Soberanía y seguridad

Hoy vamos a hablar de lo que nadie se atreve. Vamos a hablar de los riesgos de monetización de la IA por factores que nada tienen que ver con el software o los algoritmos, y también de los riesgos que comportaría mirar estas inversiones solamente desde un punto de vista económico y no estratégico.

Desde que en los años 50 del siglo pasado empezase la andadura de la IA con la máquina de Turing, pasando por el Deep Blue que ganó a Kasparov en los 90, hasta la explosión de ChatGPT en nuestras vidas en 2025, la historia de esta “novedad” tecnológica se enfrenta a la misma interrogación que cualquier otra tecnología anterior o que cualquier oferta que se lanza al mercado: ¿Es monetizable hoy en día?

En cualquier mercado, proponer un producto antes de tiempo comporta el riesgo de hacer grandes inversiones sin que se pueda esperar un retorno en un tiempo económicamente razonable. Aquí estamos hablando de varios años, dada la envergadura de las inversiones.

Me estoy acordando del 5G y de lo muy posterior que fue su aplicación y monetización. En esto último sigo teniendo dudas, ¿o alguien paga más si está en una red 5G que si está en una 3G? Recordemos la ola de evangelización que se hizo hace más de 10 años sobre lo competitivo que era para el sector de Telecomunicaciones hacer estas inversiones.

Me dirán que ChatGPT ya lo utiliza todo el mundo, pero eso es la punta del iceberg. Por cierto, deberían pagarnos por usarlo porque estamos entrenando el modelo cada vez que preguntamos y algunas veces hasta corregimos.

Aquí estamos hablando de algo mucho más potente, estamos hablando de la industrialización de la IA. Un ejemplo de lo que se puede lograr es la posibilidad de poder predecir enfermedades antes de que se produzcan y de literalmente personalizar tratamientos médicos caso a caso. Destaco esta aplicación porque es fascinante el progreso que se puede lograr en el campo de la medicina.

Para esta industrialización se prevén inversiones de 250.000 millones de dólares en 2026, aproximadamente un 40% más que en 2025. ¿Y dónde va tanto dinero? Pues bien, para poner la IA en producción a nivel empresarial se necesitan básicamente cuatro componentes a cuál más vital: chips, energía, agua y datos. Y obviamente centros de proceso de datos que, por ejemplo, pueden llegar a consumir en un día de consultas a un algoritmo más energía de la que se utilizó en toda la vida del entrenamiento del algoritmo antes de su lanzamiento.

Como ven, lo de menos es el software, hay mucho componente físico no exento de retos. Nos enfrentamos a un reto que no es digital, es un reto físico.

Empezando por la energía, se necesitan aproximadamente 1.3 Gigavatios servidos en un punto, potencia que sólo la da una nuclear, ya que además tiene que ser una energía predecible y fiable. Se habla de los SMR’s (Small Modular Reactor), pero no están exentos de obstáculos normativos (la normativa puede ayudar o entorpecer) y no sólo es tener la potencia, es poder engancharla a la red.

En algunos países ya hay restricciones por zonas y listas de espera para nuevos puntos de enganche. Cuando se diseñaron las redes eléctricas no se preveía este consumo tan intensivo. En cualquier caso, la energía se puede producir, lo que no está claro, hoy en día, es si podemos producir agua y las necesidades para la refrigeración son ingentes.

Se habla de refrigerar por aire o de utilizar agua del mar, incluso se plantean modelos por los que se utiliza aire del Ártico para enfriar y después utilizar el aire calentado para calefactar los entornos urbanos en una suerte de ciclo de energía circular. Hay mucho foco de investigación en esta vía, así como en la posibilidad de utilizar agua de mar depurada. Quién sabe. Quizás acabemos solucionando por accidente el problema de la sequía.

Vayamos a los chips. Están las fundiciones, las empresas que diseñan y las que producen.

En todo este ecosistema sólo tenemos un campeón europeo, ASML, holandés para más señas y que se dedica a producir máquinas que producen chips. El resto es predominante chino y estadounidense. Esto me permite conectar ya con el título del artículo: soberanía y seguridad.

Y por último evidentemente se necesitan datos, que eso gracias al GDPR si lo tenemos protegido en Europa, además de a ASML claro.

Sin más preámbulos, asevero que la carrera tecnológica que representa la IA afecta directamente a la soberanía y la seguridad de los estados, y así lo está entendiendo el mundo .

Puedes ser soberano y seguro o ser dependiente y asumir las consecuencias. No creo que haya mucho más que explicar al respecto dado el panorama actual. Por eso más allá del retorno de las inversiones económicas, las inversiones hay que hacerlas ahora, o asumir que tu soberanía y tu seguridad están en venta. Los países que al menos cuentan con datos, energía y agua tienen opciones. No está mal un tres de cuatro.

Lejos del debate de los puestos de trabajo, unos desaparecerán y otros se crearán y ni que decir tiene que los que se crean son de mucho más valor que los que desaparecen. Entrar en este juego es vital. Es un avance en la humanidad que redefine el tablero geopolítico y las interdependencias entre países.

Por eso el debate pragmático es acerca de en qué posición se quiere estar en ese tablero y cómo de relevante se quiere ser a la hora de marcar legislación al respecto para, como decía una compañera en un artículo anterior, servir y proteger.

***María José Talavera, Senior Director Spain & Portugal de Broadcom