2025 está haciendo visibles varias placas tectónicas de la tecnología a la vez: la carrera por la soberanía de hardware en China, el aterrizaje masivo de un modelo abierto como DeepSeek en servicios públicos y privados, el giro del negocio hacia la intimidad como factor de suscripción en IA, la llegada de dispositivos cotidianos con funciones de transcripción y traducción, y una frontera bioética que vuelve con otra cara: la selección genética de embriones con algoritmos.
China pisa el acelerador del hardware propio
Las sanciones de Estados Unidos y aliados cerraron la puerta a las GPU más avanzadas de NVIDIA, AMD o Cerebras para centros de datos chinos. La respuesta ya es política de Estado: los centros de datos públicos en China están obligados a utilizar al menos un 50% de circuitos integrados nacionales. El movimiento reduce la dependencia exterior y coloca a Huawei en el centro del tablero.
Huawei invierte más de 25.000 millones de dólares anuales en hardware de IA y ha puesto el listón alto con chips como Ascend 910D —concebido para superar a la H100 de NVIDIA— y Ascend 920, destinado a cubrir el vacío que deje H20 en el mercado chino. La producción a gran escala se espera para la segunda mitad de 2025 en 6 nm junto a SMIC. Aun así, el cuello de botella es real: desde el Departamento de Comercio de EEUU se estima que la capacidad de producción de Ascend en 2025 será de 200.000 unidades o menos, previsiblemente para consumo interno.
El límite técnico hoy pasa por la litografía: SMIC fabrica a 6 nm y apunta a 5 nm con equipos de ultravioleta profundo y técnicas de multiple patterning. Es un logro, pero con impacto en costes y rendimiento por oblea, y con pocas opciones de bajar más allá de 3 nm con ese enfoque. Huawei, por su parte, trabaja en su propio equipo de litografía de ultravioleta extremo. La implicación para la industria es clara: el suministro de chips de IA en China crecerá, pero bajo restricciones de escala y coste durante el corto plazo.
DeepSeek: adopción masiva, respaldo político y fricción internacional
En apenas seis meses, DeepSeek pasó de provocar un sismo bursátil a convertirse en herramienta de uso cotidiano en China. La policía en Shenzhen lo usa para cribar millones de vídeos y localizar desaparecidos o fugitivos —incluida la identificación de una prófuga buscada por una trama de bebés robados—, los tribunales en Pekín redactan sentencias en segundos con su modelo R1, hospitales en Fuzhou traducen diagnósticos para pacientes y otras ciudades lo integran para prever atascos, atender consultas ciudadanas o mediar en divorcios. DeepSeek se ha convertido en engranaje de la burocracia.
El espaldarazo político fue explícito: su creador, Liang Wenfeng, apareció fotografiado junto a Xi Jinping y referentes del sector, allanando la adopción por gobiernos locales y grandes compañías. Baidu, Tencent, Huawei y BYD ya lo integran, y el movimiento de código abierto chino ha recibido elogios incluso desde la órbita de NVIDIA. A la vez, fuera de China, países como Australia, Corea del Sur, Italia, India o la República Checa han bloqueado o restringido su uso por dudas de confidencialidad y obligaciones de cooperación con el Partido Comunista Chino. El retraso del modelo R2 por limitaciones de chips locales recuerda que la potencia técnica también depende del hardware disponible.
La economía de la intimidad: por qué no compartimos la IA
Durante años, el streaming invirtió en candados anti-compartición. La IA generativa no los necesita. El historial de una cuenta de ChatGPT o Claude es, para muchos, un diario profesional y personal. Esa mezcla de dependencia y confidencialidad explica que paguemos suscripciones individuales a ChatGPT, Perplexity o Gemini sin compartirlas. Un episodio reciente lo evidenció: la sustitución de GPT-4o por GPT-5 disparó la protesta de usuarios que echaban de menos un asistente más cálido y empático; la reacción obligó a dar marcha atrás. Más que un software, estas plataformas compiten por convertirse en un confidente digital. Y ese vínculo, por sí solo, es un modelo de negocio.
IA de bolsillo: grabadoras que transcriben, traducen y resumen
La vuelta a clase trae dispositivos que integran IA de manera muy pragmática. En el rango básico, modelos como Soxoi y NeSide apuestan por formatos ultracompactos, activación por voz, reducción de ruido y grandes autonomías, con 64 GB de almacenamiento. En el escalón con IA, la Dittybuy CR1 añade resúmenes automáticos, traducción en 102 idiomas, cancelación de ruido y conexión al móvil, con un paquete inicial de minutos gratis sujeto a suscripción. En la gama media, la Sony ICD-UX570B destaca por calidad de audio, modos de sensibilidad y pantalla OLED. Y en la parte alta, Plaud Note IA integra modelos como GPT-4.1, Claude 4.0, Gemini 2.5 Pro u o3-mini para transcribir, traducir en 112 idiomas, resumir y editar desde el móvil, con 64 GB y 30 horas de grabación continua; también aquí, más allá de minutos gratuitos, la continuidad exige suscripción. Un apunte operativo inevitable: grabar en clase exige permiso del profesor para cumplir con la normativa de protección de datos.
La nueva cara del viejo debate: selección genética con algoritmos
En Silicon Valley, startups como Nucleus Genomics, Herasight y Orchid Health han extendido el cribado embrionario más allá de descartar anomalías cromosómicas o mutaciones graves. Ahora incluyen estimaciones de cociente intelectual y riesgos poligénicos de enfermedades como Alzheimer, cáncer o diabetes. Los precios van desde 2.500 dólares por embrión (a sumar a unos 20.000 por ciclo de FIV) hasta 50.000, con una clientela concentrada en las élites tecnológicas.
Las motivaciones oscilan entre la prevención médica y la ambición cognitiva. Pero la ciencia que sustenta parte de esas promesas es limitada: para el IQ, los modelos actuales explican alrededor del 5–10% de la variación, con ganancias medias estimadas de apenas tres o cuatro puntos al elegir el “mejor” embrión. Además, la biopsia de cinco a diez células y la amplificación de ADN pueden introducir errores; y las bases de datos sesgadas hacia poblaciones europeas reducen la precisión —hasta un 50%— en otros orígenes. También hay correlaciones no deseadas: seleccionar por alto IQ puede aumentar predisposiciones como el espectro autista. Todo ello reactiva el dilema de siempre: ¿prevención médica o una nueva eugenesia privada con riesgo de dividir por ADN?
El mosaico que dibujan estas noticias es nítido: la IA ya no es solo un software potente. Es política industrial, es infraestructura estatal, es economía de la atención y de la intimidad, es hardware con suscripciones y es bioética aplicada. Para los equipos técnicos y de negocio, el reto es navegar entre la exigencia de soberanía tecnológica, las restricciones reales de fabricación, la sensibilidad del dato personal y los límites —científicos y morales— de lo que conviene optimizar.