He notado algo muy importante que está sucediendo en el trasfondo de la industria de la inteligencia artificial ahora, y creo que la mayoría de la gente no ve la imagen completa.

Hace ocho años, la historia de ZTE fue una lección dura sobre dependencia tecnológica. Una prohibición estadounidense, y una empresa con 80 mil empleados se detuvo por completo. Pero lo que está sucediendo ahora en el campo de la inteligencia artificial es completamente diferente, y la imagen es mucho más compleja.

El verdadero problema nunca fueron siempre los chips. Cuando comenzaron las restricciones en NVIDIA A100 y H100, todos pensaron que era estrangulamiento. Pero el estrangulamiento real era algo llamado CUDA. Esta plataforma de software de NVIDIA se convirtió en la base de todo en la inteligencia artificial global. Más del 90% de los desarrolladores de IA en todo el mundo trabajan dentro de este ecosistema. Es una rueda sostenible: cuanto más la usan las personas, más aumenta su valor.

Pero aquí viene la parte interesante. En lugar de intentar competir directamente con NVIDIA, las empresas chinas eligieron un camino completamente diferente.

Primero, los algoritmos. Las empresas chinas han adoptado modelos de expertos híbridos: en lugar de ejecutar todo, solo hacen las partes relevantes. DeepSeek V3 es un ejemplo perfecto: 671 mil millones de parámetros, pero solo usan 37 mil millones durante la inferencia. ¿El resultado? Costos de entrenamiento 14 veces menores que GPT-4, y tarifas de API 25 a 75 veces más baratas que sus competidores.

En segundo lugar, los chips locales. Lo que realmente llama la atención es que los chips chinos locales ya han superado la etapa de inferencia simple. En enero de 2026, se entrenó el primer modelo avanzado de imagen completamente en chips chinos locales. En febrero, se entrenó un modelo masivo en un centro de computación chino completo. Esto representa un cambio cualitativo: de la capacidad de ejecutar modelos a la capacidad real de construir nuevos modelos.

En cuanto a los precios de las nuevas placas de agua y la infraestructura, la situación es muy preocupante para Estados Unidos. La electricidad es el límite fundamental de la potencia computacional. China produce 2.5 veces más electricidad que Estados Unidos, y sus costos industriales son 4-5 veces menores. Al mismo tiempo, EE. UU. enfrenta una verdadera crisis eléctrica: Virginia y Georgia han detenido las aprobaciones para nuevos centros de datos.

¿El resultado? La IA china sale al mundo en silencio. No como un producto tradicional, sino como tokens (tokens): las unidades básicas de procesamiento. Se producen en fábricas de computación chinas y se transmiten por internet a todas partes. DeepSeek ahora atiende al 30% de China, 13.6% de India, 6.9% de Indonesia. En los países sancionados, tienen una participación de mercado entre 40 y 60%.

Aquí hay un extraño paralelismo con la historia de la industria de semiconductores japonesa en los años ochenta. Japón era el mejor en un sistema mundial dominado por otros, pero no construyó un ecosistema independiente. Cuando la ola se retiró, no quedó nada. Esta vez, China está eligiendo un camino diferente: construir un ecosistema verdaderamente independiente de principio a fin.

Los informes de ganancias recientes de las empresas locales cuentan la verdadera historia. La mitad son fuego y la otra mitad agua: ingresos enormes pero grandes pérdidas. Pero esto no es un fracaso de gestión. Es un impuesto de guerra para construir una verdadera independencia.

La pregunta ahora ya no es "¿Podemos sobrevivir?" sino "¿Cuánto debemos pagar para mantenernos independientes?" Y la misma respuesta es el progreso.