¿Cómo concentra la IA tanto poder? La predicción de Putin toma forma

La inteligencia artificial está concentrando poder porque su desarrollo más avanzado exige algo que muy pocos pueden reunir al mismo tiempo: cantidades gigantescas de capital, centros de datos, chips de última generación, energía, talento especializado y acceso a enormes volúmenes de información. No basta con tener una buena idea y dos ordenadores en un garaje. En la IA de frontera, la escala se ha convertido en una muralla de entrada.

Y ahí está el núcleo de la advertencia que plantea Pedro Salazar Ugarte en Totalitarismo total. El abogado, filósofo político y profesor de la Universidad Nacional Autónoma de México sostiene que la novedad no consiste únicamente en que unas pocas empresas sean extraordinariamente ricas. Eso ya lo habíamos visto. El salto es otro: poder económico, tecnológico, político e ideológico comienzan a tocarse, mezclarse y reforzarse mientras los algoritmos adquieren una capacidad inédita para mediar la información que vemos, nuestras decisiones e incluso la conversación pública.

Salazar expuso esta tesis durante la presentación de su nuevo libro. La obra parte de una frase que Vladimir Putin pronunció en 2017 y que entonces parecía una de esas grandilocuencias geopolíticas propias de un dirigente mirando hacia el futuro con gesto de estatua: quien domine la inteligencia artificial dominará el mundo. Nueve años después, aquella predicción resulta bastante menos extravagante.

El verdadero poder de la IA no está en el chatbot

La cara visible de la inteligencia artificial es cómoda, casi doméstica. Un usuario escribe una pregunta, genera una imagen, resume un documento o conversa con un asistente. Pero debajo de esa interfaz amable existe una infraestructura de dimensiones industriales, costosa y difícil de replicar.

Durante 2025, la industria privada produjo más del 90% de los modelos de IA considerados relevantes. Al mismo tiempo, la capacidad informática dedicada a inteligencia artificial ha crecido a un ritmo extraordinario desde 2022. Buena parte de esa potencia depende de un número reducido de compañías capaces de invertir miles de millones en hardware, energía y grandes centros de procesamiento.

Ahí cambia la naturaleza del asunto. Una tecnología puede estar disponible para millones de personas y, simultáneamente, encontrarse construida sobre una cadena productiva extraordinariamente concentrada. Es como disponer de agua corriente en todas las casas mientras las llaves de los embalses pertenecen a media docena de propietarios.

El control de elementos esenciales como los modelos avanzados, los semiconductores y los centros de datos crea nuevas dependencias entre países, gobiernos, compañías y ciudadanos. Y esas mismas herramientas, cuando pasan de la empresa al Estado, pueden multiplicar las capacidades de vigilancia, clasificación de personas y propaganda.

Chips, centros de datos y capital: los cuellos de botella

La concentración comienza mucho antes de que aparezca una respuesta en la pantalla. Estados Unidos mantiene una posición dominante en grandes infraestructuras digitales y dispone de miles de centros de datos. Nvidia ocupa una posición extraordinaria en el mercado del cómputo especializado para IA, mientras TSMC fabrica buena parte de los semiconductores más avanzados utilizados para entrenar estos sistemas.

Luego está el dinero. La inversión privada estadounidense en inteligencia artificial alcanzó aproximadamente los 285.900 millones de dólares en 2025, una distancia enorme respecto a la inversión privada contabilizada en China, aunque las cifras disponibles no reflejan de forma completa el importante respaldo público de Pekín. La carrera tiene dos grandes polos, pero no dos jugadores. Dentro de cada bloque hay gigantes tecnológicos, proveedores, gobiernos y alianzas cruzadas.

La economía digital, además, llegaba a esta carrera con tendencia a la concentración. Entre 2017 y 2025, las cinco principales multinacionales digitales aumentaron de forma notable su peso sobre las ventas de las mayores compañías del sector. La IA generativa, por tanto, no aterriza en un campo vacío: crece sobre un mercado que ya había desarrollado enormes diferencias de escala.

Eso ayuda a entender por qué hablar de poder no es una simple licencia filosófica. Quien controla los chips condiciona el cómputo; quien controla el cómputo puede entrenar los modelos mayores; quien controla esos modelos puede integrarlos en buscadores, sistemas operativos, empresas, escuelas, administraciones o herramientas militares. La cadena es larga. Y cada eslabón cuesta una fortuna.

Putin lo dijo en 2017 y la frase ha envejecido demasiado bien

La predicción de Vladimir Putin no debe interpretarse como una profecía cumplida al pie de la letra. Nadie domina la inteligencia artificial de manera absoluta y tampoco existe un único marcador que permita declarar un vencedor. Estados Unidos aventaja ampliamente a sus rivales en inversión privada y conserva una poderosa industria de modelos y chips; China lidera o compite en otras áreas científicas, industriales, académicas y de patentes. La carrera se mueve constantemente.

Pero el sentido estratégico de aquella frase sí parece bastante menos fantasioso que en 2017. La IA ha pasado de ser una disciplina especializada a convertirse en infraestructura económica, militar y administrativa. Los gobiernos hablan de soberanía tecnológica, controlan exportaciones de semiconductores, subvencionan centros de datos, buscan garantizar electricidad para nuevas instalaciones y compiten por atraer investigadores.

La batalla tampoco consiste únicamente en fabricar el chatbot más brillante. Se disputa quién controla la infraestructura sobre la que otros tendrán que construir. Un país incapaz de fabricar determinados chips, entrenar modelos avanzados o acceder a suficiente capacidad de cómputo puede acabar dependiendo tecnológicamente de las decisiones de otro Estado o de empresas extranjeras.

Es una versión del poder bastante propia del siglo XXI. Menos desfile militar, más servidores refrigerados. El ruido lo hacen los ventiladores. Detrás de ellos hay una lucha por el control de la tecnología estratégica que afecta a economía, defensa, conocimiento y política exterior.

“Totalitarismo total”: una tesis deliberadamente provocadora

Salazar utiliza la expresión Totalitarismo total como un pleonasmo consciente. Su argumento es que los regímenes totalitarios del siglo XX ya buscaron concentrar poder político, económico e ideológico, pero carecían de las herramientas digitales actuales para observar, clasificar, predecir y potencialmente condicionar comportamientos individuales a una escala enorme.

Aquí conviene distinguir la tesis del dato. Que exista una creciente concentración de infraestructura tecnológica es medible; afirmar que estamos ante una nueva forma de totalitarismo pertenece al terreno de la interpretación política e intelectual. Y, como cualquier categoría de ese calibre, admite discusión.

Precisamente ahí está lo interesante. El debate no necesita imaginar un ordenador malvado sentado en un trono. La cuestión es mucho más terrenal: qué ocurre cuando quien desarrolla una tecnología también controla su distribución, acumula los datos, posee la infraestructura y dispone de recursos suficientes para ejercer una enorme influencia sobre los gobiernos que deberían regularla.

El problema tampoco desaparece cambiando Silicon Valley por Pekín. En China, la industria tecnológica opera dentro de un Estado que conserva una gran capacidad de dirección política. En Estados Unidos existe una relación más competitiva y cambiante entre empresas, Administración, Congreso, tribunales y reguladores. Son sistemas diferentes, pero en ambos casos la inteligencia artificial tiene valor estratégico.

Cuando el algoritmo entra en una democracia

La segunda parte del fenómeno resulta más resbaladiza porque no se mide contando centros de datos. Una democracia liberal necesita ciudadanos capaces de acceder a información plural, distinguir razonablemente los hechos de la ficción, discutir y cambiar de opinión. Los sistemas algorítmicos introducen intermediarios extraordinariamente eficaces entre la realidad y el ciudadano.

Seleccionan contenidos, recomiendan vídeos, producen textos, personalizan mensajes y pueden generar imágenes o voces sintéticas prácticamente a demanda. Salazar sostiene que esa arquitectura puede reforzar prejuicios y reducir la disposición a exponerse a posiciones distintas. No significa que un algoritmo convierta automáticamente a una sociedad en autoritaria. Significa que la conversación pública también tiene propietarios, incentivos comerciales y reglas que el ciudadano corriente apenas conoce.

La IA generativa añade otro ingrediente: producir contenido persuasivo resulta cada vez más barato. Un aparato de propaganda del siglo pasado necesitaba redactores, imprentas, cámaras, estudios, locutores y una considerable estructura burocrática. Un sistema contemporáneo puede fabricar en segundos miles de variaciones de un mensaje, adaptarlas a diferentes públicos y acompañarlas de imágenes, audio o vídeo sintético.

El poder de manipulación no nace con la inteligencia artificial, claro. César tenía cronistas y los gobiernos modernos llevan décadas dominando la televisión. Lo que cambia es la escala, la velocidad y la personalización. Tres diferencias que, combinadas, convierten una vieja herramienta política en algo bastante más preciso.

Europa intenta regular una carrera que otros dominan

Europa representa una paradoja peculiar en esta competición. No posee actualmente una industria de modelos de frontera comparable en tamaño a la estadounidense o la china, pero ha construido uno de los marcos regulatorios sobre inteligencia artificial más ambiciosos de las grandes democracias occidentales: el AI Act europeo.

Desde el 2 de agosto de 2026 ha comenzado una nueva fase en la aplicación de esa normativa. Entre sus disposiciones aparecen obligaciones de transparencia para determinados sistemas y reglas específicas relacionadas con modelos de propósito general, contenidos sintéticos y deepfakes. No todo el reglamento entra en vigor al mismo tiempo, pero la maquinaria reguladora europea ya está funcionando.

La dificultad es evidente. Regular permite imponer límites; no garantiza liderazgo industrial. Europa puede establecer las reglas de circulación y, aun así, comprar buena parte de los coches fuera. Esa distancia entre poder regulatorio y capacidad tecnológica constituye uno de los dilemas más incómodos para la Unión Europea.

Salazar considera que la velocidad de la innovación ha puesto en aprietos al modelo regulatorio europeo. Hay algo de cierto en esa tensión estructural: una norma tarda meses o años en aprobarse mientras un modelo puede quedar tecnológicamente superado en cuestión de meses. Pero sería exagerado concluir que la regulación europea ha fracasado. El AI Act apenas está entrando en su etapa decisiva de aplicación y todavía quedan obligaciones con plazos posteriores.

La cuestión política, en realidad, es más amplia. Una democracia necesita regular una tecnología capaz de afectar derechos fundamentales, pero también necesita conservar suficiente capacidad tecnológica propia para no depender por completo de quienes la fabrican. La soberanía regulatoria sin soberanía industrial corre el riesgo de convertirse en un magnífico reglamento escrito desde el asiento del pasajero.

El poder cambia de manos, pero sigue necesitando límites

La inteligencia artificial ofrece beneficios demasiado grandes como para reducirla a una historia de villanos tecnológicos. Está acelerando investigación científica, automatizando tareas, mejorando herramientas médicas, aumentando productividad y poniendo capacidades antes reservadas a especialistas al alcance de millones de personas. Ignorar esa mitad del fenómeno empobrecería el debate.

Pero tampoco hay motivo para comprar el relato contrario, esa cómoda idea de que toda innovación acaba democratizándose por pura gravedad histórica. La tecnología distribuye capacidades y concentra poder al mismo tiempo. Un pequeño negocio puede utilizar un modelo extraordinariamente sofisticado por unos euros; ese mismo modelo puede depender de una infraestructura cuyo coste se cuenta por miles de millones.

Ahí está la contradicción que hace interesante Totalitarismo total. El peligro no consiste necesariamente en que una máquina decida gobernarnos. Resulta mucho más plausible, y bastante menos cinematográfico, que personas, gobiernos y empresas descubran que las máquinas permiten gobernar, vigilar, persuadir o competir con una eficacia que antes no tenían.

La frase de Putin de 2017 no se ha convertido en una ley histórica. Todavía no sabemos quién dominará la inteligencia artificial y quizá nadie pueda hacerlo completamente. Pero la carrera por controlar chips, modelos, centros de datos y aplicaciones estratégicas demuestra que las grandes potencias se comportan como si aquella predicción mereciera ser tomada muy en serio.

Y quizá esa sea la parte incómoda. La discusión sobre la IA parece hablar de ordenadores, pero cada vez habla menos de ordenadores. Habla de quién decide, quién puede mirar, quién puede influir y quién conserva la capacidad de decir que no. El viejo asunto del poder, vaya. Solo que esta vez necesita electricidad a escala industrial.