n\n\n El aprendizaje profundo se impuso hasta convertirse en sin\u00f3nimo de lo que hoy llamamos IA.<\/p>\n\n\n\n La explicaci\u00f3n es muy sencilla: debido al modelo econ\u00f3mico de las plataformas.<\/p>\n\n\n\n En la d\u00e9cada de 1990, se anim\u00f3 a las plataformas digitales a desarrollarse a toda costa siguiendo una l\u00f3gica probada: crear redes de comunicaci\u00f3n no reguladas, capturar el efecto de red, conquistar el mercado, lograr econom\u00edas de escala y recopilar tantos datos como fuera posible para alimentar un modelo econ\u00f3mico basado en la publicidad y la vigilancia.<\/p>\n\n\n\n As\u00ed, a principios de la d\u00e9cada de 2010, Facebook, Google, Amazon Marketplace y Microsoft ya hab\u00edan calibrado sus capacidades de c\u00e1lculo para almacenar y procesar grandes cantidades de datos. Las infraestructuras para la IA estaban ya en marcha: eran las mismas que hab\u00edan sustentado su modelo econ\u00f3mico.<\/p>\n\n\n\n Adem\u00e1s de estas capacidades de c\u00e1lculo, estos actores tambi\u00e9n dispon\u00edan de plataformas masivas en las que almacenaban y procesaban cantidades colosales de datos.<\/p>\n\n\n\n En ese momento, comprendieron que el enfoque del deep learning<\/em>, basado en ciertos avances de la d\u00e9cada de 1980, como la retropropagaci\u00f3n en la que hab\u00eda trabajado Yann Le Cun<\/a>, por ejemplo, volv\u00eda a ser relevante, ya que ahora era posible probar estos algoritmos a escala de estos modelos comerciales.<\/p>\n\n\n\n Lo que llamamos IA no es realmente una innovaci\u00f3n.<\/p>Meredith Whittaker<\/cite><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n Funcionaba muy bien para optimizar un flujo de redes sociales basado en el compromiso.<\/p>\n\n\n\n Es sorprendente cuando se analizan las cosas de forma m\u00e1s concreta. Si comparamos, por ejemplo, los avances de la IA con los cambios introducidos en el algoritmo de YouTube y las preocupaciones relativas, por ejemplo, la radicalizaci\u00f3n o las razones por las que nos bombardean con v\u00eddeos que provocan ira o nos mantienen pegados a las pantallas, nos damos cuenta de que los modelos de IA \u2014los modelos de aprendizaje profundo\u2014 se probaron primero en algoritmos como el de YouTube.<\/p>\n\n\n\n En otras palabras, su primera aplicaci\u00f3n \u2014que tambi\u00e9n fue una primera prueba\u2014 fue optimizar las redes sociales financiadas por la publicidad.<\/p>\n\n\n\n Solo a partir de este modelo basado en el compromiso se pudo construir un modelo comercial m\u00e1s amplio, centrado en lo que ahora se conoce como IA.<\/p>\n\n\n\n Por eso me pareci\u00f3 importante hacer este repaso de la historia de las redes sociales: permite comprender por qu\u00e9 lo que llamamos IA no es en realidad una innovaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n De lo que estamos hablando es de una forma pol\u00edtica y econ\u00f3mica de captar el mercado basada en un modelo comercial de vigilancia y una concentraci\u00f3n de poder que se apoya en los efectos de red. Es este modelo el que ha vuelto a dar relevancia a un determinado tipo de IA.<\/p>\n\n\n\n La IA se ha presentado falsamente como una innovaci\u00f3n cient\u00edfica, cuando en realidad es el resultado de una concentraci\u00f3n de poder entre unos pocos actores hist\u00f3ricos que se impusieron durante la fase de acumulaci\u00f3n primitiva de la comercializaci\u00f3n de Internet.<\/p>\n\n\n\n Efectivamente, existen varias startups especializadas en IA.<\/p>\n\n\n\n En Europa, pensamos en Mistral y otras que son capaces de construir grandes modelos eficaces.<\/p>\n\n\n\n Pero si examinamos todo el proceso, desde el desarrollo de un modelo hasta su monetizaci\u00f3n, vemos que el mercado sigue estando extremadamente concentrado y que los hyperscalers<\/em> siempre tendr\u00e1n una ventaja \u00fanica sobre todos sus competidores.<\/p>\n\n\n\n As\u00ed, aunque Mistral sea capaz de construir su propio modelo, el acceso al mercado sigue haciendo que este modelo dependa de un hyperscaler<\/em>. Una start-up da acceso al modelo de Mistral a trav\u00e9s de un servidor de Amazon Web Services u otro proveedor de infraestructura.<\/p>\n\n\n\n Por lo tanto, el acceso al mercado est\u00e1 controlado por quienes poseen servidores en la nube, que conceden licencias de acceso y comercializan bajo diferentes nombres y marcas el protocolo de un modelo determinado, o por quienes disponen de plataformas en las que pueden integrar un modelo de IA.<\/p>\n\n\n\n Sin embargo, en la actualidad no existe ning\u00fan otro mercado tan completo como el de Estados Unidos en t\u00e9rminos de dominio del sector de la IA.<\/p>\n\n\n\n Si se analiza un poco m\u00e1s a fondo, se observa que varias startups solo comercializan Chat GPT con diferentes nombres, combinando una serie de c\u00f3digos de libre acceso y creando una nueva interfaz de usuario.<\/p>\n\n\n\n El d\u00eda en que Open AI \u2014o Microsoft, que parece querer tomar el control\u2014 quiera cambiar su modelo, sus tarifas o sus autorizaciones, o se vea sancionado por las autoridades p\u00fablicas, los actores m\u00e1s peque\u00f1os sufrir\u00e1n directamente los efectos y tendr\u00e1n que alinearse.<\/p>\n\n\n\n La IA se ha presentado falsamente como una innovaci\u00f3n cient\u00edfica, cuando en realidad es el resultado de una concentraci\u00f3n de poder entre unos pocos actores hist\u00f3ricos.<\/p>Meredith Whittaker<\/cite><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n Es evidente: hay una burbuja de IA.<\/p>\n\n\n\n Las empresas est\u00e1n valoradas, pero no obtienen beneficios, ni siquiera alcanzan el umbral de rentabilidad.<\/p>\n\n\n\n Los gastos de inversi\u00f3n son fantasiosos y las promesas cada vez m\u00e1s dif\u00edciles de creer. Se est\u00e1 metiendo mucho aire en este globo, que no deja de inflarse. Pero a\u00fan no se ve c\u00f3mo podr\u00eda ser el retorno de la inversi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Por el contrario, se ven muchos esquemas de deuda circular.<\/p>\n\n\n\n Un ejemplo reciente fue la inversi\u00f3n de Nvidia en Open AI. El precio de las acciones de Open AI est\u00e1 aumentando. Pero la valoraci\u00f3n de Nvidia tambi\u00e9n depende de la de Open AI. Por lo tanto, esto tambi\u00e9n estimula sus acciones y recuperan su dinero.<\/p>\n\n\n\n Por otra parte, estas inversiones en startups de IA no se realizaron en forma de dinero, sino en forma de acceso a las infraestructuras de estos hyperscalers<\/em> para que los modelos sirvieran para mejorarlas, lo que provoc\u00f3 una subida del precio de las acciones de los hyperscalers<\/em>.<\/p>\n\n\n\n Al mismo tiempo, las promesas hechas en el mercado se alejan cada vez m\u00e1s de la realidad material del funcionamiento de estos sistemas, de sus l\u00edmites y de sus umbrales reales.<\/p>\n\n\n\n As\u00ed que s\u00ed: hay una burbuja.<\/p>\n\n\n\n Sin embargo, matizar\u00eda esto con una dimensi\u00f3n nada desde\u00f1able: en el plano geopol\u00edtico, la IA es una herramienta de control estrat\u00e9gico.<\/p>\n\n\n\n El 70% del mercado mundial de infraestructuras en la nube est\u00e1 controlado por tres empresas estadounidenses.<\/p>\n\n\n\n El Gobierno estadounidense y el sector privado son muy conscientes de ello.<\/p>\n\n\n\n Se trata de una ventaja geopol\u00edtica extraordinaria.<\/p>\n\n\n\n No tengo un concepto definido para ello, pero estoy seguro de que se podr\u00eda encontrar uno\u2026 <\/p>\n\n\n\n Por ejemplo.<\/p>\n\n\n\n Se pueden modificar las herramientas, los protocolos, la estructura tarifaria, pero eso no cambiar\u00e1 un hecho esencial: los gobiernos, las instituciones y todas las startups europeas especializadas en IA siguen funcionando principalmente con infraestructura estadounidense o, como m\u00ednimo, necesitan acceder a ciertas partes de esa infraestructura.<\/p>\n\n\n\n Lo vemos muy concretamente en nuestra vida cotidiana. Cuando la nube de Amazon falla, el 30% de Internet deja de funcionar, y estas interrupciones nos afectan a todos.<\/p>\n\n\n\n Si utilizas una infraestructura en la nube europea, probablemente utilices Amazon DynamoDB o uno de esos servicios alojados en Amazon Web Services, donde las herramientas, las normas y todo lo dem\u00e1s son gestionados por Amazon.<\/p>\n\n\n\n La posici\u00f3n dominante y hegem\u00f3nica de estos actores tiene consecuencias.<\/p>\n\n\n\n Es estrat\u00e9gica para el Gobierno estadounidense.<\/p>\n\n\n\n Con una pregunta: si la burbuja estalla, \u00bfel Estado federal la volver\u00e1 a inflar rescatando las arcas de estas empresas?<\/p>\n\n\n\n No tengo la respuesta.<\/p>\n\n\n\nEn un momento en el que el desarrollo de la IA parece conducir mec\u00e1nicamente a una mayor centralizaci\u00f3n del poder en manos de unos pocos actores, \u00bfes a\u00fan posible luchar contra los monopolios?<\/h3>\n\n\n\n
\u00bfPor qu\u00e9 este enfoque, bastante marginal hasta la d\u00e9cada de 2010, resurgi\u00f3 de repente para llegar a encarnar por s\u00ed solo todo lo que consideramos IA?<\/h3>\n\n\n\n
\u00bfC\u00f3mo explica su \u00e9xito?<\/h3>\n\n\n\n
Sin embargo, \u00bfno estamos viendo surgir startups de IA, peque\u00f1as empresas que est\u00e1n creando modelos que funcionan tan bien como los de los gigantes?<\/h3>\n\n\n\n
Seg\u00fan usted, la IA ser\u00eda, en el mejor de los casos, una burbuja\u2026\u00a0<\/h3>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 entiende por \u00abcontrol estrat\u00e9gico\u00bb?<\/h3>\n\n\n\n
\u00bf\u00abVasallizaci\u00f3n feliz<\/a>\u00bb?<\/h3>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 deber\u00eda hacer Europa en esta situaci\u00f3n?<\/h3>\n\n\n\n