El gráfico publicado por el Financial Times sobre el ecosistema de OpenAI ha funcionado casi como una radiografía del poder en la era de la inteligencia artificial. En él aparecen entrelazados nombres como Microsoft, NVIDIA, Google, Amazon, Meta, Oracle, SoftBank, Broadcom o CoreWeave, conectados por flechas que representan inversiones cruzadas, contratos de cómputo, acuerdos de centros de datos y desarrollo de chips.
Lo que muestra ese mapa es sencillo de resumir y difícil de asumir: la IA ya no es un “sector” más de la economía digital, sino un sistema hiperconectado donde unas pocas compañías concentran infraestructura crítica para el resto del mundo.
De la euforia al riesgo compartido
Durante los últimos años, el mercado ha aplaudido cualquier anuncio relacionado con la IA: nuevos modelos, más cómputo, grandes alianzas. Sin embargo, las últimas mega-apuestas de Sam Altman y otros directivos del sector ya no se interpretan solo como promesa de crecimiento, sino también como fuentes de fragilidad.
La razón está en esa red de dependencias:
- OpenAI necesita cantidades descomunales de GPU de NVIDIA y electricidad barata para entrenar modelos cada vez más grandes.
- Microsoft aporta la nube y el capital, pero a su vez depende del suministro de chips de NVIDIA y de la capacidad de sus propios centros de datos.
- Oracle, Amazon, Google, Meta o nuevos actores como CoreWeave compiten por el mismo recurso escaso: infraestructura energética y de cómputo a escala planetaria.
Cuando todos están atados a los mismos proveedores de chips, a los mismos grandes contratos de energía y a los mismos constructores de centros de datos, cada nueva expansión no solo aumenta el potencial de negocio, sino también el riesgo de que un fallo se propague por toda la cadena.
El paralelismo con las finanzas es inevitable: igual que en 2008 los bancos descubrieron que compartían demasiados riesgos ocultos, el mapa de la IA sugiere que una interrupción en el suministro de GPU, un problema regulatorio grave o una crisis energética pueden afectar simultáneamente a buena parte del ecosistema.
Computación, energía y deuda: el nuevo triángulo de dependencia
El entusiasmo por la IA generativa ha empujado a las grandes tecnológicas a anunciar planes de inversión en infraestructuras de cientos de miles de millones de dólares para esta década. Buena parte de ese gasto se concentra en tres frentes:
- Cómputo: adquisición masiva de GPU y aceleradores específicos para IA, diseñados por NVIDIA, AMD u otros fabricantes.
- Energía: contratos a largo plazo para garantizar electricidad abundante y, a ser posible, renovable, ante el alza del consumo de los centros de datos.
- Centros de datos e interconexión: construcción de campus hiperescalables y redes de fibra de alta capacidad para mover los datos y los modelos entre regiones.
A todo ello se suma el componente financiero: deuda corporativa, acuerdos de financiación externos y vehículos de inversión público-privados para sostener la nueva ola de infraestructuras. El resultado es que la misma red que promete acelerar la productividad global también concentra riesgo económico, energético y tecnológico en muy pocos nodos.
Europa: de potencia industrial perdida a cliente cautivo
Si el mapa de la IA dibuja un sistema hiperacoplado dominado por actores estadounidenses (y, en menor medida, asiáticos), la posición de Europa aparece más bien en los márgenes.
El continente tuvo durante décadas una base industrial electrónica potente. Empresas como Philips integraban casi toda la cadena de valor, desde componentes hasta productos de consumo. Hoy, esa estructura está fragmentada o ha desaparecido.
ASML se ha convertido en un campeón mundial imprescindible en litografía para chips avanzados, pero su negocio depende de clientes mayoritariamente no europeos, y el continente carece de foundries capaces de fabricar en los nodos más punteros. La producción de semiconductores de última generación se concentra en Taiwán (TSMC) o Corea del Sur (Samsung), bajo fuerte influencia geopolítica de Estados Unidos.
La UE ha reaccionado con el Chips Act y, más recientemente, con propuestas de una especie de “Chips Act 2.0”. Pero los propios auditores europeos han advertido de que las metas oficiales —alcanzar el 20 % de cuota mundial de chips para 2030— son poco realistas tal y como están planteadas, por falta de coordinación financiera y masa crítica industrial.
En paralelo, buena parte de la infraestructura de nube y de IA utilizada por empresas y administraciones públicas europeas corre sobre plataformas estadounidenses: AWS, Microsoft Azure, Google Cloud o nubes híbridas ligadas a estos proveedores. Europa consume IA como servicio, más que construir la pila tecnológica completa.
Brecha de talento y de ambición
A la debilidad industrial se suma una brecha humana. Europa forma investigadores de primer nivel en campos como el aprendizaje automático, la física o la ingeniería de materiales, pero le cuesta retener a muchos de esos perfiles en proyectos industriales propios.
Mientras en Estados Unidos y China se levantan empresas capaces de diseñar chips, arquitecturas completas y servicios globales, en Europa abundan los laboratorios excelentes y las startups prometedoras… que acaban siendo adquiridas o dependiendo de infraestructura externa para escalar.
Sin una foundry avanzada, sin fabricantes de GPU competitivos y sin un tejido empresarial dispuesto a asumir riesgos industriales a largo plazo, el continente corre el riesgo de quedar atrapado en un papel de cliente y regulador, pero no de protagonista.
¿Es tarde para reaccionar?
El diagnóstico es duro, pero no necesariamente definitivo. Precisamente porque la IA está obligando a replantear la infraestructura global, se abre una ventana —estrecha, pero real— para que Europa reconstruya parte de su autonomía tecnológica.
Algunas líneas de actuación posible, ya debatidas en Bruselas y en distintos gobiernos, pasan por:
- Impulsar centros de datos y supercomputación soberanos que prioricen energía renovable, reutilización de calor y acceso abierto para universidades, empresas y administraciones.
- Apostar por hardware especializado abierto, como arquitecturas RISC-V o aceleradores diseñados en Europa para tareas específicas (IA en el borde, criptografía poscuántica, simulación científica).
- Crear consorcios público-privados que integren universidades, PYMES y grandes actores industriales para diseñar y operar modelos fundacionales entrenados y alojados en infraestructuras europeas.
- Reorientar el Chips Act de objetivos de cuota de mercado a la garantía de tecnologías críticas concretas: empaquetado avanzado, nodos específicos para IA de bajo consumo, componentes para comunicaciones cuánticas, etc.
España, con su combinación de energía renovable competitiva, posición geográfica estratégica y ecosistema creciente de centros de datos, podría desempeñar un papel de relevancia en esta nueva fase si articula una estrategia coordinada: desde políticas energéticas estables hasta incentivos para atraer proyectos de supercomputación, nubes privadas de alta capacidad y fabricantes emergentes de hardware.
El verdadero punto de inflexión
El gráfico del Financial Times no solo muestra quién lidera hoy la carrera de la IA, sino qué tipo de sistema se está construyendo: uno donde computación, energía, financiación y datos están tan concentrados que un fallo en una pieza puede sacudir al conjunto.
La pregunta clave ya no es qué modelo de lenguaje será más potente dentro de dos años, sino quién controlará la infraestructura que los hace posibles y cómo se repartirá el poder cuando gobiernos, empresas y ciudadanos dependan del mismo riesgo estructural.
Si Europa se limita a consumir servicios de IA ajenos, asumirá ese riesgo sin capacidad real de influir en él. Si, en cambio, apuesta por arquitecturas más abiertas, infraestructuras soberanas y una política industrial ambiciosa, aún puede ganar un margen de autonomía en un juego que hoy parece decidido… pero no cerrado del todo.
Fuentes:
Financial Times, Citi Research; informes públicos sobre el ecosistema de OpenAI y sus socios.
Documentación sobre el proyecto Stargate y las necesidades de cómputo y energía de la nueva ola de IA generativa.
Informes y noticias sobre la estrategia europea de semiconductores (EU Chips Act y propuesta de “Chips Act 2.0”) y su evaluación por el Tribunal de Cuentas Europeo.
