¿Quién está ganando la guerra de la Inteligencia Artificial? (análisis geopolítico)

Serie Inteligencia Artificial

Orlando El Escriba hablando de la pirámide de seis capas que conforman la Inteligencia Artificial y analizando la geopolítica en cada una de ellas.

¿Alguna vez se ha preguntado mi sagaz lector qué hay debajo de ChatGPT, DeepSeek, Gemini o Claude?
No me refiero al código. Me refiero a lo físico. A lo que realmente sostiene la inteligencia artificial que usamos a diario ¿Cree usted que tenga relación con las guerras y la geopolítica actuales?

Cuando hablamos de inteligencia artificial, la mayoría de la gente piensa en ChatGPT o en los chips de NVIDIA. Pero eso es como juzgar una guerra viendo solo las balas, sin mirar las fábricas, el petróleo, las rutas de suministro y los campos de batalla. La IA no es una aplicación. Es una pirámide de seis capas, desde la electricidad que la enciende hasta los agentes autónomos que ya actúan por sí mismos. Y en cada capa, hay países que están ganando y países que están perdiendo. En los últimos meses de 2026, hemos visto tres hechos que cambian el tablero: Maine y Nueva York prohibiendo centros de datos por falta de energía, Irán pulverizando instalaciones de AWS en Oriente Medio como acto de guerra, y China colocando 19 de los 20 modelos de código abierto más potentes del mundo. ¿Quién lidera cada capa? Aquí se los muestro, en mi opinión, que es de aficionado.

La pirámide de seis capas de la Inteligencia Artificial

Esta representación es como yo me imagino las cosas, recuerde mi indulgente lector que no soy experto en IA, leo cosas, me documento, interpreto, me hago ideas y trato de explicármelas a mí mismo. Eso es lo que comparto con mis lectores. De algo sí estoy seguro: la Inteligencia Artificial tiene un rol preponderante en las decisiones geopolíticas actuales. Recuerden también de aquel asunto que traté en un post que parecía algo aislado (Las ¿Tierras? ¿Raras?), todo está interrelacionado y todo es Geopolítica.

Así pues, los dejo con mi modo de ver la composición de la Inteligencia Artificial en la actualidad y a futuro.

Pirámide de la Inteligencia Artificial de 6 capas: 1-energía, 2-chips, 3- infraestructura, 4- modelos,

CAPA 1. GENERACIÓN DE ENERGÍA

Definición: La base física de todo. Electricidad estable, barata y abundante. Sin ella, no hay IA posible (si lo sabremos los cubanos). Aquí mandan los países, no las empresas.

¿Quién lidera en 2026? China (con diferencia).

China: Genera el 30% de la electricidad mundial. Dueña del carbón y del crecimiento solar. Su plan “东数西算” conecta centros de datos con energía renovable del oeste. Solo el 0,8% de su red se destina a IA.
EE.UU.: 16% de la electricidad mundial (diversificada: nuclear, gas, geotermia, eólica). Pero su red es envejecida y estados como Maine, Nueva York, Nueva Jersey y Florida frenan centros de datos por el consumo masivo. Ya gasta el 6% de su energía en IA y roza el colapso.
India: 6% y subiendo. La demanda de IA está cambiando su mapa de inversiones energéticas.
Rusia: 4% de la electricidad mundial, basada en gas y petróleo. Su red es fiable pero aislada tecnológicamente.
Europa: Liderazgo en eficiencia y renovables. Suecia es la campeona (99% renovable). Alemania y Francia apuestan por la nuclear e hidrógeno verde, pero su red está fragmentada y cara.
El resto: El mundo depende de los gigantes.

CAPA 2. CENTROS DE DATOS Y CHIPS

Definición: Donde la energía se convierte en cómputo. Los chips (GPUs) son el hardware que entrena y ejecuta la IA. Los centros de datos los alojan.

¿Quién lidera en 2026? EE.UU. (todavía).

EE.UU. (NVIDIA): NVIDIA sigue siendo el estándar mundial con sus GPUs H100 y B200. Los centros de datos en EE.UU. ya consumen más del 4% de la electricidad del país y se espera que lleguen al 12-17% en 2030.
China: Las sanciones de EE.UU. aceleraron la fabricación local. Huawei (Ascend) y Alibaba (Yitian) producen chips de alto rendimiento que alimentan sus propios centros de datos sin depender de NVIDIA. El centro de datos más grande del mundo (1 millón de m²) está en Mongolia Interior.
Rusia: Dependencia total de chips chinos y de diseño propio limitado (Baikal). Sin acceso a NVIDIA de última generación.
Europa: Sin fabricación propia relevante. Depende de importaciones. ASML (Países Bajos) domina las máquinas de litografía, pero no produce chips.
Israel: Diseño de chips de alto nivel (Intel Haifa, Mobileye), pero sin capacidad de fabricación masiva.

No deje de echar un vistazo a mi post: Las ¿Tierras? ¿Raras?

CAPA 3. ECOSISTEMA NVIDIA (hardware + software)

Definición: No son solo chips. Es la plataforma completa: GPUs + interconexión (NVLink) + software (CUDA, TensorRT). Esto es lo que permite escalar la IA a miles de millones de parámetros.

¿Quién lidera en 2026? China (por volumen y velocidad de despliegue).

China: Construye a una velocidad que EE.UU. no puede igualar por trabas regulatorias y energéticas. Tiene el centro de datos más grande del mundo (Mongolia Interior) y fábricas de IA (“AI factories”) desplegadas por todo el territorio.
EE.UU.: Tiene la tecnología superior (NVIDIA), pero no puede expandirse rápido. Además, sus centros de datos en Oriente Medio (Baréin, EAU) han sido atacados por Irán en marzo de 2026, dejando fuera de servicio a 300.000 comerciantes. Irán amenaza con “pulverizar” instalaciones de Amazon, Google, Microsoft y otras 18 tecnológicas si apoyan una invasión de Israel.
Rusia: Prácticamente ausente en esta capa. Depende de lo que China le venda.
Europa: Algún centro de datos en Irlanda, Países Bajos y Suecia, pero sin ecosistema propio. Dependencia total de la nube estadounidense.
Un dato: Un solo clúster de 100.000 H100 consume 200 MW → la misma energía que 200.000 viviendas.

Eche un vistazo al post: Del videojuego a la IA: por qué los chips de NVIDIA se volvieron estratégicos

CAPA 4. MODELOS FUNDACIONALES (LLMs)

Definición: Los cerebros de la IA. Modelos como GPT-4, Gemini, Claude o Llama que se entrenan en las capas anteriores y son capaces de entender y generar lenguaje, imágenes, etc.

¿Quién lidera en 2026? EE.UU. (todavía en modelos cerrados de élite).

EE.UU.: Produce los modelos más capaces. OpenAI, Anthropic y Google suman 632 de los 976 modelos conocidos del mundo.
China: 19 de los 20 modelos open-weight más potentes son chinos (Alibaba Qwen, DeepSeek, Moonshot Kimi). Cualquier empresa del mundo puede descargarlos, modificarlos y usarlos gratis. Eso erosiona la ventaja de EE.UU. (“serruchándole el piso”, como decimos en Cuba).
Europa: Modelos menores (Mistral AI francesa, Aleph Alpha alemana). No compiten en la gama alta.
Rusia: Modelos como Yandex YaLM, pero sin impacto global.
Corea del Sur / Japón: Inversiones en modelos locales (Naver, LG, SoftBank), pero aún lejos de la cima.

CAPA 5. APLICACIONES (chatbots, asistentes de código)

Definición: Lo que el usuario final toca. Interfaces que usan los modelos para tareas concretas: conversar, escribir código, resumir documentos, generar imágenes, y sobre todo, programar. Puede mirar mi post: Tokens, Agentes, Lenguajes, Skills y MCP: Las piezas del rompecabezas de la IA

¿Quién lidera en 2026? China (en adopción real y penetración mundial).

China: La aplicación #1 en OpenRouter (plataforma global de IA) es Moonshot Kimi (china). El editor de código Cursor usa un modelo chino ajustado. El costo de operación de las aplicaciones chinas es casi nulo frente a los miles de dólares de las suscripciones de EE.UU.
EE.UU.: Mantiene aplicaciones populares (ChatGPT, Claude, Copilot), pero pierde terreno en el mundo real porque los desarrolladores migran a modelos chinos abiertos. Además, la integración de agentes en aplicaciones occidentales es más lenta.
Europa: Algunas aplicaciones de nicho (DeepL para traducción), pero sin ecosistema propio.
Rusia: Aplicaciones locales (YandexGPT), pero bloqueadas por sanciones y sin relevancia fuera de sus fronteras.

CAPA 6. AGENTES AUTÓNOMOS

Definición: El siguiente salto. La IA no solo conversa, sino que actúa por sí misma: reserva vuelos, organiza archivos, ejecuta tareas de varios pasos sin supervisión constante. Es la cima de la pirámide, donde la IA se vuelve verdaderamente útil. Aquí también puede auxiliarse de mi post: Tokens, Agentes, Lenguajes, Skills y MCP: Las piezas del rompecabezas de la IA

¿Quién lidera en 2026? China (ventaja creciente y sostenida).

Corea del Sur / Japón: Interés creciente, pero dependen de chips y modelos estadounidenses o chinos.

China: Empresas chinas ocupan 3 de los 5 primeros puestos mundiales en rendimiento de IA agéntica. La brecha con EE.UU. es solo del 2% al 12% y se cierra mes a mes. La razón: modelos abiertos + infraestructura masiva + energía barata = experimentación y despliegue rápido.

EE.UU.: Lideraba hace un año, pero China lo está alcanzando a una velocidad que nadie anticipó. Los agentes occidentales son caros de operar (dependen de APIs de pago) y están limitados por la capacidad de cómputo disponible.

Europa: Muy rezagada. Algunos proyectos de investigación, pero sin despliegue comercial significativo.

Rusia: Casi inexistente. La guerra y las sanciones han desviado todos los recursos.

Geopolítica. Resumen rápido de quién lidera cada capa (2026)

Capa	Líder	Segundo
1. Energía	China	EE.UU. (pero con problemas)
2. Chips y centros de datos	EE.UU. (NVIDIA)	China (acercándose)
3. Ecosistema NVIDIA	China (volumen)	EE.UU. (tecnología)
4. Modelos (LLMs)	EE.UU. (cerrados)	China (abiertos)
5. Aplicaciones	China	EE.UU.
6. Agentes autónomos	China	EE.UU.

Conclusión parcial: China lidera en 4 de las 6 capas (Energía, Ecosistema, Aplicaciones, Agentes). EE.UU. lidera en 2 capas (Chips y Modelos cerrados), pero en ambas China está recortando distancias a gran velocidad. El resto del mundo (Rusia, Europa, etc.) apenas compite.

El punto de inflexión de 2026: cuando la energía y la guerra frenaron a Occidente

Hasta 2025, la narrativa era simple: EE.UU. domina chips y modelos, China copia. Pero en 2026 han ocurrido tres hechos que cambian las reglas:

Prohibiciones internas en EE.UU.
- Maine prohibió centros de datos de más de 20 MW hasta finales de 2027.
- Nueva York aprobó una moratoria de un año para nuevos centros de datos (pendiente de firma del gobernador).
- Bangor (Maine), Union (Nueva Jersey) y Citrus (Florida) siguieron el mismo camino.
  La razón: los centros de datos consumen tanta electricidad y agua como una ciudad mediana, encarecen las tarifas de los hogares y generan poco empleo. El resultado es que EE.UU. se está prohibiendo a sí mismo la expansión de su propia infraestructura de IA.
Ataques de Irán a los centros de datos de Amazon y Google en Oriente Medio
- En marzo de 2026, drones iraníes atacaron tres centros de datos de AWS en Baréin y Emiratos Árabes Unidos. Las operaciones se paralizaron.
- La Guardia Revolucionaria iraní dijo tener identificados 29 puntos sensibles del enemigo, incluyendo instalaciones de Amazon, Google, Microsoft, Nvidia, IBM, Oracle y Palantir.
- En junio de 2026, Irán añadió a su lista de objetivos a 18 empresas tecnológicas estadounidenses más (Apple, Intel, Tesla, Boeing…).
  La lección: la infraestructura de IA es vulnerable a la guerra física, y las tecnológicas occidentales pagaron por haber concentrado sus centros de datos en una región altamente volátil.
China abrió su ecosistema
Mientras EE.UU. mantenía sus mejores modelos cerrados (pago por uso), China liberó 19 de los 20 modelos open-weight más potentes. Cualquier startup, universidad o país puede tomar la IA china, ejecutarla en sus propios servidores y adaptarla sin pagar licencias. Eso está cambiando la adopción global a una velocidad enorme.

En enero de 2026, la Casa Blanca obligó a Google, Microsoft y OpenAI a generar o comprar su propia energía para sus centros de datos, sin trasladar el coste a los hogares (Acuerdo “Rate Payer Protection Pledge”). ¿Qué significa eso?
Que las grandes tecnológicas están llamadas a convertirse y de facto se están convirtiendo, en empresas energéticas o no sobreviven.

Lo que dice EDTeam (el analista de Perú)

Mi desconfiado y nunca bien ponderado lector hace bien en no fiarse mucho de mis cavilaciones, yo solo soy una persona que lee y se forma su opinión. Mire el video “China encontró la clave para ganar la IA”, donde EDTeam (un divulgador peruano) explica algo que resume toda esta pirámide: Estados Unidos cometió el error de fijarse solo en los chips. Pensó que con controlar NVIDIA ganaba la guerra. Pero China entendió el juego completo: energía, chips, infraestructura, modelos abiertos y aplicación masiva. Por eso, en 2026, China ya está ganando en 4 de las 6 capas (energía, infraestructura, aplicaciones, agentes) y recortando distancias en chips y modelos. La guerra de la IA no la gana el que tiene el mejor chatbot, sino el que puede mantener millones de GPUs funcionando 24/7 sin que se le apague la luz ni le bombardeen los centros de datos.

Nota sobre Cuba

Este post se centra en la competencia global. La situación de Cuba —con su Estrategia Nacional de IA aprobada en 2024, sus 55 parques solares proyectados y su realidad de apagones de hasta 22 horas diarias— merece un análisis aparte. Lo haré en un próximo post: “Cuba y la Inteligencia Artificial: el primer eslabón roto”. Pero una cosa queda clara: sin resolver la capa 1 (energía), ninguna estrategia de IA, por muy avanzada que sea en el papel, puede hacerse realidad. La pirámide empieza por abajo.

En mi opinión (que no es muy calificada en este tema), hay una confusión que deberíamos despejar antes de seguir. Cuando se habla de «desarrollo de la inteligencia artificial» en Cuba, muchos imaginan a estudiantes haciendo tareas con ChatGPT, a funcionarios redactando informes con ayuda de un chatbot, a ingenieros y arquitectos haciendo sus cálculos con IA y a científicos redactando proyectos, o a unos pocos entusiastas probando agentes autónomos. Yo creo que en Cuba (opinión subjetiva) los que más usan la IA son los programadores.

Ofrezco mis disculpas por adelantado; pero lamento discrepar de los documentos oficiales. Eso no es desarrollo. Sin una base energética potente, es solo uso. Y el uso puede existir —de hecho, existe en Cuba— incluso en condiciones de extrema precariedad, porque basta un teléfono con conexión intermitente para preguntarle algo a un modelo alojado en servidores de fuera. Personas talentosas tenemos a montones.

El verdadero desarrollo de la IA es otra cosa, según mi punto de vista: es poder implementar tus propios modelos, entrenarlos con datos locales, ajustarlos a tus necesidades y ejecutarlos sin depender de terceros para resolver tareas concretas de tu propio país. Y eso requiere tres cosas que en Cuba escasean de manera brutal: chips (GPUs, hardware de cómputo), energía eléctrica estable y conectividad robusta y permanente. Sin chips, no hay cómputo. Sin energía, los chips no encienden. Sin conectividad, no puedes actualizar modelos, transferir datos ni operar en tiempo real. Así de sencillo (y triste) lo veo yo.

Cierre

La inteligencia artificial del futuro no se decidirá solo en Silicon Valley o en Shenzhen. Se decidirá en las centrales eléctricas de China, en los tribunales de Maine y Nueva York, y en los campos de batalla de Oriente Medio. Porque la IA no es solo código. Es megavatios, chips bajo tierra y centros de datos que no pueden ser alcanzados por un dron.

Orlando L. Rodríguez González, ingeniero eléctrico, PhD en procesamiento de señales. Profesor Titular de Electrónica en la Universidad de Camagüey. Profesor Invitado Universidad Distrital de Bogotá.

Quien entienda la pirámide completa, entenderá la Geopolítica actual y se imaginará quién va a ganar. Y hoy, los números (como dice un amigo «Dato mata Relato») me dicen que parece que China está ganando. Y pensando un poco me surgen unas preguntas tontas … ¿en cuántas guerras ha participado China en los últimos 50 años? ¿a cuántos países agredió en ese tiempo? ¿hay elecciones multipartidistas en China? ¿qué partido está en el poder desde hace 77 años? ¿quién controla los medios de producción de transporte, industria pesada, infraestructura y sectores estratégicos en China? No más preguntas Su Señoría.