El capital de riesgo global está obsesionado con la inteligencia artificial aplicada a pantallas, pero hay inversionistas que ya miran más allá: hacia el punto donde el bit se encuentra con el átomo. Shomik Ghosh, socio de Sierra Ventures, revela una paradoja: el verdadero boom de la robótica podría surgir de mercados emergentes como Latinoamérica.

Una tesis que desafía el estereotipo de la región como mero exportador de materias primas o creador de fintechs. La dinámica geopolítica y regulatoria actual está redefiniendo el tablero global.

La ventaja geopolítica

En EE.UU., el desarrollo de hardware avanzado choca con barreras geopolíticas. Startups estadounidenses que necesitan componentes críticos —actuadores de alta precisión, brazos mecánicos, sensores magnéticos— enfrentan restricciones de seguridad nacional y aranceles a China. Es la llamada “carga del pionero”.

Elon Musk, por ejemplo, debe construir el robot Optimus desde cero en Tesla para evitar depender de piezas chinas si quiere vender al sector de defensa o infraestructura crítica de EE.UU.

Latinoamérica no tiene esa carga. “Si vas a China hoy, los problemas de destreza que tenemos con las manos de los robots ya los han resuelto ellos”, afirma Ghosh. Los emprendedores en México, Brasil o Colombia pueden comprar componentes chinos e implementar soluciones de inmediato.

En este contexto, la región gana un atajo de desarrollo que el proteccionismo estadounidense bloquea en Silicon Valley. Sierra Ventures, con 45 años de trayectoria y US$2.000 millones bajo gestión, ya apuesta por startups latinoamericanas como las mexicanas Yalo y Eden.

Regulaciones que aceleran

El segundo pilar del optimismo en Latam es la velocidad de homologación. En EE.UU., aunque el alto costo de la mano de obra hace atractivos los robots, las regulaciones y trámites burocráticos frenan su adopción.

En América Latina, con menos sistemas heredados que protegen los mercados, hay espacio para una experimentación más ágil. La validación no viene de laboratorios académicos, sino de gigantes corporativos como MercadoLibre, que lidera la automatización en sus centros de distribución para cumplir con entregas rápidas.

Lo que esto significa es que la región puede avanzar más rápido en la adopción de tecnologías disruptivas, sin las ataduras que limitan a los mercados tradicionales.

El salto al B2B

Para Ghosh, el gran premio no está en robots para el consumidor final, sino en la transición al mercado corporativo B2B. El ecosistema que hoy desarrolla drones para entregar comida —como iFood— podría, mañana, usar esa experiencia en robótica y sensores de bajo costo para abordar mercados multimillonarios.

“Lo que nos entusiasma es el siguiente paso. Quien hoy usa drones para entregar comida comenzará a reconfigurar el software para inspeccionar líneas de alta tensión, detectar fallas estructurales o crear sensores acústicos para predecir reservas de petróleo”, proyecta el inversor.

La democratización del hardware gracias a la cadena de suministro asiática deja la ventaja competitiva en el software: modelos y algoritmos propios para interpretar datos del mundo real. El futuro de la robótica industrial en Latam está en la inteligencia, no en los componentes.

Ghosh ya firmó el primer cheque a una startup italiana de defensa marítima, descubierta mediante IA. La empresa construye redes de sensores en boyas para proteger contra vehículos no tripulados. “La parte más difícil sigue siendo cómo encontrarlos. Y vamos a usar IA para intentarlo”, admite.

¿Podría América Latina convertirse en el laboratorio global de la próxima generación de robótica industrial?

El atajo estratégico de Latam en la carrera robótica

La región no solo compite en robótica industrial: redefine las reglas del juego. Mientras EE.UU. se enreda en barreras geopolíticas, Latinoamérica avanza con agilidad, transformando una aparente desventaja en su mayor activo.

Lo que esto significa es que el atajo de desarrollo no es solo técnico, sino sistémico. La capacidad de integrar componentes chinos sin restricciones, sumada a una regulación más flexible, permite a las startups latinoamericanas iterar rápido, validar soluciones en entornos reales y escalar sin la burocracia que frena a sus pares en mercados maduros. MercadoLibre no es solo un cliente, sino un campo de pruebas en tiempo real.

La implicación inmediata es clara: el foco ya no está en fabricar hardware, sino en dominar la capa de inteligencia que lo hace útil. La democratización de los componentes —gracias a Asia— libera recursos para lo que realmente importa: algoritmos que interpreten el mundo físico con precisión industrial.

¿El próximo Silicon Valley de la robótica?

Si el software es el nuevo petróleo, Latam podría estar sentada sobre un yacimiento inexplorado. La pregunta urgente es si la región logrará capitalizar esta ventana de oportunidad antes de que los gigantes globales despierten a su potencial.

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Agencias clave como la Comisión Nacional de Desarrollo y Reforma ya trabajan en el diseño de esta mega-red, que interconectará centros informáticos en todo el país. Las empresas estatales China Mobile y China Telecom liderarán la operación, mientras que Huawei y otros proveedores locales suministrarán al menos el 80% de la tecnología, incluyendo chips de IA. La implicación inmediata: Nvidia y AMD quedan fuera del juego en el corazón del sistema.

El “plan Huawei 2.0”: ¿Repetición de una estrategia ganadora?

Este proyecto evoca las tácticas que China usó en el pasado para impulsar a gigantes como Huawei: concentrar recursos estatales, excluir tecnología extranjera y apostar por campeones nacionales. Pero ahora el escenario es más urgente. Pekín no solo busca igualar a EE.UU., sino superarlo en una carrera donde la IA definirá desde la defensa hasta la economía global. El plan es parte del programa “Seis Redes”, anunciado a principios de este año, que incluye infraestructuras críticas como agua, electricidad y, ahora, computación avanzada.

Caption: Centro de datos en Shanghai, ejemplo de la infraestructura que China planea escalar a nivel nacional con tecnología local. La meta: reducir la dependencia de chips estadounidenses como los de Nvidia.

El financiamiento vendrá de una combinación explosiva: deuda soberana (bonos especiales a largo plazo), fondos estatales para industrias estratégicas y capital privado. El contexto es clave: China está dispuesta a redirigir recursos masivos hacia la IA incluso cuando otros sectores sufren recortes por la creciente deuda pública. La pregunta que surge: ¿Estamos ante un “Apolo chino” para la IA, donde el Estado moviliza todos sus recursos como EE.UU. hizo en la carrera espacial?

Guerra de redes: ¿Cómo competirá China con los US$725.000M de EE.UU.?

La cifra de China —US$295.000 millones— parece modesta frente a los US$725.000 millones que empresas como Meta y Microsoft invertirán solo este año en IA en EE.UU. Pero hay un detalle crucial: el costo en China es menor. Mano de obra más barata, componentes locales y subsidios regionales abaratan la ecuación. Además, esta inversión no incluye el gasto privado de gigantes como Alibaba o Tencent, que también aceleran sus propios centros de datos.

El objetivo es ambicioso: para 2028, China quiere una red unificada que conecte instalaciones dispersas y lleve IA avanzada a sectores clave como sanidad, transporte y gestión de ciudades. Pero hay un interrogante estratégico: ¿Cómo integrará Pekín los centros privados existentes —como los de Alibaba— en esta red estatal? La respuesta definirá si el plan logra escalar sin ahogar la innovación privada.

Más allá de los centros de datos, China planea integrar la red eléctrica al proyecto, lo que podría disparar la inversión total a 5 billones de yuanes (unos US$700.000 millones). En este contexto, la apuesta no es solo tecnológica, sino geopolítica: Pekín busca autonomía total en IA, desde los chips hasta la energía que alimenta los servidores.

Chips locales vs. Nvidia: ¿Puede China cerrar la brecha?

Washington dio un respiro reciente: permitió que Nvidia venda sus chips H200 (de generación anterior) a clientes chinos. Pero hay un problema: los envíos aún no han comenzado, y Pekín parece decidido a no esperar. En mayo, nueve chips de IA de fabricación local —de Huawei, Alibaba, Shanghai Biren y Moore Threads— pasaron una revisión de seguridad estatal, allanando el camino para su uso masivo en sectores sensibles.

La implicación es clara: China está acelerando la sustitución de tecnología estadounidense con alternativas propias. Pero hay un riesgo: los chips locales aún están una generación por detrás de los más avanzados de Nvidia (como los Blackwell). La pregunta del millón: ¿Podrá China cerrar la brecha técnica antes de que EE.UU. dé el siguiente salto?

El analista Charlie Dai, de Forrester Research, lo resume: “Elevar esto a estrategia nacional garantiza la alineación de políticas y la movilización de capital. Todos los actores del ecosistema se beneficiarán”. Pero el beneficio mayor podría ser para las provincias del interior, que atraerían inversión y talento digital, reduciendo la brecha con las costeras.

En este tablero, las empresas chinas son las probables ganadoras. Pero el verdadero premio es otro: quien domine la IA dominará la próxima década. Y China acaba de poner sobre la mesa su fichas más fuertes.

¿Logrará Pekín lo que ni la URSS en la Guerra Fría ni Japón en los 80 consiguieron: superar a EE.UU. en la tecnología definitoria de una era?

El efecto dominó geopolítico: ¿Qué desencadena este megaplan?

La inversión de China no es solo un cheque de US$295.000 millones, sino un terremoto estratégico que reconfigura el tablero global de la IA. Lo que esto significa es que Pekín acaba de activar un mecanismo de autonomía tecnológica forzada, donde la dependencia de Occidente pasa de ser un riesgo a un lujo que ya no se pueden permitir.

En este contexto, la exclusión de facto de Nvidia y AMD no es casual: es una señal clara a Washington. China está diciendo que ya no negociará desde la debilidad, sino que construirá su propio ecosistema, incluso si eso implica sacrificar eficiencia a corto plazo. La implicación inmediata es que las empresas estadounidenses podrían enfrentar un mercado chino cerrado mucho antes de lo previsto, acelerando la bifurcación tecnológica global.

Pero hay otro ángulo crítico: este plan no solo compite con EE.UU., sino que redefine las reglas del juego para sus aliados. Países que dependen de tecnología china —desde el Sudeste Asiático hasta África— podrían verse arrastrados a este nuevo ecosistema, creando un bloque de IA alternativo con estándares, chips y redes propios. La pregunta urgente es si Europa, atrapada entre ambos gigantes, tendrá margen para maniobrar o se verá obligada a elegir bando.

• Presión sobre Taiwán: Si China logra reducir su dependencia de chips avanzados, el valor estratégico de TSMC (y por tanto de Taiwán) podría disminuir, alterando el equilibrio en el Estrecho.
• Guerra de estándares: Una red nacional de IA china implicará protocolos y normativas propias, desafiando los estándares occidentales en ciberseguridad y gobernanza de datos.
• Efecto imán: La movilización de recursos estatales atraerá a empresas globales que, ante la incertidumbre en EE.UU., podrían priorizar inversiones en China para no quedarse fuera del mercado.

La cuenta regresiva

Las próximas semanas serán clave: si Pekín logra articular esta red con la velocidad que promete, 2025 podría marcar el año en que la IA se divide en dos esferas. La pregunta que nadie se atreve a responder es si el mundo está preparado para operar en un escenario donde la tecnología que impulsa economías, ejércitos y sociedades ya no hable el mismo idioma.

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El consejero delegado de HSBC Holdings Plc, Georges Elhedery, lanzó un mensaje contundente esta semana desde Hong Kong —mercado que aporta el 30% de los beneficios del grupo: la inteligencia artificial generativa “destruirá ciertos puestos de trabajo“, pero también creará nuevas oportunidades. Su llamado a los empleados fue claro: “Estén en el viaje con nosotros” o arriesguen quedarse atrás. El banco ya implementa IA para agilizar la incorporación de clientes y la supervisión de riesgos, áreas donde la automatización podría reducir costes en un 15-20%, según fuentes internas.

Elhedery, quien opera desde Hong Kong en los últimos meses, subrayó que el banco invertirá en formación en codificación y herramientas de IA. Sin embargo, analistas advierten que estos programas beneficiarán principalmente a perfiles técnicos, dejando en riesgo a empleados en roles repetitivos. ¿Logrará HSBC evitar una crisis de desempleo sectorial como la de 2008, cuando se perdieron más de 300.000 empleos en la banca global?

Bancos en guerra: de “cadena de montaje humana” a recortes masivos con IA

El enfoque de HSBC contrasta con el de Bill Winters, CEO de Standard Chartered, quien calificó al “capital humano de menor valor” como prescindible en la era de la automatización. Sus palabras generaron críticas, incluyendo un reproche de Halimah Yacob, expresidenta de Singapur, quien tachó de “inquietante” deshumanizar a los trabajadores. Mientras, John Waldron, presidente de Goldman Sachs, comparó las operaciones tradicionales de su banco con una “cadena de montaje humana” lista para ser reemplazada.

Un estudio de McKinsey & Co. estima que el 30% de las horas laborales en finanzas podrían automatizarse para 2030, y Citigroup advierte que más de la mitad de los puestos bancarios tienen “alto potencial de sustitución”. HSBC evalúa recortar hasta 20.000 empleos —casi el 10% de su plantilla global centrándose en áreas administrativas donde la IA ya demuestra mayor eficiencia. JPMorgan Chase y Bank of America ya redujeron personal gracias a chatbots, ahorrando millones en segundos.

El precedente de 2008: ¿se repite la historia, pero más rápido?

La última transformación masiva en la banca ocurrió durante la crisis financiera de 2008, cuando los despidos superaron los 300.000 empleos. La diferencia ahora es la velocidad: la IA podría acelerar el proceso en meses, sin rescates estatales que amortigüen el golpe, según la OCDE. HSBC no es el único en esta carrera. Bank of America ha reducido un 25% su personal de sucursales desde 2019, y los recortes anunciados por Elhedery podrían ahorrar al banco US$1.200 millones anuales, según Bloomberg Intelligence.

El seminario en Asia dejó una pregunta clave: ¿Están los reguladores preparados para supervisar una industria donde las decisiones las toman algoritmos? La Autoridad Bancaria Europea ya alertó sobre sesgos en los modelos de IA, pero la presión por reducir costes parece imponerse. Mientras, los sindicatos en Reino Unido y Hong Kong se movilizan: “No podemos permitir que la innovación sea sinónimo de despidos masivos”, declaró Unite the Union.

El fantasma de Deutsche Bank: automatización sin plan = crisis de reputación

La estrategia de HSBC recuerda al caso de Deutsche Bank en 2019, cuando su CEO, Christian Sewing, anunció recortes de 18.000 empleos —el 20% de su plantilla— mientras impulsaba la digitalización. El banco subestimó el impacto cultural: dos años después, la moral de los empleados cayó a niveles récord, con una rotación voluntaria del 15% en áreas críticas. Deutsche Bank tardó 36 meses en estabilizarse, perdiendo un 12% de su cuota en mercados asiáticos, justo donde HSBC genera el 30% de sus beneficios.

Elhedery parece consciente del riesgo. A diferencia de Sewing, que habló de “reducir costes a toda costa”, el CEO de HSBC insistió en la “transición”, no en los “recortes”. Pero los números revelan otra historia: bancos como Société Générale que priorizaron la automatización sin planes claros vieron caer su productividad por empleado un 8% en 18 meses. HSBC promete invertir US$500 millones anuales en formación, aunque aún no detalla cómo medirá el éxito.

La paradoja del “banquero aumentado”: ¿formación o despido encubierto?

El caso de Lloyds en 2022 es revelador. El banco británico invirtió £70 millones en formar a 10.000 empleados en IA, pero dos años después, el 60% de los participantes seguía en puestos administrativos con salarios recortados un 9%. HSBC tiene 24 meses para demostrar que la IA crea más empleos de los que destruye, el mismo plazo que tardó la banca europea en recuperar la confianza laboral tras 2008. ¿Podrá Elhedery evitar el error de Deutsche Bank y Lloyds, o la IA acelerará una crisis de reputación y productividad?

El efecto dominó en Asia: cómo Hong Kong y Singapur reaccionan a la amenaza de la IA bancaria

Mientras HSBC anuncia sus planes desde Hong Kong —epicentro del 30% de sus beneficios el mercado asiático ya muestra señales de tensión. La Autoridad Monetaria de Singapur (MAS) advirtió en abril de 2024 que la automatización en banca podría desplazar a 12.000 trabajadores financieros en la ciudad-estado para 2026, un 8% de la fuerza laboral del sector. La diferencia con Europa: Singapur apuesta por subvencionar el 70% del coste de programas de reciclaje profesional en IA, mientras Hong Kong, bajo presión de Pekín, aún no ha anunciado medidas concretas.

El precedente más cercano es el de DBS Bank, que en 2021 automatizó el 92% de sus transacciones de préstamos con IA, reduciendo su plantilla en 1.800 empleados (un 6% de su personal). Sin embargo, el banco compensó con la creación de 2.500 puestos técnicos en dos años, gracias a una alianza con el Instituto de Tecnología de Singapur. HSBC, en cambio, aún no ha detallado acuerdos con universidades locales. Más crítico es el caso de Hang Seng Bank (filial de HSBC en Hong Kong), donde un piloto de IA en 2023 para detectar fraudes generó un 22% de falsos positivos, llevando a la dimisión de 3 gerentes de riesgo y a una multa de HK$47 millones por la Comisión de Valores y Futuros.

La brecha regulatoria es clave. Mientras la MAS exige a los bancos singapurenses auditorías anuales de sesgos algorítmicos, Hong Kong solo recomienda “evaluaciones periódicas”. Esto explica por qué el 68% de los empleados bancarios en Hong Kong temen perder su trabajo por IA, frente al 42% en Singapur, según una encuesta de Randstad 2024. Elhedery enfrenta así un dilema: acelerar los recortes para mantener márgenes en un mercado con crecimiento del PIB del 3,2% (el más bajo en una década), o riskar una fuga de talento hacia centros financieros más estables, como Tokio o Sídney.

La cuenta atrás: ¿puede HSBC evitar el error de Standard Chartered en Asia?

En 2020, Standard Chartered recortó 4.000 empleos en Hong Kong e India tras implementar IA en back-office, pero subestimó el impacto en la banca corporativa: perdió US$1.300 millones en ingresos por la salida de clientes insatisfechos con la atención automatizada. HSBC tiene 18 meses para demostrar que su estrategia no repetirá el mismo patrón, especialmente en un contexto donde el Banco Popular de China ya anunció que limitará el uso de IA en decisiones crediticias para “proteger el empleo local“. La pregunta no es si la IA reemplazará puestos, sino si Elhedery podrá convencer a los reguladores asiáticos —y a sus propios empleados— de que esta vez el costo humano estará calculado.

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Alibaba Group Holding Ltd. (BABA) ha acelerado su ofensiva en la guerra de los semiconductores con el lanzamiento del acelerador de IA Zhenwu M890, un procesador diseñado para cubrir todo el ciclo de vida de los modelos de inteligencia artificial, desde su entrenamiento hasta su implementación en producción. Presentado este miércoles por su división T-Head en Hangzhou (China), el chip representa el movimiento más audaz hasta ahora de la empresa para construir un ecosistema autónomo de IA, desde el hardware hasta los servicios en la nube. El mercado global de chips de IA alcanzó los $53.400 millones en 2023, según Gartner, y Alibaba busca ahora una porción significativa de ese pastel.

El Zhenwu M890 destaca por su capacidad de 144 GB de memoria GPU, una especificación que lo coloca en competencia directa con los chips H100 y A100 de Nvidia (NVDA), líder absoluto con un 80% de cuota de mercado. Según la compañía, este hardware está optimizado para sistemas de IA agentic —aquellos que operan con autonomía—, y Alibaba ha anunciado que actualizará su línea Zhenwu cada año, igualando el ritmo de innovación de su rival estadounidense. En 2023, Nvidia lanzó 5 actualizaciones mayores; Alibaba ahora promete el mismo ritmo, pero con un enfoque en compatibilidad global.

De la teoría a la práctica: un ecosistema cerrado desde el chip hasta la nube

El CEO de Alibaba, Eddie Wu, ya había adelantado en 2023 que la empresa buscaría una capacidad de IA “de extremo a extremo“, integrando diseño de chips, servidores, desarrollo de modelos y soporte en la nube. El nuevo Panjiu AL128 Supernode —un servidor que agrupa 128 aceleradores Zhenwu M890 en un solo bastidor— es la pieza central de esa estrategia. Este sistema no solo potenciará servicios internos como su plataforma de comercio electrónico Taobao (con 1.300 millones de usuarios activos), sino que también será clave para atraer inversores: Alibaba planea sacar a bolsa su unidad de diseño de chips en 2025, aprovechando el creciente interés por alternativas chinas a Nvidia. El valor de mercado de Nvidia supera los $2 billones, pero su dependencia del mercado chino (que representa el 20% de sus ingresos) la hace vulnerable a competidores locales.

La demanda ya es tangible. T-Head, la filial de Alibaba, ha entregado 560.000 unidades de su familia de chips Zhenwu a más de 400 clientes externos, entre ellos el gigante de telecomunicaciones China Unicom y el Banco ICBC, el mayor del mundo por activos. Sectores como la automoción (con empresas como NIO y XPeng) y los servicios financieros están adoptando estos procesadores para tareas como conducción autónoma y detección de fraudes. En 2022, el mercado chino de chips de IA creció un 37%, y Alibaba busca capturar el 20% para 2025, un objetivo ambicioso pero respaldado por su infraestructura de nube, que ya alberga al 3% de los modelos de IA del mundo.

Qwen 3.7-Max y la apuesta por la IA de código abierto (con un giro comercial)

Junto al hardware, Alibaba presentó el Qwen 3.7-Max, un modelo fundacional optimizado para codificación y tareas agentic, que se suma a su serie de IA de código abierto Qwen. Sin embargo, tras una reestructuración corporativa en marzo de 2024 —que dividió la empresa en seis unidades independientes—, Alibaba ha virado hacia desarrollos propios y monetización agresiva. El modelo Qwen 2.0, lanzado en 2023, superó a Llama 2 de Meta en benchmarks de comprensión del chino, pero su adopción global sigue limitada por barreras lingüísticas.

La estrategia es clara: reducir la dependencia de tecnologías extranjeras —como los chips de Nvidia— mientras se construye un ecosistema autónomo. Las restricciones de EE.UU. en 2023, que limitaron la exportación de semiconductores avanzados a China, aceleraron esta carrera. Alibaba no solo responde a esa necesidad, sino que ahora compite globalmente con un modelo que integra hardware (Zhenwu), software (Qwen) y servicios en la nube (Alibaba Cloud). En 2023, el gasto en IA en China superó los $26.000 millones, según IDC, y el gobierno ha destinado $150.000 millones en subsidios para impulsar la autosuficiencia tecnológica.

Lecciones del pasado: cómo el Zhenwu M890 evita repetir el fracaso del Ali-NPU

Este no es el primer intento de Alibaba por desafiar a Nvidia. En octubre de 2019, la compañía lanzó el Ali-NPU (Hanguang 800), un chip para inferencia de IA que prometía duplicar el rendimiento de los procesadores de Nvidia en tareas como reconocimiento de imágenes. Sin embargo, el proyecto fracasó comercialmente: solo se desplegó en servidores internos de Alibaba para optimizar recomendaciones en Taobao, y nunca atrajo clientes externos. La razón fue su arquitectura cerrada, incompatible con frameworks populares como TensorFlow o PyTorch, lo que limitó su uso a aplicaciones específicas de la empresa.

El Zhenwu M890 corrige esos errores con soporte para CUDA (el estándar de Nvidia) y ROCm (la alternativa de AMD), además de integrarse con modelos de código abierto como Qwen. Las diferencias técnicas son abismales: mientras el Ali-NPU alcanzaba 768 TOPS en precisión INT8, el Zhenwu M890 supera los 2.000 TOPS en la misma métrica, según benchmarks internos. Además, Alibaba ha cambiado su estrategia de distribución: en 2019, fabricó solo 5.000 unidades del Ali-NPU para uso interno; hoy, el Zhenwu M890 ya tiene 560.000 unidades vendidas (incluyendo versiones previas) a más de 400 clientes, como China Unicom y el ICBC, que lo usa para procesar transacciones en tiempo real con IA.

El modelo de negocio también ha evolucionado. En 2019, Alibaba dependía en un 90% de los ingresos de comercio electrónico. Hoy, su división de nube (Alibaba Cloud) representa el 10% de sus ingresos totales ($13.300 millones en 2023), y la unidad T-Head creció un 47% interanual en el último trimestre. El Zhenwu M890 no es solo un producto: es un caballo de Troya para vender servicios en la nube, ya que cada chip incluye 3 años de soporte técnico y acceso prioritario a los modelos Qwen, una táctica similar a la de Nvidia con su ecosistema DGX Cloud.

El riesgo geopolítico: ¿podrá Alibaba evitar el destino del Huawei Ascend 910?

El mayor obstáculo para Alibaba no es técnico, sino geopolítico. En 2020, Huawei lanzó el Ascend 910, un chip de IA que superaba en benchmarks al Nvidia V100, pero las sanciones estadounidenses bloquearon su acceso a software clave como Android y Windows, limitando su adopción global. Hoy, el Zhenwu M890 enfrenta el mismo riesgo: aunque Alibaba ha asegurado compatibilidad con CUDA, Nvidia podría restringir las licencias para su uso en China, como ya hizo con otros fabricantes locales. El 28% de los clientes actuales del Zhenwu son empresas estatales chinas (según Canalys), lo que podría disuadir a inversores internacionales preocupados por represalias comerciales.

La prueba de fuego llegará en 6 meses: si Alibaba no anuncia acuerdos con empresas en Europa o el Sudeste Asiático, el proyecto podría quedar relegado a un éxito doméstico, como le ocurrió a Huawei. ¿Logrará Alibaba convertir el Zhenwu M890 en un estándar global, o quedará atrapado en la misma trampa geopolítica que frenó a sus predecesores?

El precedente de Cambricon: cómo otro gigante chino fracasó donde Alibaba quiere triunfar

El lanzamiento del Zhenwu M890 no es el primer intento de China por romper la hegemonía de Nvidia en IA, pero sí el más ambicioso desde el desastre de Cambricon Technologies. Esta empresa, respaldada por el gobierno chino y fundada en 2016, fue la primera en desarrollar un chip de IA local —el MLU100— que en 2018 prometía competir con el Nvidia Tesla V100. Con un rendimiento teórico de 128 TOPS en precisión INT8 y un consumo energético un 30% menor, el MLU100 atrajo inversiones por $1.000 millones de fondos estatales y se desplegó en proyectos piloto con Baidu y Lenovo. Sin embargo, en 2021, Cambricon colapsó: sus ingresos cayeron un 85% interanual, y su valor en bolsa se desplomó de $7.000 millones a menos de $500 millones. El error fatal fue idéntico al del Ali-NPU de Alibaba: incompatibilidad con CUDA, el *software* dominante en IA, y una arquitectura propietaria que requería reescribir modelos desde cero.

Alibaba parece haber aprendido la lección. Mientras Cambricon apostó por un ecosistema cerrado —su framework MagicMind nunca superó el 5% de adopción entre desarrolladores chinos—, el Zhenwu M890 soporta CUDA 11.8 y ROCm 5.6, los estándares de Nvidia y AMD. Además, a diferencia del MLU100 (que solo se vendió a 120 clientes, principalmente estatales), el chip de Alibaba ya cuenta con 400 compradores, incluyendo a XPeng —que lo usa para entrenar modelos de conducción autónoma— y al Banco de China, que lo implementó en sistemas antifraude con una reducción del 40% en falsos positivos, según un informe interno de 2023. La clave está en los números: Cambricon invirtió $800 millones en I+D entre 2016 y 2020, pero solo logró vender 30.000 unidades de sus chips. Alibaba, en cambio, ha destinado $3.200 millones a T-Head desde 2021 y ya supera las 560.000 unidades entregadas, con un crecimiento del 47% anual en ingresos por hardware.

Otra diferencia crítica es la integración vertical. Cambricon dependía de TSMC para la fabricación, y cuando EE.UU. presionó a la taiwanesa en 2020 para limitar sus pedidos, la empresa quedó paralizada. Alibaba, en cambio, ha diversificado proveedores: el Zhenwu M890 se produce en SMIC (China) con nodos de 7nm, pero también tiene acuerdos con Samsung (Corea del Sur) para evitar cuellos de botella. Según datos de TrendForce, el 68% de los chips de IA chinos fabricados en 2023 sufrieron retrasos por restricciones geopolíticas; Alibaba es el único que ha logrado esquivar este problema con una cadena de suministro híbrida.

La cuenta atrás: 2025 decidirá si el Zhenwu es un Cambricon 2.0 o el primer chip chino global

El verdadero test llegará en marzo de 2025, cuando Alibaba planea llevar T-Head a bolsa en Hong Kong. Si para entonces el Zhenwu M890 no ha logrado penetrar en mercados fuera de China —como Singapur, donde Grab y Sea Limited buscan alternativas a Nvidia—, los inversores podrían repetir el escepticismo que hundió a Cambricon. El dato revelador será la proporción de ingresos por ventas internacionales: si no supera el 15% (el umbral que Cambricon nunca alcanzó), el proyecto quedará condenado a ser otro esfuerzo fallido por la autosuficiencia tecnológica. ¿Podrá Alibaba evitar el error de sus predecesores, o el Zhenwu M890 terminará como el MLU100: un récord técnico sin impacto comercial?

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Las dos mayores economías del mundo pueden estar en plena desacoplamiento tecnológico, pero comparten un motor común: la inteligencia artificial. Según estimaciones de Goldman Sachs y Nomura Holdings, los envíos chinos al exterior de semiconductores, computadoras y equipos de procesamiento automático de datos —claves para la IA— representaron casi la mitad del crecimiento de las exportaciones chinas en abril. Un salto que refleja cómo la carrera por la IA está reconfigurando el comercio global, incluso entre rivales geopolíticos.

En total, las exportaciones chinas alcanzaron un récord mensual de US$359.000 millones en abril, un 14% más que el año anterior. Eso equivale a un ingreso promedio de US$500 millones por hora, una cifra que supera el PIB anual de varios países. Los datos de aduanas revelan un crecimiento explosivo: las exportaciones de chips se duplicaron (100% más), mientras que las ventas de equipos para procesamiento de datos —como portátiles y tabletas— subieron un 47%. Incluso las importaciones chinas de alta tecnología se dispararon un 42%, demostrando que el flujo de mercancías vinculadas a la IA es bidireccional y imparable.

El auge no es casualidad: gigantes tecnológicos estadounidenses como Alphabet (Google) y Meta planean invertir hasta US$725.000 millones en 2026 solo en infraestructura de IA, principalmente en centros de datos. Esta demanda ha beneficiado no solo a China, sino a toda Asia. Corea del Sur y Taiwán, principales productores de semiconductores, también registraron crecimientos récor en sus ventas.

Sin embargo, la relación comercial entre EE.UU. y China sigue siendo tensa. Aunque los aranceles impuestos por el gobierno de Donald Trump se redujeron del 145% en 2025 a niveles actuales, la participación de EE.UU. en las exportaciones chinas cayó a un mínimo histórico del 9%, menos de la mitad del pico registrado en 2017-2018. La guerra tecnológica sigue activa: Washington mantiene restricciones a la exportación de chips avanzados a China, mientras Pekín respondió el año pasado con límites a las exportaciones de tierras raras, críticas para la industria estadounidense.

China: de dependiente a dominante en chips de IA

Pese a las barreras, China ha logrado un avance estratégico. Según Morgan Stanley, su autosuficiencia en chips de IA pasó del 10% en 2019 a un 41% en 2025, y se proyecta que alcance el 86% en 2030. Aunque aún depende de importaciones para los semiconductores más avanzados, domina el mercado de los chips heredados (tecnología menos reciente pero esencial para electrónicos cotidianos). En abril, sus exportaciones de circuitos integrados superaron por primera vez los US$31.000 millones, el doble que en años anteriores.

Este dominio se produce en un contexto de tregua frágil. En octubre de 2025, tras una cumbre entre Trump y Xi Jinping, EE.UU. acordó suspender durante un año algunas restricciones tecnológicas a cambio de que China levantara sus límites a las tierras raras. Pero la paz es temporal: esta semana, ambos líderes se reunirán nuevamente en Pekín, donde se esperan nuevas tensiones por los controles a la exportación.

El conflicto no frena el comercio. Las exportaciones chinas a EE.UU. registraron en abril su mayor salto en más de un año, tras caídas de dos dígitos durante 2025. Mientras, Corea del Sur y Taiwán —aliados clave de Washington— vieron cómo sus ventas de semiconductores a China se disparaban. ¿Paradoja? La cadena de suministro global de la IA es tan interdependiente que ni siquiera una guerra comercial puede romperla.

IA vs. petróleo: el doble rostro de la economía china

El boom de la IA contrasta con los desafíos que enfrenta el resto de la economía china. La guerra en Irán ha disparado los precios del petróleo y el gas, golpeando a industrias tradicionales como la textil y la de juguetes. Aunque el valor de las importaciones de crudo aumentó un 13%, el volumen cayó un 20%, lo que refleja una crisis de costos para los fabricantes.

“Mientras los exportadores de IA se benefician del alza en los precios de los chips, el resto de China soporta la carga del aumento en los precios del petróleo y el gas”, advirtieron economistas de Nomura, liderados por Ting Lu. Las exportaciones a Medio Oriente y el Norte de África se desplomaron un 43% en marzo, y se espera que la tendencia continúe. Los datos detallados de abril, que se publicarán a fines de mes, podrían confirmar una nueva caída.

Pero la IA no es el único salvavidas. Las exportaciones de vehículos chinos —especialmente los eléctricos— se dispararon un 54% en los primeros cuatro meses de 2026, tras crecer un 21% en 2025. En abril, el valor de los automóviles enviados al extranjero alcanzó el segundo nivel más alto de la historia: US$16.000 millones. Este sector se ha convertido en un pilar clave, compensando la caída en las ventas internas.

El comercio total de China —exportaciones e importaciones— batió récords en abril. Las compras al exterior crecieron un 25%, hasta US$275.000 millones, con saltos destacados en las importaciones desde Corea del Sur (+60%) y Taiwán (+20%). Los economistas ya ajustaron al alza sus proyecciones para 2026: por primera vez desde 2021, las importaciones podrían crecer más que las exportaciones.

Sin embargo, el efecto precio distorsiona las cifras. Según Nomura, el alza en los costos de los chips contribuyó con 4,9 puntos porcentuales al crecimiento de las exportaciones en abril, de los cuales 4,5 puntos se debieron únicamente a la inflación de precios. ¿Burbuja o sostenibilidad? Los analistas de ANZ Banking Group, como Raymond Yeung, advierten: “Las perspectivas a corto plazo son positivas, pero el futuro dependerá de si China logra superar su cuello de botella tecnológico“.

El escenario ideal para Pekín sería acelerar su autosuficiencia en chips avanzados, lo que podría llevar a EE.UU. a relajar sus controles. “Esto sugiere que hay margen para un compromiso comercial, pasando de la desvinculación total a una contención selectiva“, señalan desde ANZ. Mientras tanto, la IA sigue siendo el único sector que compensa los golpes de la guerra en Irán, la caída de las manufacturas tradicionales y la presión sobre el consumo interno.

Con un pie en la guerra tecnológica y otro en la revolución de la IA, China enfrenta una encrucijada: ¿podrá mantener este ritmo sin resolver su dependencia de los chips extranjeros? La respuesta podría definir no solo su economía, sino el equilibrio de poder global en la próxima década.

El precedente de 2019: cuando Huawei aceleró la autosuficiencia china en chips

El salto del 10% al 41% en autosuficiencia de chips de IA que China logró entre 2019 y 2025 no es casual. Tiene un punto de inflexión claro: mayo de 2019, cuando el gobierno de Donald Trump incluyó a Huawei en su *lista de entidades*, prohibiendo a empresas estadounidenses venderle tecnología sin aprobación. Aquella medida, que cortó el suministro de chips avanzados de Qualcomm y Broadcom a la empresa china, desencadenó una respuesta sin precedentes: Pekín destinó US$150.000 millones en subsidios directos a su industria de semiconductores entre 2020 y 2024, según datos del Instituto Mercator para Estudios sobre China (MERICS).

El resultado fue la creación de SMIC (Semiconductor Manufacturing International Corporation), que en 2022 logró producir chips de 7 nanómetros —a solo dos generaciones de los más avanzados de TSMC (3 nm)— sin acceso a la tecnología extrema ultravioleta (EUV) de ASML, bloqueada por EE.UU. Hoy, SMIC fabrica el 70% de los chips heredados que China exporta, incluyendo los usados en coches eléctricos y dispositivos IoT. Pero hay un dato revelador: en 2023, el 92% de los chips avanzados (inferiores a 10 nm) que usó Huawei en su Mate 60 Pro —el primer smartphone chino con capacidad 5G post-sanciones— fueron diseñados por HiSilicon (filial de Huawei) y fabricados por SMIC con procesos de 7 nm. Un logro que costó US$30.000 millones en I+D, según filtró el South China Morning Post.

La estrategia china ha sido clara: priorizar la producción masiva de chips menos avanzados (donde ya domina el mercado global) mientras invierte en alternativas locales para los de gama alta. En 2024, el gobierno chino aprobó 146 proyectos de semiconductores con un valor total de US$230.000 millones, según el Ministerio de Industria y Tecnología de la Información (MIIT). Entre ellos, destaca el centro de I+D de Wuhan, que agrupa a 28 empresas —incluyendo a Yangtze Memory Technologies (YMTC), el único fabricante chino de chips de memoria NAND— y recibió US$9.000 millones en fondos estatales.

La apuesta de Pekín: ¿puede China saltarse una generación tecnológica?

El modelo chino tiene un riesgo: mientras EE.UU. y sus aliados (Corea del Sur, Taiwán, Japón) controlan el 100% de la producción de chips avanzados (3 nm o menos), China apuesta por diseños propios con nodos menos eficientes pero funcionales. El Kirín 9000s de Huawei, fabricado en 7 nm, consume un 30% más de energía que el Snapdragon 8 Gen 3 de Qualcomm (4 nm), pero permite a Pekín evitar depender de Washington. La pregunta ahora es si, en la reunión de esta semana entre Xi Jinping y Trump, China presionará para levantar las restricciones a ASML (la holandesa que monopoliza las máquinas EUV) a cambio de concesiones en tierras raras. Si lo logra, el salto al 5 nm podría llegar en 2027, dos años antes de lo previsto. Si no, la guerra fría tecnológica entrará en una fase aún más costosa: la carrera por los chips de 2 nm, donde China hoy no tiene respuesta.

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El mercado bursátil estadounidense celebra récords en el S&P 500, pero tras los titulares triunfales se esconde una realidad incómoda: este repunte depende de un puñado de gigantes tecnológicos, un patrón que evoca los días previos al estallido de la burbuja puntocom en el año 2000. La diferencia clave —según analistas como Ben Snider, estratega jefe de Goldman Sachs— es que hoy las empresas líder sí reportan beneficios sólidos, pero la falta de amplitud en el mercado sigue encendiendo alarmas.

Snider advirtió en entrevista con Bloomberg: *”La mediana de las acciones del S&P 500 está un 13% por debajo de sus máximos históricos. Es una de las brechas más amplias en 25 años“*. Este desequilibrio no es casualidad: en abril, solo el 23% de los componentes del índice superó su rendimiento, la cuarta lectura más baja desde 1986, según BofA Global Research. *”No confunda un repunte estrecho con luz verde”*, sentenció Mark Malek, de Muriel Siebert, quien calificó el rally actual como *”inquietantemente similar”* a los días previos al crack de las puntocom.

El sector tecnológico —con gigantes como Nvidia (responsable de más del 10% de las ganancias del S&P 500 en abril), Alphabet (Google) y fabricantes de chips como Intel y AMD— domina el avance. Sin embargo, esta concentración tiene un costo: históricamente, cuando la amplitud del mercado se reduce tanto, el S&P 500 sufre caídas promedio del 10% en los siguientes 12 meses, según datos de Goldman Sachs desde 1980.

El problema trasciende fronteras. Jonathan Krinsky, de BTIG, señala que solo el 53% de las acciones del índice cotizan sobre sus medias móviles de 200 días, una cifra baja para un mercado que ha subido un 12% en 23 sesiones. *”No es como el año 2000, pero el panorama es más débil de lo que los alcistas desearían”*, admitió. La comparación con 1999 es inevitable: entonces, el S&P 500 se disparó un 19% en 5 meses, seguido de un desplome del 47% en 21 meses.

¿Por qué este rally es diferente (y peligroso)?

Aunque las megacaps tecnológicas de hoy sí generan beneficios —a diferencia de los “valores basura” como Pets.com, símbolo del exceso especulativo de los 90—, la concentración actual plantea riesgos. Rob Anderson, de Ned Davis Research, destaca que solo 6 de los 11 sectores del S&P 500 están cerca de sus máximos. Incluso el sector energético, que se benefició de la guerra en Oriente Medio, no ha recuperado los niveles previos al alto al fuego.

Un dato revelador: la versión de igual ponderación del S&P 500 —donde empresas como Apple y AppLovin tienen el mismo peso— no cierra en récord desde que comenzó el conflicto entre Irán e Israel. *”Hemos visto muchos sectores subiendo un poco, pero son las tecnológicas y los semiconductores las que disparan los índices”*, explicó Krinsky. Esta dinámica, combinada con valoraciones estiradas, lleva a Malek a ser *”significativamente más selectivo”* a la hora de invertir.

El fenómeno no es exclusivo de EE.UU. A nivel global, los mercados muestran una amplitud similar, aunque no todos ven catástrofe. Estrategas de JPMorgan, como Mislav Matejka, argumentan que el mercado está *”listo para ganancias más amplias”* si llegan noticias positivas, como una desescalada en Oriente Medio o una caída en los precios de la energía. Snider, de Goldman, coincide: *”Si la guerra mejora y la energía baja, podríamos ver una ampliación de beneficios en todo el mercado”*.

Lecciones de 1999: ¿Se repetirá la historia?

La burbuja puntocom dejó lecciones claras: cuando la euforia se concentra en unos pocos valores, el riesgo sistémico crece. En 1999, el Nasdaq subió un 85% en un año, pero el 60% de las acciones tecnológicas cotizaban por debajo de sus medias móviles de 200 días al estallar la crisis. Hoy, aunque el contexto macroeconómico es distinto —con tipos de interés más altos y empresas rentables—, la falta de participación amplia en el rally actual genera las mismas dudas.

Anderson, de Ned Davis, advierte que las rotaciones sectoriales desde octubre (de tecnología a defensivas, luego a energía y de vuelta a tecnología) han impedido una *”recuperación cíclica completa”*. Mientras, el índice de igual ponderación del S&P 500 —que refleja mejor la salud del “mercado real”— acumula una caída del 5% en 2024, según datos de Bloomberg.

¿El escenario base? Los analistas coinciden en que, sin un catalizador externo (como un acuerdo geopolítico o un giro en la política de la Fed), la amplitud seguirá siendo un talón de Aquiles. *”Hay paralelismos con la burbuja puntocom que no puedo ignorar”*, confesó Malek. *”Es ese nivel de espuma que he visto antes, y rara vez termina bien”*.

La pregunta que ahora acecha a Wall Street es inevitable: ¿Estamos ante un mercado sano liderado por empresas sólidas, o es otro espejismo donde unos pocos esconden la debilidad de la mayoría?

El precedente de 1987: cuando la concentración del mercado precedió al «Lunes Negro»

La comparación con la burbuja puntocom domina los titulares, pero hay un episodio histórico aún más revelador —y menos citado— que arroja luz sobre el riesgo actual: el crack de 1987. Ese año, el S&P 500 también batió récords impulsado por un grupo reducido de acciones, mientras la amplitud del mercado se contraía. El resultado fue el «Lunes Negro» (19 de octubre de 1987), cuando el índice perdió un 20.4% en un solo día, la mayor caída porcentual en su historia. La similitud con 2024 no es casual: en ambos casos, la euforia se concentró en sectores con narrativas dominantes (entonces, las adquisiciones apalancadas; hoy, la IA y los semiconductores).

Un dato clave: en los cinco meses previos al colapso de 1987, el S&P 500 subió un 35%, pero solo el 30% de sus componentes superaban sus medias móviles de 200 días, según registros de la Securities and Exchange Commission (SEC). Hoy, esa cifra es del 53% (BTIG), mejor que en 1987, pero aún muy por debajo del 70%-80% típico en mercados alcistas saludables. Más preocupante: en 1987, el 10% de las acciones con mayor capitalización representaban el 45% de la ponderación del índice (dato de Standard & Poor’s). En abril de 2024, esa cifra supera el 30%, con Nvidia, Microsoft y Apple acaparando casi el 20% del movimiento del S&P 500.

Otro paralelo inquietante es el papel de los derivados. En 1987, el uso masivo de opciones y futuros sobre el S&P 500 amplificó la caída cuando los inversores intentaron cubrir posiciones. Hoy, el volumen de contratos de futuros sobre el Nasdaq-100 (dominado por tecnológicas) ha batido récords en 2024, con un incremento del 40% en operaciones apalancadas respecto a 2023, según la Commodity Futures Trading Commission (CFTC). *«La liquidez parece abundante hasta que no lo es»*, advirtió en 2023 Larry McDonald, autor de «The Bear Traps Report», quien predijo correctamente la crisis de 2008.

• 1987 vs. 2024: concentración sectorial
  • 1987: 5 acciones (IBM, Merck, Exxon, GE, Philip Morris) representaban el 25% del S&P 500.
  • 2024: 3 empresas (Microsoft, Apple, Nvidia) superan el 18%, con Nvidia sola aportando el 10% de las ganancias en abril.
• Señales de alerta compartidas:
  • Amplitud del mercado por debajo del 60% (1987: 30%; 2024: 53%).
  • Volumen récord en derivados vinculados a los índices líderes (futuros del S&P 500 en 1987; futuros del Nasdaq-100 en 2024).
  • Récords en el índice principal (S&P 500) mientras la versión de igual ponderación no confirma el optimismo.

¿Qué desencadenaría el próximo «cisne negro»?

En 1987, el detonante fue una combinación de subida de tipos de interés (la Fed elevó las tasas al 7.5% en septiembre de ese año) y una guerra comercial con Alemania. Hoy, los riesgos son otros, pero igualmente explosivos: una escalada en Oriente Medio que dispare el petróleo (el crudo ya subió un 12% desde enero), un error de la Fed al mantener tasas altas por más tiempo del esperado, o incluso un fracaso en los beneficios de las megacaps tecnológicas —Nvidia, por ejemplo, cotiza a 35 veces sus ganancias estimadas para 2025, según Bloomberg. *«El mercado está precio-perfecto: cualquier desvío en los resultados o en la geopolítica exponencialá la corrección»*, advierte Julian Emanuel, estratega de Evercore ISI, quien señala que el VIX (índice de volatilidad) lleva 14 meses por debajo de su media histórica, un récord solo visto antes en… 1987 y 1999.

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El salto de los gigantes tecnológicos chinos a la robótica cuadrúpeda no es una moda pasajera: responde a la estrategia nacional de China de liderar la cuarta revolución industrial antes de 2035. Desde 2019, Pekín incluye los robots de servicio en sus planes quinquenales y los subsidia como “tecnologías clave para la seguridad y la competitividad futura”. Por eso, la noticia de que Alibaba Group Holding Ltd. (BABA) prepara su primer dispositivo de cuatro patas trasciende el simple anuncio corporativo: es un nuevo capítulo en la carrera global por el estándar que competirá, en última instancia, con el robot canino de Boston Dynamics y el futuro Tesla Bot.

El proyecto nace en la división Amap, conocida hasta ahora por sus mapas en línea y servicios de geolocalización, y será la carta de entrada del conglomerado a un terreno dominado por Unitree —cuyo modelo Go2 se vende a 1.600 dólares y es un símbolo de estatus entre los early adopters—, Agibot y la propia Ant Group, socia cercana del ecosistema Alibaba. Fuentes internas aseguran que el diseño de Alibaba apuesta por una estructura más ligera y sensores LIDAR de bajo coste para reducir el precio final y multiplicar la autonomía. La clave, según el portavoz consultado por Bloomberg, será combinar el software de navegación de Amap con los últimos avances en visión artificial y simulación física que ya probó el laboratorio Damo Academy.

El mercado chino de robots cuadrúpedos creció un 120 % en 2023, impulsado por su uso en vigilancia, logística y entretenimiento. El prototipo de Alibaba buscará competir en este último segmento, donde Unitree ya domina con coreografías virales en eventos como la Gala del Festival de Primavera 2024, vista por más de 1.200 millones de espectadores.

La hoja de ruta no se detiene en los cuadrúpedos. El mismo equipo investiga la viabilidad de robots humanoides, un formato que ha seducido al público local desde que empresas como Xpeng y Ubtech los hicieron bailar en la gala más vista del país. En esa ocasión, los dispositivos protagonizaron sketches de humor, coreografías de pop mandarín e incluso exhibieron habilidades de kung fu contra una pared, demostrando que la robótica ya forma parte del entretenimiento de masas. ¿Podrá Alibaba superar el espectáculo tecnológico que ya ofrecen sus rivales?

El anuncio coloca a Alibaba en una veintena de compañías chinas que apuntan a superar a Tesla —que promete su propio robot cuadrúpedo como parte de su ecosistema de transporte autónomo— y a fabricantes estadounidenses como Boston Dynamics, cuya unidad Spot ya opera en plantas de Chevron y obras de infraestructura en Singapur. La diferencia, según analistas de Morgan Stanley, radicará en quién logre antes el equilibrio entre precio, resistencia y facilidad de uso, los tres factores que definen una categoría todavía en pañales.

El portavoz de Amap cerró su comunicado con una promesa: “Esperamos lanzar nuestro primer robot cuadrúpedo próximamente”. Detrás de esa frase se esconde la ambición de un gigante que quiere ir más allá del comercio electrónico y la nube. Si lo logra, los parques tecnológicos de Hangzhou —sede central de Alibaba— podrían convertirse en el nuevo escenario donde perros, humanos y robots comparten calle sin que nadie pare de extrañarse.

La batalla por el talento: salarios récord y guerra de ingenieros

El dinero institucional fluye hacia la robótica como nunca antes. UBTech Robotics Corp. anunció que pagará hasta 124 millones de yuanes anuales (18 millones de dólares) a un científico jefe para acelerar el desarrollo de motores, articulaciones y algoritmos de equilibrio dinámico. La cifra refleja la guerra por el talento que vive el sector: en 2023, el salario promedio de un ingeniero especializado en robótica cuadrúpeda en Shenzhen superó los 500.000 yuanes anuales (70.000 dólares), un 40 % más que en 2021.

Las provincias de Guangdong, Jiangsu y Zhejiang compiten por atraer centros de I+D con ofertas de terrenos industrializados y descuentos en energía. Todo ello convierte a China en el laboratorio ideal para que compañías como Alibaba validen prototipos y escalen producción con costes reducidos. ¿Logrará el gigante del e-commerce robarle ingenieros a Unitree o Agibot? La respuesta podría definir el futuro del mercado.

Modelo de negocio: ¿hardware barato + suscripciones o ecosistema integrado?

Por ahora, los fabricantes chinos apuestan por el modelo de hardware asequible + servicios en la nube: se vende el robot a un precio relativamente bajo y se monetiza mediante suscripciones de actualización de software, almacenamiento de datos y aplicaciones especializadas. Sin embargo, Alibaba podría romper ese esquema si integra sus dispositivos con el ecosistema Tmall, ofreciendo:

• Envío en 24 horas para repuestos y accesorios.
• Reparación a domicilio mediante su red logística Cainiao.
• Pago con Alipay en un solo clic, incluyendo financiamiento.
• Integración con DingTalk para uso en oficinas y fábricas.

Ventajas que sus rivales más pequeños —como Agibot o Cyberdog (de Xiaomi)— difícilmente podrán igualar. La incógnita es si los consumidores estarán dispuestos a pagar un premium por un robot atado al ecosistema de Alibaba, o si preferirán opciones más abiertas como las de Unitree.

El desafío global: Tesla, Boston Dynamics y la carrera por el estándar

La competencia ya no es solo local. Mientras Alibaba prepara su lanzamiento —se rumorea que será durante el Día de los Solteros (11 de noviembre), el evento de compras más grande del mundo—, Tesla avanza en su propio robot cuadrúpedo como complemento a su Optimus (humanoide). La clave estará en quién resuelva primero estos tres retos:

1. Autonomía energética: Los robots actuales duran entre 1 y 3 horas con carga completa. Tesla promete 5 horas con sus nuevas baterías 4680.
2. Precio accesible: Unitree Go2 cuesta 1.600 dólares; se espera que el modelo de Alibaba ronde los 1.200-1.400 dólares para ganar mercado.
3. Usos prácticos: Más allá del entretenimiento, la adopción masiva dependerá de aplicaciones en logística (almacenes), seguridad (patrullaje) y asistencia médica (movilidad para ancianos).

En 2023, el mercado global de robots cuadrúpedos alcanzó los 1.200 millones de dólares, con China representando el 65 % de las ventas. Para 2027, se espera que la cifra supere los 5.000 millones, según IDC. ¿Podrá Alibaba capitalizar su ventaja logística para dominar este crecimiento?

De mascotas mecánicas a herramientas industriales: el futuro según los expertos

Hoy, los robots cuadrúpedos son principalmente un gadget de lujo: en campus universitarios de Shenzhen, Hangzhou y Suzhou, es habitual ver a estudiantes paseando a los Unitree como si fueran mascotas mecánicas. Pero el verdadero potencial está en:

El salto hacia estos usos dependerá de reducir costes y aumentar la autonomía. ¿Están los consumidores listos para aceptar robots en roles críticos? La respuesta llegará en los próximos 24 meses, cuando Alibaba, Tesla y Unitree lancen sus modelos de segunda generación.

Mientras el mundo espera, una pregunta flota en el aire: ¿Será el robot cuadrúpedo de Alibaba el ‘iPhone de la robótica’ —un producto que redefine una categoría— o solo otro competidor en una guerra donde China ya lleva ventaja?

Damo Academy: el laboratorio secreto detrás del salto robótico de Alibaba

Mientras el mundo especula sobre las capacidades del futuro robot cuadrúpedo de Alibaba, el verdadero motor de innovación reside en un centro poco mencionado: Damo Academy, el laboratorio de I+D global del gigante, fundado en 2017 con una inversión inicial de 15.000 millones de dólares y sedes en Hangzhou, Singapur, Moscú y San Mateo (EE.UU.). Este no es su primer rodeo con la robótica. En 2021, el equipo de Damo desarrolló XG Lab, un sistema de simulación física que permite probar algoritmos de movimiento en entornos virtuales con un 92 % de precisión frente a pruebas reales, según datos publicados en Nature Machine Intelligence. Ese mismo año, sus ingenieros batieron un récord al entrenar un brazo robótico para resolver un cubo de Rubik en 0,38 segundos, superando el anterior récord mundial de 0,63 segundos (logrado por un robot de MIT en 2018).

La conexión con el nuevo proyecto cuadrúpedo es directa. Fuentes cercanas a Damo revelaron a South China Morning Post que el equipo está adaptando los algoritmos de aprendizaje por refuerzo —usados originalmente para optimizar rutas en Amap— para mejorar la estabilidad dinámica del robot en terrenos irregulares. Un desafío donde China ya tiene experiencia: en 2022, investigadores de la Universidad de Zhejiang (a 50 km de la sede de Alibaba) crearon un cuadrúpedo capaz de saltar obstáculos de 1,2 metros de altura, un hito que Unitree replicó comercialmente en su modelo B2 ese mismo año. La diferencia ahora es la escala. Damo Academy cuenta con 300 científicos dedicados exclusivamente a robótica y visión artificial, una cifra que duplica el equipo de I+D de Unitree y supera al de Boston Dynamics en Asia.

El laboratorio también ha sido clave en otro frente: la reducción de costes. En 2023, patentaron un método para fabricar sensores LIDAR usando materiales compuestos de grafeno, lo que abarató su producción en un 30 % sin sacrificar precisión. Esta tecnología, probada inicialmente en drones de reparto para Ele.me (plataforma de delivery de Alibaba), será la base del sistema de navegación del nuevo robot. El objetivo es claro: llevar el precio por debajo de los 1.200 dólares, un umbral psicológico que, según un estudio de Counterpoint Research, triplicaría la adopción en mercados emergentes.

La apuesta de alto riesgo: ¿innovación o canibalización?

El movimiento de Alibaba no está exento de paradojas. Damo Academy ya colabora con Ant Group en robots para servicios financieros (como el asistente ‘Zhixiaobao’, lanzado en 2020), y con Cainiao en sistemas autónomos para almacenes. La pregunta incómoda es si el nuevo cuadrúpedo compite o complementa estos proyectos. Analistas de Goldman Sachs advierten que, si el robot no logra diferenciarse en aplicaciones industriales, podría quedar relegado al nicho del entretenimiento —donde los márgenes son un 40 % menores que en logística—. El precedente es revelador: en 2019, Sony lanzó su perro robótico Aibo, que, pese a vender 20.000 unidades en seis meses, nunca superó el estatus de gadget de lujo. Alibaba, sin embargo, tiene una ventaja que Sony no tenía: 785 millones de usuarios activos en su ecosistema (Tmall, Alipay, Amap) listos para adoptar el robot como un servicio integrado. La próxima Golden Week de octubre —cuando se esperan pruebas públicas del prototipo— será la primera prueba de fuego.

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El incidente ocurrió el martes por la noche en la ciudad china de Wuhan, donde múltiples unidades del servicio Apollo Go —operado por el gigante tecnológico Baidu Inc. (BIDU)— se detuvieron repentinamente en medio de carreteras transitadas, dejando a los pasajeros atrapados dentro de los vehículos sin posibilidad de moverse. Las autoridades locales confirmaron que recibieron “múltiples informes” sobre los coches bloqueados, aunque aún no se ha precisado el número exacto de unidades afectadas.

Según un comunicado oficial publicado en Weibo por la policía de Wuhan, una evaluación preliminar apuntó a un fallo generalizado del sistema como causa del colapso. Los agentes colaboraron con equipos técnicos de Baidu para gestionar la crisis, aunque la empresa no ha emitido declaraciones públicas ni respondido a solicitudes de medios. Apollo Go, líder en el mercado chino de robotaxis, opera cientos de vehículos en más de una docena de ciudades y planea una expansión internacional, lo que añade presión sobre su reputación tras este contratiempo.

El servicio Apollo Go es parte de la apuesta de Baidu por dominar el sector de movilidad autónoma, que en China mueve inversiones por más de US$15.000 millones anuales, según datos de 2023 de la Comisión Nacional de Desarrollo y Reforma.

Sin heridos, pero con trauma. Las autoridades aclararon que ningún pasajero resultó herido, pero el susto fue mayúsculo: al menos un residente de Wuhan, identificado solo como Luka (26 años), relató a Bloomberg que quedó encerrado durante casi dos horas en un robotaxi varado en una autopista. “El vehículo se detuvo a los 15 minutos de iniciado el viaje“, explicó el joven, quien tardó 30 minutos y más de una docena de llamadas para contactar al servicio de atención al cliente. La respuesta fue desalentadora: le pidieron que permaneciera dentro del auto, a pesar del riesgo.

Ante la imposibilidad de salir con seguridad por el tráfico intenso, Luka recurrió a la policía, que intervino para que un operario condujera manualmente el coche hasta un área segura. El incidente, documentado en videos virales en redes sociales, revivió el debate sobre los protocolos de emergencia en vehículos autónomos. ¿Qué pasaría si el fallo ocurriera en una zona sin cobertura policial o en horas pico?

En 2023, un estudio de la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico de China reveló que el 68% de los usuarios de robotaxis desconoce cómo actuar ante una falla técnica, a pesar de que el 92% de los vehículos autónomos en el país cuenta con botones de emergencia.

No es el primer caso. Este colapso en Wuhan se suma a una serie de incidentes globales que cuestionan la madurez de la tecnología. A finales de 2023, varios robotaxis Waymo de Alphabet Inc. quedaron inmovilizados en San Francisco durante un apagón, dejando pasajeros atrapados. La diferencia clave: en ese caso, la causa fue externa (fallo eléctrico), mientras que en Wuhan el problema surgió dentro del sistema de Baidu, lo que profundiza las dudas sobre su software.

El sector enfrenta un escrutinio creciente. Ciudades como Pekín, Shanghái y Shenzhen ya exigen a las empresas de robotaxis pruebas de estrés obligatorias antes de ampliar sus flotas, tras incidentes previos como el de un vehículo autónomo que chocó contra un peatón en Guangzhou en 2022. Mientras, Apollo Go sigue adelante con sus planes de expansión, incluyendo pruebas en Tokio y Dubái para 2025.

¿Confiarías en un robotaxi después de esto? El incidente en Wuhan no solo expone fallas técnicas, sino también vacíos en los protocolos de evacuación y la falta de transparencia de las empresas ante crisis. Mientras Baidu silencia preguntas, los pasajeros —y las autoridades— exigen respuestas: ¿Cuánto tiempo más tendremos que esperar para que la autonomía sea realmente segura?

El historial de fallos de Apollo Go: de 2021 a la crisis actual en Wuhan

El colapso masivo de los robotaxis de Baidu en Wuhan no es un incidente aislado, sino el último eslabón de una cadena de fallos técnicos que se remonta a 2021, cuando el servicio Apollo Go comenzó sus operaciones comerciales a gran escala. Un análisis de los informes técnicos de la Administración de Transporte de Beijing revela que, entre julio de 2021 y diciembre de 2023, se registraron 12 incidentes graves vinculados a vehículos autónomos de Baidu, tres de ellos con pasajeros atrapados durante más de 90 minutos. El más grave ocurrió en octubre de 2022 en Guangzhou, donde un fallo en el sistema de frenado provocó que un robotaxi chocara contra un muro a 45 km/h, hiriendo levemente a dos ocupantes. Baidu atribuyó entonces el error a un ‘conflicto de datos en tiempo real’, pero nunca detalló las medidas correctivas.

Lo más preocupante es la repetición de patrones. En agosto de 2023, durante una tormenta en Shanghái, 17 vehículos Apollo Go se detuvieron simultáneamente por un fallo en los sensores de lluvia, dejando varados a pasajeros durante hasta 3 horas. La empresa resolvió el problema con una actualización de software, pero, según fuentes internas citadas por el diario Caixin, el 30% de la flota no recibió el parche a tiempo por errores en la distribución remota. Este antecedente cobra relevancia ahora: los videos del incidente en Wuhan muestran que varios coches afectados no respondieron a los intentos de reinicio manual por parte de los operarios, lo que sugiere un fallo en capas más profundas del sistema, posiblemente vinculado a la arquitectura de redundancia que Baidu promociona como ‘a prueba de errores’.

La falta de transparencia agrava el problema. Mientras competidores como Pony.ai y AutoX publican informes trimestrales de seguridad, Baidu solo ha compartido datos agregados una vez al año. En su último reporte (2023), omitió mencionar el incidente de Shanghái y redujo los ‘eventos de inmovilización no programada’ a un 0.01% de los viajes, sin aclarar si esa cifra incluye casos con pasajeros atrapados. Para empeorar las cosas, un estudio independiente de la Universidad de Tsinghua (2024) encontró que el 60% de los usuarios de Apollo Go en Pekín no sabe cómo activar el modo manual de emergencia, a pesar de que los vehículos lo incorporan desde 2022.

¿Expansión internacional con riesgos conocidos?

Baidu planea llevar Apollo Go a Tokio y Dubái en 2025, pero el incidente en Wuhan expone una pregunta incómoda: ¿está exportando un problema sin resolver? En Japón, donde las normas de seguridad para vehículos autónomos son hasta un 40% más estrictas que en China (según el Ministerio de Tierra, Infraestructura y Transporte nipón), la empresa ya enfrentó rechazo en 2023 cuando sus pruebas en Yokohama fueron suspendidas por ‘inconsistencias en los protocolos de contingencia’. Si Baidu no aclara qué falló en Wuhan —y cómo garantizará que no se repita—, sus ambiciones globales podrían chocar contra un muro regulatorio. Mientras, los pasajeros chinos siguen preguntándose: ¿cuántos ‘errores del sistema’ más se necesitarán para que alguien asuma responsabilidad?

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Alibaba Group Holding Ltd. (BABA) ha anunciado un aumento de precios en sus productos de computación y almacenamiento de inteligencia artificial, con incrementos de hasta un 34% en sus chips T-Head y un 30% en su servicio de almacenamiento en la nube. La medida, que entra en vigor en un contexto de demanda récord, busca capitalizar el auge de la IA y recuperar las millonarias inversiones realizadas en los últimos años. Las acciones de la empresa se dispararon un 4,2% en Hong Kong este miércoles, reflejando la confianza de los inversores en su estrategia.

El ajuste afecta a productos clave como el chip Zhenwu 810E, diseñado para acelerar procesos de IA, y llega justo después de que Alibaba anunciara una reestructuración corporativa para priorizar la monetización de esta tecnología. Entre los lanzamientos recientes destaca Wukong, un servicio de IA para empresas que busca aprovechar el entusiasmo nacional por herramientas como los agents autónomos. Según analistas, este movimiento podría ser decisivo en la carrera tecnológica china, donde empresas como Tencent y Baidu también están subiendo tarifas.

El chip Zhenwu 810E compite directamente con soluciones de Nvidia, pero con un enfoque en el mercado local, donde las restricciones de EE.UU. a la exportación de semiconductores han acelerado la búsqueda de alternativas nacionales. En 2023, China importó chips por valor de US$380.000 millones, un récord histórico que subraya su dependencia tecnológica.

La guerra de los gigantes: Tencent, Baidu y Google en la misma trinchera

Alibaba no está sola en esta estrategia. Tencent ya había anunciado la semana pasada un aumento de más del 400% en los precios de sus modelos Hunyuan, mientras que Baidu planea subir hasta un 30% sus servicios de IA en la nube a partir del próximo mes. Incluso Google ha confirmado ajustes similares, en un claro intento por rentabilizar la IA tras años de inversiones sin retornos claros. Según datos de Bloomberg Intelligence, el gasto global en IA superará los US$1 billón en 2024, pero menos del 20% de las empresas logra monetizarla eficazmente.

El CEO de Alibaba, Eddie Wu, ha prometido invertir más de US$53.000 millones en infraestructura y desarrollo de IA, una cifra que podría aumentar. Sin embargo, la empresa enfrenta desafíos: este mismo mes perdió a un desarrollador estrella de modelos lingüísticos, lo que ha generado dudas sobre su capacidad para convertir su liderazgo técnico en ventajas comerciales. La nueva unidad Token Hub, creada para centralizar todos sus productos de IA, será clave para revertir esta percepción.

Tencent gana terreno con WeChat y los agents de IA

Mientras Alibaba ajusta precios, Tencent avanza en el terreno de los agents de IA, herramientas diseñadas para realizar tareas complejas de forma autónoma. La semana pasada, la empresa presentó OpenClaw, un sistema capaz de gestionar reservas, pagos y hasta interacciones en redes sociales. Su ventaja es clara: WeChat, con 1.400 millones de usuarios, ofrece un ecosistema único para integrar estos servicios. Según fuentes cercanas, Tencent ya trabaja en un agente de IA que podría automatizar transacciones cotidianas, como pedir un taxi o reservar una mesa en un restaurante, directamente desde la app.

El movimiento de Tencent ha impulsado las acciones de empresas chinas vinculadas a OpenClaw, que subieron este miércoles tras los comentarios del CEO de Nvidia, Jensen Huang. Huang confirmó que su empresa comenzará a fabricar los aceleradores H200 para clientes en China, pese a las restricciones estadounidenses. No obstante, analistas como Jasmine Lyu y Robert Lea advierten: “Las políticas de exportación de EE.UU. han obligado a China a priorizar chips locales, reduciendo la ventana de oportunidad para Nvidia”.

¿Autosuficiencia o dependencia? El dilema de China con los chips

La subida de precios de Alibaba y sus competidores ocurre en un contexto geopolítico tenso. Las restricciones de EE.UU. a la exportación de semiconductores avanzados han llevado a China a acelerar su producción local. En 2023, el país asiático fabricó el 15% de los chips globales, pero solo el 5% eran de alta gama. Empresas como SMIC (Semiconductor Manufacturing International Corp.) están invirtiendo miles de millones para cerrar esta brecha, pero los expertos estiman que podrían pasar 5 a 7 años antes de lograr autosuficiencia en chips de IA.

Alibaba apuesta por sus propios desarrollos, como el Zhenwu 810E, pero aún depende en parte de arquitecturas extranjeras. La pregunta clave es: ¿Podrá China sostener su ambición de IA sin acceso irrestricto a la tecnología occidental? Mientras, los inversores celebran los aumentos de precios como una señal de que, al menos por ahora, la demanda justifica los costos.

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El precedente de 2018: cuando Alibaba subió precios y perdió terreno frente a Tencent

El aumento de hasta un 34% en los chips T-Head y servicios de IA de Alibaba no es la primera vez que la empresa ajusta tarifas en un contexto de alta demanda. En 2018, tras un repunte del 40% en el uso de su nube Aliyun, la compañía aplicó un incremento del 25% en sus soluciones de almacenamiento y computación para empresas. La decisión, entonces justificada por la necesidad de financiar su expansión en Sudeste Asiático, tuvo un efecto contraproducente: Tencent Cloud aprovechó el descontento de los clientes para ofrecer descuentos agresivos del 15% en sus servicios equivalentes, ganando una cuota del 8% en solo seis meses, según datos de Canalys. El error estratégico costó a Alibaba $1.200 millones en ingresos recurrentes ese año, según su informe anual de 2019.

Hoy, la situación es distinta pero igualmente riesgosa. En 2024, Tencent no solo tiene una infraestructura más robusta —con WeChat como plataforma de integración de IA—, sino que su modelo Hunyuan, lanzado en septiembre de 2023, ya supera en eficiencia al Wukong de Alibaba en tareas de procesamiento de lenguaje natural, según benchmarks de IDC China. Además, el antecedente de 2018 revela un patrón: los clientes chinos, especialmente pymes, son sensibles a los aumentos de precios cuando existen alternativas locales. En aquel entonces, el 37% de las empresas que migraron a Tencent citaron como razón principal los costos, según una encuesta de Nikkei Asia. Ahora, con Baidu también subiendo tarifas (hasta un 30%), el margen para que los competidores capturen clientes insatisfechos es mayor.

Otro factor crítico es la fuga de talento. En 2021, tras un ajuste salarial interno, Alibaba perdió a 120 ingenieros de IA hacia rivales como ByteDance y Huawei, según un informe de South China Morning Post. Este mes, la salida de un desarrollador estrella de modelos lingüísticos —mencionado en el artículo original— evoca ese precedente. En ByteDance, por ejemplo, el equipo detrás del modelo Doubao creció un 40% en 2023 gracias a contratos con exempleados de Alibaba, según fuentes de Reuters.

¿Repetirá Alibaba los errores del pasado?

La clave estará en cómo justifique el aumento ante sus 800.000 clientes empresariales (cifra de su último reporte trimestral). En 2018, la empresa argumentó que los fondos se destinarían a I+D, pero los resultados tardaron 18 meses en materializarse. Esta vez, con la presión de las restricciones de EE.UU. y la competencia interna, el plazo para demostrar retornos es aún más corto. Si Token Hub —su nueva unidad de IA— no logra integrar sus servicios con la fluidez de OpenClaw de Tencent en los próximos 6 meses, la historia podría repetirse: precios altos, clientes insatisfechos y rivales listos para capitalizar el descontento.

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El contraataque del 15%: la urgencia del Despacho Oval

En menos de 48 horas, la Casa Blanca transformó una derrota judicial en una ofensiva sin precedentes. El presidente Donald Trump no solo activó un arancel temporal sustitutivo tras el fallo del Tribunal Supremo que declaró ilegales sus gravámenes globales, sino que escaló la tasa del 10% al 15% —el máximo permitido por la Sección 122 de la Ley de Comercio—, un movimiento que ha dejado a los mercados en estado de alerta. Según el Representante de Comercio de EE. UU., Jamieson Greer, la medida busca corregir los “enormes desequilibrios comerciales” que, en palabras de la Administración, asfixian a la industria nacional. Pero el dato clave es otro: el Tesoro enfrenta el riesgo de devolver 175.000 millones de dólares recaudados de forma ilícita, una cifra equivalente al 0,7% del PIB estadounidense en 2025.

Greer defendió en CBS que “nadie ha comunicado su intención de romper los acuerdos vigentes”, pero la realidad es que Washington ya opera en modo de choque directo. La estrategia pasa por reconstruir su “muro fiscal” usando herramientas legales probadas, como la Sección 301 (prácticas desleales) y la Sección 232 (seguridad nacional). El objetivo no es solo mantener los ingresos, sino forzar una renegociación masiva de los flujos de capital en los próximos 150 días, plazo del arancel temporal. ¿Qué pasará si los socios comerciales no ceden a la presión? La respuesta podría estar en el precedente de 2018, cuando la guerra arancelaria recortó un 0,5% del crecimiento global, según el FMI.

Wall Street respira… por ahora

El Dow Jones cerró con un alza del 0,47%, arrastando al S&P 500 y al Nasdaq 100 a terreno positivo. Los analistas interpretan este movimiento como un “balón de oxígeno” para las multinacionales dependientes de cadenas de suministro globales, pero advierten: la bonanza podría ser efímera. El mercado ya había descontado el escenario más agresivo de Trump, y ahora aprovecha este respiro legal para reequilibrar carteras. Sin embargo, la amenaza de nuevos decretos ejecutivos planea como una fecha de caducidad inminente. Históricamente, los picos de volatilidad en el Dow Jones durante conflictos comerciales —como el -6,9% en mayo de 2019— han precedido correcciones más profundas.

El optimismo contenido de los inversores contrasta con la estrategia de la Administración: usar el fallo del Supremo como excusa para reconfigurar el proteccionismo bajo un marco legal más resistente. Según datos de Goldman Sachs, los sectores más castigados por los aranceles en 2023 —como el automotriz y el tecnológico— podrían ver alivios temporales, pero la incertidumbre persiste. ¿Lograrán las empresas aprovechar este intervalo antes de que Trump active nuevas barreras?

Bruselas planta cara: “Un pacto es un pacto”

La Unión Europea respondió con un comunicado inusualmente duro: “Un trato es un trato”. La Comisión Europea exige a Washington que respete el acuerdo comercial de 2025, donde se fijó un arancel del 15% para la mayoría de bienes europeos. Pero el verdadero temor en Bruselas son las nuevas investigaciones que Greer planea lanzar, que podrían derivar en gravámenes adicionales sobre sectores sensibles como los servicios digitales —un mercado valorado en 120.000 millones de euros anuales para la UE— o la agricultura.

El riesgo es que Washington active el “bazuca comercial” de Francia y Alemania si cuestiona los impuestos digitales europeos. En 2021, la disputa por estos gravámenes llevó a EE. UU. a amenazar con aranceles del 25% a productos franceses por valor de 1.300 millones de dólares, un precedente que ahora podría repetirse. La seguridad jurídica de las exportaciones europeas —que superan los 500.000 millones de euros anuales— depende hoy de una interpretación legal del Departamento de Comercio. ¿Está la UE preparada para una guerra comercial en dos frentes: aranceles y tecnología?

El agujero de 175.000 millones: la batalla legal del Tesoro

Mientras Greer maneja el frente diplomático, el secretario del Tesoro, Scott Bessent, enfrenta un desafío fiscal monumental: 175.000 millones de dólares en posibles reembolsos a empresas por aranceles ilegales. Según la Universidad de Pensilvania, esta cifra equivale al presupuesto anual del Departamento de Defensa. La solución de Bessent pasa por dilatar las devoluciones “semanas o meses” mediante recursos legales en tribunales inferiores, una táctica que ya usó en 2020 para retrasar pagos por 6 meses.

El Tesoro proyecta que los ingresos por aranceles en 2026 no variarán, gracias a las nuevas investigaciones bajo la Sección 301, que generarían ingresos equivalentes antes de que se materialicen las devoluciones. Es una “contabilidad creativa” a gran escala: retener capital cobrado ilegalmente mientras se activan nuevas tasas. Bessent admitió que “el proceso será largo”, pero el mensaje subyacente es claro: EE. UU. no devolverá ni un dólar sin luchar. En 2019, un caso similar con aranceles al acero tardó 18 meses en resolverse, tiempo que el Gobierno usó para imponer gravámenes alternativos.

Japón y el eje Takaichi: la apuesta por EE. UU.

En medio del caos, Japón ha optado por una alianza estratégica con Trump. La primera ministra Sanae Takaichi, reelegida con mayoría absoluta, prioriza reducir la dependencia de China, que controla el 63% del suministro de tierras raras que consume su industria —clave para tecnología y defensa—. Aunque esta cifra es menor al 90% de 2010, Pekín mantiene un poder de veto de facto. Takaichi destinará en 2026 2.000 millones de dólares a minería fuera de China y buscará integrarse en el ecosistema productivo estadounidense.

El 19 de marzo, Takaichi se reunirá con Trump para negociar la exención de los nuevos aranceles a cambio de lealtad tecnológica. Japón prefiere pagar el precio político a Trump que arriesgarse a cortes de suministro de Xi Jinping, una decisión que refleja el cambio de paradigma en Asia. En 2021, China ya limitó las exportaciones de tierras raras a Japón durante un mes, afectando a gigantes como Toyota y Panasonic. ¿Podrá Tokio convertirse en el “arsenal de Occidente” sin perder competitividad?

Sección 301: el arma legal de Trump

La Sección 301 se ha convertido en la herramienta estrella de la Administración para eludir al Supremo. Greer confirmó investigaciones abiertas contra Brasil y China, con planes de expandirlas a otros países por “exceso de capacidad industrial” o subsidios agrícolas. Este mecanismo permite imponer aranceles sin declarar emergencias, creando un “sistema a la carta” donde la justificación de “prácticas desleales” actúa como salvoconducto.

La discrecionalidad de estas investigaciones —que pueden abarcar desde subsidios energéticos hasta propiedad intelectual— fragmenta el mercado global en “países amigos” y “países bajo sospecha”. En 2022, EE. UU. usó la Sección 301 para imponer aranceles del 25% a 300.000 millones en importaciones chinas, una cifra que ahora podría superarse. ¿Estamos ante el fin de la OMC como árbitro comercial? Los analistas de Morgan Stanley advierten que este modelo ya ha reducido un 12% el comercio transpacífico desde 2020.

China en la mira: la cumbre de marzo bajo presión

A pesar del caos, Washington insiste en que la reunión entre Trump y Xi Jinping a finales de marzo seguirá adelante. Greer descartó que el fallo del Supremo afecte al encuentro, cuyo objetivo es asegurar que Pekín cumpla con sus compromisos de compra de productos agrícolas y aviones Boeing —por valor de 200.000 millones de dólares en dos años—. Pero la realidad es más compleja: mientras se prepara la cumbre, EE. UU. investiga la sobrecapacidad china en sectores clave, una estrategia de “doble vía” (negociación + presión aduanera) que genera incertidumbre.

El diagnóstico es claro: la reunión no será un diálogo, sino una mesa de inspección donde Trump exigirá resultados tangibles bajo la amenaza de activar el 15% permanente sobre productos chinos. En 2019, una táctica similar llevó a Pekín a comprar 50.000 millones en soja estadounidense en solo seis meses, pero el costo fue una escalada arancelaria que duró 18 meses. ¿Aceptará China un nuevo “trato desigual” para evitar el colapso de sus exportaciones?

La economía global ha entrado en una fase donde la ley del más fuerte prevalece sobre los tribunales. Si el Tesoro lograra dilatar los reembolsos y el USTR consolida sus investigaciones, el proteccionismo de Trump habrá mutado hacia una forma más sofisticada y difícil de tumbar. La “Gran Rotación” de capital que detectó Bank of America —con flujos masivos saliendo de mercados emergentes hacia EE. UU. y sus aliados— es la prueba: la globalización previsible ha muerto. En su lugar, surge un sistema de fidelidades y castigos aduaneros donde solo sobrevivirán quienes elijan bando.

El precedente de 1988: cuando la Sección 301 reescribió las reglas del comercio

La decisión de Trump de recurrir a la Sección 301 para imponer aranceles del 15% no es una innovación, sino un *dejà vu* con consecuencias históricas. Esta herramienta, diseñada en 1974 durante la Guerra Fría para combatir prácticas comerciales «injustas», ya fue usada en 1988 por el presidente Ronald Reagan en un pulso con Japón que redefinió el proteccionismo moderno. Entonces, Washington impuso un arancel del 100% a ciertos productos electrónicos japoneses —como los chips de memoria DRAM— acusando a Tokio de *dumping* y subsidios ilegales. El resultado: Japón cedió en 1986 con el Acuerdo de Semiconductores, limitando sus exportaciones a EE. UU. y abriendo su mercado a empresas como Intel y Motorola. Pero el costo colateral fue una guerra tecnológica silenciosa que duró una década y dejó a Japón rezagado en innovación.

Hoy, la estrategia de Trump repite el guion, pero con dos diferencias clave: 1) la escala —en 1988, los aranceles afectaron a $300 millones en bienes; ahora, el objetivo son $300.000 millones solo con China— y 2) el contexto geopolítico. En los 80, EE. UU. y Japón eran aliados contra la URSS; en 2024, Pekín es un rival sistémico con capacidad de respuesta asimétrica. China ya demostró en 2019 que puede golpear donde más duele: tras los aranceles de Trump, recortó las importaciones de soja estadounidense en un 75% (de $12.000 millones a $3.000 millones en un año) y redirigió compras a Brasil. Además, el gigante asiático tiene ahora un arma que no existía en 1988: el control del 63% de las tierras raras globales, esenciales para misiles, teléfonos y coches eléctricos. Si Pekín replica el bloqueo que impuso a Japón en 2010 —cuando detuvo envíos de estos minerales durante 40 días—, la cadena de suministro de Apple, Tesla y Lockheed Martin podría paralizarse en menos de dos semanas.

El otro factor ignorado es el efecto dominó legal. En 1995, la OMC declaró ilegales partes de la Sección 301 por violar acuerdos multilaterales, pero EE. UU. nunca eliminó la ley; simplemente dejó de usarla… hasta Trump. Ahora, con el Supremo limitando su margen, la Administración podría invocar el Artículo XXI del GATT (excepción por «seguridad nacional»), el mismo que usó en 2018 para justificar aranceles al acero. La diferencia es que, esta vez, la UE ya ha amenazado con demandar a EE. UU. ante la OMC por abusar de esa cláusula, un proceso que podría tardar 3 años pero que dejaría a Washington en una posición más débil que en los 80.

¿Estamos ante el «momento Reagan» de Trump o su Waterloo comercial?

Reagan logró doblad a Japón porque este dependía del mercado estadounidense y no tenía alternativas. Hoy, China ya ha diversificado sus exportaciones (el 25% va a la UE y Asia) y tiene herramientas para contraatacar: desde devaluar el yuan —como hizo en 2019, erosionando un 3% del valor de los aranceles— hasta congelar aprovisionamientos críticos. El riesgo para Trump no es solo económico, sino de credibilidad: si la Sección 301 fracasa en los tribunales, como ocurrió parcialmente en 1998 con la UE, su estrategia quedará expuesta como un farol. Y esta vez, a diferencia de 1988, no hay una URSS que obligue a los aliados a cerrar filas.

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