Parece ser que el debate público sobre inteligencia artificial sigue concentrado en benchmarks académicos mientras que la disputa real ocurre en infraestructura. Según el Center for Strategic and International Studies (CSIS), para marzo de 2026 la demanda eléctrica de los centros de datos podría añadir hasta 65 GW de nueva carga en Estados Unidos para 2029, representando el 44% del crecimiento de demanda eléctrica proyectado. Esa proyección mide la materialización de una nueva capa a la infraestructura cognitiva tan ubicua como el asfalto, tan invisible como el oxígeno. La IA, el control de la IA, es algo que queda en segundo plano y pone en riesgo la dependencia humana a una nueva tecnología.
El politólogo Paul Pierson formuló el concepto de path dependence; aplicado originalmente al estudio de instituciones políticas, es un marco teórico para leer este fenómeno. En él, Pierson argumenta que los procesos de rendimientos crecientes generan lock-in a través de cuatro mecanismos: costos fijos de instalación, efectos de aprendizaje, efectos de coordinación y expectativas adaptativas. Una vez que una sociedad entera se apoya sobre una infraestructura cognitiva, la dependencia es política, económica y existencial. Por eso, la inversión para 2026 será de $700.000 millones en capex comprometidos por Amazon, Microsoft, Meta y Alphabet, un 20% del presupuesto anual de TI. Los efectos de aprendizaje consolidan prácticas operativas que hacen cada vez más costoso migrar a plataformas alternativas y los efectos de coordinación generan una red de estándares y expectativas que atrapan a gobiernos y empresas por igual.
El CEO de Meta, Zuckerberg, presentando sus AR Glasses.
La Agencia Internacional de Energía estima que el consumo de centros de datos se duplicará para el 2030 y cuadruplicará para el 2035. Es el metabolismo de un ecosistema cognitivo que se extiende como una mancha de aceite sobre cada decisión humana. Como el algodón en una camiseta o el silicio en un microchip, el costo marginal debería ir a cero y con él desaparece la conciencia de su presencia. GPT-4 pasó de $36 por millón de tokens en marzo 2023 a $4 en agosto 2024, una caída del 79% en 17 meses. Para 2026, el costo de tokens de desarrollos chinos habrá caído un 99% respecto al precio de lanzamiento. Así viviremos una IA que será gratuita, y que acarreará inevitablemente problemas y soluciones.
Wells Fargo proyecta que el capex combinado de los hiperescalares alcanzará los $860 mil millones en 2027, con un gasto acumulado estimado en $2.47 billones entre 2026 y 2028. Son cifras que superan el PIB de países enteros, pero lo relevante no es el dinero sino lo que se construirá: un tejido de cables, chips y señales que recubrirá el planeta como una segunda piel. China, mientras tanto, controla más del 70% de la capacidad mundial de fabricación de baterías y más del 80% de la cadena de paneles solares en una disputa sobre quién pone el cemento, el acero y la energía de la próxima era.
El programa chino "East Data West Computing" es la constatación de que un país entero se reconfigura geográficamente para alimentar una inteligencia que no tiene cuerpo. La iniciativa, lanzada formalmente en 2022, redistribuye cargas computacionales desde las provincias urbanas del este hacia el oeste, donde abundan recursos energéticos, reduciendo costos de potencia entre un 30% y un 50% para proveedores de nube. En Qingyang, la tarifa eléctrica ya ha bajado de 0.4 yuanes por kWh, lo que para un centro de datos que consume más de 100 millones de kWh anuales significa un ahorro de 30 a 50 millones de yuanes al año. Esa reducción de costos es un mecanismo que se conoce como lock-in; hay un ahorro inicial como anzuelo y una dependencia estructural como resultado.
Clientes en una tienda Xiaomi en Shanghai © China Daily
La IA será invisible
Los críticos señalarán que la historia ofrece analogías. La nube comercial creció entre 2010 y 2020 y no generó dependencia irreversible, dirán algunos. Sin embargo, esa analogía falla porque la nube operó bajo un solo marco regulatorio mientras que la disputa actual combina control estatal, sanciones cruzadas y estándares técnicos incompatibles. Los desacuerdos institucionales en todos los niveles, la incompatibilidad de sistemas y los plazos de desarrollo superan cualquier eficiencia inicial. Como documenta un estudio de arXiv de 2025, la política de seguridad de IA de EE.UU. ha sufrido una "inestabilidad regulatoria" en la que los umbrales de cómputo se renegocian fácilmente a medida que cambian las prioridades domésticas, convirtiendo la política de seguridad en un concurso de apoderados sobre competitividad industrial. El resultado favorece a quien menos necesita apurar los tiempos y a la vez no hay salida porque es demasiado costosa.
La gran escasez del futuro será la realidad lo suficientemente cruda como para formarnos. Estará en los semáforos, en los grifos, en las paredes, en los contratos de trabajo, en los diagnósticos médicos, en las sentencias judiciales. Estará en las conversaciones entre amigos, amigos no-humanas, traducciones, resúmenes y anticipaciones. Será el ambiente. No habrá un botón de apagado, porque no se apaga el aire. El futuro no es una distopía de máquinas conscientes. Es mucho más sutil y mucho más terrorífica porque la IA no se notará y estará en todas partes.
Referencias
- Berggruen, N., & Gardels, N. (2023). The Middle Kingdom vs. Silicon Valley. Noema.
- Bratton, B. (2025). Is European AI a lost cause? Not necessarily. Noema.
- Crawford, K. (2021). Atlas of AI: Power, politics, and the planetary costs of artificial intelligence. Yale University Press.
- DeepLearning.AI. (2024). Falling LLM token prices and what they mean for AI companies. The Batch.
- Pierson, P. (2000). Increasing returns, path dependence, and the study of politics. American Political Science Review, 94(2).
- Seth, A. (2026). Only what is alive can be conscious. Noema.