INTELIGENCIA ARTIFICIAL-El caso de Nvidia reaviva el debate sobre la prohibición de exportar chips

11 nov (Reuters) - Hemos oído hablar mucho a los directores generales sobre cómo la IA va a cambiar el trabajo de todo el mundo. Pero, ¿cómo cambia el propio trabajo del director general?

Ali Ghodsi, director ejecutivo de Databricks, me contó que la IA le ha permitido ser aproximadamente diez veces más productivo que hace un año, lo cual le resulta tan útil que ahora asiste a muchas menos reuniones.

La herramienta que respalda esa afirmación es Genie, un agente de IA que Databricks acaba de renovar esta semana y que ahora presenta como un asistente siempre activo para las empresas. Ghodsi lo utiliza para mantener el control de una empresa de 190 000 millones de dólares con 12 000 empleados. Me enseñó cómo lo hace, y esto nos permite vislumbrar el futuro de las organizaciones gestionadas por IA.

En una interfaz similar a la de ChatGPT, pregunta por las tendencias de gasto entre sus principales clientes, qué ingenieros están rindiendo mejor o cómo plantearse una reorganización, y obtiene una respuesta en cuestión de minutos. Además, la herramienta funciona en segundo plano de forma autónoma, redactando notas informativas a partir de datos como su agenda.

Gracias a la «capa de contexto» que la sustenta, Genie se forma una idea clara de quién es cada empleado y a qué se dedica, basándose en todo tipo de datos, desde la cantidad de código que escribe cada uno hasta las transcripciones de reuniones y los registros de ventas.

Esto también significa que la utilidad de Genie tiene un límite establecido por la organización, no solo por la IA: lo que puede ofrecer depende de la cantidad de datos que la empresa ya tenga sobre sus empleados y de su disposición a introducirlos en el sistema.

En la edición de esta semana, hablamos con un antiguo asesor de IA de la Casa Blanca que tenía el ojo puesto en Megaspeed, la empresa que está comprando chips de Nvidia y que ahora se encuentra en el centro de las acusaciones (link) que involucran a sus directivos y al director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang. Desplázate hacia abajo para saber más.

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ARGUMENTOS A FAVOR DE LA PROHIBICIÓN DE EXPORTACIÓN DE CHIPS

Cuando Ben Buchanan escribía sobre Megaspeed para su nuevo libro, no esperaba que la empresa asiática de computación en la nube se convirtiera en el eje central del drama de esta semana en torno a Nvidia (link).

En su anterior cargo como asesor de IA de la Casa Blanca durante la administración Biden, redactó una política para impedir que China tuviera acceso a los chips estadounidenses de mayor rendimiento. Lo que había llamado su atención entonces era más sencillo: Megaspeed, una empresa con sede en Singapur que se escindió de una empresa china en 2023, se había convertido, casi de la noche a la mañana, en el mayor comprador de Nvidia en el sudeste asiático.

Buchanan, que ahora imparte clases en la Universidad Johns Hopkins, espera canalizar la atención hacia algo que lleva defendiendo desde 2021: controles de exportación más estrictos sobre los chips destinados a China.

Con motivo del lanzamiento esta semana de su nuevo libro «The Bitter Struggle» , hablé con él sobre su postura en el debate y si ve alguna vía para un cambio de política. Nuestra conversación ha sido editada por motivos de extensión y claridad.

¿Por qué se ha convertido la fabricación de chips en una cuestión tan fundamental para la seguridad nacional?

Los chips son el alma de los sistemas modernos de IA. La IA se rige por lo que se denomina la «ley de escalabilidad»: cuanta más potencia de cálculo se invierta en entrenar un sistema, más potente se vuelve este. Cuando llegamos a la Casa Blanca en 2021, creíamos que la IA sería fundamental para la seguridad nacional y que la potencia de cálculo sería fundamental para la IA. Esa fue la base de nuestra política. Seis años después, diría que eso se ha confirmado. La IA es importante para la seguridad nacional, y la potencia de cálculo es importante para la IA; ahora existe un reconocimiento bipartidista de ello.

En 2021 y 2022, defendíamos este argumento sin disponer ni de lejos de tantas pruebas. Teníamos una firme convicción, y yo pensaba que las pruebas apuntaban en la dirección correcta, pero hablar de temas como el papel de la IA en las operaciones cibernéticas por aquel entonces seguía siendo algo especulativo. Ahora es obvio que la IA es importante para las operaciones cibernéticas y, en términos más generales, para la seguridad nacional. Eso hace que hoy sea considerablemente más fácil defender esta postura que hace unos años.

Nvidia ha estado defendiendo que prohibir las exportaciones a China solo empujará a este país a desarrollar sus propios chips. ¿Qué opinas?

China lleva impulsando sus esfuerzos de autossuficiencia en materia de chips desde 2015. Cuando llegamos a la Casa Blanca en 2021, ya estaba claro que la autossuficiencia china no iba por buen camino. Pensamos que podríamos ponérselo más difícil negándoles el acceso a más equipos de fabricación de chips, lo cual hicimos, además de negarles el suministro de chips mientras tanto. Nuestra interpretación no era que el problema de la autossuficiencia de China fuera una falta de enfoque, ni siquiera una falta de dinero, sino que es increíblemente difícil de lograr y que necesitan equipos occidentales para hacerlo, algo que estábamos en condiciones de negarles.

Siento un enorme respeto por la capacidad de ingeniería y el talento científico de China, y es cierto que este país ha logrado la autosuficiencia en otras industrias. Pero creo que la fabricación avanzada de chips es lo más difícil que hacemos como especie —y, para que conste, algo con lo que también luchan los Estados Unidos—. China necesita insumos clave, incluida maquinaria avanzada de los Países Bajos, los Estados Unidos y Japón, para lograr la autosuficiencia en la producción. Sin esos insumos, les queda un largo camino por recorrer para alcanzar la producción de chips de vanguardia.

No hace falta que te fíes solo de mi palabra: el secretario de Comercio Howard Lutnick declaró en 2025 que China produciría solo 200 000 chips, cada uno de ellos sustancialmente peor que su homólogo de Nvidia. El Institute for Progress constató una ventaja de aproximadamente 100 a 1 a favor de EEUU y sus aliados democráticos en la producción informática frente a China. Nunca ha habido un solo sistema chino de IA realmente potente entrenado con chips chinos. La fabricación de chips es difícil, China aún no puede hacerlo a la vanguardia, y los controles de exportación sobre los equipos de fabricación pueden complicarlo aún más.

¿Qué opinas sobre el equilibrio entre la creación de un mercado para las empresas estadounidenses y la seguridad nacional?

Las acciones de Nvidia se han multiplicado por 20 desde que se impusieron los primeros controles sobre los chips en 2022. Esto se debe a que la oferta de chips procedente de TSMC es básicamente fija, mientras que la demanda ha crecido enormemente; los márgenes de Nvidia oscilan entre el 70 % y el 80 %. Las empresas estadounidenses, tal y como ha afirmado el propio director ejecutivo, Jensen Huang, no consiguen suficientes chips de Nvidia. Nuestra convicción inicial era que la IA tendría la importancia suficiente como para generar una enorme demanda, que a Nvidia le iría muy bien y que la política seguiría funcionando si simplemente dijéramos que no podían vender chips a China. Eso es exactamente lo que ha ocurrido.

Los controles a la exportación no han impedido que China acceda a los chips a través de otros países. ¿Hasta qué punto de la cadena de suministro crees que debe llegar la aplicación de la normativa?

En 2024 creamos lo que se conoce como la «norma de difusión», específicamente con este fin, y se ultimó en 2025. Su objetivo era proteger contra el contrabando y el acceso remoto a centros de datos a través de terceros países como Singapur y Malasia. El presidente Trump ha dicho que no aplicará esa norma. Yo creo que debería hacerlo. [Nota del editor: La Administración Trump derogó la norma en mayo de 2025, calificándola de excesivamente compleja y perjudicial para la competitividad estadounidense.]

En aquel entonces nos preocupaba mucho el contrabando. Sabíamos que China haría todo lo posible por conseguir acceso a los chips, y que el acceso remoto a los centros de datos suponía un riesgo significativo. Queríamos adelantarnos a ello. Según la legislación estadounidense sobre control de exportaciones, Nvidia, como exportadora, tiene responsabilidades reales, junto con la aplicación de la ley por parte del Gobierno. Está bastante claro que ambos fallaron en este caso.

No restringisteis los modelos de peso abierto mientras estuvisteis en el Gobierno, a pesar de que la mayoría de los principales modelos de código abierto proceden ahora de China.

Entendíamos el debate, las ventajas y los inconvenientes. Nuestra opinión en aquel momento era que los beneficios de los modelos de peso abierto superaban los costes, por lo que no los restringimos en absoluto.

¿La atención que se presta ahora mismo a Nvidia, junto con los resultados de las elecciones de mitad de mandato, te hace sentir más optimista respecto a un cambio de política?

Sí, lo estoy. Los republicanos del Congreso han dejado bastante claro que ven un peligro real en enviar esta tecnología a China y que quieren impedirlo. Así que sí, creo que hay una vía potencial (link) hacia unos controles de exportación más estrictos.

Hay una vía, pero he dejado de hacer predicciones sobre esta administración. Las vías más claras son la Ley MATCH (link) y la Ley Outbound (link) en el Congreso; ambas son proyectos de ley razonables que obligarían a la administración a actuar en materia de controles sobre los equipos de fabricación de chips y los propios chips. Si ocurre algo, probablemente será ahí donde empiece.

NUEVA INVESTIGACIÓN SOBRE EL DOBLE PAPEL DE LA IA EN LOS CIBERATAQUES

Ahora que los ciberataques basados en la IA acaparan los titulares, ¿puede la IA ayudar a los defensores tanto como a los atacantes? Probablemente no a corto plazo, según una nueva investigación (link) del equipo dirigido por Dawn Song, profesora de informática en la Universidad de California en Berkeley.

La asimetría es estructural: un atacante solo necesita que un exploit funcione, mientras que un defensor tiene que proteger todos los sistemas e implementar un parche en todos los lugares donde sea necesario.

El análisis comparativo de Song se centra en los ataques de «un día»: una vez que se publica un parche, un atacante lo compara con la versión anterior para encontrar la vulnerabilidad corregida y, a continuación, crea un exploit para cada sistema que aún no se haya actualizado. Esto ya era posible antes de la IA, pero requería una gran experiencia y mucho esfuerzo. En las pruebas de Song, la IA generó exploits funcionales directamente a partir de los parches en unas dos horas, por menos de 30 dólares.

Esa rapidez hace que la lentitud en la implementación de parches resulte especialmente peligrosa. En los hospitales, por ejemplo, donde las pruebas y el riesgo de tiempo de inactividad ralentizan enormemente los procesos, el tiempo medio de implementación es de unos 500 días. Si la IA puede convertir un parche en un arma en cuestión de horas, la verdadera cuestión no es si existe una solución, sino la rapidez con la que se puede instalar.

(En beneficio de las personas cuya lengua materna no es el inglés, Reuters automatiza la traducción de algunos artículos a otros idiomas. Dado que la traducción automática puede cometer errores o no incluir el contexto necesario, Reuters no se hace responsable de la exactitud del texto traducido automáticamente, sino que proporciona estas traducciones únicamente para conveniencia de sus lectores. Reuters no se hace responsable de los daños o pérdidas —del tipo que sean— causados por el uso de la función de traducción automática.)