El Airbus de la inteligencia artificial: la oportunidad que Europa no puede aplazar

La carrera por dominar la inteligencia artificial es, en gran medida, una carrera por la capacidad de procesamiento. Los sistemas avanzados de IA requieren enormes cantidades de chips especializados capaces de realizar los cálculos necesarios para entrenar y operar modelos complejos. Quien controla esa infraestructura moldea la tecnología y establece las condiciones económicas y estratégicas para su acceso.

Esa competencia se libra entre Estados Unidos, que domina el diseño de chips de vanguardia a través de empresas como NVIDIA, y China, que invierte enormes recursos políticos para reducir su dependencia de ese mismo ecosistema. Ambos entienden que el hardware constituye un cuello de botella. Estados Unidos utiliza controles de exportación para limitar el acceso chino a los chips (CRS, 2025). China ha respondido con presión diplomática, control regulatorio de su mercado interno y un desarrollo industrial interno deliberado, mientras que las empresas chinas han encontrado maneras de eludir los controles de exportación (Juniewicz, 2026).

El resultado de la competencia entre Estados Unidos y China podría definir la estructura de la economía global de la IA durante décadas. Mientras tanto, para las empresas europeas, la infraestructura de hardware de IA (chips, interfaces de software, centros de datos) determinará cada vez más las condiciones en las que desarrollan aplicaciones de IA: a qué costo, sujetas a qué regulación y bajo qué condiciones. Si Europa sigue dependiendo de la infraestructura informática estadounidense o china, se enfrenta a una pérdida estructural de autonomía económica a medida que la IA se convierte en la tecnología de uso general del siglo.

Aunque Europa tiene un mercado comparable al de Estados Unidos y China, posee activos de hardware clave en la cadena de suministro: por ejemplo, la empresa holandesa ASML ostenta el monopolio mundial de los equipos de litografía ultravioleta extrema, la herramienta más importante para la producción de semiconductores avanzados. La empresa belga IMEC lidera la investigación de los semiconductores más pequeños. Sin embargo, Europa exporta estas ventajas a Estados Unidos, Corea del Sur y Taiwán. La cuestión es si esta situación es permanente o una decisión política, y, de ser así, si existe alguna alternativa.

China: diplomacia y desarrollo interno

China está reduciendo rápidamente la brecha tecnológica con Estados Unidos mediante una estrategia deliberada de doble vía. Para Europa, esto debería servir de lección: a diferencia de Estados Unidos, que siempre ha estado a la vanguardia tecnológica, China partió de una posición de dependencia de hardware extranjero. Europa necesita replicar la trayectoria de China para cerrar esta brecha.

La primera línea de actuación de China es diplomática. Desde 2022, los controles a las exportaciones estadounidenses han restringido sistemáticamente el acceso de China a semiconductores avanzados (CRS, 2025), pero China ha utilizado su influencia en el sector de las tierras raras y el acceso al mercado para obtener concesiones. Bajo la presidencia de Donald Trump, se adoptó un enfoque más transaccional, con el levantamiento de algunas restricciones a las exportaciones de hardware avanzado de IA a China.

En concreto, en enero de 2026, el Departamento de Comercio de EE. UU. cambió su política de revisión para los chips NVIDIA H200 destinados a China, pasando de una presunción de denegación a una aprobación caso por caso, sujeta a un arancel del 25 por ciento. Los pedidos de empresas tecnológicas chinas en 2026 podrían alcanzar los 14.000 millones de dólares ^.La Casa Blanca de Trump ha restado importancia a los controles al tiempo que aprueba exportaciones de chips de gama alta y suspende nuevas restricciones.^2. China también ha eludido los controles entrenando modelos de IA en el sudeste asiático y Europa. ^3..

La segunda vía es la nacional. Huawei sigue siendo el actor central. Las empresas chinas que no pueden obtener hardware de NVIDIA utilizan sus chips Ascend, que alimentan el 41 por ciento de los centros de datos de China ^.La unidad de chips de Alibaba, T-Head, ocupa el segundo lugar en envíos nacionales, seguida de Baidu.

Mientras tanto, el gobierno chino ordena a las empresas estatales que prioricen el hardware nacional, creando un mercado cautivo que genera ingresos lo suficientemente grandes como para financiar la siguiente ronda de I+D. Los ingresos de Huawei por chips de IA podrían alcanzar los 12.000 millones de dólares en 2026, frente a los 7.500 millones de dólares de 2025 ^., ingresos para financiar las mejoras orientadas a cerrar la brecha de rendimiento.

La brecha de rendimiento es cada vez más irrelevante.

A pesar de los avances, el Ascend 910C de Huawei ofrece solo aproximadamente el 60 % del rendimiento de inferencia del H100 de NVIDIA, y las empresas chinas se han mostrado reacias a cambiar: muchos de los mejores modelos de IA, incluido el V3 de DeepSeek, todavía se entrenan en hardware de NVIDIA. La industria ha convergido en la interfaz de software de NVIDIA (CUDA), y cambiar a la plataforma CANN de Huawei requeriría reescribir el código de los modelos de IA, lo que podría resultar en una disminución del rendimiento (Ottinger y McMahon, 2025). DeepSeek se extendió rápidamente porque está basado en CUDA, por ejemplo. CANN no cuenta con la extensa biblioteca de documentación de CUDA ni con foros de la comunidad en inglés.

No obstante, Huawei pretende duplicar las capacidades de sus chips para finales de 2027.^6. China está ganando tiempo impulsando la adquisición de los chips más avanzados de EE. UU., al tiempo que apoya el despliegue de chips chinos mediante subsidios, demanda cautiva y precios de energía inferiores a los del mercado para las empresas de IA que utilizan chips nacionales. La reticencia de las empresas chinas de IA a abandonar CUDA podría ser una fricción transitoria a medida que la plataforma de Huawei mejora y su plataforma CANN madura, posiblemente en los próximos tres a cinco años.

La escala que le falta a Europa

En cuanto a los modelos, Mistral de Francia representa el intento más serio de la Unión Europea por lograr una presencia competitiva en IA, pero opera a una escala que apenas se compara con los laboratorios de vanguardia de EE. UU. o China (HAI, 2026, tabla 1.1.1). La limitación de Europa no radica principalmente en el talento o las ideas, sino en el acceso a la computación y al capital: Mistral entrenó sus modelos insignia en la infraestructura de supercomputación de Microsoft Azure ^{. 7}y abrió una oficina en Palo Alto específicamente para atraer ingenieros y científicos de IA y para acceder al capital de riesgo de Silicon Valley ^.Mistral Compute, una plataforma europea de infraestructura de IA, se ha construido en colaboración con NVIDIA. Concebida para ofrecer una alternativa a los proveedores de nube con sede en EE. UU., es relativamente pequeña, con 830 millones de euros recaudados para construir centros de datos en Francia y Suecia ^..

A diferencia de China, la UE no cuenta con un mecanismo coordinado para orientar la contratación pública hacia el hardware de IA europeo ni para generar los ingresos que financien la I+D. La demanda de la UE está fragmentada entre veintisiete Estados miembros, cada uno de los cuales actúa prácticamente de forma independiente. La UE planea mejorar la contratación pública para infraestructuras soberanas de nube e IA, con una «preferencia europea» por las compras del sector público de tecnologías críticas.Pero, a diferencia de China, los responsables políticos de la UE tienen una influencia limitada sobre la demanda del sector privado y herramientas limitadas para generar el mercado cautivo que impulsa el ciclo de mejora de Huawei.

No existen perspectivas realistas para que Europa inicie su propia producción de chips de IA a corto o medio plazo. Sin embargo, la UE podría aprender de la estrategia dual de China: seguir comprando chips de IA a NVIDIA y otros proveedores estadounidenses, al tiempo que invierte en su propia industria de chips avanzados. Los elementos básicos ya existentes en la UE para dicha industria deben integrarse en una estrategia industrial coherente para la producción nacional.

IA y Airbus

En los debates sobre política industrial europea, Airbus se cita habitualmente como prueba de que la acción coordinada de la UE puede producir un campeón mundialmente competitivo cuando ningún Estado miembro individual puede hacerlo. ¹¹Sin embargo, esta analogía se aplica a menudo sin tener en cuenta los factores que realmente impulsaron el éxito de Airbus. En lo que respecta al hardware de IA, es evidente que Europa debería evitar una negociación basada en la distribución, en la que los Estados miembros discutan sobre qué componente puede fabricarse en su territorio. Al desarrollar chips avanzados europeos para satisfacer la capacidad de procesamiento propia de Europa, debería evitarse la típica combinación de intereses políticos y presión industrial, optando en cambio por auténticas complementariedades tecnológicas basadas en la ventaja comparativa.

De hecho, lo que definió a Airbus fue que la división inicial del trabajo y la inversión no fue arbitraria. Francia contaba con Aérospatiale, que ya ofrecía experiencia en sistemas de fuselaje e integración de aviónica. Alemania aportaba experiencia en fabricación e ingeniería de precisión. El Reino Unido contribuía con el diseño de alas, ámbito en el que British Aerospace tenía una capacidad reconocida internacionalmente. La empresa española CASA tenía experiencia en la fabricación de fuselajes. La negociación política sobre dónde hacer qué dio forma a la estructura general, pero el contenido de cada asignación reflejaba una lógica industrial real.

Fundamentalmente, Airbus evolucionó de un consorcio intergubernamental informal a una empresa integrada propiamente dicha, con una gestión unificada, propiedad intelectual compartida y la capacidad de tomar decisiones que trascendían las preferencias nacionales. Su competitividad no se debió al acuerdo político que la impulsó, sino a que dicho acuerdo acabó supeditándose a la lógica comercial. 

Una versión europea de este modelo, basada en hardware de IA, debería partir de la pila tecnológica y extenderse hacia la estructura institucional, y no al revés. Al conformar un consorcio de IA de la UE, la primera pregunta no debería ser «¿qué país se lleva una parte?», sino «¿dónde tienen las empresas europeas una ventaja comparativa real en la cadena de valor del hardware de IA y qué requiere una plataforma competitiva?». Entre las capacidades existentes más evidentes se encuentran la posición de ASML en la litografía ultravioleta extrema y el papel de IMEC en la investigación de fabricación avanzada. Pero Europa también cuenta con empresas de fotónica, fabricantes de semiconductores de potencia como Infineon y STMicroelectronics, y empresas de óptica de precisión como Carl Zeiss. Lo que importa es la ventaja comparativa de cada empresa que finalmente se integre en el consorcio. La selección debería ser competitiva y, en la medida de lo posible, estar determinada por la tecnología y no por el mapa de las capitales europeas.

La estructura institucional también es importante. El marco jurídico y de gobernanza debe permitir a las empresas participantes aunar la propiedad intelectual, compartir los costes de desarrollo y tomar decisiones de inversión de forma colectiva. Asimismo, debe otorgar a la entidad resultante suficiente autonomía para responder a las señales del mercado, en lugar de a las preferencias ministeriales.

En este sentido, la UE dispone de herramientas que no existían cuando se concibió Airbus. Los Proyectos Importantes de Interés Común Europeo (IPCEI) proporcionan un marco jurídico para la inversión conjunta en I+D entre los Estados miembros con exenciones de ayudas estatales.La IPCEI de 2023 sobre Microelectrónica y Tecnologías de la Comunicación, en la que participaron 56 empresas de 14 Estados miembros, reunió 21.800 millones de euros en inversión pública y privada combinada ^.En la Ley Europea de Chips, la UE también cuenta con un marco normativo destinado a facilitar la expansión de la industria europea de semiconductores (Poitiers y Schenk, 2026) . En otras palabras, Europa no parte de cero.

En cuanto a la demanda, Europa no puede replicar directamente la estrategia de China, ya que la UE tiene una influencia limitada sobre las compras del sector privado y la coerción sería problemática desde el punto de vista legal y contraproducente desde el punto de vista económico. Sin embargo, la contratación pública coordinada entre los países de la UE para la computación de IA utilizada en la administración pública, la sanidad, la defensa y la infraestructura de investigación podría generar una base de demanda inicial lo suficientemente sólida como para financiar el desarrollo. Los planes para un mercado común de la UE para la capacidad en la nube y una «preferencia europea» en la contratación pública de tecnologías críticas (véase la nota a pie de página 10) constituyen un primer paso, pero deberían vincularse de forma explícita y duradera a los compromisos de suministro de hardware, y no solo a los proveedores de servicios en la nube, que a su vez podrían depender de chips no europeos.

Sin embargo, esta estrategia también conlleva costes reales para las empresas europeas, y es necesario un análisis exhaustivo de dichos costes. Las empresas europeas que, a corto y medio plazo, cambien el hardware de NVIDIA por alternativas nacionales se enfrentarán a una disminución del rendimiento: un entrenamiento más lento, un mayor consumo energético por cálculo y las dificultades propias de la migración desde el ecosistema de software CUDA, profundamente integrado, a alternativas nacionales menos maduras. Se trata de auténticas desventajas competitivas, no de inconvenientes transitorios.

Por lo tanto, surgirá la cuestión de si la UE debería compensar a las empresas europeas por estos costes. Un mecanismo de compensación bien diseñado podría incluir subvenciones a la I+D, precios preferenciales para contratos informáticos del sector público, deducciones por depreciación acelerada para la inversión nacional en hardware o umbrales de cuota de mercado obligatorios acompañados de planes de apoyo a los precios. Esto podría marcar la diferencia entre una política industrial eficaz y una que las empresas simplemente ignoren. Pero sin algún tipo de compensación o protección, el incentivo para que las empresas europeas absorban pérdidas a corto plazo a cambio de autonomía estratégica a largo plazo es débil. Cabe destacar que las primeras subvenciones a Airbus implicaron una compensación explícita por la desventaja competitiva durante la fase de desarrollo.

Nada de esto es una propuesta a corto plazo. Airbus tardó veinte años en ser realmente competitivo con Boeing. Una iniciativa europea de hardware para IA se enfrentaría a un reto mayor en un entorno tecnológico que evoluciona rápidamente, pero el punto de referencia con el que Europa debería medirse no es alcanzar a NVIDIA el año que viene. Más bien, se trata de evitar un futuro en el que la infraestructura informática que sustenta la IA europea esté controlada permanentemente por Washington o Pekín, en condiciones que Europa no negoció y que no puede modificar.

Referencias

CRS (2025) Controles de exportación de EE. UU. y China: Semiconductores avanzados , Servicio de Investigación del Congreso, disponible en  https://www.congress.gov/crs_external_products/R/PDF/R48642/R48642.6.pdf

Informe del Índice de Inteligencia Artificial (HAI, 2026) , Instituto Stanford para la Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano, disponible en  https://hai.stanford.edu/assets/files/ai_index_report_2026.pdf

Juniewicz, I. (2026) ‘Desvío y reventa: estimación del contrabando de computación a China’, epoch.ai, 29 de abril, disponible en  https://epoch.ai/blog/chip-smuggling

Ottinger, L. y M. McMahon (2025) ‘¿Puede Huawei competir con CUDA de Nvidia?’ China Talk , 5 de mayo, disponible en  https://www.chinatalk.media/p/can-huawei-compete-with-cuda

Poitiers, N. y T. Schenk (2026) ‘Renovando la estrategia europea de chips: indispensabilidad, no autosuficiencia’, Análisis 12/2026, Bruegel, disponible en  https://doi.org/10.64153/DADR3364