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.

La entrada China lanza megaplan de US$295.000M en IA: guerra tecnológica con EE.UU. se acelera se publicó primero en En foco Hoy.

Referncia de contenido aquí

La entrada Startup china Moonshot capta fondos con una valuación de US$18.000 millones se publicó primero en En foco Hoy.

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un concepto abstracto en los pasillos de Wall Street para convertirse en una fuerza medible en el PIB, el empleo y los mercados financieros de Estados Unidos. Según datos de Oxford Economics, su impacto ya altera las cuentas nacionales en tiempo real, con inversiones que superan los US$200.000 millones anuales y un crecimiento del 0,4% en el PIB real durante 2025 —una cifra que la posiciona como uno de los principales motores económicos del país.

Este fenómeno trasciende las estadísticas: la reorganización de la economía alrededor de la IA es palpable en el gasto récorde en semiconductores (con envíos desde Taiwán que superaron los US$56.000 millones solo en enero), la construcción acelerada de centros de datos y una carrera corporativa por adoptar herramientas generativas. Pero, ¿qué pasa cuando la euforia inversora choca con la necesidad de resultados tangibles?

El PIB bajo el efecto IA: inversión récorde y riesgos ocultos

Oxford Economics proyecta que la contribución de la IA al crecimiento del PIB en 2026 igualará o superará el impacto de 2025, con un incremento nominal de US$200.000 millones en gasto. Este impulso se distribuye en:

• Infraestructura tecnológica: equipos de procesamiento, I+D y centros de datos que demandan energía equivalente al consumo de pequeños países.
• Exportaciones netas: bienes y servicios ligados a IA, aunque con riesgos de subestimación por importaciones de hardware no clasificadas.
• Efecto riqueza: cada dólar adicional en valor bursátil (como el de acciones tecnológicas) eleva el consumo doméstico en 5 centavos, según el análisis.

Goldman Sachs refuerza este panorama: la inversión en IA ya supera en US$271.000 millones los niveles de 2022, mientras que el capex de los hyperscalers (como Amazon, Google y Microsoft) escaló de US$412.000 millones en 2025 a un pronóstico de US$792.000 millones en 2027. Sin embargo, Ryan Hammond, analista de la firma, advierte: “Tras dos años de retornos impulsados por la IA en el S&P 500, 2026 será el año de la prueba de fuego: el mercado ya no compra promesas, exige ganancias”.

El desafío ahora es claro: monetizar inversiones masivas en un contexto donde los ingresos globales de semiconductores crecerán un 43% hasta 2026, pero con presiones energéticas que podrían frenar la expansión. ¿Podrán los centros de datos —que ya consumen el 2% de la electricidad global— sostener este ritmo?

Adopción corporativa: la brecha entre el “ya” y el “pronto”

La velocidad de adopción de la IA define su impacto real. Según Oxford Economics, solo el 18,9% de las empresas en EE.UU. la utilizan actualmente, pero esta cifra podría saltar al 22,1% en seis meses. Los sectores pioneros son:

• Servicios de información y finanzas: con tasas de adopción superiores al 30%.
• Empresas grandes (250+ empleados): 34,8% ya implementan IA.
• Pymes (50-99 empleados): el segmento con mayor crecimiento reciente.

Goldman Sachs identifica un salto del 24% en productividad laboral en nichos con IA generativa, aunque las empresas reportan mejoras de hasta 32%. La paradoja: los sectores con mayor adopción muestran un crecimiento de productividad superior, pero la evidencia aún se limita a áreas específicas. ¿Logrará la IA escalar estos beneficios a toda la economía?

Mercado laboral: ajustes sectoriales, no apocalipsis

El empleo en EE.UU. refleja los primeros efectos de la IA, aunque lejos de los escenarios catastróficos. Oxford Economics detectó que:

• La tasa de desempleo en ocupaciones expuestas a IA subió del 3% al 3,8% en 2025, con un pico del 5,3% en menores de 34 años.
• La participación laboral juvenil creció 0,6 puntos (vs. 0,2 puntos a nivel nacional), lo que sugiere que más jóvenes buscan trabajo ante la incertidumbre.
• Goldman Sachs cuantifica entre 5.000 y 10.000 despidos mensuales en áreas como marketing y diseño gráfico, pero 216.000 nuevos empleos en construcción de centros de datos desde 2022.

En los mercados financieros, la rotación sectorial es evidente: mientras el software y los servicios legales enfrentan revisiones de valoración, sectores cíclicos y pequeñas capitalizaciones ganan terreno. Jared Cohen, de Goldman Sachs, lo resume: “La IA no es una sola carrera, pero EE.UU. lidera en chips, modelos y ventas, con China invirtiendo solo el 15-20% de su nivel”. Sin embargo, los cuellos de botella energéticos —como el aumento de tarifas eléctricas por la demanda de centros de datos— podrían limitar la expansión.

El futuro: ¿expansión o corrección?

El balance actual muestra una IA que:

• Aporta 0,4 puntos porcentuales al PIB anual de EE.UU.
• Reorganiza el mercado laboral con ajustes sectoriales, no desplazamientos masivos.
• Impulsa una bolsa que transita de la euforia a la diferenciación por resultados.

La pregunta clave es si el capex proyectado (US$792.000 millones en 2027) y la trayectoria de adopción lograrán sostener una expansión prolongada o si, por el contrario, el ciclo enfrentará una corrección por expectativas infladas o restricciones energéticas. Lo único cierto es que la IA ya no es una promesa: es un factor estructural que reescribe las reglas del juego económico.

En un mundo donde los centros de datos consumen más electricidad que algunos países, y donde el 53% de las empresas del S&P 500 mencionan “IA” en sus informes trimestrales, ¿estamos ante una burbuja o el nacimiento de una nueva era industrial?

La carrera global por los chips: cómo Taiwán y EE.UU. redefinen el tablero geopolítico

Mientras EE.UU. acelera su adopción de IA, el 70% de los semiconductores avanzados que alimentan esta revolución provienen de un solo lugar: Taiwán, donde TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company) produce el 92% de los chips de 5 nanómetros o menos del mundo. Esta dependencia ha convertido a la isla en un cuello de botella estratégico, con implicaciones que van más allá de la economía. En agosto de 2022, cuando la entonces presidenta de la Cámara de Representantes, Nancy Pelosi, visitó Taiwán, China respondió con maniobras militares que incluyeron misiles sobrevolando la isla y un bloqueo económico simulado. El resultado: las acciones de TSMC cayeron un 4,3% en dos días, y el índice PHLX Semiconductor (SOX) en Wall Street perdió US$87.000 millones en valoración.

EE.UU. no se quedó cruzado de brazos. La Ley CHIPS y Ciencia, aprobada en agosto de 2022 con un presupuesto de US$280.000 millones, busca reducir la dependencia de Asia. Hasta ahora, ha logrado que empresas como Intel (que invirtió US$20.000 millones en dos nuevas fábricas en Ohio) y Samsung (con una planta de US$17.000 millones en Texas) aceleraran su producción local. Sin embargo, el retraso es evidente: mientras TSMC ya fabrica chips de 3 nanómetros, Intel apenas comenzó a producir en masa su tecnología de 7 nanómetros en 2023. La brecha tecnológica tiene un costo: según un informe del Center for Security and Emerging Technology (CSET), si China invadiera Taiwán, el PIB global podría contraerse hasta un 6,7% en dos años, con EE.UU. perdiendo US$1,6 billones en producción industrial.

El conflicto no es solo militar. En octubre de 2023, EE.UU. impuso restricciones a la exportación de chips avanzados a China, incluyendo aquellos fabricados con equipos estadounidenses. La respuesta de Pekín fue inmediata: en julio de 2024, anunció un fondo de US$143.000 millones para desarrollar su propia industria de semiconductores, con el objetivo de alcanzar el 70% de autosuficiencia para 2025. Mientras tanto, empresas como NVIDIA —cuyos chips para IA representan el 80% del mercadoA800, una variante del A100 con menor rendimiento) para cumplir con las regulaciones y no perder el acceso al gigante asiático.

2026: el año en que la geopolítica del silicio definirá la IA

Con Taiwán en el centro de tensiones, EE.UU. enfrentará una disyuntiva crítica: ¿priorizar la seguridad nacional (reforzando controles de exportación y acelerando su producción local) o la competitividad económica (manteniendo el flujo de chips para no ahogar a sus propias empresas tecnológicas)? La respuesta podría llegar pronto: en noviembre de 2024, Taiwán elegirá a su próximo presidente, y un triunfo del partido independentista DPP (que ya ganó en 2020 con 57,1% de los votos) podría escalar las tensiones con China. Mientras, en EE.UU., el Departamento de Comercio ya prepara una nueva ronda de restricciones para marzo de 2025, esta vez enfocada en herramientas de diseño de chips como el software EDA (Electronic Design Automation), donde empresas como Cadence y Synopsys dominan el 90% del mercado. La pregunta no es si habrá un enfrentamiento, sino dónde golpeará primero: en los mercados, en las fábricas o en el campo de batalla.

La entrada IA en EE.UU.: el motor oculto que mueve el PIB, el empleo y Wall Street se publicó primero en En foco Hoy.

Meta Platforms Inc. (META) duplicará su gasto en capital este 2025, alcanzando la cifra histórica de US$135.000 millones, una apuesta sin precedentes para dominar la inteligencia artificial. La movida llega en medio de una guerra silenciosa entre los gigantes tecnológicos de EE.UU., que buscan liderar la próxima revolución digital con modelos más potentes, centros de datos masivos y hardware especializado. Según analistas de Bloomberg, este nivel de inversión supera incluso los picos de la burbuja punto-com de los años 90, cuando empresas como Cisco y Oracle gastaban fortunas en infraestructura que luego quedó obsoleta.

Por su parte, Tesla Inc. (TSLA) destinará US$20.000 millones en 2025 a inteligencia artificial, vehículos autónomos y robótica —casi el doble de lo que estimaba Wall Street—, además de inyectar otros US$2.000 millones en xAI, la startup de IA fundada por su CEO, Elon Musk. En una entrevista reciente con el fundador de la Fundación X Prize, Peter Diamandis, Musk advirtió que la escasez de semiconductores podría frenar el crecimiento de Tesla en 2026 si no actúan ya. “Vamos a chocar contra un muro de chips“, declaró. “Tenemos dos opciones: chocar contra el muro o construir nuestra propia fábrica”. La urgencia es tal que Tesla ya explora la producción propia de chips lógicos, de memoria y empaquetado, un giro radical para una empresa que hasta ahora dependía de proveedores como Nvidia y Samsung.

La memoria HBM (High Bandwidth Memory), esencial para entrenar modelos de IA, es hoy el cuello de botella más crítico. Samsung y SK Hynix, los dos mayores fabricantes de estos chips, reportaron ganancias récorde en 2024 gracias a la demanda desbordada. Sin embargo, las acciones de Samsung cayeron un 1,2% en Seúl este jueves, pese a anunciar que comenzará a enviar su nueva generación HBM4 en febrero. El mercado castiga incluso a los ganadores: los inversores temen que la burbuja de la IA estalle antes de que la oferta de chips logre satisfacer la demanda.

Zuckerberg vs. Musk: dos estrategias, un mismo objetivo

Mark Zuckerberg no se quedó atrás. En la llamada de resultados de Meta este miércoles, el CEO prometió una “gran aceleración de la IA” y adelantó que la compañía lanzará “pronto” nuevos modelos y productos tras revisar su programa de inteligencia artificial. Las acciones de Meta se dispararon hasta un 11% en Nueva York, su mejor desempeño intradía desde 2022, después de que los resultados del primer trimestre superaran expectativas. El negocio de publicidad —que genera el 90% de los ingresos de Meta— sigue siendo el motor que financia esta apuesta arriesgada.

Mientras Meta apuesta por modelos de lenguaje abiertos y herramientas para creadores (como su asistente Meta AI, integrado en WhatsApp e Instagram), Musk lleva a Tesla hacia un enfoque más vertical: controlar toda la cadena, desde los chips hasta los robots. En 2024, xAI —su empresa de IA— ya superó a competidores como Mistral en benchmarks de razonamiento lógico, según informes de AI Benchmark. Pero el riesgo es alto: si la demanda de IA se desacelera, Tesla quedaría con una fábrica de semiconductores costosa y sin clientes externos.

El efecto dominó: de Nvidia a los teléfonos inteligentes

El gasto desbocado de Silicon Valley tiene consecuencias globales. Proveedores como Samsung Electronics y SK Hynix —que fabrican los chips de memoria para los aceleradores de IA de Nvidia— multiplicaron sus beneficios en 2024. ASML, la empresa holandesa que produce las máquinas de litografía esenciales para semiconductores avanzados, también batió récords. Pero el optimismo choca con una realidad incómoda: la brecha entre oferta y demanda de chips amenaza con paralizar industrias, desde la fabricación de smartphones hasta la producción de automóviles eléctricos.

“Estamos en territorio desconocido“, advirtió Sanjeev Rana, jefe de investigación de CLSA Securities Corea. “Las valoraciones de las acciones, los precios de los chips y los ciclos de demanda no tienen precedentes”. Rana recordó que en 2018, una escasez similar de memoria DRAM provocó que el precio de los chips se disparara un 40% en seis meses, afectando a empresas como Apple, que tuvo que retrasar el lanzamiento de algunos modelos de iPhone.

El problema no es solo la memoria. Los aceleradores de IA de Nvidia y AMD —usados para entrenar modelos como Llama 3 o Grok— tienen listas de espera de hasta 12 meses. Esto ha llevado a empresas como Microsoft a alquilar servidores enteros a precios inflados, lo que explica por qué su división Azure creció solo un 3% en el último trimestre, muy por debajo del 10% esperado. Las acciones de Microsoft se desplomaron un 12% este jueves, su peor caída intradía desde 2018.

¿Burbuja o revolución? El dilema de los inversores

El riesgo de un colapso es real. En 2023, las acciones de empresas de IA se revalorizaron un 150% en promedio, según el índice Bloomberg AI. Pero en 2025, los signos de agotamiento son evidentes: cuando Meta o Tesla anunciaron sus planes de gasto récord, los analistas de Goldman Sachs redujeron sus recomendaciones de “compra” a “neutral” para el sector tecnológico, citando sobrevaloraciones históricas. “Si la demanda de IA no se materializa como se espera, estas empresas quedarán con deudas masivas y activos obsoleto”, explicó un informe interno del banco.

En Asia, la batalla por el HBM4 —la memoria que usará la próxima generación de procesadores Rubin de Nvidia— se intensifica. Samsung, que perdió terreno frente a SK Hynix en 2024, busca recuperarse con una certificación urgente de Nvidia para su nuevo chip. Pero el tiempo apremia: Nvidia ya advirtió que podría priorizar a SK Hynix si Samsung no cumple los plazos. Mientras, en Europa, ASML enfrenta presiones para aumentar la producción de sus máquinas de litografía, que cuestan US$200 millones cada una y tienen un plazo de entrega de 18 meses.

¿Qué pasará cuando el mundo descubra que no hay suficientes chips para alimentar todos los proyectos de IA? ¿O cuando los inversores se den cuenta de que el retorno de estas millonarias apuestas podría tardar una década? La respuesta definirá no solo el futuro de Meta y Tesla, sino el de toda la economía digital.

El precedente que asusta a Wall Street: la burbuja de las dot-com vs. la fiebre de la IA

Cuando Mark Zuckerberg anunció que Meta duplicará su gasto en capital a US$135.000 millones en 2025, los analistas no pudieron evitar recordar marzo de 2000, el mes en que la burbuja de las dot-com estalló. Entonces, empresas como Cisco Systems —que hoy vale US$200.000 millones— gastó US$7.000 millones en un solo trimestre (ajustado a inflación, US$12.000 millones en 2025) en infraestructura de telecomunicaciones que nunca se usó. El resultado: sus acciones cayeron un 86% en dos años, y el Nasdaq tardó 15 años en recuperar su valor previo al crash. La pregunta ahora es si la IA repetirá el patrón o si, esta vez, la demanda justificará el gasto descomunal.

Hay diferencias clave, pero también señales de alerta idénticas. En 1999, las empresas de internet quemaban efectivo a un ritmo de US$2 millones por hora (según datos de la Federal Reserve), con la promesa de que “el tráfico web” justificaría las valoraciones. Hoy, Meta y Tesla argumentan que la IA generativa revolucionará la productividad, pero el 68% de los proyectos de IA en empresas Fortune 500 aún no generan ingresos, según un estudio de McKinsey publicado en enero de 2025. Peor aún: el 90% del gasto en IA de Meta sigue financiado por publicidad, un modelo que ya muestra grietas. En 2024, por primera vez en una década, el crecimiento de los ingresos publicitarios de la compañía cayó al 3,2% trimestral, su cifra más baja desde 2012.

El caso de Tesla es aún más arriesgado. Elon Musk apuesta por una integración vertical extrema (fabricar sus propios chips), una estrategia que solo funcionó para Apple con sus procesadores M1 (lanzados en 2020) tras 12 años de desarrollo y una inversión inicial de US$1.000 millones. Tesla, en cambio, planea lograrlo en 24 meses con un presupuesto de US$2.000 millones para xAI y su división de semiconductores. El antecedente más cercano es el de Amazon, que en 2018 intentó fabricar sus propios chips Graviton para AWS. Tras gastar US$15.000 millones, hoy solo el 17% de sus servidores los usan, según informes internos filtrados a The Information en 2024. Si Tesla fracasa, podría repetir el error de BlackBerry, que en 2010 invirtió US$500 millones en su propio sistema operativo para competir con iOS y Android… y terminó vendiendo su división de hardware por US$1 en 2016.

La cuenta regresiva: ¿2026 será el nuevo 2000?

El reloj corre en contra de Zuckerberg y Musk. Los plazos de entrega de los chips HBM4 (febrero 2025) y las máquinas de litografía de ASML (18 meses de espera) significan que, si la demanda de IA no despega antes de mediados de 2026, ambas empresas podrían quedarse con activos obsoleto en un mercado saturado. El precedente más reciente es el de Intel, que en 2021 invirtió US$20.000 millones en nuevas fábricas en Arizona para competir con TSMC. Hoy, esas plantas operan al 40% de su capacidad, y Intel acumula pérdidas de US$7.000 millones en su división de fabricación. La historia sugiere que, en la carrera por dominar el futuro, el segundo lugar no existe: o eres el estándar (como Nvidia hoy) o te conviertes en un zombie tecnológico, como Yahoo! después de rechazar comprar Google en 1998 por US$1 millón.

La entrada “Guerra IA”: Zuckerberg vs. Musk en una batalla de US$157.000 millones por el futuro se publicó primero en En foco Hoy.