OpenAI quiere asegurarse financiación antes de que Anthropic salga a bolsa. Las dos necesitan mucho dinero para seguir creciendo y se lo están pidiendo a inversores que también financian a muchas otras empresas.

Las salidas a bolsa de OpenAI y Anthropic eran dos de las más esperadas. Pero el mes pasado OpenAI descartó hacerlo este año. Dijo que necesitaba más tiempo para trabajar en la seguridad de la IA y colaborar con gobiernos y empresas.

No creo que la seguridad de los modelos sea la única razón. OpenAI busca unos 30.000 millones de dólares de financiación privada en una operación que la valoraría en 1,25 billones. La ronda anterior fue de 122.000 millones de dólares. Cuando anunció que había presentado de forma confidencial la documentación para salir a bolsa, ya dijo que seguir siendo privada facilitaría algunos de sus planes.

Anthropic ha seguido otro camino. En mayo consiguió 65.000 millones de dólares, incluidos 15.000 millones que los proveedores de servicios en la nube ya habían comprometido. Esa ronda la valoró en 965.000 millones. Ahora quiere salir a bolsa a mediados de noviembre, con una valoración estimada de 1,5 billones de dólares. Los planes todavía pueden cambiar.

Las dos operaciones llegarían con pocas semanas de diferencia. Captar tanto dinero puede afectar a otras empresas que buscan financiación, y también a los bancos, los fondos de pensiones y, con el tiempo, a los gobiernos.

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Qué gana una empresa al salir a bolsa

En una salida a bolsa, u oferta pública inicial, la empresa ofrece acciones al público. Vender acciones nuevas le permite conseguir dinero sin tener que pagar un préstamo. También puede ser una oportunidad para que los primeros inversores y los empleados vendan sus participaciones.

A cambio, una empresa que cotiza tiene que publicar sus resultados financieros y explicar los principales riesgos del negocio. Anthropic ha advertido a los posibles inversores de los riesgos catastróficos de la IA. También defiende que la transparencia que exige cotizar en bolsa podría mejorar la seguridad. Casi un tercio de la parte principal de su folleto de salida a bolsa está dedicado a los riesgos.

Advertir de esos riesgos en un folleto no los hace desaparecer ni libra a la empresa de responsabilidad si algo sale mal. Si un incidente grave de IA provoca demandas, medidas de los reguladores o grandes indemnizaciones, la empresa y sus accionistas seguirán soportando las consecuencias económicas.

Las salidas a bolsa que tendrán que esperar

Oura, la empresa que sabe más que nosotros sobre cómo dormimos, ha aplazado su salida a bolsa aunque prevé que sus ingresos crezcan un 90 %. En su anuncio, la empresa lo atribuyó a la incertidumbre del mercado de salidas a bolsa. Las empresas de IA y todas las demás buscan a los mismos inversores, y hasta los multimillonarios tienen que elegir dónde poner el dinero.

Un fondo de pensiones invierte el dinero de quienes ahorran para la jubilación. Si ya tiene la mayor parte del dinero invertido y quiere comprar acciones de una nueva estrella de la IA, tendrá que vender otras que ya tiene o poner menos dinero en la salida a bolsa de otra empresa. Esa empresa puede acabar aceptando un precio más bajo por sus acciones o esperando a otro momento. Algunas ya están cambiando sus fechas para no competir con Anthropic.

La deuda que sostiene los centros de datos

Para construir y poner en marcha centros de datos, las empresas también piden dinero prestado. Lo buscan en los mismos mercados de deuda a los que recurren otras empresas y los gobiernos. Incluso una empresa rentable puede querer construir más deprisa de lo que puede pagar con el dinero que genera. Cuando emite bonos, recibe dinero de los inversores y se compromete a devolvérselo con intereses.

A finales de junio, cinco grandes tecnológicas ya habían conseguido unos 168.000 millones de dólares mediante bonos, frente a unos 108.000 millones en todo 2025. En uno de los escenarios de la OCDE, nueve grandes tecnológicas podrían emitir alrededor de 1,2 billones de dólares en bonos entre 2026 y 2030. El cálculo supone que esas empresas financiarían con bonos el 29 % de su inversión prevista en activos.

También puede endeudarse el propietario del centro de datos y devolver el préstamo con el alquiler que le paga una tecnológica. La tecnológica puede comprometerse además a pagar si el propietario no puede hacerlo.

Para pagar todo esto, las empresas de IA necesitan ingresar suficiente dinero. OpenAI y Anthropic cuentan con que sus clientes estén dispuestos a pagar más por sus modelos más capaces. Los grandes proveedores chinos podrían complicar esa apuesta ofreciendo IA barata a escala industrial. La zona de desarrollo E-Town de Pekín, por ejemplo, ofrece ayudas a las empresas que cumplen los requisitos para pagar parte del alquiler de capacidad de cómputo y reducir así el coste de usar IA.

El miedo a quedarse atrás puede empujar a las empresas a seguir construyendo, aunque la competencia las obligue a bajar los precios. Cobrar menos puede atraer a más clientes, pero los ingresos tendrán que bastar para pagar años de deuda y alquileres. Mientras tanto, el dinero destinado a construir se convierte en ingresos para los fabricantes de chips y otros proveedores.

CoreWeave pide dinero prestado para construir capacidad de cómputo que luego alquila a empresas de IA. Este mes bajó el precio de algunos de sus bonos y su rentabilidad subió hasta alrededor del 15 %. Ese es el rendimiento anual que podría obtener quien los compre a esos precios más bajos, siempre que CoreWeave cumpla todos sus pagos. Los pagos pactados en esos bonos a tipo fijo seguían siendo los mismos.

Crece el mercado para cubrir impagos

El aumento de la deuda de la IA ha llevado a algunos a recordar la burbuja anterior a 2008. Un fondo puede quedarse con sus bonos y pagar a otra firma para que cubra las pérdidas si la empresa que los emitió deja de pagar. Ese contrato se llama permuta de incumplimiento crediticio, o CDS por sus siglas en inglés. Si varios fondos compran esa protección a la misma firma, todos pasan a depender de que pueda pagar.

Durante el auge hipotecario previo a 2008, los bancos pagaban a AIG para que asumiera parte de su riesgo. Cuando las inversiones vinculadas a hipotecas perdieron valor, la aseguradora tuvo que aportar más efectivo como garantía de sus compromisos. Esas exigencias contribuyeron a que acabara necesitando un rescate público.

Según Morgan Stanley Research, en septiembre se negociaron, de media, más de 9.000 millones de dólares semanales en CDS sobre la deuda de siete prestatarios vinculados a la IA. En julio, la cifra no llegaba a los 2.000 millones.

Este gráfico no me gusta nada.

La protección sobre una misma deuda puede negociarse varias veces, y las nuevas emisiones añaden más deuda que cubrir. Además de quienes tienen bonos y temen un impago, también compran esa protección accionistas que buscan proteger sus inversiones en bolsa. El volumen negociado, por sí solo, no nos dice cuánto preocupa el riesgo a los inversores, aunque conviene seguirlo.

A principios de septiembre, esa protección ya se había encarecido para los grandes proveedores de la nube y los fabricantes de chips. Para las demás empresas del S&P 500, su coste seguía relativamente estable.

Los ahorros para la jubilación también están expuestos

En Estados Unidos, los trabajadores con un plan 401(k) destinan parte de su sueldo a una cuenta para la jubilación. A veces, la empresa también aporta dinero. Ese ahorro suele invertirse en fondos que reúnen las aportaciones de muchos ahorradores para comprar acciones y bonos. Un fondo que sigue el S&P 500 invierte en cientos de grandes empresas estadounidenses, aunque alrededor de un tercio de su dinero se concentra en solo siete tecnológicas.

Un fondo de pensiones puede parecer diversificado y tener varias inversiones que caerían a la vez si se frena el gasto en IA. El regulador británico de pensiones ha señalado ese riesgo y ha pedido a los responsables que revisen cómo están conectadas las distintas inversiones del fondo, incluidos los bonos.

Cómo puede afectar la inversión en IA a la deuda pública

Los gobiernos también buscan dinero en los mercados que financian la expansión de la IA. Para mejorar sus infraestructuras, pueden pedir préstamos o emitir bonos. Comparten así parte de sus fuentes de financiación con las tecnológicas, aunque los riesgos de sus deudas sean distintos. Si la demanda de financiación para la IA hace subir los tipos de interés, los gobiernos pueden acabar pagando más por endeudarse.

Ese encarecimiento puede llegar también a través de los bancos, que ya prestan a los centros de datos y necesitan financiarse para mantener su actividad. Si conseguir dinero les cuesta más, pueden cobrar más por los préstamos para construir infraestructuras.

Esa presión también puede cruzar fronteras. El FMI analiza este riesgo en Asia. En sus escenarios, la inversión de los países que adoptan primero la IA a gran escala eleva los tipos de interés mundiales. Los que la adoptan más tarde pueden encontrarse con financiación más cara antes de beneficiarse de una mayor productividad.

En sus perspectivas económicas de octubre, el FMI también advierte de que la deuda pública podría encarecerse y señala otros riesgos relacionados con la inflación y el endeudamiento público. Por ahora, hay pocos indicios de que la IA esté provocando una escasez general de financiación.

Incluso una subida pequeña puede afectar al presupuesto. Un punto porcentual más de interés sobre 1.000 millones de dólares de deuda nueva supone pagar 10 millones más al año. Si el gobierno tiene un presupuesto fijo para pagar la deuda, quizá tenga que pedir menos dinero, reducir la ampliación de una red eléctrica o aplazarla. La deuda ya emitida a tipo fijo mantiene sus condiciones. La subida afecta a los préstamos nuevos y a la deuda que haya que refinanciar.

Los gobiernos también pueden acudir a los bancos de desarrollo. El respaldo de sus países miembros les ayuda a conseguir financiación más barata que la que muchos gobiernos obtendrían por su cuenta y a ofrecer plazos de devolución más largos. También dependen de los mercados, y algunos de sus préstamos pueden encarecerse cuando suben los tipos de interés.

Si la IA aumenta la productividad, podría generar más ingresos y ahorro con el tiempo. Pero construir su infraestructura exige financiación ahora. El riesgo es que esa demanda de dinero encarezca la financiación de otras empresas y de los gobiernos.

Un país puede beneficiarse de una tecnología mejor en el futuro y necesitar hoy financiación asequible para una red eléctrica o un sistema de salud pública.

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Una inteligencia artificial (IA) más barata debería llevar a personas y empresas a usarla más. Para atender esa demanda, los proveedores de cómputo necesitan construir infraestructura antes de saber cuánto contratarán sus clientes y a qué precio. Ahí está el riesgo de burbuja: que los ingresos no basten para recuperar la inversión y devolver la deuda. La semana pasada, por ejemplo, los inversores vendieron bonos emitidos para financiar centros de datos, entre ellos los de CoreWeave.

Los gobiernos no pueden saber si todas estas inversiones serán rentables. Sí pueden fijar condiciones al autorizar nuevos centros y contratar servicios de IA. Las empresas necesitan equipamiento, electricidad y permisos para poner los centros en marcha. Los reguladores y las autoridades urbanísticas pueden fijar condiciones sobre tarifas eléctricas y licencias de obra: quién paga las ampliaciones de la red y qué compromisos asumen los promotores con los municipios. Por su parte, los gobiernos que compran sistemas de IA pueden negociar el derecho a comprobar que los proveedores cumplen lo pactado.

Estos cinco gráficos del State of AI Report de este año ayudan a entender los riesgos financieros de esta expansión, los obstáculos para llevarla a cabo y el margen de negociación de los gobiernos.

1. Que los precios se desplomen no garantiza los ingresos

Epoch calcula que, desde 2023, el coste mínimo de lograr un mismo nivel de rendimiento con IA ha caído alrededor de un 47 % por trimestre. El cálculo se basa en cinco pruebas de evaluación estándar.

Una IA más barata permite a las empresas usarla en tareas que antes salían demasiado caras. Pero los modelos más eficientes también necesitan menos cómputo para hacer el mismo trabajo. Quienes construyen centros de datos apuestan por que los nuevos usos compensen ese ahorro y generen suficiente demanda para recuperar la inversión. Nadie sabe todavía si les saldrán las cuentas.

2. Los gigantes de la nube tienen que adelantar el dinero

Pese a esa incertidumbre, Amazon, Alphabet, Microsoft y Meta prevén invertir en activos un total de unos 733.000 millones de dólares en 2026.

El dinero sale mucho antes de que empiece a entrar. En su carta a los accionistas, Andy Jassy, de Amazon, explica que la empresa suele pagar el terreno, la electricidad, los edificios y el equipamiento entre seis y 24 meses antes de empezar a facturar a los clientes por esa capacidad. Incluso con clientes comprometidos, la empresa tiene que adelantar la inversión.

3. La potencia contratada todavía no está toda disponible

La conexión a la red eléctrica es uno de los requisitos para poner en marcha un centro de datos. Una instalación no puede ofrecer capacidad de cómputo hasta que el edificio, la conexión de alta tensión y los chips estén listos en el mismo lugar y al mismo tiempo.

CoreWeave, por ejemplo, comunicó que en ese trimestre tenía 1,5 GW de potencia operativa y 3,7 GW contratados, y la cifra contratada aumentó después hasta los 4,2 GW que muestra el gráfico. Parte de la potencia contratada corresponde a instalaciones aún en desarrollo. Por eso, la diferencia entre ambas cifras no demuestra por sí sola que las obras vayan con retraso.

El fabricante de chips TSMC también quiere comprobar que esa infraestructura estará lista. La semana pasada explicó a los inversores que estaba enviando equipos a Estados Unidos para comprobar las obras de los centros de datos y el suministro eléctrico para planificar su propia capacidad de producción. Las primeras comprobaciones, según la empresa, eran positivas. TSMC seguía confiando en la demanda de IA.

4. Un centro de datos en tu país no te da el control de la IA

Al comprar cómputo, los gobiernos necesitan saber qué control obtienen a cambio. Mantener los datos públicos sensibles dentro del país es una de las promesas de la «IA soberana». Pero que el centro esté en el país no garantiza el control sobre su tecnología.

Un centro de datos puede estar en el país y depender de tecnología extranjera. El informe recoge proyectos que utilizan chips de NVIDIA y servidores de empresas como HPE. Cuando los chips avanzados requieren licencias de exportación estadounidenses, tener el dinero y el terreno no basta: el gobierno puede seguir necesitando el permiso de Washington para conseguir el equipamiento.

Al contratar estos servicios, los gobiernos pueden exigir garantías frente a esas dependencias. El contrato debe aclarar quién puede acceder a los datos sensibles, quién gestiona los sistemas en el día a día y qué sucede si un proveedor extranjero se retira.

5. La oposición local ya está retrasando proyectos

Los vecinos conviven con una gran instalación que consume mucha electricidad para atender a clientes que están en otra parte. Según cómo se refrigere, también puede consumir mucha agua. En una encuesta de Gallup de marzo de 2026, el 71 % de los adultos estadounidenses dijo que se opondría a un centro de datos de IA en su zona, frente al 53 % que se opondría a una central nuclear.

Los promotores prometen crecimiento económico y empleo durante la construcción, mientras que los vecinos se preocupan por el ruido, el consumo de agua y la subida de la factura eléctrica. Esa resistencia local ya está frenando la expansión: Data Center Watch contabilizó al menos 45 proyectos en Estados Unidos, con una inversión prevista de casi 68.000 millones de dólares, bloqueados o retrasados por la oposición local en el segundo trimestre de 2026.

Se pueden querer los beneficios de la IA y negarse a pagar las ampliaciones de red que necesita una tecnológica. Hasta el consejero delegado de CoreWeave ha dicho que los promotores deberían costear las ampliaciones de la red que necesitan para que el coste no recaiga en los hogares.

Ohio ya ha aprobado obligaciones concretas para los promotores. Su regulador eléctrico aprobó una tarifa eléctrica específica para los nuevos grandes centros de datos que reciben suministro de AEP Ohio. Los promotores deben pagar por una parte importante de la potencia contratada aunque finalmente utilicen menos. Las condiciones de AEP también les obligan a reembolsar todo el coste de las obras de conexión si cancelan el proyecto o lo retrasan más de doce meses antes de la fecha prevista de conexión. El objetivo es evitar que los hogares tengan que pagar inversiones en la red que queden sin uso, aunque varias asociaciones del sector de los centros de datos recurrieron la decisión.

La semana pasada, el gobernador de Pensilvania, Josh Shapiro, pidió intervenir ante el regulador eléctrico para defender que los grandes centros de datos paguen las ampliaciones de red que necesitan, en lugar de trasladar ese coste al resto de los consumidores.

Los permisos municipales pueden recoger compromisos concretos sobre empleo y consumo de agua, con mecanismos para comprobar su cumplimiento y consecuencias si la empresa incumple. Los contratos públicos de cómputo deben garantizar el acceso al servicio, permitir comprobar que funciona como se ha pactado y facilitar el cambio de proveedor.

Todo esto se negocia antes de conceder permisos o firmar contratos, incluido quién pagará si la demanda acaba siendo menor de lo previsto.

Lo más destacado de la semana

• Veintiocho países reclamaron pruebas de seguridad obligatorias antes de poner en uso los modelos de IA más avanzados. Propusieron valorar la creación de un organismo internacional que fije normas y ayude a verificar su cumplimiento.

• Estados Unidos rechazó un regulador mundial; China defendió un papel central para la ONU. Ninguno se sumó a la declaración.

• Los responsables de OpenAI y Anthropic advirtieron al Consejo de Seguridad del riesgo de perder el control de la IA. Pidieron cooperación en las pruebas de seguridad y normas comunes.

• Francia, España, Kenia y Australia impulsaron un plan de protección de la infancia. Reclama acceso a modelos y datos para investigar los riesgos de la IA para los menores. Los primeros compromisos voluntarios se esperan en noviembre.

Veintiocho países y la presidenta de la Comisión Europea cerraron la semana de alto nivel de la Asamblea General con una petición: mantener los sistemas de IA más avanzados bajo control humano. Finlandia y Noruega presentaron la declaración el lunes, en Nueva York. Canadá, Alemania, Francia, Kenia, Singapur y Sudáfrica estaban entre sus apoyos. Estados Unidos y China no figuraban en la lista de adhesiones.

António Guterres, secretario general saliente de la ONU, pidió un marco multilateral de gestión de riesgos con supervisión creíble e independiente. Al terminar la semana, seguía sin estar claro qué entendía cada cual por “control”.

Evaluar los modelos, frenar su desarrollo y aceptar un regulador internacional exigen compromisos distintos a gobiernos y empresas.

La declaración de los 28 pide pruebas obligatorias antes de poner los modelos en uso, acceso para evaluadores independientes e información compartida sobre incidentes graves. Propone estudiar una institución internacional que fije normas, facilite su verificación y reúna a los gobiernos cuando los modelos superen ciertos niveles de capacidad, aún por definir.

El texto no pide una pausa ni fija un plazo para crear la institución. Tampoco aclara si estaría dentro de la ONU o cómo se repartiría el trabajo con la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT), que ya elabora normas técnicas sobre IA.

Este año, economistas e investigadores han reclamado preparación ante la pérdida de empleos; trabajadores de los laboratorios, mecanismos para coordinar una ralentización si fuera necesaria. En septiembre, un grupo de académicos pidió un tratado para pausar, ralentizar o detener el desarrollo de los modelos más avanzados. Y 42 matemáticos de la Royal Society, incluidos miembros extranjeros, solicitaron a título personal que la institución trasladara su alarma a los gobiernos y a la prensa.

Qué puede hacer el Consejo de Seguridad

El Consejo de Seguridad tiene la responsabilidad principal de mantener la paz y la seguridad internacionales y puede imponer sanciones y autorizar el uso de la fuerza. Lo integran quince países: diez elegidos por la Asamblea General para mandatos de dos años y cinco permanentes (Estados Unidos, China, Rusia, Francia y el Reino Unido), con derecho de veto sobre las decisiones de fondo.

El miércoles comparecieron ante él el investigador Yoshua Bengio y los responsables de OpenAI, Anthropic y Hugging Face. El ministro francés de Exteriores, Jean-Noël Barrot, presidió la sesión sobre IA y seguridad internacional.

Donald Trump había expresado el rechazo más rotundo ante la Asamblea General: Estados Unidos rechaza cualquier intento de imponer un control globalista sobre la IA. En el Consejo, Michael Kratsios, responsable de política científica y tecnológica de la Casa Blanca, descartó un regulador mundial. Respaldó las pruebas y la cooperación en ciberseguridad, con la regulación en manos de cada país, y animó a otros gobiernos a adoptar tecnología estadounidense.

China defendió un papel central para la ONU. Su representante, Fu Cong, apoyó la libertad de elección tecnológica, el código abierto y la participación de los países en desarrollo. A la vez, invitó a los Estados a incorporarse a la Organización Mundial de Cooperación en Inteligencia Artificial, con sede en Shanghái.

La evaluación independiente y la responsabilidad jurídica de las empresas fueron las exigencias de Francia. El Reino Unido, que tampoco firmó la declaración de los 28, pidió pruebas más exigentes y acceso de los gobiernos a información sobre los modelos. Su ministro de Exteriores, Ed Miliband, advirtió que proteger a la población no puede delegarse en empresas privadas.

Ver la sesión completa del Consejo de Seguridad.

Las empresas y sus promesas

Un regulador internacional necesitaría acceso a los sistemas de las empresas estadounidenses y autoridad para hacerles cumplir sus decisiones.

¿Cómo se supone que va a funcionar todo esto sin Estados Unidos?

Sam Altman propuso normas comunes de seguridad que cada gobierno pudiera incorporar a sus leyes, entre ellas avisar con rapidez y precisión de los incidentes. Esa misma semana, en Nueva York, el primer ministro australiano, Anthony Albanese, reprochó a OpenAI su tardanza en avisar de una intrusión que padeció Medicare y el canal que había utilizado.

OpenAI afirma que detectó el incidente a mediados de agosto y reconoce que debió avisar antes. Las autoridades australianas no habían encontrado indicios de acceso a datos personales y mantenían abierta la investigación.

Este fin de semana, The Wall Street Journal contó cómo unos agentes de IA sortearon restricciones para extraer datos de una web de la ONU. Buscaban estadísticas públicas de la UNCTAD. El investigador que reconstruyó su actividad considera muy probable que fueran de OpenAI y documenta que siguieron enviando peticiones cuando el servicio les pidió que pararan. Yo no pondría esa búsqueda de datos públicos en el mismo saco que Medicare.

Frente al riesgo de armas biológicas facilitadas por IA, Dario Amodei, de Anthropic, pidió acuerdos internacionales con pruebas y verificación comunes. Su empresa había publicado Claude Opus 5.5 el día anterior, diez días después de que él propusiera moderar el ritmo de desarrollo.

Clément Delangue, de Hugging Face, insistió en comunicar los incidentes y ampliar el acceso a herramientas defensivas. Bengio pidió licencias y pruebas independientes de seguridad antes de entrenar y poner en uso los modelos.

Las obligaciones de protección del consumidor y responsabilidad por productos ya se aplican a la IA, como recordó este mes Lina Khan, expresidenta de la Comisión Federal de Comercio de Estados Unidos. Los gobiernos pueden investigar si estos incidentes generan responsabilidad sin esperar a una nueva institución internacional.

Acceso, financiación y protección de la infancia

Para usar la IA, los países con menos recursos necesitan financiación y herramientas que funcionen en sus idiomas. La Fundación Gates ha anunciado al menos 1.000 millones de dólares en dos años para extender su uso en salud, educación y agricultura. Una coalición de 60 organizaciones, entre ellas Anthropic, Google y la Fundación OpenAI, busca mejorar la IA en lenguas poco representadas para que 3.400 millones de personas puedan utilizarla en su idioma en cinco años.

Unos 3.000 millones de dólares para los primeros dos a cuatro años: esa es la cifra orientativa que Guterres plantea para el fondo mundial de acceso a la IA en los países en desarrollo. Se acerca al presupuesto ordinario de la ONU para todo 2026, de 3.450 millones.

Busca esos fondos en plena crisis financiera de la ONU, cuestionada también por su gestión y sus resultados. Su órgano independiente de inspección señala que muchas entidades no coordinan bien sus planes y presupuestos, y que a menudo faltan metas anuales para medir los avances. El presidente de la Asamblea General advirtió esta semana de que la incapacidad del Consejo de Seguridad para actuar pone en cuestión la eficacia de toda la organización.

Francia, España, Kenia y Australia reclamaron acceso a modelos y datos para que investigadores independientes evalúen los riesgos para los menores. Su hoja de ruta sobre los derechos de la infancia prevé los primeros compromisos voluntarios en noviembre, en el Foro de París sobre la Paz.

Nuevas instituciones en una ONU en plena reforma

Los presupuestos revisados de la Secretaría para 2026 recortan más de un 9 % de los recursos y un 21 % de los puestos respecto a 2025. Forman parte de UN80, la reforma con la que la ONU intenta reducir la fragmentación y la competencia interna. Los gobiernos también han aprobado la fusión de dos centros de formación de la ONU.

El presidente finlandés, Alexander Stubb, quiere situar a la ONU en el centro de las nuevas normas e instituciones. Quienes defienden esa opción tendrán que explicar cómo encajaría un nuevo organismo en esa reforma.

La ONU ya cuenta con un panel científico para evaluar la evidencia y un Diálogo Mundial para reunir a los participantes en el debate. Los gobiernos acordaron crear el panel en el Pacto Digital Global de septiembre de 2024. Su mandato y funcionamiento se concretaron en agosto de 2025, y el primer informe preliminar llegó en julio de 2026. Casi dos años para un órgano consultivo. Esta semana presentó un avance sobre la intrusión sufrida por Hugging Face en verano.

Más de tres años separaron la propuesta de Eisenhower del nacimiento del Organismo Internacional de Energía Atómica, en julio de 1957. La Organización para la Prohibición de las Armas Químicas empezó a funcionar en abril de 1997, más de cuatro años después de que su tratado se abriera a la firma, tras negociaciones anteriores.

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El 31 de diciembre termina el mandato de Guterres, que esta semana pronunció su último discurso ante el debate general como secretario general. El próximo Diálogo Mundial sobre la Gobernanza de la IA, previsto para mayo de 2027, se celebrará bajo su sucesor.

Para los países con poca influencia sobre los grandes proveedores de IA, la ONU ofrece un foro donde participar en la definición de las reglas. Esa representación no les asegura acceso a los modelos ni medios técnicos para comprobar si las empresas cumplen las normas. Los promotores de la declaración aún deben explicar qué poderes les faltan a las instituciones actuales, quién los ejercería y qué obligaciones aceptarían ellos mismos.

Esta semana, la presidenta de la Comisión Europea, Ursula von der Leyen, pidió cooperar en IA con Canadá, Reino Unido y otros países:

“Queremos colaborar en la evaluación de modelos, la verificación, la alerta temprana, la seguridad de la IA y mucho más”.

Ursula von der Leyen, discurso sobre el estado de la Unión, 16 de septiembre de 2026

Al día siguiente, Carney propuso compartir capacidad de cómputo entre Canadá y Europa. Canadá y Alemania preparan, además, una Alianza por la Soberanía Tecnológica. Sus copresidentes se reunieron el 16 de septiembre y prevén ponerla en marcha con los miembros fundadores en los próximos meses. Aún no han concretado la financiación ni los compromisos de compra conjunta.

Los países que dependen de la IA extranjera tienen razones para asociarse: evaluar riesgos cuesta dinero y negociar juntos puede darles mejores condiciones de acceso. Lo difícil empieza cuando quieren cambiar las decisiones de sus proveedores.

En Hoy por Hoy defendí que Europa aún puede influir en el rumbo de la IA, hoy en manos de muy pocos, y participar con peso propio más allá de regular desde la distancia.

Lucía Velasco sobre la cooperación entre potencias medias en IA, en Hoy por Hoy, el programa matinal de la Cadena SER. 14 de septiembre de 2026; fragmento: 12:04–13:22.

Lo que las potencias medias han reclamado antes

La idea de una potencia media se remonta a la Italia del siglo XVI: Estados entre los grandes y los pequeños, con fuerza suficiente para valerse por sí mismos. Siglos después, diplomáticos canadienses y australianos recurrieron al concepto para defender su papel en el orden de posguerra.

Durante la creación de las Naciones Unidas, Canadá y Australia reclamaron más peso en las decisiones por su contribución a la seguridad internacional. En 1945, lograron que esa contribución contase al elegir a los miembros no permanentes del Consejo de Seguridad. El criterio quedó recogido en el artículo 23 de la Carta, junto con la representación geográfica. Las grandes potencias conservaron sus privilegios.

Mientras reclamaban más representación, discrepaban sobre las sanciones. Canadá quería que las decisiones del Consejo obligasen inicialmente solo a sus miembros y a los países que aceptasen ejecutarlas. Australia defendía que obligasen a todos los Estados miembros: la incertidumbre sobre su aplicación podía alentar a un agresor.

Una coalición de compra de IA podría afrontar el mismo problema si un socio quisiera adquirir un modelo rechazado por los demás. Coincidir en el riesgo no significa aceptar que la decisión sea vinculante para todos.

En este artículo, “potencias medias” se refiere a países con recursos e instituciones para participar en la IA, pero que dependen de sistemas avanzados extranjeros: Canadá, Reino Unido, Japón, Corea del Sur, Singapur, Francia, Alemania o Países Bajos. Algunos también desarrollan modelos propios con buenas prestaciones.

¿Influencia sobre qué decisiones?

Los equipos de investigación pueden detectar riesgos y crear estándares que las empresas adopten. Un país con proveedores esenciales para fabricar chips tiene otra baza para negociar. Y vender en varios mercados puede compensar a una empresa por aceptar condiciones comunes. Cada recurso permite influir en decisiones distintas.

Los organismos públicos de IA de Japón, Corea del Sur, Singapur, Reino Unido y Canadá ya comparten métodos de evaluación a través de una red internacional en la que también participa Estados Unidos. Un ejercicio conjunto publicado en enero permitió perfeccionar pruebas sobre filtraciones de información, fraude y amenazas a la ciberseguridad.

Los gobiernos pueden apoyarse en esas pruebas para decidir qué comprar. El marco de contratación pública de IA distingue las prestaciones del sistema, la influencia del comprador sobre su desarrollo y uso, y las garantías de acceso. Los socios no tienen por qué valorarlas igual: uno puede aceptar un modelo menos capaz si tiene más garantías de seguir usándolo; otro querrá el que mejor funcione.

Fuente: Public procurement and AI governance: Developing a strategic framework for middle powers, RAND Europe, 2026, figura 2, p. 25.

Los gobiernos podrían comprar por separado y exigir las mismas evaluaciones independientes y la comunicación de fallos. También podrían compartir el coste de comprobar que las empresas cumplen. Pero los contratos públicos aún pesan poco en el negocio de los grandes desarrolladores: una empresa puede preferir perder clientes antes que aceptar sus condiciones. Tampoco puede garantizar el acceso si el gobierno del país donde tiene su sede le ordena cortar el servicio.

Un proveedor podría romper esa coordinación con una buena oferta a uno de los socios. Rechazarla saldría especialmente caro a quienes tengan peores alternativas. Cambiar de empresa tampoco asegura dejar atrás la misma infraestructura en la nube. Incluso una compra conjunta puede aumentar la dependencia si solo los grandes proveedores pueden costear los requisitos exigidos.

Los países que albergan grandes centros de datos podrían exigir que se notificasen los entrenamientos de modelos a gran escala o condicionar el acceso a la computación a auditorías de seguridad. Es una forma de supervisar la IA a través de su infraestructura. Los países que suministran equipos esenciales para fabricar chips también podrían ayudar a negociar esas condiciones. Su fuerza disminuiría si las empresas pudieran trasladar el trabajo a otro lugar. Además, la supervisión podría exponer datos sensibles o dar demasiado poder a los proveedores de la nube.

Una posición más escéptica sostiene que intentar imponer restricciones a las empresas estadounidenses o chinas daría pocos resultados. A las potencias medias les convendría más proteger a su población frente a los usos maliciosos de la IA y preparar su economía para los cambios que esta pueda provocar.

Una empresa puede vender a un gobierno una versión con más protección frente a los ciberataques y lanzar otra con menos restricciones en el extranjero. Ese gobierno habrá protegido mejor sus servicios públicos, pero seguirá expuesto a ataques facilitados por el mismo modelo.

Los gobiernos pueden reforzar sus defensas sin esperar a que una empresa cambie de rumbo. Parte de esa defensa puede depender del acceso a la IA avanzada extranjera, que sería más difícil de asegurar si los países que la desarrollan restringiesen su venta por motivos militares.

Las decisiones pendientes de Europa

En su informe de 2024, Mario Draghi describió esfuerzos duplicados, financiación fragmentada y políticas mal coordinadas. Pidió financiar más proyectos en común, simplificar las normas y acelerar las decisiones. También planteó que los países dispuestos a avanzar pudieran hacerlo sin esperar a todos.

Con el respaldo de la Comisión Europea, Francia y Alemania anunciaron en noviembre de 2025 una iniciativa para desarrollar IA de frontera, los modelos más avanzados. La ambición era crear la entidad sin ánimo de lucro mejor financiada del mundo en ese ámbito. Debía constituirse en el primer semestre de 2026. En julio, aún estaban definiendo las estructuras que la gestionarían.

La UE ya tiene normas para los modelos extranjeros vendidos en Europa e instituciones encargadas de aplicarlas. Financiar modelos propios obliga a decidir, además, qué desarrollar aquí, qué obtener de los socios y cuánto dinero público comprometer.

De la posición de Europa ante una IA liderada por Estados Unidos y China hablé también con El País en este vídeo, publicado el 15 de septiembre.

El riesgo de dependencia fue una de las preocupaciones del informe sobre Europa y la geopolítica de la inteligencia artificial general (AGI; no es mi término favorito) del que fui coautora el año pasado. Esos sistemas podrían acelerar la investigación y la producción, pero también dar ventaja militar y capacidad de presión a los países que los controlasen. No sabemos cuándo llegará la IA a ese punto, ni si lo hará. Entre las opciones que examinamos figuraban la investigación y la computación compartidas con Canadá, Japón y Corea del Sur.

La propuesta independiente Transformative AI Strategy for Europe estima el coste de competir con las grandes empresas de IA: unos 800.000 millones de euros en tres años para un proyecto europeo, en un escenario de avances rápidos. La estimación oscila entre 445.000 millones y 1,04 billones. Solo los chips y los centros de datos absorberían unos 529.000 millones de la cifra central. La mayor parte del dinero tendría que ser público.

Por eso, la estrategia prioriza el acceso fiable a la IA extranjera. Propone una alianza en la cadena de suministro entre, al menos, Países Bajos, Alemania y Francia, abierta a socios de confianza de fuera de la UE. Su objetivo es resistir las presiones políticas sobre ese acceso, no dictar cómo desarrollan IA las empresas extranjeras. Un país con un proveedor clave de chips tendría capacidad de negociación, pero usarla podría perjudicar a su empresa y provocar represalias. Los socios tendrían que acordar cómo compartir esos costes.

También habría espacio para una empresa europea con financiación y respaldo político sostenidos. Un proyecto propio sin fondos serviría de poco si, mientras tanto, se hubiera descuidado el acceso a los sistemas extranjeros.

Un gobierno que ha financiado una empresa tendrá también motivos para protegerla. En unas simulaciones de crisis con responsables públicos de Francia, Alemania y Países Bajos, un modelo ficticio con respaldo público facilitaba ciberataques. Los participantes se encontraron ante una decisión incómoda: restringirlo suponía actuar contra la empresa que su propio gobierno había apoyado, con dinero y planes industriales en juego.

Distintas formas de cooperar

La cooperación tampoco exige que todos los países asuman los mismos compromisos. Puede organizarse en grupos pequeños, formados para resolver un problema concreto. Es lo que se conoce como minilateralismo: reunir a los países necesarios para conseguir resultados y dejar la puerta abierta a otros.

Schengen comenzó con cinco países en 1985; diez años después, siete habían suprimido los controles en sus fronteras comunes. En el proceso de Ottawa, Canadá, Noruega, Austria y Sudáfrica ayudaron a organizar una coalición más amplia junto a activistas y organizaciones internacionales. De ella surgió el tratado de 1997 que prohíbe las minas antipersona, firmado inicialmente por 122 países.

Las diferencias de intereses llevarán a los países a sumarse a unas coaliciones y quedarse al margen de otras. Compartir capacidad de cómputo o asegurar el suministro de chips puede requerir la participación de otros socios. Para supervisar grandes entrenamientos harían falta los países que albergan los centros de datos; para condicionar la venta de equipos, los exportadores.

La cumbre de IA de Ginebra de 2027 ofrecerá un espacio para esta conversación. Está por ver hasta dónde coinciden los intereses de las potencias medias y qué están dispuestas a asumir para actuar juntas.

La semana anterior había preparado el terreno. El senador estadounidense Bernie Sanders presentó un proyecto de ley para prohibir el desarrollo de IA superinteligente y suspender el desarrollo de IA avanzada hasta que un regulador federal haya redactado normas de seguridad. En Reino Unido se registró una propuesta de ley para prohibir la superinteligencia artificial, y más de 70 diputados y lores, quince de ellos exministros, escribieron al primer ministro, Andy Burnham, para pedirle que la respaldara. Jacob Coxon, un investigador que había trabajado en OpenAI y en Anthropic, dimitió con un mensaje en el que decía que los laboratorios “van directos hacia una superinteligencia que se mejora a sí misma y se están jugando nuestras vidas”. Evan Hubinger, responsable de ciencia del alineamiento en Anthropic, le contestó en público: “En esto, Jacob tiene razón”. El presidente Trump dijo que no comparte esos temores, pero en junio su Administración ya había invocado la seguridad nacional para restringir el acceso a los modelos más avanzados de Anthropic, Mythos 5 y Fable 5.

Prohibición, pausa o acuerdo para marcar el ritmo: los últimos diez días tienen algo en común. La velocidad a la que se desarrolla la IA es una decisión, y debería tomarla alguien ajeno a las propias empresas. En 2023 eso era una posición marginal.

Ese tipo de cambio tiene nombre. Joseph Overton acuñó el término a mediados de los años noventa para referirse al abanico de políticas que un político puede defender sin pagarlo en las siguientes elecciones. Su argumento trataba de quién mueve la ventana. “Los políticos son más seguidores que líderes”; la ventana suele desplazarse por “la lenta evolución de los valores y las normas de la sociedad”, y solo rara vez porque un político se atreva a plantarse fuera de ella. Leído así, la ventana parece estar moviéndose.

En 2023 el debate iba más de aplicaciones. Cuando Altman compareció ante el Senado, seis meses después del lanzamiento de ChatGPT, pidió licencias o un registro “para el desarrollo y la publicación de modelos de IA por encima de un umbral crítico de capacidades”, pruebas antes del lanzamiento y la fijación de estándares internacionales. Los gobiernos podrían gestionar los riesgos de los sistemas a medida que estos llegaran al mercado. La UE construyó su Reglamento de IA sobre esa misma lógica en 2024, y en la cumbre de Seúl sobre IA 16 empresas prometieron, de forma voluntaria, renunciar por completo a desarrollar o desplegar un modelo “si no se pueden aplicar mitigaciones que mantengan los riesgos por debajo de los umbrales”.

La carta abierta de marzo de 2023 que pedía una pausa de seis meses en el entrenamiento de cualquier cosa más potente que GPT-4 reunió más de 30.000 firmas y no sirvió de nada. Visto con perspectiva, entonces tenía poco sentido porque los modelos no eran tan buenos.

Los incidentes

Este verano, durante una evaluación de ciberseguridad que se ejecutó en un sandbox sin la debida configuración, unos 1.200 agentes que en teoría estaban aislados entre sí encontraron la forma de comunicarse, intercambiaron más de 70.000 mensajes y se organizaron. Unos 700 atacaron Hugging Face, una empresa ajena a la prueba, y lograron ejecutar código en varios de sus servidores. Algunos obtuvieron acceso de administrador a sistemas de OpenAI. Lo hizo público la propia OpenAI.

METR y Redwood Research, los ya célebres evaluadores independientes, descubrieron que los agentes habían formado equipos para investigar formas de engañar al software que los puntuaba, y que habían aprendido a falsear el registro de sus propias acciones. Ajeya Cotra, una de las investigadoras, escribió que el incidente “fue mucho más grave de lo que yo esperaba, y mucho más grave que los incidentes de desalineamiento documentados públicamente hasta ahora”.

Anthropic se puso entonces a buscar y encontró otros tres incidentes.

El problema viene de lejos. En 2016, OpenAI describió un sistema de IA que había aprendido a jugar a un videojuego de carreras. En vez de completar el recorrido, daba vueltas por una laguna y derribaba una y otra vez los mismos tres objetivos, porque así conseguía más puntos. Cumplía con lo que el juego premiaba, pero no con lo que sus creadores querían que hiciera. Ese mismo fallo resulta más peligroso cuando los sistemas pueden realizar tareas mucho más complejas.

En un texto publicado el viernes, Yoshua Bengio, el investigador de IA más citado del mundo, sostiene que corregir estas conductas una a una no resuelve el problema de fondo. Si un sistema hace trampas para obtener una buena puntuación y quien lo evalúa no las detecta, el entrenamiento refuerza esa conducta. Además, si el sistema reconoce cuándo está pasando una prueba, puede aprender a comportarse bien durante la evaluación y actuar de otra manera cuando se utiliza fuera de ella.

Por eso, Bengio propone exigir, antes de entrenar o poner en uso una IA, una justificación de su seguridad respaldada por pruebas y lo bastante sólida como para convencer a expertos independientes. No bastaría con que el sistema aprobara una evaluación: habría que explicar por qué se considera seguro y aportar pruebas que sostengan esa conclusión.

Los de dentro

En julio, 1.386 personas que trabajan en las empresas de IA de frontera firmaron una declaración en la que pedían al Gobierno de Estados Unidos que “apoye un esfuerzo internacional para desarrollar las herramientas técnicas y de gobernanza necesarias para marcar deliberadamente el ritmo de la frontera del desarrollo automatizado de la IA”. Los nombres que encabezaban la lista no eran los de disidentes: Amodei; Ilya Sutskever; Jakub Pachocki, científico jefe de OpenAI; Shane Legg, cofundador de Google DeepMind; Shengjia Zhao, científico jefe de Meta. Las empresas están cerca de automatizar la propia investigación en IA. Si eso sucede, la capacidad de los modelos podría crecer más deprisa de lo que nadie pueda entender o controlar, y ninguna empresa puede frenar sola mientras sus competidoras no lo hagan. Por eso piden mecanismos para acordar entre todos a qué velocidad avanzar, sin detener por completo el desarrollo de la IA.

El ensayo de Amodei convierte esa opción en un plan de tres pasos. Anthropic dará a un equipo de evaluadores externos “un acceso continuado, equiparable al de un empleado”, y pide a los gobiernos que exijan lo mismo a todas las empresas de frontera. Las empresas de frontera de los países democráticos acordarían estándares comunes de seguridad y “límites al ritmo del avance sin control de la IA”; como ese es el tipo de conversación que la legislación antimonopolio mira con malos ojos, pide a Washington una exención acotada. Los gobiernos intentarían llegar a acuerdos con los Estados no democráticos, empezando por los usos que todo el mundo considera ya peligrosos, como las armas biológicas, y subiendo desde ahí. Marcar el ritmo “no significa detener el entrenamiento de modelos ni el progreso técnico, sino garantizar que las empresas se tomen el tiempo adecuado para alinear y proteger sus modelos”. Junto a eso, quiere lo que lleva tiempo pidiendo: que China no reciba chips avanzados ni equipos para fabricarlos, medidas contra la destilación de modelos estadounidenses y una mejor protección de los pesos de los modelos.

Los gobiernos

¿Dónde están los gobiernos? La respuesta del Gobierno británico a sus propios parlamentarios fue que “Reino Unido no puede simplemente apagar la IA, y bloquear un modelo aquí no impediría que se construyera o se usara mal en otro sitio”. La lógica se parece a la de Trump: “Si no ganamos en IA, perdemos”.

David Sacks, copresidente del Consejo de Asesores en Ciencia y Tecnología del presidente de Estados Unidos, respondió a Amodei con una sola palabra: adelante. Su argumento: las dos empresas son la frontera y pueden frenar cuando quieran (aunque hay quien sostiene que, técnicamente, eso podría vulnerar la legislación antimonopolio). Bloomberg informa de que la Administración norteamericana no habla con una sola voz: algunos han defendido protecciones más fuertes y han ayudado a redactar planes para un regulador independiente que examine la seguridad de los modelos de IA.

En Shanghái, en julio, Xi Jinping dijo ante la Conferencia Mundial de IA que “la IA debe ser una herramienta de confianza para la humanidad” y que China debe “garantizar que la IA esté siempre bajo control humano”, en el mismo discurso en el que lanzó una Organización Mundial de Cooperación en IA y prometió 5.000 plazas de formación para países en desarrollo. Bill Gates expuso la limitación sin rodeos: “Si alguien tuviera un plan creíble para frenar los avances de la IA a escala mundial, probablemente lo apoyaría. No creo que eso vaya a pasar”.

Scott Galloway, profesor en la Universidad de Nueva York y comentarista económico, llama a algunas de estas advertencias “catastrofismo y tecnonarcisismo”: mi tecnología es tan poderosa que podría destruir el mundo, “pero puedes tenerla ya en nuestra ronda previa a la salida a bolsa”. Su versión del discurso de venta: “Soy el doctor Frankenstein y Frank es tan poderoso y tan malvado, así que, por favor, ¿inviertes en mi próximo monstruo?”. La sospecha es razonable. También es compatible con los informes sobre los incidentes, y la conclusión del propio Galloway es que, si una fracción de la amenaza es real, “tiene que haber de inmediato un organismo regulador”.

El objeto de la regulación se ha movido. Los instrumentos construidos entre 2023 y 2025 regulan usos y despliegues; las obligaciones de la UE para los sistemas de alto riesgo, que la Unión acordó en mayo aplazar hasta diciembre de 2027, son el ejemplo. Las propuestas de los últimos diez días tratan del desarrollo: qué se puede entrenar, a qué velocidad y quién lo comprueba. Ningún gobierno tiene una ley ni una agencia para eso. En Estados Unidos, congresistas han presentado un borrador para debatir una futura ley. La propuesta daría financiación al Centro de Estándares e Innovación en IA y exigiría a las empresas que desarrollan los modelos más avanzados que informaran sobre su trabajo y se sometieran a auditorías independientes para comprobar el cumplimiento de las normas. También impediría durante 3 años que los estados aplicaran sus propias leyes sobre IA, de modo que la regulación quedaría en manos del Gobierno federal.

Todas las versiones de la idea de marcar el ritmo dependen de lo mismo: poder ver qué se está entrenando. Entre Estados, los modelos a los que recurre Gates son las inspecciones nucleares y la regulación de la aviación, y ambas funcionan porque lo que se regula se puede contar. En la IA, lo que se puede contar desde fuera es la capacidad de cómputo. Los chips, los centros de datos y los entrenamientos de modelos son detectables y cuantificables, y pasan por una cadena de suministro concentrada; por eso un artículo de 2024 defendió el cómputo como el asidero práctico para la gobernanza, con la advertencia de que unas reglas torpes sobre cómputo traen sus propios riesgos para la privacidad y para la concentración de poder. Cualquier acuerdo para marcar el ritmo necesitará un método de verificación, y el cómputo es donde están los candidatos.

El asunto de China. Las primeras conversaciones entre Estados Unidos y China dedicadas a la IA están previstas para mediados de septiembre, y Xi tiene programada una visita a Washington el 24 de este mes. Que puedan acordar algo es otro asunto, y es la razón por la que la escalera de acuerdos de Amodei empieza por abajo, por las armas biológicas.

Y luego está la pregunta que el debate de los miedos siempre acaba desplazando: quién gana. El ensayo de Gates defiende gravar el uso de la IA y los robots, reservar algunos empleos para personas y tratar la sanidad y la educación como sectores en los que trabajadores protegidos usen la IA para ampliar lo que producen en lugar de perderlo. Hacer seguros los sistemas avanzados y decidir cómo se reparten sus beneficios son decisiones distintas. La segunda no espera a la primera.

La ventana se ha movido. Si los gobiernos deciden que el desarrollo de la IA tiene que ir más despacio, ¿tendrán las instituciones necesarias para que esa decisión se cumpla? La ventana de Overton no trae de serie ningún mecanismo para hacerla cumplir.