El 9 de diciembre, el presidente estadounidense, Donald Trump, anunció que Estados Unidos permitiría la exportación de procesadores Nvidia H200 a China sujeta a una comisión del 25% sobre todas las ventas. La medida provocó indignación en el establishment estadounidense, y muchos (incluida la senadora Elizabeth Warren) acusaron a Trump de “vender” la seguridad nacional.
No faltan principios competitivos o de suma cero cuando se trata del espacio global de la IA. De hecho, mientras Anthropic enfatiza la seguridad de la IA en casa, el cofundador y director ejecutivo de la compañía, Dario Amodei, está alimentando rumores de una carrera armamentista en el extranjero, argumentando que los controles de exportación son necesarios para frenar el desarrollo de China y garantizar una victoria de Estados Unidos en la carrera de la IA. De manera similar, el autor de Chip War, Chris Miller, sostiene que los controles de exportación de chips de Estados Unidos, como la prohibición de la venta de GPU de última generación como la NVIDIA H100 a China, “han tenido éxito… (al) desacelerar significativamente el crecimiento de la capacidad de fabricación de chips de China”. De hecho, el propio Trump dijo en julio que Estados Unidos había iniciado la carrera de la IA y que la ganaría.
Tales argumentos suponen que dos grandes potencias están involucradas en una carrera entre dos jugadores (uno ganará y el otro perderá) y que el ganador se beneficiará significativamente a expensas del perdedor. Sin embargo, desde una perspectiva de elección racional, el término “carrera de IA” es un nombre inapropiado. Una carrera entre dos partidos normalmente implica un entorno caracterizado por un recurso en competencia (que no puede ser utilizado por ambas partes) que no es excluyente (ningún jugador puede impedir fácilmente que el otro lo use), y los jugadores compiten para ver quién obtiene ese recurso primero.
En la película de 1955 Rebelde sin causa, Jim Stark (James Dean) corre hacia el acantilado contra su némesis Buzz (Corey Allen). Si ambos adolescentes siguen adelante, ambos morirán. El que gira primero pierde. Si un corredor se desvía y el otro continúa corriendo hacia el borde de un acantilado, ninguno de los dos puede mejorar su posición cambiando de estrategia; a esto lo llamamos equilibrio de Nash. Este resultado es inconsistente: si uno se desvía, el otro debe correr; pero si uno pasa a competir, el otro debe hacerlo.
El ecosistema geopolítico de IA no es así. El uso de modelos de IA se puede eliminar (de hecho, el año pasado Sam Altman decidió excluir a los usuarios chinos del GPT de OpenAI), pero dicho uso no es estrictamente competitivo (los modelos de DeepSeek se publican bajo licencias de código abierto y cualquiera puede ejecutarlos localmente). Las implementaciones del modelo pueden ser competitivas porque el usuario marginal fija el costo de la energía y los datos, pero ese no fue el motivo de la decisión de Altman: excluyó a los usuarios chinos porque creía que Estados Unidos no debería cooperar con China.
Entonces, tal vez el argumento sea que vender chips a China envalentonará a Beijing y empeorará la situación de Estados Unidos. Sin embargo, esto ignora los beneficios que los hogares comunes de clase media en Estados Unidos reciben de un mayor acceso a productos electrónicos líderes a precios más bajos o el nivel de apalancamiento que brinda la dependencia global del panorama tecnológico estadounidense.
Algunos economistas llaman “caza de ciervos” a una situación caracterizada por recursos no rivales pero excluibles en lugar de recursos competidores pero no excluibles, basándose en una parábola del Discurso sobre la desigualdad del filósofo Jean-Jacques Rousseau. Considere un grupo de cazadores que pueden optar por cazar caza mayor juntos (ciervos) o cazar caza menor solos (conejo). El truco es que sólo pueden atrapar al ciervo si cooperan, mientras que cada uno puede cazar al conejo por su cuenta. Hay dos equilibrios de Nash en este juego: o trabajamos juntos para cazar un ciervo, o trabajamos cada uno solo para atrapar un conejo. Sin embargo, uno de estos equilibrios es mejor que el otro: debemos trabajar juntos para cazar ciervos.
La competencia global en inteligencia artificial se parece más a una cacería de ciervos que a una carrera. Ya sea en política, gobernanza o comercio, la cooperación entre países puede generar más beneficios que hacerlo por separado. Por el contrario, una falla en la comunicación genera desconfianza, lo que puede conducir a errores dañinos, como espirales de escalada debido a la sobreestimación de la amenaza planteada por la otra parte, o el uso imprudente de la IA en los conflictos. Por lo tanto, el “ciervo” en el juego de la IA entre Estados Unidos y China tiene que ver en parte con prevenir mutuamente tales errores y beneficiarse del desarrollo comercial mutuamente beneficioso de la IA para beneficio del público en general.
Hay muchos desafíos comunes que China, Estados Unidos y el mundo enfrentarán, desde la manipulación, el engaño y la coerción de la IA hasta el desplazamiento laboral causado por la introducción de la IA en la fuerza laboral. Este tipo de colaboración en la que todos ganan requiere confianza, transparencia y colaboración en lugar de una politización indiscriminada, que es como pasamos de la caza de conejos a la caza de ciervos.
Para lograr esto, los formuladores de políticas deben esforzarse por desarrollar instituciones multilaterales efectivas para la gobernanza de la IA, incluida la creación y el seguimiento de mecanismos de resolución de disputas. El capital de negociación también surge de la interacción no convencional de potencias medias, cada una de las cuales ocupa su propio nicho especial.
Por ejemplo, Arabia Saudita, rica en energía, aspira a convertirse en el tercer mercado de IA más grande del mundo, mientras que los principales actores de Francia e Israel prometen liderar el camino en aplicaciones especializadas de IA. Con su enorme población y su creciente énfasis en la educación, la India se está convirtiendo en una importante fuente de talento en los campos de la ingeniería y la informática.
El orden internacional se está volviendo cada vez más multipolar y el mundo de la inteligencia artificial no es una excepción. En lugar de intentar “ganar la carrera de la IA” contra su rival a cualquier precio, tanto Estados Unidos como China deberían tender puentes y encontrar puntos en común con amigos y rivales por igual.
Este ensayo es una adaptación del próximo libro de los autores, The Geopolitics of Artificial Intelligence, que será publicado en 2026 por Cambridge University Press como parte de la serie Elements.
Las opiniones expresadas en los comentarios de Fortune.com son únicamente las de los autores y no reflejan necesariamente las opiniones y creencias de Fortune.
