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El boom de la inteligencia artificial está llevando las ganancias corporativas estadounidenses a niveles históricos, pero detrás de la euforia tecnológica aparece una estructura mucho más frágil: salarios deprimidos, concentración del capital, endeudamiento masivo, compromisos fuera de balance y un circuito financiero que necesita que la demanda de IA crezca indefinidamente. La pregunta no es si la IA transformará la economía, sino si el capitalismo podrá convertir los cientos de miles de millones invertidos en una rentabilidad suficiente para evitar que la revolución tecnológica termine convertida en una nueva burbuja financiera.
Y esto conecta directamente con la cuestión argentina. Milei ofrece a la Argentina como plataforma de recursos naturales, energía barata y desregulación para ese nuevo ciclo de acumulación al que da por consolidado. Sin embargo la discusión, entonces, no debería limitarse a cuántos dólares puede atraer la IA, sino su sustentabilidad y en todo caso quién captura la renta energética, quién controla la infraestructura y qué parte del excedente queda en el país. La experiencia histórica juega en contra e indica que cuando una nueva revolución tecnológica de consolidarse, llega acompañada de una enorme concentración financiera, la pregunta decisiva no es cuánto crece la tecnología, sino quién se apropia de sus ganancias y quién paga sus crisis.

El artículo de Cenital sobre los data centers tiene una lectura política particularmente interesante: la “nube” es una infraestructura material que transforma recursos públicos en condiciones de rentabilidad privada.

El punto central es que la inteligencia artificial no existe en el aire. Necesita enormes cantidades de electricidad, agua, suelo, infraestructura y redes, y esos recursos son territoriales. El caso estadounidense citado es elocuente: un solo centro de datos en Fayette County consume casi 110 millones de litros de agua, mientras que en Virginia la expansión de estas instalaciones ya se asocia con mayores costos de electricidad, agua y gas para los residentes.

En Argentina, el problema adquiere una dimensión todavía más política. El Gobierno de Milei promueve la llegada de centros de datos de escala hyperscale y contempla a la Patagonia como territorio privilegiado por su disponibilidad energética y condiciones climáticas. A la vez, Sur Energy y OpenAI firmaron una carta de intención para un proyecto que podría alcanzar 500 MW. Para facilitar estas inversiones se impulsa además un “Super RIGI”, con una alícuota de Ganancias del 15% y liberación de importaciones y exportaciones, sin exigencias ambientales específicas según el proyecto analizado por Cenital.

Ahí aparece la cuestión decisiva: ¿quién paga la infraestructura y quién captura el excedente? La entrevista a Cecilia Rikap desmonta la idea de que cualquier inversión tecnológica constituye automáticamente desarrollo. Los data centers generan empleo fundamentalmente durante su construcción, tienen escasos encadenamientos productivos locales y buena parte de su inversión corresponde a componentes importados, particularmente semiconductores. No hay, por lo tanto, un efecto multiplicador comparable al de una industria manufacturera capaz de desarrollar proveedores locales y transferencia tecnológica.

La cuestión del agua y la energía permite ir todavía más lejos. Si una instalación privada consume recursos estratégicos durante las 24 horas, los 365 días del año, el costo de oportunidad no desaparece: se desplaza hacia el resto de la sociedad. Menos disponibilidad energética para otros usos, presión sobre tarifas, utilización intensiva del agua y eventualmente desplazamiento de otras actividades productivas. Es una forma contemporánea de privatización de beneficios y socialización de costos.

Por eso me parece especialmente potente pensar el fenómeno como extractivismo digital. Ya no se trata solamente de extraer petróleo, litio, minerales o tierras: también se extrae capacidad energética, agua, territorio y renta para alimentar plataformas y modelos de inteligencia artificial controlados por grandes corporaciones tecnológicas.

Y hay una paradoja especialmente argentina: un país que necesita divisas, empleo y desarrollo tecnológico puede terminar ofreciendo recursos estratégicos a empresas globales a cambio de una inversión cuyo principal efecto local sea consumir esos mismos recursos. El problema no es tener data centers. Como señala Rikap, el punto es la planificación territorial y la capacidad del Estado para decidir dónde, bajo qué condiciones y para beneficio de quién se instala esa infraestructura.

La pregunta política, entonces, no debería ser “¿cómo hacemos para atraer inversiones?”, sino:

¿Qué parte de la riqueza generada por la economía digital queda en el territorio que aporta el agua, la energía, el suelo y la infraestructura necesaria para producirla?

Ahí está, el verdadero conflicto de la llamada “economía de la nube”.

Mark Zuckerberg acaba de intervenir de lleno en el debate sobre el futuro de la inteligencia artificial con un extenso manifiesto en el que advierte que uno de los principales riesgos de esta tecnología no reside únicamente en que las máquinas alcancen capacidades superiores a las humanas, sino en que el poder derivado de ellas quede concentrado en una empresa, un pequeño grupo de corporaciones o un gobierno. El fundador de Meta plantea como alternativa el desarrollo de una “superinteligencia personal” accesible para la mayor cantidad posible de individuos y anticipa una nueva etapa de apertura de algunos modelos de inteligencia artificial de la compañía, aunque bajo controles de seguridad definidos por su directorio. La propuesta incluye además un fondo de 1.000 millones de dólares destinado a las comunidades estadounidenses donde se instalarán centros de datos, en un intento por responder a las crecientes críticas por el enorme consumo energético y de recursos que exige la expansión de la infraestructura de IA.

Sin embargo, detrás del discurso democratizador aparece una contradicción central. Zuckerberg cuestiona la concentración del poder tecnológico mientras Meta se encuentra entre las empresas que compiten por acumular capital, datos, infraestructura, capacidad de procesamiento y talento científico para dominar la nueva economía de la inteligencia artificial. La cuestión, por lo tanto, no es solamente quién tendrá acceso a la IA, sino quién controlará los medios materiales necesarios para producirla. Puede formularse una paradoja: Zuckerberg propone democratizar el acceso al producto tecnológico sin democratizar los medios de producción tecnológicos que permiten generarlo. La distribución gratuita o de bajo costo de una herramienta no elimina la concentración de la propiedad sobre los centros de datos, los chips, las plataformas digitales ni la infraestructura energética que sostiene el sistema.

Esta contradicción resulta todavía más significativa cuando se observa el impacto potencial de la IA sobre el trabajo. Zuckerberg pone el acento en una inteligencia artificial capaz de potenciar las capacidades individuales, estimular la creatividad, facilitar el aprendizaje y permitir que las personas desarrollen nuevos proyectos. El trabajador aparece así como individuo autónomo, creador y potencial emprendedor. Pero queda en segundo plano la pregunta decisiva: ¿quién se apropiará del incremento de productividad generado por la automatización y la inteligencia artificial? Si una tecnología permite producir el doble en el mismo tiempo, el resultado puede ser una reducción de la jornada laboral y una mejora general del bienestar, pero también puede traducirse en despidos, precarización, intensificación del trabajo y una apropiación mayor del excedente por parte del capital. La tecnología no determina por sí misma cuál de esos caminos prevalecerá: son las relaciones sociales de producción y la correlación de fuerzas entre capital y trabajo las que definirán su resultado.

El manifiesto de Zuckerberg debe interpretarse, por eso, como una intervención dentro de una disputa estratégica por la forma que tendrá el capitalismo de la inteligencia artificial. El conflicto no se reduce a una oposición entre IA “abierta” y “cerrada”. Se enfrentan distintos modelos de acumulación: uno basado en la concentración de modelos, datos, infraestructura y capacidad de cómputo en unas pocas gigantes tecnológicas; otro que promueve modelos abiertos para expandir el ecosistema de desarrolladores y empresas; y una estrategia como la de Meta, que puede combinar la apertura tecnológica con el fortalecimiento de su posición como plataforma global. El open source, en este contexto, puede contribuir efectivamente a limitar determinadas formas de monopolización, pero también puede convertirse en una herramienta competitiva para disputar mercados y desplazar a rivales.

Lo más relevante políticamente es que Zuckerberg reconoce, aunque desde una perspectiva empresarial, que la inteligencia artificial está dejando de ser simplemente una cuestión tecnológica para convertirse en una cuestión de poder. Quien controle los modelos más avanzados, los chips, los centros de datos, las redes y los grandes volúmenes de datos dispondrá de una capacidad creciente para intervenir sobre la economía, el trabajo, la comunicación y las propias estructuras estatales. Por eso, advertir contra la concentración de la IA es insuficiente si la respuesta consiste simplemente en reemplazar un monopolio por varios oligopolios tecnológicos. La verdadera discusión democrática es quién controla los medios materiales de esta nueva revolución tecnológica y quién decide cómo se distribuyen los enormes incrementos de productividad que puede generar.

En última instancia, el manifiesto de Zuckerberg expresa una contradicción característica del capitalismo contemporáneo: una tecnología potencialmente capaz de reducir drásticamente el tiempo de trabajo socialmente necesario puede terminar produciendo, bajo relaciones de propiedad concentradas, desempleo, precarización y una extraordinaria concentración de riqueza. La batalla por la inteligencia artificial será, por lo tanto, también una batalla por la apropiación de sus beneficios. Más que una declaración filantrópica sobre el futuro de la humanidad, el manifiesto de Zuckerberg puede leerse como un programa político-empresarial para disputar quién conducirá y bajo qué reglas el capitalismo de la inteligencia artificial.

El cofundador de Anthropic, Chris Olah, participó junto al Papa León XIV en el Vaticano el 25 de mayo de 2026 para la presentación de la encíclica sobre inteligencia artificial titulada Magnifica humanitas, esta presencia no fue de cortesía obviamente. En el artículo de Axios describe una deriva inocultable de aquella posición, como una paradoja creciente: mientras Anthropic se consolida como una de las compañías más influyentes de la IA, su posición política y regulatoria la está dejando cada vez más aislada frente al resto de la industria.
Anthropic quedó sola frente a sus competidores. La empresa decidió no firmar una carta impulsada por el CEO de NVIDIA que rechaza la posibilidad de prohibir los modelos abiertos ("open-weight") desarrollados en China. Mientras gigantes como OpenAI, Microsoft, Google y Meta respaldaron una postura más abierta, Anthropic prefirió mantener distancia.
No apoya una prohibición absoluta. El CEO, Dario Amodei, aclaró que la empresa no propone vetar completamente los modelos chinos, aunque sí sostiene que representan riesgos importantes en materia de seguridad nacional, espionaje tecnológico y robo de propiedad intelectual.
El debate excede lo tecnológico. En Washington se discute si Estados Unidos debe restringir la circulación de modelos abiertos chinos como Kimi K3 o DeepSeek. Anthropic y OpenAI vienen alertando sobre esos riesgos, mientras NVIDIA y gran parte de la industria argumentan que una prohibición terminaría debilitando la competitividad estadounidense y favorecería el desarrollo autónomo de China.
La discusión refleja dos estrategias diferentes dentro del capital tecnológico estadounidense:
El bloque de las plataformas abiertas (NVIDIA, Microsoft, Meta y otros) considera que mantener abiertos los modelos fortalece el ecosistema occidental, genera mayor innovación y dificulta que China desarrolle un estándar alternativo.
El bloque de los laboratorios de frontera, encabezado por Anthropic y, en menor medida, OpenAI, prioriza controles regulatorios más estrictos porque entiende que los modelos más avanzados constituyen una tecnología estratégica comparable a los semiconductores o incluso al material nuclear.
El conflicto no enfrenta simplemente a Estados Unidos y China. También expresa una disputa intra-capitalista por quién controlará la infraestructura de la inteligencia artificial.
Las empresas de hardware y de infraestructura obtienen beneficios cuanto mayor sea la difusión de modelos abiertos.
Los desarrolladores de modelos cerrados tienen incentivos para promover mayores barreras regulatorias que eleven el costo de entrada para futuros competidores.

En ese sentido, la controversia sobre los modelos abiertos chinos funciona también como una disputa por la configuración del futuro mercado mundial de la IA: si prevalecerá un ecosistema relativamente abierto y competitivo o un oligopolio dominado por un puñado de laboratorios estadounidenses con fuerte respaldo estatal.

En síntesis, el artículo de Axios muestra que Anthropic está cada vez más aislada porque intenta combinar una agenda de seguridad nacional con una regulación más estricta de la IA, mientras buena parte de Silicon Valley teme que esas restricciones terminen consolidando un mercado menos competitivo y más concentrado.

El artículo "AI and productivity", de Michael Roberts, analiza críticamente la promesa de que la inteligencia artificial desatará un fuerte aumento de la productividad y, con ello, una nueva etapa de crecimiento capitalista. Su tesis es que, pese a las enormes inversiones y la euforia bursátil, todavía no existen evidencias sólidas de un salto significativo en la productividad agregada.

¿La IA revolucionará la productividad o estamos ante otra burbuja tecnológica?

Mientras las grandes empresas tecnológicas y los mercados financieros celebran la inteligencia artificial como el motor de una nueva revolución económica, la evidencia empírica sigue siendo mucho más modesta. Esa es la principal conclusión del economista marxista Michael Roberts.

El autor sostiene que la IA ya produce mejoras de eficiencia en tareas específicas —programación, redacción, atención al cliente o procesamiento de datos—, pero esos avances todavía no se traducen en un incremento apreciable de la productividad del conjunto de la economía. La historia económica muestra que las grandes innovaciones tecnológicas suelen requerir décadas para difundirse y reorganizar los procesos productivos antes de reflejarse en las estadísticas nacionales.

Roberts destaca además una contradicción propia del capitalismo contemporáneo: las empresas invierten cientos de miles de millones de dólares en infraestructura para IA con la expectativa de reducir costos laborales y aumentar ganancias, pero esa misma carrera tecnológica puede profundizar la sobrecapacidad instalada y reducir la rentabilidad media del capital.

Otro aspecto central es el impacto sobre el empleo. Diversos estudios citados muestran que los trabajadores jóvenes son quienes comienzan a sufrir con mayor intensidad el reemplazo de tareas rutinarias. En ocupaciones altamente expuestas a la IA, el empleo de trabajadores de entre 22 y 25 años estaría disminuyendo a un ritmo superior al 4% anual, mientras las empresas privilegian perfiles con mayor experiencia capaces de supervisar y complementar los sistemas inteligentes.

Desde una perspectiva marxista, Roberts sostiene que la IA no modifica las leyes fundamentales del capitalismo. Puede aumentar la productividad del trabajo y reducir la necesidad de mano de obra, pero ello no garantiza un crecimiento sostenido si la rentabilidad continúa deteriorándose y si la demanda permanece limitada por salarios estancados.

En consecuencia, la inteligencia artificial aparece como una tecnología potencialmente transformadora, aunque subordinada a las contradicciones propias del sistema económico. El problema no sería la capacidad técnica de la IA, sino la forma en que el capital organiza su utilización.

El artículo sostiene que la inteligencia artificial podría llevar al capitalismo a un límite que tanto la economía marxista como la neoclásica anticipan, por razones distintas, aunque reconoce que es partucularmente dificultoso extender los límites en el caso de España y los españoles. Rari.

Según Marx, el trabajo humano es la fuente del valor y de la plusvalía (la base de las ganancias). Si la IA reemplazara a casi todos los trabajadores, dejaría de generarse nueva plusvalía. En consecuencia, las ganancias tenderían a desaparecer, lo que pondría en crisis al propio capitalismo.

Desde la economía neoclásica, el problema no es la creación de valor sino la demanda. Si la IA concentra la riqueza en los propietarios de las máquinas y la mayoría de las personas pierde sus ingresos laborales, habrá muy pocos consumidores con capacidad de compra. Las empresas podrán producir mucho, pero no venderlo de forma rentable.

El autor, Branko Milanovic, destaca que ambas teorías llegan así a una conclusión similar: un capitalismo completamente automatizado sería difícil de sostener.

Sin embargo, no afirma que ese escenario sea inevitable. Recuerda que, en el pasado, cada gran ola de automatización destruyó algunos empleos pero también creó otros nuevos. La gran incógnita es si la IA será diferente porque puede reemplazar no solo tareas manuales, sino también una parte importante del trabajo intelectual y profesional.

En definitiva, el artículo plantea que el verdadero desafío no es que la IA produzca más bienes, sino cómo se distribuirán los ingresos y quién tendrá poder de compra en una economía donde el trabajo humano sea cada vez menos necesario. Esa cuestión, sostiene Milanovic, podría convertirse en la principal contradicción del capitalismo en la era de la inteligencia artificial.

La tesis central del artículo es que la "interdependencia confiable" constituye una respuesta geopolítica al ascenso de China, pero difícilmente pueda reemplazar la profunda interdependencia creada por décadas de globalización. Intentar separar las cadenas tecnológicas según criterios políticos genera mayores costos, nuevas vulnerabilidades y acelera la fragmentación del sistema económico internacional. Desde esta perspectiva, Pax Silica expresa la transición hacia un orden internacional caracterizado por la competencia entre bloques tecnológicos y por una creciente subordinación de la economía a los objetivos de seguridad nacional y de hegemonía estratégica de Estados Unidos