Recientemente compartí una estimación de Macquarie que destaca la brecha de escala en la planificación del poder de IA entre EE. UU. y China: Hasta 2030, China necesitará un poder relacionado con la IA equivalente solo al 1–5% de lo que añadió en los últimos cinco años; EE. UU. necesitará entre el 50 y el 70%. En otras palabras, China ya ha añadido 20 veces el poder que requiere su expansión de IA, mientras que EE. UU. enfrenta una subida mucho más pronunciada. Esto también se alinea con lo que dije en agosto: que China ha “resuelto” en gran medida el suministro de poder de IA a corto plazo. Y líderes de la industria como Satya Nadella ahora están diciendo en voz alta lo que antes se decía en silencio: el verdadero cuello de botella de la IA está cambiando de las GPU a la electricidad y a los centros de datos energizados. Para aquellos que siguen las diferencias estructurales más profundas, aquí están los puntos clave de un análisis reciente de nuestros amigos en Weijin Research: 1. La Brecha de Poder - Adiciones de 2023: EE. UU. 51 GW vs. China 429 GW (8×). - China genera más de 9,000 TWh, más del doble que EE. UU. - La IA a gran escala ahora depende de la disponibilidad de poder físico. 2. Diferencias de Eficiencia - El desafío de China no es el suministro, sino la eficiencia de electricidad a computación. - Los sistemas de Huawei pueden rivalizar con Nvidia en FLOPs, pero utilizan más del 100% de energía por unidad de computación. - En un escenario (CloudMatrix vs. GB200), el costo de electricidad por FLOP en China alcanza aproximadamente el 140% del de EE. UU., a pesar de tener un poder más barato. 3. Por Qué Esto Importa El poder, el diseño de la red y la eficiencia de computación están emergiendo como capacidades nacionales clave en la era de la IA. También es por eso que en @techbuzzchina estamos organizando un Viaje de Nueva Energía a China en enero de 2026, con programas adicionales planeados para más adelante en el año. Entender el sistema energético —red, transmisión, almacenamiento, solar, y cómo la IA está integrada en él— se está volviendo esencial para entender el futuro de la computación. Las empresas chinas también lo sienten: se están moviendo rápidamente para exportar sus tecnologías a lo largo de toda la cadena.