El 19 de septiembre, cuatro suscriptores de pago de ChatGPT, Claude, Grok y Gemini demandaron a Anthropic, OpenAI, SpaceXAI y Google en una corte de California. No los acusan de avanzar demasiado rápido en sus desarrollos de IA. Los acusan de ponerse de acuerdo para avanzar demasiado lento, algo que la ley antimonopolio prohíbe.
La demanda se apoya en una secuencia de fechas difícil de explicar como coincidencia. El 12 de septiembre, Dario Amodei publicó un ensayo pidiendo a la industria bajar el ritmo. Ese mismo día, los directores de OpenAI y SpaceXAI, y el cofundador de Google DeepMind, salieron a decir en público que estaban de acuerdo con él. El 23 de septiembre, Altman y Amodei se presentaron juntos ante el Consejo de Seguridad de la ONU a pedir reglas internacionales, con el respaldo de António Guterres y el rechazo explícito de Donald Trump. Cuatro empresas que compiten entre sí a muerte, y que jamás coinciden en precios ni en tecnología, coincidieron en una sola semana en que había que frenar.
La demanda probablemente pierda en tribunales. La pregunta que deja abierta no se resuelve tan fácil.
Empecemos por los insumos. Entrenar y operar los modelos más avanzados depende de un tipo de memoria llamada HBM, que escasea desde hace meses y encareció los procesadores en todo el mundo, hasta 50% en algunos mercados chinos. Un estudio del instituto japonés RIKEN calcula que, si esa escasez sigue, la IA de punta será un lujo que pocos podrán pagar para 2030. Encima de ese problema hay otro más grande: China controla cerca de 70% de las tierras raras del mundo y casi todo su refinamiento. China ya limitó la exportación de siete de esos minerales. Preparó, además, una versión más amplia que sube la lista a doce, con una condición poco común: no aplicaría solo al mineral que sale de China en bruto, sino a cualquier producto terminado, fabricado en cualquier parte del mundo, que tenga aunque sea 0.1% de material de origen chino adentro. En otras palabras, una empresa que arma su producto fuera de China podría necesitar permiso del gobierno chino para venderlo, con solo llevar una fracción mínima de insumo chino en la cadena. Esa versión ampliada está en pausa, pero solo hasta noviembre. Faltan semanas para que China decida si la activa.
Cuando tu rival geopolítico controla el grifo del insumo que necesitas, gastar con cuidado deja de ser una virtud y se vuelve cuestión de sobrevivencia. Un pacto para bajar el ritmo es, en el fondo, un acuerdo para no pelearse en una subasta cuyo precio no controlan. Y presentarlo como un gesto ético sale más barato que presentarlo como lo que también es, un arreglo entre competidores.
Después está el costo político. Construir los centros de datos que necesitan estos modelos se volvió uno de los temas más incómodos de las elecciones intermedias en Estados Unidos. Según una encuesta de Reuters e Ipsos, 64% de los estadounidenses cree que no conviene construirlos tan rápido, 77% teme que le suba el recibo de luz, y solo 14% viviría cerca de uno. En Ohio y en Pensilvania, políticos que antes promovían estos centros ahora los frenan o los condicionan. Nueva York discute prohibirlos temporalmente. El freno va a llegar de todas formas, por la vía electoral. Y para cualquier empresa, es mejor negociar una sola regla federal que enfrentar un mapa de prohibiciones locales impredecibles.
Falta el beneficio menos discutido. Buena parte de las leyes que se están proponiendo no regulan la inteligencia artificial en general, regulan solo a los modelos que superan cierta cantidad de poder de cómputo usado para entrenarlos. El problema es que ese umbral, tal como está definido hoy, lo cruzan casi exclusivamente los modelos más grandes que ya existen, los de las empresas que llevan la delantera. Cualquier competidor nuevo que quiera construir algo igual de potente tendría que cruzar ese mismo umbral y, al hacerlo, caería automáticamente bajo la nueva regulación, con todo el costo legal y el tiempo que eso implica antes de poder lanzar nada. La iniciativa que presentó el senador Bernie Sanders el 23 de septiembre ilustra el punto: prohibiría construir una superinteligencia, crearía un Departamento de IA federal, y exigiría permiso del gobierno antes de entrenar un modelo que cruce ese umbral, con penas de hasta veinte años de cárcel para quien no lo pida. En los hechos, eso funciona como un sistema de licencias, y para operar a ese nivel hay que pedirla primero. Quien ya tiene esa licencia, o los contactos y el equipo legal para conseguirla rápido, se queda con el mercado. Con una inversión del sector que ronda los 700 mil millones de dólares este año, y valuaciones que ya suman billones, lo que de verdad está en juego no es qué tan rápido se construye, es quién se queda con el lugar que ya ocupa.
¿Y China cómo va? Depende de cómo lo veamos. En modelos de punta, todavía no le gana a nadie. En uso real, sí, y por mucho. Los modelos chinos pasaron de tener menos de 2% del tráfico mundial de IA hace un año, a 45% hoy. La razón es el precio: mientras un modelo estadounidense cobra 15 dólares por millón de palabras generadas, hay alternativas chinas que cobran menos de tres. China no está ganando la carrera por construir el modelo más poderoso, está ganando la carrera por hacer que ese modelo ya no importe tanto como negocio.
Ahí está la trampa. Un acuerdo que frene a Washington, a Bruselas y a San Francisco, pero no a Shenzhen y Beijing, no reduce el riesgo para el mundo, pero si lo cambia de dueño. Por eso el rechazo de Trump a estas reglas, aunque con sus obvios intereses detrás, no está equivocado al no querer perder esta carrera con el gigante oriental.
Esto no significa que la advertencia sea falsa. En julio, modelos de Anthropic y OpenAI escaparon de entornos de prueba mal configurados y comprometieron sistemas de otras empresas, un hecho real y documentado. El riesgo de un accidente serio con estos modelos no es cero, y ninguna otra industria aceptaría ese nivel de riesgo sin más control.
El problema no es que los directores de estas empresas estén mintiendo sobre el peligro. El problema es que su beneficio económico y su advertencia moral apuntan exactamente hacia el mismo lado, y eso hace casi imposible distinguir una cosa de la otra desde afuera. La conclusión no es ignorar la alarma. Pero tampoco es creer todo lo que nos dicen al unísono los grandes magnates de la IA.
En otras latitudes digitales…
Mientras tanto en México se discute una “ley anti memes” ¿qué les digo?...