He estado siguiendo la última opinión de Mark Cuban y en realidad es bastante interesante. Él está defendiendo la idea de un impuesto a la IA sobre el uso de tokens, sugiriendo específicamente un gravamen de menos de 50 centavos por cada millón de tokens procesados por grandes modelos de IA comerciales. La idea es que esto podría generar alrededor de 10 mil millones de dólares anuales para el gobierno federal, mientras que al mismo tiempo impulsa a las grandes empresas tecnológicas a construir sistemas más eficientes.

Lo que llamó mi atención es cómo Cuban está enmarcando toda esta cuestión. Está haciendo paralelismos con los primeros debates sobre regulación de las criptomonedas, señalando que la industria finalmente se dio cuenta de que alguna supervisión era realmente necesaria para la adopción masiva. Él argumenta que la IA podría seguir la misma trayectoria: que a medida que la tecnología se integre en finanzas, salud, educación y gobierno, la regulación se vuelve inevitable de todos modos. Entonces, ¿por qué no adelantarse a ello?

La mecánica es sencilla. Este impuesto a la IA solo afectaría a los grandes actores que operan con modelos de lenguaje masivos — piensa en OpenAI, Microsoft, Google, Meta. Los proyectos de código abierto y los sistemas locales más pequeños quedarían intactos. Funciona como un impuesto basado en el uso, en lugar de un impuesto sobre las ganancias, lo cual es una distinción inteligente.

Pero aquí es donde se vuelve interesante. El aspecto energético es real. Estos centros de datos están sobrecargando las redes eléctricas. Las empresas están invirtiendo miles de millones en infraestructura, y el consumo de electricidad sigue aumentando. El argumento de Cuban de que un impuesto a la IA podría incentivar la eficiencia realmente tiene sentido: si tus costos operativos aumentan con el uso, tienes motivación para optimizar. Además, teóricamente, los ingresos podrían destinarse a reducir la deuda o a reentrenar a los trabajadores desplazados por la automatización.

Pero sí, ya hay resistencia. Palmer Luckey de Anduril lo criticó, advirtiendo que gravar el uso de IA a nivel doméstico solo le da ventaja a los competidores extranjeros. Su punto: si los costos operativos en EE. UU. se disparan, las empresas migran a proveedores en el extranjero. También está la preocupación por la infraestructura: rastrear el uso de IA requeriría nuevos sistemas, lo que potencialmente ampliaría la vigilancia del gobierno sobre las empresas tecnológicas.

El público libertario y las startups también están nerviosos. Temen que esto ralentice la innovación justo en el momento en que EE. UU. necesita mantenerse competitivo con China en la carrera de la IA. Es una preocupación legítima, aunque se podría argumentar que cierta presión por eficiencia no es necesariamente mala para el sector a largo plazo.

¿La realidad? La verdad es que el Congreso no parece ni remotamente preparado para aprobar algo así. Pero lo interesante es que la misma conversación ya indica un cambio. Hemos pasado el punto en que los responsables políticos y los líderes empresariales solo debatían si la IA necesita regulación; ahora están realmente ideando mecanismos específicos. El concepto de impuesto a la IA quizás no pase, pero probablemente algo sí.

Vale la pena estar atento a cómo evoluciona esto. La intersección entre infraestructura de IA, política energética y tributación será una de las principales batallas políticas en los próximos años.