Cómo Europa puede ahorrar un billón de euros y ganar la carrera de la IA

PARÍS — En junio, el Departamento de Comercio de Estados Unidos informó a Anthropic que debía obtener una licencia de exportación para que cualquier persona extranjera, dentro o fuera de Estados Unidos, pudiera acceder a sus dos modelos de IA más avanzados. Esto no dejó a la empresa otra opción que desactivar Fable 5 y Mythos 5 para todos, sin previo aviso. Si bien Estados Unidos levantó la orden el 30 de junio, aparentemente satisfecho de que Anthropic hubiera solucionado el riesgo de seguridad, las empresas, los gobiernos y los investigadores europeos llevaban ya 18 días utilizando modelos anteriores, sin saber cuándo podrían recuperar el acceso.

Mientras Europa asimilaba la posibilidad de que su acceso a la IA de vanguardia pudiera ser revocado en cualquier momento, otro acontecimiento transmitió un mensaje muy diferente. El laboratorio chino Moonshot AI lanzó Kimi K3, un modelo de 2.8 billones de parámetros cuyos pesos ahora se pueden descargar gratuitamente, lo que apunta a la posibilidad de que la capacidad casi de vanguardia pronto sea prácticamente gratuita. Ante la imposibilidad de saber cuál de estas señales contradictorias resultará profética, los responsables políticos europeos deben ahora diseñar una estrategia de IA adecuada para ambos escenarios.

Los debates actuales sobre la estrategia europea de IA se basan en gran medida en la premisa de que los responsables políticos deben elegir una opción y apostar por ella por completo. Algunos apuestan por la señal china: las capacidades de la IA se estancarán, la distancia entre los modelos de vanguardia y sus competidores se reducirá, y la IA se convertirá en un bien de consumo asequible, como la electricidad. Este bando aboga por una especie de resignación optimista: aceptar que Europa carece de la capacidad de procesamiento, el capital y el talento necesarios para ganar la carrera de la IA, pero sin preocuparse demasiado, ya que intentar alcanzar la vanguardia de la IA ahora sería un despilfarro de dinero.

Por otro lado, están quienes desean que Europa se lance a la conquista de esa frontera, con una iniciativa financiada con fondos públicos que eclipsaría cualquier programa industrial europeo desde la reconstrucción de la posguerra. Este sector apuesta a que las capacidades de la IA seguirán aumentando y que la brecha entre los modelos de vanguardia y el resto continuará ampliándose. En este escenario, advierten, la resignación equivale a un suicidio económico.

Cada postura es coherente dentro del contexto del futuro que supone. Pero nadie puede predecir lo que sucederá realmente, y ninguna de las partes tiene un plan si el futuro resulta ser “desfavorable”. La teoría de la decisión sostiene que cuando dos escenarios radicalmente diferentes son plausibles y no se les pueden asignar probabilidades de forma fiable, lo racional es elegir el curso de acción que evite la catástrofe en ambos casos: realizar una inversión parcial y adquirir una opción, en lugar de asumir un compromiso irreversible.

Para Europa hoy, una estrategia eficaz de IA reconocería que los componentes de la soberanía de la IA se desarrollan en plazos distintos. Los chips pueden adquirirse en 18 meses una vez asegurado el capital. La energía descarbonizada, los centros de datos, la experiencia en entrenamiento de modelos y las instituciones de toma de decisiones tardan entre 5 y 10 años en construirse. Invertir fuertemente en computación al inicio de la jornada equivale a apostar por lo más importante precisamente donde la incertidumbre es mayor. Un enfoque mejor comenzaría por lo que requiere más tiempo. Los activos resultantes tendrán valor en cualquier futuro que se materialice.

Sin duda, los riesgos que plantea la dependencia son reales. La IA de vanguardia funciona con recursos computacionales limitados. Los laboratorios estadounidenses dan prioridad a los contratos con el gobierno de EU, luego a los clientes empresariales y, por último, al resto del mundo. Cuando la capacidad se vea saturada, los usuarios extranjeros serán los primeros en perder el acceso, y las restricciones de acceso por motivos geopolíticos representan otro riesgo. Una Europa sin capacidad de inferencia nacional ni la posibilidad de entrenar modelos complejos es una Europa sin un plan B.

Pero si el riesgo reside en perder el acceso a modelos de vanguardia, la solución no consiste necesariamente en intentar superar a los laboratorios que los crearon. En cambio, se trata de desarrollar la capacidad necesaria para afrontar esa pérdida. Esto implica garantizar el suministro eléctrico y la conexión a la red; construir centros de datos en suelo europeo, operados por empresas europeas; y desarrollar capacidades de formación, con contratos de adquisición plurianuales que aseguren que la experiencia local se mantenga al día con el progreso tecnológico.

Nada de esto requiere el presupuesto desorbitado que algunos defienden. Al contrario, el coste total ascendería a unos pocos miles de millones de euros anuales y podría financiarse en gran medida con capital privado respaldado por activos productivos, en lugar de con compromisos públicos basados en una premisa tecnológica incierta.

Si el rendimiento de los modelos se estabiliza y la IA se convierte en un producto básico, esta base permitiría a Europa competir en difusión e integración, ámbitos en los que sus empresas de software empresarial cuentan con ventajas reales. Si las capacidades siguen aumentando y el acceso es limitado, Europa estaría en una posición privilegiada para lanzarse a la vanguardia tecnológica, a un coste mucho menor que si tuviera que empezar desde cero y con un calendario que ella misma controlaría.

Para un continente que en gran medida se mantuvo al margen mientras Silicon Valley construía la economía digital, la inclinación a tomar medidas audaces y rápidas en esta ocasión es comprensible. Pero la secuencia importa más que la escala. La disuasión nuclear francesa, a menudo invocada por los defensores de una carrera contrarreloj por la IA, no comenzó con una ojiva nuclear; tardó 15 años y se desarrolló por etapas. La misma lógica se aplica a la IA.

Construir una base industrial que no excluya nada, no suponga un gasto excesivo y no requiera autorización de Estados Unidos no es una estrategia tímida. Al contrario, es la única estrategia que no depende de anticipar la trayectoria de una tecnología cuyos propios creadores admiten que no pueden predecir.

El autor

Eric Hazan es socio fundador de Ardabelle Capital, cofundador de Plateforme Progressiste y profesor en HEC Paris y Sciences Po. Es coautor, junto con Olivier Sibony, de Faut-il encore décider ? La décision humaine à l’ère de l’intelligence artificielle (Éditions Flammarion, 2026).

El autor

Lenny Benbara es cofundador del Observatorio Mundial de Políticas Comerciales.

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Baptiste Lefort es cofundador del Observatorio Mundial de Políticas Comerciales.

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