Hay una escena que se repite estos meses: alguien abre un chatbot, le pide que redacte un correo, resuma un informe o “piense” una estrategia. Todo sucede con una facilidad casi insultante. Y, sin embargo, cuando levantamos la vista de la pantalla, la pregunta relevante ya no es si la IA “es buena” o “da miedo”, ni siquiera si el próximo modelo será un poco mejor que el anterior. La pregunta incómoda es otra: ¿quién se está quedando con el control —y con el valor— de todo esto?
Ahí es donde entra Silicon Empires: The Fight for the Future of AI, de Nick Srnicek. Más que fascinar con demos, el libro se sitúa en el sótano del sistema: chips, centros de datos, cadenas de suministro, capital, Estado, alianzas. Es decir, la política y la economía reales que sostienen la magia. En torno a unas 200 páginas publicadas por Polity, el autor propone un marco para entender la “economía geopolítica” de la IA, más allá del ruido de producto y de las promesas de disrupción infinita.
Lo interesante es el cambio de lente. Srnicek, conocido por sus trabajos sobre capitalismo de plataformas, aplica aquí el mismo instinto: si quieres entender un fenómeno tecnológico, no te quedes en la interfaz. Mira la infraestructura, los incentivos, los cuellos de botella y las posiciones de dominio.
La IA no es un producto, es un stack con peajes
Una de las ideas centrales del libro es que la IA generativa no se reduce a modelos entrenados con datos. Se presenta como un stack, una pila de capas, donde cada nivel tiene propietarios, dependencias y costes. Ya desde el índice se formula la pregunta “Where is the Value of Generative AI?” y se introduce el Generative AI Stack como forma de mapear quién captura beneficios y quién acaba pagando la fiesta.
Ese enfoque desplaza la conversación. En un stack siempre hay capas más “comoditizables” y capas que funcionan como embudo. En la parte alta están las aplicaciones: miles de startups, integraciones, asistentes, “copilotos” para todo; es la zona donde la innovación parece infinita… y donde los márgenes suelen ser más frágiles. En la parte baja se concentran las piezas difíciles de replicar: computación a escala, chips avanzados, despliegue global, energía barata y estable, acceso a infraestructuras críticas.
Ahí la competencia no se parece a una hackathon; se parece a una guerra industrial. Si el mundo se mueve hacia una economía cada vez más compute‑intensive, quienes controlen ese suelo parten con una ventaja estructural: pueden fijar condiciones, imponer precios, diseñar estándares y decidir qué se integra y qué se queda fuera. En el libro se subraya que el hype de ChatGPT y todo lo que vino después tiende a tapar esta realidad: la IA generativa deslumbra por arriba, pero consolida poder por abajo, y esa consolidación responde a estrategias muy concretas.
Cuatro estrategias para capturar el futuro
En lugar de limitarse a decir que “Big Tech manda”, el texto se detiene en cómo intentan mandar las grandes compañías. En el capítulo dedicado a las “strategies of capture” se dibujan cuatro movimientos representados por cuatro gigantes: Amazon, OpenAI, Google y Meta.
- Amazon y la estrategia de infraestructura. El foco no está en ser la empresa más vistosa en IA, sino en que medio planeta entrene y despliegue modelos sobre su nube, sus servicios y sus centros de datos. La apuesta es convertirse en la capa donde ocurren las cosas; el peaje no es una app, es la electricidad de la economía digital.
- OpenAI y la estrategia de frontera. Aquí el objetivo es empujar el frente tecnológico, ocupar el imaginario de lo posible y traducir esa posición en poder de negociación. Jugar en la frontera exige capital, talento y cómputo, pero permite condicionar el mercado: atraer clientes, socios, reguladores y titulares.
- Google y la estrategia de conglomerado. La compañía opera en múltiples frentes: buscador, vídeo, correo, móvil, nube, chips propios, un ecosistema publicitario gigantesco. La lógica de conglomerado pasa por integrar IA en un abanico masivo de productos y flujos, convirtiendo mejoras marginales en ventajas acumulativas. El poder reside en la distribución y en el hecho de que ya estás dentro de su ecosistema.
- Meta y la estrategia de apertura. Aquí “open” se presenta menos como gesto filantrópico y más como táctica. La apertura acelera adopción, atrae talento, ayuda a marcar estándares y desplaza el centro de gravedad del mercado hacia el terreno propio. No se trata de regalar el futuro, sino de inclinar el tablero para que sus piezas sean las que mejor encajan.
Con este esquema, hablar de “la industria de la IA” como bloque homogéneo deja de tener sentido. Cada actor relevante intenta asegurar un punto de control distinto en el stack, y esa diferencia importa: define qué tipo de dependencia se genera como empresa, como país o como ciudadano.
Del consenso Silicon Valley al interregno geopolítico
Otro de los ejes del libro gira en torno a un capítulo titulado “An Interregnum”. Ahí aparecen nociones como “consensus”, “techno‑developmentalism”, “techno‑industrial complex” o “shattered consensus”, que remiten a un cambio de época. La idea es que se pasa de una fase de relativa armonía —globalización, innovación, regulación ligera, cadenas de suministro largas— a un periodo inestable donde la tecnología deja de ser sólo mercado y pasa a funcionar como palanca de poder estatal.
Esta lectura también aparece en eventos académicos donde Srnicek ha presentado el proyecto, describiendo el salto de esa aparente armonía a un interregno marcado por tensiones entre Estados Unidos y China y por maniobras geo‑económicas. La intuición encaja con la sensación de época: todo va deprisa, pero no todo es “progreso”. Hay pugna por suministros, acceso a chips, capacidad de entrenar modelos, fijar normas, atraer talento. Y eso trae vetos, subsidios, alianzas, listas negras, controles de exportación, compras estratégicas. La IA deja de ser sólo una tecnología para convertirse en parte de la infraestructura nacional.
¿Dos mundos digitales? Redes solapadas y soberanía
Un texto reciente de Srnicek en Rest of World, extractado del libro, funciona casi como epílogo en tiempo real. Ahí se plantea un escenario límite: stacks hemisféricos desacoplados, un mundo digital bipolar (o tripolar) en el que cada bloque desarrolla su propia pila tecnológica con pocas intersecciones. Para ilustrarlo se mencionan proyectos chinos para eliminar tecnología estadounidense de ciertas cadenas de suministro y las restricciones de Estados Unidos a infraestructura de proveedores como Huawei o a modelos de IA de origen chino.
Al mismo tiempo, se matiza que ese desacoplamiento total sería un extremo. En el corto plazo, lo que aparece es más bien un mapa de redes solapadas —digitales, productivas, financieras, logísticas— que no encajan de forma limpia con una sola potencia. Países y regiones tratan de equilibrar: atraer inversión y centros de datos, ganar capacidades, pero evitando quedar bloqueados en una única dependencia.
En ese contexto entra un concepto que en Europa se ha vuelto cotidiano: soberanía digital. La idea llevaba años en el debate comunitario y en países como Brasil, aunque quedaba en segundo plano frente al predominio de infraestructura estadounidense. La lectura de Srnicek es que determinados episodios recientes han acelerado el interés por reducir dependencias estratégicas, con respuestas que van desde el impulso a grandes centros de datos hasta nuevos programas de financiación para IA e infraestructura, pasando por discursos políticos que insisten en la necesidad de estar “en la frontera tecnológica”.
Lo que deja en la cabeza (aunque no lo abras)
A partir de descripciones, reseñas y adelantos del libro, se pueden extraer al menos cinco tesis que lo atraviesan:
- La IA no redistribuye poder por defecto; tiende a concentrarlo, porque las barreras duras están en la infraestructura, el capital y el control del stack.
- La competencia clave pasa por asegurarse posiciones de control en esa pila: unos se juegan la nube, otros la frontera, otros la distribución, otros el ecosistema “abierto”.
- La geopolítica ya viene incrustada en el producto: cada decisión de entrenar, desplegar o comprar IA implica también elegir dependencias y alineamientos.
- La soberanía digital no funciona sólo como eslogan, sino como respuesta a vulnerabilidades muy concretas, y todo apunta a que ese impulso se intensificará.
- El futuro no lo escribe “el mejor modelo” en abstracto, sino las decisiones de inversión, regulación y alianzas que determinan qué modelos pueden existir y prosperar. Es, en gran medida, una cuestión de política económica.
Y, quizá, lo más útil es el tipo de preguntas que abre:
- Si eres empresa: ¿tu estrategia de IA es sólo una capa de interfaz o también un esfuerzo por construir capacidad real —datos, procesos, infraestructura, gobernanza— para no depender por completo de una única plataforma?
- Si estás en la administración: ¿la apuesta pasa sólo por comprar soluciones o por invertir también en las condiciones materiales —energía, centros de datos, chips, talento— que definen la autonomía?
- Si miras como ciudadano: ¿hasta qué punto resulta asumible que una infraestructura que afectará a productividad, empleo y seguridad esté tan concentrada en tan pocas manos?
La IA seguirá mejorando: habrá modelos más rápidos, más baratos, más “humanos”. El mensaje de Silicon Empires apunta en otra dirección: el debate clave ya no es si la IA puede escribir bien, sino quién controla el sistema que hace posible que escriba. Y, sobre todo, qué tipo de mundo se está construyendo debajo de la interfaz.