Estados Unidos controla el 74.5% del rendimiento global de clusters GPU para entrenamiento de IA a partir de mayo de 2025, una concentración de poder tecnológico sin precedentes en la historia moderna. Esta dominancia absoluta significa que tres de cada cuatro operaciones de punto flotante de 16 bits ejecutadas en clusters de IA globalmente ocurren en infraestructura controlada por Estados Unidos. No se trata de liderazgo, se trata de hegemonía computacional completa.
China ocupa un distante segundo lugar con 14.1%, representando apenas un quinto de la capacidad estadounidense. Todos los demás países combinados, incluyendo la Unión Europea completa, Japón, y el resto del mundo, comparten el miserable 11.4% restante. Esta distribución revela una realidad brutal: la carrera de IA ya terminó para la mayoría de países antes de que comenzara seriamente.
Participación en el rendimiento agregado (16-bit FLOP/s)
Europa y Japón relegados a la irrelevancia computacional
Los 27 países miembros de la Unión Europea, agregados en su totalidad, representan apenas 4.8% del rendimiento global de clusters GPU. Este colapso es particularmente humillante dado que Europa alberga algunas de las economías más grandes del mundo y históricamente lideró en computación de alto rendimiento. Alemania y Francia, que mantuvieron supercomputadoras entre las más poderosas del mundo hace apenas una década, ahora son estadísticamente insignificantes en el panorama de IA.
Japón, con apenas 1.4%, representa un declive aún más dramático. Durante la década de 2000, Japón dominó la lista TOP500 de supercomputación con el Earth Simulator y posteriormente mantuvo liderazgo con sistemas como el K computer y Fugaku. En 2025, la participación japonesa en infraestructura de IA es despreciable. El país que alguna vez simbolizó dominio tecnológico asiático ha quedado completamente fuera de la carrera de IA.
Este colapso europeo y japonés no es accidental. Refleja la incapacidad estructural de sistemas dependientes de financiamiento gubernamental para competir con inversiones corporativas privadas a la escala y velocidad que demanda el desarrollo de IA. Mientras gobiernos europeos deliberaban sobre marcos regulatorios y presupuestos plurianuales, compañías estadounidenses construyeron clusters que cuestan miles de millones de dólares en meses.
Dominancia corporativa estadounidense
La concentración del 74.5% en Estados Unidos no es realmente nacional, es corporativa. Un puñado de gigantes tecnológicos controla esta infraestructura: Microsoft, Google, Meta, Amazon y OpenAI han invertido colectivamente decenas de miles de millones de dólares en los últimos años. Microsoft está construyendo clusters con cientos de miles de GPUs para entrenar modelos de OpenAI. Google despliega recursos masivos para Gemini. Meta inyecta inversiones multimillonarias en capacidad de entrenamiento para Llama. Amazon Web Services expande infraestructura de IA a ritmo acelerado. Estas corporaciones operan en escalas que gobiernos individuales no pueden o no quieren igualar.
Estas inversiones corporativas operan en escalas que gobiernos individuales no pueden o no quieren igualar. Un cluster de IA de vanguardia cuesta entre 1 y 10 mil millones de dólares. Microsoft, con capitalización de mercado superior a 3 billones de dólares, puede desplegar ese capital en meses. Gobiernos europeos requieren años de deliberación presupuestaria para inversiones equivalentes. Cuando finalmente aprueban financiamiento, la tecnología ya está obsoleta.
Esta velocidad corporativa explica por qué Estados Unidos no solo lidera sino que amplía su ventaja. El gráfico temporal muestra fluctuaciones dramáticas, con Estados Unidos perdiendo participación significativa a China alrededor de 2020-2021, pero recuperando completamente y excediendo niveles anteriores para 2024-2025. Esta recuperación refleja inversiones masivas post-ChatGPT cuando quedó claro que IA generativa era transformadora.
Distribución actual del poder computacional de IA
Estados Unidos: 74.5% - Dominancia absoluta basada en inversiones corporativas gigantescas de Microsoft, Google, Meta, Amazon y OpenAI. Cada una opera clusters con decenas o cientos de miles de GPUs de última generación.
China: 14.1% - Segundo lugar distante, aproximadamente un quinto de la capacidad estadounidense. Probablemente subestimado debido a clusters no divulgados y cobertura limitada de chips como A800/H800/H20, pero aún sustancialmente menor que Estados Unidos.
Unión Europea: 4.8% - Colapso humillante. Los 27 países miembros combinados representan menos del 5%. Refleja inversiones corporativas inferiores, marcos regulatorios restrictivos y dependencia de financiamiento gubernamental lento.
Resto del mundo: 6.6% - Noruega (1.8%), Japón (1.4%), y otros países (3.4%) comparten el porcentaje restante. Completamente irrelevantes en el panorama global de IA.
China: capacidad significativa pero brecha creciente
La posición de China del 14.1% es compleja. Por un lado, representa capacidad sustancial de IA, construida a pesar de controles de exportación estadounidenses diseñados específicamente para limitar acceso chino a semiconductores avanzados. China ha respondido desarrollando chips domésticos, adquiriendo chips permitidos como NVIDIA A800/H800/H20, y posiblemente accediendo a chips avanzados a través de canales indirectos.
Por otro lado, 14.1% es apenas un quinto del 74.5% estadounidense. La brecha absoluta en capacidad computacional entre Estados Unidos y China es enorme y probablemente creciente. Si Estados Unidos mantiene o intensifica controles de exportación de semiconductores, la capacidad de China para cerrar esta brecha es cuestionable. Si Estados Unidos los relaja, la brecha podría estrecharse, pero actualmente la trayectoria favorece ampliación de la ventaja estadounidense.
La participación de China también puede estar subestimada en el conjunto de datos de Epoch AI debido a limitaciones de cobertura. El dataset cubre solo aproximadamente 2% de chips NVIDIA diseñados para China (A800, H800, H20) y tiene cobertura limitada de chips domésticos chinos. Sin embargo, incluso ajustando por subestimación plausible, es improbable que la verdadera participación china exceda 20%, manteniendo la ventaja estadounidense abrumadoramente dominante.
Implicaciones geopolíticas de hegemonía computacional
Control del 74.5% del poder computacional de IA confiere a Estados Unidos ventajas geopolíticas masivas. La capacidad de entrenar modelos de IA de vanguardia, aquellos que empujan las fronteras de lo posible, requiere acceso a clusters masivos. Estados Unidos controla la infraestructura necesaria. Otros países deben depender de acceso a través de servicios en la nube estadounidenses o aceptar trabajar con modelos menos capaces.
Esta dependencia crea vulnerabilidades estratégicas. Durante conflictos geopolíticos, Estados Unidos podría restringir acceso a capacidad computacional. Sanciones podrían prohibir servicios en la nube a ciertas entidades. Datos que fluyen a través de infraestructura estadounidense están sujetos a leyes de vigilancia de Estados Unidos. Modelos entrenados en clusters estadounidenses reflejan valores y sesgos culturales estadounidenses.
Para aplicaciones verdaderamente sensibles, defensa nacional, infraestructura crítica, sistemas de seguridad, dependencia de infraestructura extranjera es inaceptable. Esto impulsa inversiones en capacidad soberana incluso a costos sustancialmente mayores que servicios en la nube globales. Sin embargo, la mayoría de países carece de recursos o voluntad política para construir capacidad de IA a escala relevante.
El colapso del modelo europeo
Dependencia de financiamiento gubernamental: Europa tradicionalmente dependió de gobiernos para financiar supercomputación. Proyectos como EuroHPC representan inversiones públicas sustanciales. Sin embargo, ciclos de presupuesto gubernamental miden en años. Aprobación requiere consenso entre múltiples países con prioridades divergentes. Para cuando se construyen sistemas, ya están obsoletos.
Ecosistemas corporativos débiles: Europa carece de corporaciones tecnológicas a escala de Microsoft, Google o Meta. SAP, Siemens y empresas europeas tradicionales no han invertido en IA a niveles comparables. Startups europeas frecuentemente buscan capital de riesgo estadounidense o son adquiridas por compañías estadounidenses antes de alcanzar escala suficiente.
Fragmentación regulatoria: La Unión Europea, aunque integrada económicamente, permanece fragmentada en términos de regulación tecnológica, mercados laborales y ecosistemas de innovación. Marcos regulatorios como GDPR y la ley de IA de la UE, aunque bien intencionados, crean fricción que ralentiza desarrollo e implementación.
Fuga de cerebros: Talento europeo de IA frecuentemente emigra a Estados Unidos donde salarios son múltiplos de equivalentes europeos y acceso a recursos computacionales es incomparablemente superior. Investigadores entrenados en instituciones europeas construyen carreras en laboratorios estadounidenses.
Futuro de concentración computacional
La distribución actual, 74.5% Estados Unidos, 14.1% China, 11.4% resto del mundo, probablemente persista o incluso se intensifique en los próximos años. Las inversiones corporativas estadounidenses continúan acelerándose. Meta ha anunciado planes para construir capacidad de entrenamiento a escala sin precedentes. Microsoft, Google y Amazon expanden agresivamente centros de datos con aceleradores de IA de última generación. OpenAI está recaudando capital para infraestructura masiva.
Europa enfrenta decisiones difíciles. Cerrar la brecha con Estados Unidos requeriría inversiones a escala que es políticamente y económicamente desafiante. La UE está invirtiendo en capacidad soberana a través de EuroHPC y programas nacionales, pero estas inversiones son órdenes de magnitud menores que despliegues corporativos estadounidenses. Europa debe decidir si acepta dependencia de infraestructura estadounidense o si hace sacrificios fiscales masivos para construir capacidad independiente.
China probablemente mantendrá segundo lugar y posiblemente aumente participación si logra avances en fabricación doméstica de semiconductores avanzados. El gobierno chino ha hecho de IA una prioridad estratégica nacional con inversiones gubernamentales sustanciales. Sin embargo, controles de exportación estadounidenses representan obstáculos significativos. Si Estados Unidos intensifica restricciones, el crecimiento de capacidad china podría ralentizarse sustancialmente.
Referencias
Epoch AI. (2025). GPU Clusters Dataset: AI Supercomputers Performance Share by Country. Junio de 2025.
Pilz, K., et al. (2025). AI Clusters Dataset Documentation and Key Trends Analysis. Epoch AI Research Paper.
IDC. (2025). Estimations of Chinese AI Computing Capacity 2020-2024. International Data Corporation Market Report.
TOP500. (2025). The List: Top 500 Supercomputer Sites. Lista de noviembre de 2025.
US Department of Commerce. (2024). Export Controls on Advanced Computing and Semiconductor Manufacturing.
European Commission. (2025). EuroHPC Joint Undertaking: Investments in European Supercomputing.
