En la Fórmula 1, hay escuderías que prefieren vender motores a sus rivales antes que permitir que diseñen los suyos. No es altruismo: es una jugada estratégica para mantener el control. Mejor que te compren lo que ya dominas, a que desarrollen algo que te deje atrás.
Eso mismo está ocurriendo en el nuevo tablero de la inteligencia artificial.
En un giro que sorprendió a muchos, la administración Trump autorizó que NVIDIA retomara la venta de chips H20 a empresas chinas, tras meses de restricciones. Aunque no son los modelos más potentes de su línea, tienen suficiente capacidad para entrenar modelos avanzados de lenguaje y razonamiento. El mensaje es claro: si China no los compra, terminará por construir alternativas nacionales. Y eso no solo significaría perder un mercado, sino perder influencia.
Porque el verdadero dilema no es si China alcanza a Estados Unidos en IA. Es que ya lo está haciendo.
Modelos como Kimi K2 y DeepSeek han empezado a competir directamente con los grandes nombres del ecosistema occidental: GPT, Claude, Gemini, LLaMA. ¿Su secreto? Código abierto. Publican sus pesos, sus datasets de entrenamiento y sus arquitecturas. Esto no solo acelera la innovación, sino que desactiva la principal ventaja que durante años tuvieron compañías como OpenAI: la exclusividad.
Hoy, con suficiente infraestructura, casi cualquier organización con talento puede usar, adaptar y mejorar estos modelos. La frontera entre “empresa de vanguardia” y “equipo con GPU” se está borrando. Y eso es lo que está generando pánico en Silicon Valley.
Por eso estamos viendo una carrera desesperada por asegurar ventajas diferenciales. Empresas como OpenAI están firmando acuerdos con medios como el New York Times o el Wall Street Journal. No lo hacen por prestigio. Lo hacen porque esos contenidos —protegidos por derechos, con estructura narrativa y calidad editorial— son oro puro para el entrenamiento de los modelos futuros. En un mundo donde el modelo ya no es diferencial, los datos sí lo son.
Es una nueva guerra por el contenido exclusivo. Por las fuentes que ningún modelo open-source puede usar. Por el dataset privado que hará la diferencia entre un asistente promedio y uno que parezca verdaderamente humano.
Mientras tanto, Estados Unidos enfrenta un dilema. Restringir el acceso a chips puede empujar a China a desarrollar alternativas locales que, a largo plazo, resulten más peligrosas para su hegemonía tecnológica. Por eso compañías como NVIDIA prefieren mantener a China como cliente, vendiéndole versiones controladas, antes que dejar ese espacio libre para que florezca una industria rival independiente.
Y no solo el Estado reacciona. En las empresas también suenan las alarmas. Meta acaba de reconfigurar por completo su estrategia de IA. Siguió apostando por modelos abiertos, pero entendió que eso ya no es suficiente. Reformó su equipo, trajo talento de Anthropic y OpenAI, y desplazó figuras icónicas como Yann LeCun de los espacios decisivos. El objetivo ya no es publicar papers: es construir productos que compitan, que impacten, que escalen.
Estamos entrando en una etapa en la que la IA ya no se trata de investigación, sino de geoestrategia, de poder blando, de control informativo. Una en la que los motores —los chips— son más valiosos que los pilotos. Y donde, como en las carreras, ganar no es solo cruzar la meta primero. Es asegurarte de que nadie más pueda siquiera arrancar sin tus piezas.