La humanidad se ha sumergido en diferentes épocas en varias carreras o competencias en pos de una meta que supone un beneficio o progreso para todos. Así, desde la carrera por controlar el fuego, hasta la de la cartografía y la navegación han tenido por meta dominar un elemento vital y conocer y apropiarse hasta el último rincón de la Tierra, respectivamente.
Más acá hemos tenido la carrera por la bomba atómica y la carrera espacial o la carrera por los microprocesadores. El primer caso derivó en el uso pacífico de la fusión nuclear como fuente de energía; el segundo como un proceso durante el cual se realizaron múltiples innovaciones en varios campos, más allá del logro relativo de colocar un hombre en la Luna; y el último refiere a la carrera por buscar mayores y más veloces procesamientos de datos de las computadoras para múltiples usos. A su vez, esas carreras tuvieron a los EE.UU. como competidor – y ganador -, frente a Alemania, la URSS y China, en orden cronológico.
Hoy, la gran carrera vigente es por el desarrollo de la IA y tiene a Estados Unidos y China como los grandes contendores. Pero la pregunta es: ¿Cuál es la meta? No está claro, como tampoco lo está el grado y la profundidad de los cambios que traerá la IA generativa, la que “piensa por sí sola.”
Hasta aquí las diferentes carreras necesitaron grandes inversiones que en su mayoría aportaron los Estados. Y la de la IA se alza como la más costosa de todas debido a que requiere miles de millones de dólares en construir la infraestructura de apoyo por el alto consumo energético, para una tecnología propensa a errores y con un modelo de negocio no probado y un impacto impredecible en la economía y el empleo.
Lo máximo que se puede decir es que estamos compitiendo hacia una IA más inteligente que las personas. Pero no hay dos empresas o expertos que tengan la misma definición de «inteligente», ni para humanos ni para modelos de IA. Ni siquiera podemos afirmar con certeza cuál de los dos modelos de IA es «más inteligente» en este momento, porque carecemos de buenos indicadores y no siempre sabemos o estamos de acuerdo sobre lo que queremos que haga la tecnología.
Hace unos días, el presidente Donald Trump declaró en un evento titulado “Ganar la carrera de la IA”: “Estados Unidos es el país que inició la carrera de la IA. Y como presidente de Estados Unidos, estoy aquí hoy para declarar que Estados Unidos va a ganarla”. El clamor de «vencer a China» proviene principalmente del interior de Silicon Valley, que ahora tiene comunicación directa con la Casa Blanca a través del asesor de IA de Trump, David Sacks y comienza a comportarse más como una corporación tradicional en busca de refugio que una empresa «innovadora y emprendedora».
Otro aspecto de la carrera por la IA es la investigación teórica básica. La gestión gubernamental desempeña un papel crucial en este aspecto. A diferencia de los actores privados, motivados por la rentabilidad comercial, el apoyo público brinda a los científicos y otros investigadores la libertad de acción para ampliar las fronteras, aparentemente abstractas, del conocimiento.
En este aspecto, Estados Unidos se ha quedado peligrosamente corto. Según estadísticas oficiales de la Fundación Nacional de la Ciencia (NSF), la participación del gobierno federal en el gasto total estadounidense en investigación y desarrollo ha mostrado una tendencia a la baja desde el pico posterior al Sputnik en 1964. En particular, en el caso de la investigación básica, la participación del gobierno federal en el gasto total se redujo de poco menos del 30 % a finales de la década de 1970 a alrededor del 10 % en 2023.
Y eso parece ir de mal en peor, porque la administración Trump es hostil – a la ciencia en general – y a la investigación científica y a la educación superior, así como al espíritu de colaboración que reinaba en el último período de globalización. Según algunos expertos, la propuesta presupuestaria de Trump para el año fiscal 2026 probablemente recortará drásticamente la financiación federal para la investigación básica a tan solo 30.000 millones de dólares, una caída del 34 % respecto a los 45.000 millones de dólares proyectados para el año fiscal 2025.
En cambio, China ha invertido en impulsar su ambiciosa agenda de ciencia y tecnología, representando el 28% de la inversión mundial en I+D en 2023, apenas por detrás de Estados Unidos, que representó el 29%. Dado que el gasto chino en I+D ha aumentado a una tasa anual promedio de casi el 14% en los últimos diez años, más de tres veces y media el 3,7% de Estados Unidos, es muy probable que la convergencia se produzca en 2024.
El presidente chino, Xi Jinping, siguiendo el enfoque de su predecesor en el «desarrollo científico», ha enfatizado durante mucho tiempo la importancia de la investigación básica como pilar de la innovación china. A principios de 2023, argumentó que «fortalecer la investigación básica es un requisito urgente para lograr una mayor autosuficiencia y fortaleza en ciencia y tecnología, y es la única manera de convertirse en un líder mundial en ciencia y tecnología».
La actual batalla global por la supremacía de la IA suele presentarse como un conflicto entre dos sistemas: el modelo estadounidense, impulsado por el mercado, y la política industrial china, impulsada por el Estado. Pero la investigación básica es el gran nivelador. Independientemente de si el sector público o el privado impulsan el sistema, la innovación, en última instancia, surge de los laboratorios.
Hecha la comparación, sigue latente la pregunta: ¿Cuál es la meta de esta carrera? Tal vez la respuesta sea: lograr una supremacía mundial que podría resultar pírrica en términos del beneficio social.
Publicado en Relato mata dato el 11 de agosto de 2025.
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