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La clave:
- La rivalidad tecnológica entre Estados Unidos y China suele describirse como una guerra de chips, pero la etiqueta se queda corta. La verdadera pugna abarca todo el ecosistema de la inteligencia artificial: el hardware que ejecuta los modelos, el software que lo hace utilizable y el diseño de los propios modelos. En los dos primeros frentes la competencia se ha reducido a dos empresas, Nvidia y Huawei. Europa, pese a tener un papel imprescindible en las máquinas que fabrican los chips, mira la pugna desde fuera.
En hardware, EE UU sigue a la cabeza. Nvidia controla cerca de la mitad de los chips de IA instalados del mundo y hasta dos tercios de la capacidad de cálculo. Huawei es su rival más serio, pero sus procesadores Ascend aún se quedan atrás en memoria, herramientas para programadores y eficiencia: para igualar el rendimiento consumen entre dos y cuatro veces más energía.
La brecha importa menos de lo que parece. Los controles que impone Washington a las exportaciones de los chips más avanzados, más los subsidios de Pekín a sus empresas, junto a las compras preferentes y la energía barata para quien usa Ascend, han creado un mercado cautivo capaz de sostener a Huawei y reinvertir esos ingresos en investigación. De esta forma, China gana tiempo: presiona a Washington para conseguir los microprocesadores más avanzados mientras impulsa una alternativa propia, una doble vía que el enfoque transaccional estadounidense ha facilitado en lugar de cerrar.
Lo que hace duradera la ventaja de Nvidia no es la fabricación de chips avanzados, sino haber construido durante años un ecosistema de software —CUDA— que se ha convertido en el estándar del sector. Como casi todo el hardware instalado es de Nvidia, los programadores trabajan sobre CUDA; eso agranda su comunidad y su biblioteca de código y hace cada vez más difícil migrar a un rival. El resultado son márgenes de negocio del 70% al 80%.
La respuesta de Huawei sigue el manual del sector: subvencionar la adopción y llevar a los programadores chinos al software del país. En agosto de 2025 abrió el código de piezas clave de su herramienta CANN —un golpe directo al modelo cerrado de CUDA— y atrajo a laboratorios y universidades chinas. Los programadores aún se quejan de fallos en CANN y de que los 20 años de ventaja de CUDA no tienen rival; pero hace dos años nada de esto existía.
El lanzamiento de Kimi K3 este mes de julio mostró la velocidad a la que surgen nuevos modelos de IA cada vez más competitivos. El modelo de Moonshot AI, con 2,8 billones de parámetros, es el mayor publicado nunca en abierto, solo por detrás de Claude Fable 5 y GPT-5.6. Su aparición preocupó a los inversores y provocó una caída del 1,4% del Nasdaq, así como fuertes descensos en las empresas de semiconductores. El presidente chino, Xi Jinping, usó la reciente Conferencia Mundial de IA de Shanghái para alinear a Pekín con el código abierto: publicarlo así es ya política de Estado. Y Moonshot fijó K3 en un rango de precio de gama alta, no de saldo: los laboratorios chinos han dejado de vender barato.
K3 también deja ver lo que China aún no ha resuelto. Los datos de Moonshot apuntan a que Kimi K3 fue entrenado con chips de exportación de Nvidia, no con los Ascend de Huawei. Y DeepSeek, según se informa, también volvió a utilizar vidia después de una prueba con Ascend, reservando este para el servicio diario. Es decir, Nvidia mantiene una ventaja decisiva en el entrenamiento de modelos gracias a CUDA, un terreno en el que Huawei aún no ha logrado imponerse.
Europa, mientras, sigue en mala posición. La holandesa ASML mantiene el monopolio en las máquinas de litografía más avanzadas, el centro belga IMEC es líder en investigación, al tiempo que desarrolla una ciencia de IA de primer nivel. Pero le faltan diseñadores de chips de IA de talla mundial y un modelo de programación como CUDA o CANN. Como hardware y software se diseñan juntos, no tener uno hace casi imposible el otro. Es un proveedor imprescindible en una carrera en la que no compite: el valor va a quien controla el diseño del chip y el software, no a quien vende las piezas. Su peso, además, es menor de lo que se creía: cuando Pekín pidió concesiones en 2025, reclamó memoria de alta velocidad, no máquinas de litografía.
¿Qué puede hacer? Primero, aprender de China en vez de despreciarla. Partió de la dependencia y recorta distancia con diplomacia, demanda cautiva, subvenciones y modelos abiertos. Segundo, aprender de Airbus, que funcionó porque el reparto de tareas respondía a ventajas reales y puso la lógica comercial por encima de la política. La analogía cojea —la aviación no dependía de un proveedor de software—, y por eso esa disciplina importa más, no menos. Europa tiene elementos para luchar por un hueco en esta carrera: ASML, IMEC, Infineon, STMicroelectronics, Zeiss…Tercero, impulsar la demanda. EuroHPC, las fábricas de IA e InvestAI financian la oferta de semiconductores, pero no la demanda, y las compras públicas siguen siendo competencia de cada Estado. Administración pública, sanidad, defensa e investigación son los ámbitos por donde empezar.
Nada de esto garantiza el desarrollo próximo de una Nvidia europea; Airbus tardó 20 años en convertirse en un competidor sólido. Pero la alternativa es un futuro en el que la infraestructura de cálculo europea, y las condiciones en que sus empresas crean modelos de IA, queden subordinadas para siempre a Washington o a Pekín. La competencia ya no es quién diseña el mejor chip, sino quién controla la infraestructura entera, hoy de tres capas, no dos. Europa debería, al menos, intentarlo en serio.
Fuente: Alicia Garcia Herrero, El País
Foto: anne-nygard-6BCgNl-UY6A-unsplash
