La carrera por dominar la inteligencia artificial suele medirse en dólares. Cuanto más invierte una empresa en centros de datos, chips, servidores y capacidad de computación, mayor parece ser su ventaja frente a los competidores. No obstante, un nuevo informe de Moody’s Ratings apunta a que esto puede resultar engañoso. Aunque los gigantes tecnológicos estadounidenses destinan cantidades muy superiores a infraestructura de IA, las empresas chinas están consiguiendo una capacidad de cómputo considerable con una inversión mucho menor, gracias a unos costes más bajos y a un fuerte respaldo estatal.La diferencia de gasto es enorme. Según las estimaciones de Moody’s, las principales compañías tecnológicas chinas elevarán su inversión de capital desde unos 65.000 millones de dólares en 2025 a aproximadamente 140.000 millones a finales de 2026, con una previsión de 165.000 millones para 2027. En Estados Unidos, en cambio, Microsoft, Amazon Web Services, Alphabet, Oracle y Meta, junto con el proveedor de la nube IA CoreWeave, gastarán más de 785.000 millones de dólares solo durante este año.Una diferencia de inversión que no cuenta toda la historia Empresas estadounidenses como OpenAI gastan mucho más que sus homólogas chinasEn un principio, estas cifras parecen confirmar una ventaja aplastante de Estados Unidos. Pero cuando se observa la capacidad de computación, la distancia resulta mucho menor. La razón está en el coste de construir y operar la infraestructura. China dispone de suelo más barato, acceso a energía relativamente económica y abundante, incentivos fiscales y diferentes formas de apoyo público que permiten a sus empresas obtener más capacidad de cómputo por cada dólar invertido.La política energética y tecnológica de China desempeña un papel importante. El programa "East Data, West Computing" busca trasladar las cargas de trabajo que no necesitan una respuesta inmediata hacia regiones interiores con abundantes recursos energéticos. Zonas como Mongolia Interior o Gansu ofrecen electricidad más barata, disponibilidad de energía renovable y, en algunos casos, condiciones climáticas favorables para reducir los costes de refrigeración. Esto permite reservar la capacidad de los centros de datos situados cerca de las grandes ciudades costeras para aplicaciones que sí quieren baja latencia.El resultado es una infraestructura que puede parecer menos espectacular en términos de inversión financiera, pero que resulta mucho más competitiva cuando se mide en capacidad instalada. Según datos de la Agencia Internacional de la Energía citados por Moody’s, Estados Unidos contaba a finales de 2025 con unos 52 gigavatios de capacidad de centro de datos, frente a los 28 gigavatios de China. Para 2030, las previsiones apuntan a unos 100 GW en Estados Unidos y 67 GW en China. Aunque Estados Unidos conservaría una ventaja absoluta, China crecería a un ritmo anual cercano al 19 %, frente al 14 % estadounidense, reduciendo progresivamente la brecha relativa. Anton Korinek, profesor de Economía: «El vapor, la electricidad y los ordenadores dieron décadas a las sociedades para adaptarse. La IA quizá solo nos dé unos años».Esto no significa que China haya superado a Estados Unidos en infraestructura de IA. Los gigavatios de capacidad eléctrica no equivalen directamente a potencia de procesamiento y existen diferencias importantes en eficiencia y arquitectura. De hecho, uno de los principales obstáculos para las empresas chinas continúa siendo el acceso a chips de última generación de NVIDIA, especialmente aquellos diseñados para entrenar y ejecutar modelos de IA más exigentes.Los procesadores chinos han avanzado mucho, pero todavía presentan limitaciones frente a las soluciones más avanzadas de NVIDIA. Además, algunas plataformas chinas necesitan más electricidad para realizar determinadas cargas de trabajo. Un análisis de SimiAnalysis, citado en el informe, estimó que el sistema CloudMatrix 384 de HUAWEI podía consumir alrededor de 4,1 veces más energía que el GB200 NVL72 de NVIDIA, aunque ofrecía casi el doble de rendimiento de cómputo. En otras palabras, disponer de electricidad barata puede convertirse en una ventaja cuando el hardware es menos eficiente.La evolución de los modelos de IA demuestra, además, que la brecha tecnológica tampoco puede medirse únicamente por el acceso a los chips. Los modelos chinos están alcanzando posiciones cada vez más competitivas frente a sus rivales. Sistemas como Kimi K3 de Mooshot AI, GLM-5.3 de Z.ai y las distintas generaciones de Qwen de Alibaba muestran que las restricciones de hardware no han impedido el rápido desarrollo de capacidades de IA en China.China avanza en IA, pero todavía debe demostrar su rentabilidad Alibaba lleva años apostando fuerte por la IAEl gran interrogante ahora es si esa capacidad tecnológica puede transformarse en ingresos. Construir centros de datos de IA y desarrollar modelos competitivos no garantiza necesariamente un negocio rentable. En este terreno, las compañías estadounidenses todavía poseen una ventaja considerable. Microsoft generó alrededor de 59.000 millones de dólares en ingresos gracias a Azure en su último trimestre, mientras que Amazon alcanzó unos 42.000 millones de dólares y Alphabet unos 25.000 millones. Alibaba, en comparación, registró unos 7.000 millones y Baidu aproximadamente 1.000 millones.La diferencia refleja no solo el tamaño de las infraestructuras, sino también la profundidad de los mercados a nivel de empresas estadounidenses, los contratos de servicios en la nube y unos ecosistemas de software capaces de integrar la IA en múltiples productos. China, por su parte, está apostando con fuerza por modelos de código abierto y servicios de menor coste, una estrategia que puede acelerar la adopción, pero que todavía plantea dudas sobre su monetización.Aun así, empiezan a aparecer señales de cambio. El negocio en la nube de Alibaba registró un crecimiento del 45 % en ingresos durante el último trimestre, su ritmo más rápido en 22 trimestres, impulsado por el aumento de la demanda de productos relacionados con la inteligencia artificial.Llegados a este punto, podríamos decir que la guerra de la IA no se decidirá únicamente por quién gasta más dinero. Estados Unidos conserva una ventana clara cuando hablamos de chips, capacidad total de centro de datos y monetización. China, sin embargo, está demostrando que una combinación de costes más bajos, energía abundante, apoyo estatal, infraestructura estratégicamente localizada y modelos cada vez más competitivos puede convertir una inversión mucho menor en una opción totalmente viable. Así pues, esto no consiste solo en construir centros de datos más potentes, sino en conseguir que cada dólar, cada kilovatio y cada chip produzcan el máximo rendimiento posible.