La carrera por la inteligencia artificial (IA) se libra en laboratorios de alta tecnología y en el mapa global también. Un estudio reciente revela una nueva división mundial que podría determinar quién controla el futuro de la IA: la geografía de la infraestructura de computación, un recurso tan crucial como los chips, datos y los algoritmos.
La digitalización prometía que las naciones en desarrollo podrían traspasar etapas industriales y prosperar en la nueva economía del conocimiento, basada en activos inmateriales.
Sin embargo, el auge de la IA ha devuelto el foco a las infraestructuras como centros de datos, fábricas de chips y redes eléctricas, que ahora son esenciales para la competitividad nacional y la agencia regulatoria. El lugar físico de estas infraestructuras se ha convertido en un factor geopolítico determinante.
Un estudio de la Universidad de Oxford, elaborado por Vili Lehdonvirta, Bóxi Wú y Zoe Hawkins, mapeó por primera vez la geografía de la computación en la nube pública, un tipo de infraestructura fundamental para el desarrollo y entrenamiento de modelos de la IA de vanguardia.
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El análisis se basó en el censo de las regiones de la nube de seis proveedores líderes: Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud, Alibaba Cloud, Huawei Cloud y Tencent Cloud.
Los resultados revelan que la geografía de la computación de IA está polarizada. De los 39 países que albergan regiones de la nube, solo 30 tienen unidades de procesamiento gráfico (GPU), que son esenciales para las tareas de IA a gran escala y chips que se alojan en centros de datos. Y de estas, China y Estados Unidos concentran casi la mitad.
Mapa de poder y desigualdad
El estudio de Lehdonvirta divide al planeta en tres categorías, según la capacidad de computación de IA que posee cada país: Norte, Sur y Desierto Computacional.
El Norte Computacional se consolida por países que albergan la capacidad de computación más relevante para el desarrollo y entrenamiento de modelos de IA. El líder es Estados Unidos, que cuenta con los chips más nuevos y potentes, como el Nvidia H100.
Las restricciones de exportación del Gobierno estadounidense han evitado que China y otros países accedan a estos chips avanzados. Estas naciones pueden usar su jurisdicción territorial para influir en la gobernanza de la IA, por ejemplo, exigiendo auditorías de algoritmos y datos. Aparte de la India, todos estos países se encuentran en el norte.
El Sur Computacional incluye países con infraestructura más adecuada para el despliegue de sistemas de IA, pero en muchos casos, la latencia; es decir, el tiempo que tarda la información en viajar, es un problema; por eficiencia, estas aplicaciones deben estar básicamente cerca de los usuarios.
Chips menos potentes, como el V100 de 2017, están más distribuidos globalmente que los más avanzados. La mayoría de estos países se ubican en el sur. Pueden regular los sistemas de IA que se despliegan localmente, pero tienen menos capacidad para moldear su desarrollo.
Finalmente, el Desierto Computacional corresponde a la mayoría de los países, que no albergan ninguna infraestructura de computación de IA de nube pública, dependiendo de servicios de IA desarrollados y desplegados en el extranjero. Esta situación afecta a países ricos como a todos los países de ingresos bajos y medio-bajos. Para estos países, la gobernanza a través de la computación es una herramienta inaccesible para influir en la IA.
El poder computacional como poder político
Esta división refleja una realidad: el poder computacional se está convirtiendo en el poder político. La concentración de la computación de alta gama en unos pocos países puede ser un resultado de la dependencia histórica.
Además, el estudio destaca que el crecimiento de los clusters de computación privada y las iniciativas de “computación de IA nacional” de los gobiernos podrían complicar la imagen actual. Sin embargo, la escalada de la inversión gubernamental no parece ser suficiente para desafiar el dominio actual.
En un momento en que la regulación de la IA es un debate global, el estudio subraya que el lugar físico de la infraestructura de computación es un factor crucial en el mapa de la inteligencia artificial.