¿Ha perdido EE. UU. la carrera de la IA ante China? La respuesta podría depender de la energía, no del código
Una pregunta acecha a la industria: ¿ha perdido Estados Unidos la carrera de la IA ante China? La respuesta podría depender de un recurso antiguo y poderoso: la energía. Mientras tanto, la maquinaria de la IA sigue girando y los centros de datos ya sostienen una parte significativa de la economía: representan más del 1% del PIB de Estados Unidos. Adam Livingston, autor de The Bitcoin Age, sostiene que ya está ganado para China, no por escribir código más rápido, sino por acaparar la fuente de energía que la IA necesita. China avanza con 16 plantas nucleares en construcción, mientras Estados Unidos no tiene plantas nuevas en desarrollo, una cifra que invita a mirar la historia desde una nueva lente.
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La promesa de la IA está sostenida por la economía de los centros de datos
La promesa de la IA no es solo tecnología: es dinero en movimiento. Los centros de datos impulsan la productividad, crean empleos y sostienen una expansión que ya se siente en el PIB. Pero la velocidad de la IA depende de una cosa antigua y poderosa: la energía confiable y barata. Sin una fuente de energía estable, el entrenamiento y la inferencia de modelos quedan limitados. La pregunta de Livingston es simple y contundente: ¿estamos subestimando el papel de la energía pura en el progreso de la IA?
El pulso que marca la carrera: la energía nuclear como motor
China está acelerando la construcción nuclear con una velocidad que asombra a muchos observadores. A finales de 2025, China tiene alrededor de 30 reactores bajo construcción y, a lo largo de los años, ha obtenido aprobaciones constantes para nuevos proyectos, representando casi la mitad de las nuevas plantas a nivel mundial. Las proyecciones hablan de 65 gigavatios de capacidad nuclear para el cierre de este año y 200 GW para 2040, un crecimiento aproximadamente diez veces mayor que el actual. En Estados Unidos, Se completaron Vogtle 3 y 4 tras retrasos y sobrecostos, y no hay nuevos grandes proyectos en fase de obra. Sin embargo, hay señales de un giro: Westinghouse anunció planes para construir 10 grandes reactores para 2030, aunque la ejecución no está garantizada. ¿Ha ocurrido ya el funeral? «¿Ha ocurrido ya el funeral?», pregunta Livingston, y la respuesta no es definitiva.
La demanda de energía para IA: qué implica la carrera por el poder
Entrenar modelos de frontera como GPT-4 requiere decenas de megavatios. Se prevé que la demanda de energía de los data centers en EE. UU. se duplique en la próxima década, llegando a aproximadamente 78 GW para 2035. La energía global consumida por data centers alcanzó 415 TWh en 2024 y se espera que se duplique para 2030, con la IA absorbiendo una cuota cada vez mayor. La estrategia de China parece centrarse en una expansión rápida de capacidad nuclear mediante una planificación centralizada, mientras EE. UU. apuesta por mejoras de eficiencia, redes inteligentes y la complementación con SMRs y renovables para sostener su base de IA.
¿Todo está decidido? No: el tablero cambia, pero la carrera continúa
La expansión nuclear de China es real y su vínculo con la IA no es una idea lejana, sino una posibilidad palpable. Sin embargo, la historia no está escrita a favor de nadie aún. Estados Unidos no se queda quieto: nuevas plantas, reformas políticas y una mayor inversión en energía e IA están en marcha, aunque aún no igualan la escala de China. La ventaja estadounidense en investigación fundamental, diseño de chips, infraestructura en la nube y financiación de startups sigue siendo significativa. Incluso si la demanda de energía se convierte en un cuello de botella, la innovación en eficiencia y computación distribuida podría estrechar la brecha. En el frente de la energía y la tecnología, las guerras energéticas podrían ser tan decisivas como el software o los datos; el resultado depende de múltiples factores y del tiempo.
