[Selección de rumbo en la era de la IA y una nueva iniciativa para la península de Corea] ② Tendencias generales en torno a la IA

I. Tendencias globales y cambios estructurales en el desarrollo de la IA

1. El advenimiento de la era de la IAG y el cambio en el paradigma tecnológico

En el siglo XXI, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una tecnología de propósito general destinada a remodelar la estructura misma de la civilización humana. El ritmo de desarrollo de la IA ha seguido una pronunciada curva ascendente, especialmente desde la comercialización del aprendizaje profundo a mediados de la década de 2010. Posteriormente, la aparición de la arquitectura Transformer y la proliferación de los Modelos Lingüísticos Grandes (LLM) han transformado la IA de una herramienta exclusiva para expertos técnicos en una herramienta cotidiana para el público en general. El lanzamiento de ChatGPT de OpenAI en noviembre de 2022 lideró esta transición, superando los 100 millones de usuarios más rápido que cualquier otra aplicación en la historia.

<Figura 1> Número de modelos lanzados por Claude en 52 días

Fuente: JoongAng Ilbo (9 de junio de 2017)

Este desarrollo explosivo de la IA, impulsado por los LLM, está generando naturalmente expectativas de una transición hacia la Inteligencia Artificial General (IAG), un tema que ha pasado a primer plano en el discurso político mundial. Con numerosos gurús tecnológicos, instituciones de investigación y grandes empresas tecnológicas (Big Tech) que predicen el advenimiento de la IAG en la próxima década, los principales gobiernos han comenzado a reconocerla no solo como una innovación tecnológica, sino como un activo estratégico que podría determinar la supervivencia nacional. Esta percepción queda claramente demostrada por el anuncio de Estados Unidos del proyecto Stargate de 500 000 millones de dólares al día siguiente de la investidura del presidente Trump en enero de 2025, y su elevación de la IA a un «Proyecto Manhattan» para la investigación científica a través de la Misión Génesis en noviembre del mismo año. Además, el recientemente lanzado Mythos de Claude provocó una conmoción en los sistemas de seguridad y defensa mundiales inmediatamente después de su lanzamiento, sacudiendo radicalmente el panorama de la seguridad global de la IA.

Otra tendencia a destacar desde la perspectiva del paradigma tecnológico es el rápido auge de los modelos de peso abierto. La aparición de DeepSeek de China en enero de 2025 provocó una grave conmoción en la industria occidental de la IA. DeepSeek logró un rendimiento a la par de OpenAI eludiendo los controles de exportación de Estados Unidos sobre GPU avanzadas y, al lanzar su modelo como código abierto, cambió fundamentalmente la accesibilidad geográfica y económica de la tecnología de IA. Como lo describió el presidente Trump, este evento fue una «llamada de atención para nuestra industria», exponiendo al mundo las vulnerabilidades de la estrategia de IA de Estados Unidos (NBC News 2025). La estrategia de código abierto de China está proliferando eficazmente su tecnología de IA en el mercado mundial de modelos, y es probable que una estructura similar se replique en el sector de la robótica humanoide. Esta tendencia se está acelerando a medida que modelos de empresas distintas a DeepSeek, como Qwen de Alibaba, Zhipu y MiniMax, ofrecen competitivamente y de forma gratuita modelos de peso abierto de clase mundial.

Otro cambio importante está en marcha en la dirección del desarrollo tecnológico. Hasta ahora, la metodología principal para el desarrollo de la IA ha sido un enfoque de escalado, que implica aumentar el tamaño del modelo introduciendo más datos y recursos de computación. Sin embargo, a medida que surgen señales de que esta metodología se acerca a los límites de los rendimientos decrecientes, el enfoque de la industria se está desplazando gradualmente hacia el rendimiento en campo y la eficiencia. La «innovación frugal» demostrada por DeepSeek de China —un enfoque que logra más con menos recursos— es el ejemplo más dramático de este cambio. Se espera que el paradigma de la IA de próxima generación vaya más allá de la simple competencia de escala, con el eje de la competencia desplazándose hacia la innovación arquitectónica, la eficiencia energética y los saltos cualitativos en las capacidades de razonamiento. De hecho, el gurú del aprendizaje profundo Yann LeCun ha declarado que es más probable que la IAG se logre a través de formas multimodales en lugar de LLM, y el cofundador de GPT, Ilya Sutskever, también ha enfatizado que la carrera de la IA está pasando de una era de escalado a una era de investigación.

2. Los efectos socioeconómicos en cadena de la IA

Los efectos socioeconómicos en cadena de la IA ya se están haciendo visibles, pero persiste una considerable incertidumbre sobre su escala y dirección. En el mercado laboral, se informó de la desaparición de 92 000 puestos de trabajo solo en Estados Unidos en febrero de 2026. La proliferación de agentes de IA está convirtiendo en realidad el «bucle sin intervención humana», donde tareas complejas se gestionan sin la intervención directa de personas. Según un estudio de Cazzaniga et al., si bien las personas de altos ingresos, los países avanzados y los hombres están más expuestos a la IA, el estudio también encontró que pueden aprovechar más oportunidades nuevas para crear un mayor valor añadido utilizando la IA.

<Figura 2> Grado de exposición a la IA por país, género, nivel educativo y edad

Fuente: Cazzaniga et al. (2024)

Sin embargo, ver el impacto económico de la IA únicamente a través del prisma de la pérdida de empleos es demasiado simplista. Según MIT NANDA (2025), aunque la tasa de adopción de la IA en las empresas es alta, solo el 5 % de ellas ha logrado una verdadera transformación empresarial, y no se observaron cambios estructurales en siete de los nueve sectores industriales. Algunos argumentan que la afirmación de que la IA reemplazará la mayoría de los empleos a corto plazo es simplemente una proyección idealista que no considera adecuadamente los factores que limitan la proliferación real, como la integración incompleta de las herramientas de IA en los flujos de trabajo, los problemas de desaprendizaje y la resistencia cultural de las organizaciones.

Más importante aún, la IA remodela drásticamente la distribución de las capacidades humanas. Tiende a amplificar exponencialmente las habilidades del 0,01 % superior del talento, mientras reemplaza muchas tareas de nivel medio. Esto sugiere que las estructuras organizativas en la era de la IA pueden converger hacia modelos ultrapequeños e hipereficientes de «una persona + un agente + un humanoide», lo que pone de relieve el consiguiente dilema político de la profundización de la desigualdad frente al crecimiento inclusivo. Además, la concentración de los beneficios de la IA en los países de habla inglesa y de altos ingresos puede profundizar la brecha digital global, causando potencialmente una grave polarización estructural, especialmente para las naciones en desarrollo del Sur Global.

3. Características estructurales de la competencia estratégica en IA

A medida que ha crecido la importancia estratégica de la tecnología de IA, la dinámica competitiva central en la política internacional está convergiendo rápidamente en torno a la competencia estratégica por la IA. En particular, a medida que la brecha tecnológica entre los dos países se amplía y se reduce repetidamente, la atención se centra cada vez más en el desarrollo futuro del panorama competitivo.

<Figura 3> Brecha de rendimiento reciente entre los modelos de IA de EE. UU. y China

Fuente: NIST (2026)

Para comprender las características estructurales de esta competencia, es necesario examinar cómo los cinco recursos estratégicos clave de la capacidad de IA —computación, datos, talento, algoritmos y estándares— se han convertido en elementos centrales de la competitividad nacional.

En primer lugar, el poder de computación es la infraestructura física más crítica que respalda el entrenamiento de modelos de IA y la prestación de servicios. Las GPU de NVIDIA, las fundiciones de semiconductores de TSMC, los equipos EUV de ASML y las HBM de SK Hynix se han convertido en recursos clave de cuello de botella en la era de la IA, y la competencia por controlarlos está formando un nuevo frente en el conflicto geopolítico. En segundo lugar, los datos, a menudo comparados con el nuevo petróleo, pueden considerarse la materia prima esencial para el desarrollo de modelos de IA. Las regulaciones de localización de datos, los acuerdos de transferencia de datos transfronterizos y los regímenes de protección de datos personales determinan la base legal e institucional de la competitividad en IA. En tercer lugar, el talento representa a los actores clave que pueden crear valor tangible a partir de la infraestructura y los recursos mencionados; es la cristalización de todo el conocimiento. Dado que el talento con experiencia y capacidades en investigación de frontera se ha vuelto más importante que nunca, los principales países del mundo están ofreciendo salarios y beneficios astronómicos para atraer a los mejores ingenieros de IA a nivel mundial. Por ejemplo, se informa que Meta ofreció a algunos talentos clave un salario de 100 000 millones de wones al lanzar su nuevo laboratorio de IA. En cuarto lugar, los algoritmos, como nuevos sistemas, se han convertido en activos centrales para la economía, la sociedad y la defensa nacional, y se utilizan directamente en sistemas autónomos, operaciones cibernéticas y apoyo a la toma de decisiones en el campo de batalla. Finalmente, los estándares funcionan como las nuevas reglas del juego y un poderoso medio de controles y equilibrios. Los marcos normativos en competencia, como la ISO/IEC 42001, el Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST, la Ley de IA de la UE y las regulaciones de IA generativa de China, están creando una fuerte estructura competitiva por el liderazgo en la gobernanza global de la IA.

La competencia por estos cinco recursos se desarrolla principalmente en torno a los dos ejes de Estados Unidos y China, pero su estructura no es un sistema bipolar simple; más bien, adopta la forma de una competencia compleja y de múltiples capas. Estados Unidos, con sus empresas liderando la innovación global en IA, emplea una estrategia de restringir el acceso de China a la tecnología a través de controles de exportación y revisión de inversiones. China, a su vez, está recuperando terreno basándose en su ecosistema de innovación liderado por el Estado y su vasto mercado interno, mientras busca romper el cerco estadounidense a través de una estrategia de código abierto y alianzas con el Sur Global. Europa ha asumido el papel de establecedor de normas, buscando una tercera vía, mientras que las potencias medias en IA como Corea del Sur, Japón, Singapur e India están siguiendo una estrategia híbrida de maximizar sus capacidades de nicho mientras mantienen la autonomía estratégica entre Estados Unidos y China.

Es notable que la competencia en IA ha comenzado a adquirir el carácter de una competencia de valores, yendo más allá de una simple carrera tecnológica. En una audiencia en el Congreso, Sam Altman de OpenAI articuló directamente una confrontación entre la IA basada en los valores democráticos liderados por Estados Unidos y la IA autoritaria. El vicepresidente JD Vance criticó enérgicamente la armamentización de la IA por parte de regímenes autoritarios en la Cumbre de IA de París. Este discurso eleva la competencia en IA de un simple nivel económico y tecnológico a uno civilizatorio e ideológico, complicando aún más las opciones estratégicas para las potencias medias. A diferencia del pasado, estas potencias medias ahora se enfrentan a una situación en la que no tienen más opción que asegurar la competitividad en IA para garantizar un cierto nivel de autonomía estratégica.

II. La proliferación de la IA en los ámbitos militar, económico, del conocimiento y de la gobernanza

1. Análisis comparativo de las estrategias de IA de los principales países

(1) Estados Unidos: La evolución y las contradicciones internas de su estrategia de IA

La estrategia de IA de Estados Unidos ha evolucionado a través de tres fases de transición desde 2017. La primera administración Trump (2017-2021), aunque fue la primera en definir la IA como una tecnología estratégica, mostró una dependencia del liderazgo del sector privado sin una estrategia nacional concreta. La Estrategia de Seguridad Nacional (NSS) de 2017 identificó la IA como una tecnología emergente clave para el crecimiento económico y la seguridad nacional y designó a China y Rusia como competidores estratégicos, pero esto se mantuvo en el nivel de un reconocimiento preliminar del riesgo (Trump 2017). En 2019, la Orden Ejecutiva 13859 (la Iniciativa Estadounidense de IA) estableció la primera estrategia integral de ecosistema de IA al presentar cinco prioridades: inversión en I+D de IA, apertura de recursos, establecimiento de estándares de gobernanza, desarrollo de capital humano y cooperación internacional (Orden Ejecutiva 13859 2019).

La administración Biden (2021-2025) elevó la IA a una prioridad de seguridad central e independiente. Este período se caracterizó por la coexistencia de dos percepciones de amenaza. Una era la amenaza a la seguridad externa que representaba el rápido crecimiento de las capacidades de IA de China. La otra era la amenaza a los valores democráticos inherente a la propia IA, como la difusión de desinformación a través de deepfakes, el sesgo de los sistemas de IA y los problemas éticos de las armas autónomas. La Orden Ejecutiva 14110 (EO 14110), firmada en octubre de 2023, integró estas dos dimensiones, declarando la «IA segura, protegida y confiable» como política nacional y exigiendo informes de pruebas de seguridad para los modelos de IA de alto rendimiento y el desarrollo de estándares de procedencia de contenido (Biden 2023). Además, Biden utilizó activamente marcos de alianzas multilaterales como el Quad, el Consejo de Comercio y Tecnología (TTC), el IPEF y el Fab 4 para construir solidaridad entre los aliados. El paquete de control de exportación de semiconductores anunciado en octubre de 2022 fue considerado el más completo en décadas y fue una medida de desacoplamiento integral que incluía la prohibición a ciudadanos y residentes permanentes de EE. UU. de trabajar para empresas chinas de semiconductores.

La segunda administración Trump (2025-presente) está mostrando una dirección diferente a la de la administración Biden. El proyecto Stargate, anunciado al día siguiente de su investidura, es un plan de inversión en infraestructura de IA de cuatro años y 500 000 millones de dólares que involucra a OpenAI, SoftBank y Oracle, con el objetivo de construir centros de datos de IA en todo Estados Unidos en estados como Texas, Nuevo México y Ohio, y asegurar hasta 10 GW de capacidad de computación. El Plan de Acción de IA, anunciado en julio de 2025, se compone de tres pilares: eliminar las barreras regulatorias, construir infraestructura de IA a gran escala y una estrategia de política exterior y de seguridad para difundir la IA como un estándar global. La Misión Génesis (EO 14363, noviembre de 2025) tiene como objetivo duplicar la productividad de la investigación científica de EE. UU. en 10 años utilizando IA, siendo su núcleo el establecimiento de una plataforma de investigación integrada que conecte 17 laboratorios nacionales bajo el liderazgo del Departamento de Energía.

<Figura 4> Estado de la colaboración «IA para la Ciencia» del DOE de EE. UU.

Fuente: Kim Young-kee (2026)

Sin embargo, la estrategia de la segunda administración Trump contiene una contradicción interna clave. Si bien el Plan de Acción de IA proclama una competencia por el liderazgo en IA con China, revela una desconexión entre la declaración y la implementación, por ejemplo, al decidir reanudar las ventas de chips avanzados de NVIDIA (H20) a China (La Casa Blanca 2025). Más fundamentalmente, la lógica de seguridad de que «se necesitan aliados para contener a China» choca con la doctrina de «América Primero» de que «los aliados también son competidores», lo que resulta en que la cooperación en IA con los aliados adopte la forma de difusión y directivas unilaterales. Trump está siguiendo una estrategia autocontradictoria de exigir cooperación en los controles de exportación mientras impone altos aranceles a los aliados, lo que está creando confusión política y no logra obtener su participación activa.

(2) China: El esprint de la innovación liderada por el Estado y la expansión de la influencia global

El ascenso de China en la IA es el resultado de concentrar sus capacidades de Estado desarrollista —que lograron una tasa de crecimiento económico promedio del 9,4 % durante 41 años desde la reforma y apertura de 1978— en el sector de la IA. En 2024, el gasto en investigación y desarrollo (I+D) de China alcanzó aproximadamente 1,03 billones de dólares, superando a Estados Unidos (1,01 billones de dólares) por primera vez. Esto indica no solo una cuestión de volumen de inversión, sino que las capacidades tecnológicas de China han alcanzado un punto de inflexión estructural. La clasificación de China como número uno en el Índice Nature de 2025 y la posición de la Universidad de Tsinghua entre las principales instituciones en solicitudes de patentes de IA a nivel mundial son ejemplos primordiales que respaldan este cambio cualitativo.

La estrategia de IA de China comenzó en serio con el anuncio del Plan de Desarrollo de la Inteligencia Artificial de Nueva Generación en 2017. Este plan estableció objetivos de desarrollo por fases para 2020, 2025 y 2030, adoptando la visión de convertirse en el líder mundial en IA para 2030, con la industria central de IA alcanzando 1 billón de yuanes y las industrias relacionadas alcanzando 10 billones de yuanes (Consejo de Estado 2017). Posteriormente, la estrategia IA Plus, presentada en 2024, tuvo como objetivo crear simultáneamente valor añadido interno y expandir la influencia global a través de la aplicación y proliferación integral de la IA.

<Figura 5> Fábricas de IA establecidas en Europa a través del Plan de Acción de Conexión de IA

Fuente: Consejo de Estado (2025)

La característica más destacada del sistema de innovación en IA de China es la compleja relación simbiótica entre el Estado y el sector privado. Aunque en la superficie parece estar dirigido por el Estado, en realidad, más del 70 % de las adquisiciones gubernamentales se destinan a empresas privadas de IA, y se produce una sofisticada transacción entre los sectores público y privado entre la regulación y el desarrollo industrial. Bajo el llamado principio de «innovar primero, regular después», las empresas BATH (Baidu, Alibaba, Tencent y Huawei) lideran el ecosistema de IA, mientras que el Estado mantiene una presión competitiva constante a través del «efecto bagre». La estrategia de Fusión Militar-Civil (MCF) es la dimensión de seguridad de esta estructura, institucionalizando el canal a través del cual la innovación privada en IA se convierte en capacidades militares. Un claro ejemplo de esta estructura son las empresas privadas de IA como iFlytek, que actúan como importantes contratistas de IA para el Ejército Popular de Liberación.

Las características competitivas únicas de la IA china son las siguientes. Primero, su capacidad de innovación frugal —lograr más con menos recursos— fue demostrada dramáticamente por el caso de DeepSeek. Segundo, su capacidad de innovación holística a través de complejos multimodelo y su orientación hacia una amplia internalización y autosuficiencia proporcionan resiliencia estructural frente a los controles de exportación de EE. UU. Tercero, su vasto mercado de consumo nativo de IA sirve como el banco de pruebas más potente para que las empresas validen y mejoren rápidamente los sistemas de IA en entornos del mundo real. Las Plataformas Abiertas de Innovación en IA, que incluyen 13 zonas piloto de innovación y desarrollo de IA en ciudades como Pekín, Shanghái y Hangzhou, constituyen la infraestructura geográfica y tecnológica de este ecosistema de innovación.

Sin embargo, también deben enfrentarse las limitaciones estructurales del desarrollo de la IA en China. La escasez de talento creativo producida por un sistema educativo rígido, la supresión institucional del pensamiento original y la contradicción estructural de un sistema de innovación que carece de libertad y tolerancia al fracaso son factores de riesgo importantes para la competitividad de China en IA a largo plazo. La intensificación de la competencia entre Estados Unidos y China, la desaceleración del crecimiento económico y la incertidumbre de las perspectivas económicas a mediano y largo plazo debido al declive demográfico son también factores externos que limitan la sostenibilidad de la estrategia de desarrollo de IA de China. Además, un exceso de confianza en la tecnogobernanza —la creencia de que el Partido puede gestionar eficazmente cualquier tecnología— también conlleva el riesgo de desencadenar accidentes catastróficos impredecibles causados por la IA.

No obstante, la consistencia estratégica a corto plazo de China es notable. En comparación con las impredecibles políticas arancelarias y la presión sobre los aliados de la administración Trump, China tiende a ser percibida como un socio más predecible para la cooperación al mantener una estrategia del palo y la zanahoria relativamente consistente. El hecho de que muchas potencias medias adopten una posición dual —adoptando la tecnología de IA de EE. UU. y al mismo tiempo sintiéndose atraídas por los incentivos económicos de China— refleja la eficacia de esta consistencia estratégica.

(3) Europa: Del liderazgo normativo a la garantía de la competitividad industrial

La estrategia de IA de Europa se ha centrado en posicionarse como una «superpotencia regulatoria». La UE ha mantenido consistentemente la voluntad estratégica de establecerse como una tercera potencia en IA entre Estados Unidos y China. Para asegurar el mismo liderazgo normativo digital global en la gobernanza de la IA que logró con el RGPD, promulgó la Ley de IA de la UE en 2024. Esta ley adopta un marco regulatorio de cuatro niveles basado en el nivel de riesgo de los sistemas de IA. La categoría de «riesgo inaceptable», que se aplica a los sistemas de puntuación social y a la identificación biométrica no autorizada, está prohibida en principio. La categoría de «alto riesgo» se aplica a áreas como dispositivos médicos, educación, empleo e infraestructuras críticas, imponiendo estrictos requisitos de transparencia y supervisión humana (Unión Europea 2024). La disposición de aplicación extraterritorial de la ley también se aplica a todas las empresas extranjeras de IA que prestan servicios en el mercado de la UE, con la intención efectiva de crear un «efecto Bruselas» que establezca el estándar para las normas globales de IA.

Sin embargo, existe una brecha significativa entre las ambiciones de la UE y la realidad. Después de la entrada en vigor de la Ley de IA de la UE, sus estrictas disposiciones sancionadoras disuadieron a las grandes tecnológicas (Big Tech) globales y a otras importantes empresas mundiales de invertir y entrar en el mercado europeo. Las empresas de IA autóctonas de Europa también llegaron a un punto en el que ni siquiera podían considerar el desarrollo de nuevos servicios debido a las fuertes regulaciones. Para superar esta pérdida de impulso innovador causada por la sobrerregulación, Europa ha estado promoviendo activamente su salto para convertirse en un centro de innovación en IA, suspendiendo la implementación de la Ley de IA, creando nuevas cláusulas de exención y, en 2025, anunciando el Plan de Acción Continente IA para apoyar el uso y la innovación de la inteligencia artificial.

Sin embargo, según las evaluaciones de expertos, una parte significativa de las inversiones en IA anunciadas por la UE es una reestructuración de programas existentes en lugar de nueva financiación. Existe una grave brecha de inversión, ya que las empresas de software de EE. UU. gastan 10 veces más en I+D que sus homólogas de la UE. Al observar las estrategias de cada país, Francia está buscando dar un salto para convertirse en una potencia en IA basándose en redes humanas centradas en instituciones educativas de élite como la École Polytechnique y la ENS. Mistral AI, fundada en 2023 por investigadores que regresaron a Francia desde Google DeepMind y Meta AI, se convirtió en el mayor unicornio de IA de Europa, alcanzando una valoración de 13 800 millones de dólares en solo 29 meses.

<Figura 5> Fábricas de IA establecidas en Europa a través del Plan de Acción de Conexión de IA

Fuente: Comisión Europea. (2025). Plan de Acción Continente IA.

Alemania ha adoptado un modelo «IA+X» que persigue la transformación mediante IA de una potencia manufacturera, apoyando plenamente una estrategia para integrar la IA en los sectores de fabricación de precisión, automotriz, químico y logístico. Sin embargo, la todavía baja tasa de adopción de IA entre las empresas alemanas y el hecho de que Aleph Alpha, en su día la principal startup de IA del país, abandonara el desarrollo de modelos de frontera para pivotar hacia el software de IA empresarial, revelan las limitaciones estructurales de la estrategia de Alemania. Además, con movimientos recientes como la venta de unidades de negocio, la empresa está efectivamente en proceso de abandonar su negocio de IA, lo que hace que las perspectivas futuras sean aún más sombrías.

Desde el Brexit, el Reino Unido ha seguido una estrategia de centro regulatorio proinnovación, diferenciándose intencionadamente del modelo de regulación preventiva de la UE. Se está posicionando como un centro para la gobernanza global de la seguridad de la IA al albergar la Cumbre de Seguridad de la IA de Bletchley Park y establecer el primer Instituto de Seguridad de la IA (AISI) del mundo. Además, está fortaleciendo su conectividad estratégica con el ecosistema de IA de EE. UU. a través de DeepMind y talentos clave, al tiempo que persigue simultáneamente sus propias capacidades tecnológicas mediante la creación de un «Fondo de Soberanía Tecnológica».

(4) Potencias medias asiáticas: En busca de la autonomía estratégica entre EE. UU. y China

Las principales potencias medias asiáticas están siguiendo comúnmente una estrategia de doble vía en la era de la IA. Están empleando una estrategia dual de mantener la conectividad con Estados Unidos y Occidente en los frentes normativos y de seguridad, mientras preservan un mínimo de autonomía industrial y lazos económicos con China. Si bien todas han adoptado el discurso de la IA Soberana como el lenguaje central de sus estrategias nacionales, sus enfoques específicos difieren considerablemente.

Corea del Sur aceleró sus esfuerzos para formular una estrategia de IA tras el "shock de AlphaGo" de 2016. Desde el establecimiento de su Estrategia Nacional de IA en 2019, ha defendido el objetivo de convertirse en una de las tres principales potencias mundiales en IA (G3 de la IA). La palanca central de la estrategia de IA de Corea del Sur reside en su industria de semiconductores, en particular la Memoria de Gran Ancho de Banda (HBM). El país suministra aproximadamente el 90 % del mercado mundial de HBM, un activo estratégico que ha asegurado su indispensabilidad estructural en el paradigma de computación de IA centrado en NVIDIA. SK Hynix, como el mayor proveedor de HBM de NVIDIA, junto con el negocio de fundición de Samsung Electronics, se ha establecido como un pilar clave de la cadena de suministro de infraestructura de IA. La Ley Marco de IA, aprobada por la Asamblea Nacional en diciembre de 2024 y que entró en vigor en enero de 2026, es la primera ley de IA integral y horizontal de Asia. Si bien impone obligaciones de transparencia y supervisión humana para la IA de alto riesgo, adopta un diseño más favorable a la innovación que la Ley de IA de la UE. Además, siguiendo rápidamente a Estados Unidos y China, Corea del Sur ha establecido sus propios planes de acción de IA y ha asignado presupuestos a gran escala, apoyando plenamente el desarrollo de un ecosistema de IA independiente (Comité de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial 2026).

Japón adopta una estrategia de posicionar la IA como una solución a desafíos estructurales como el descenso demográfico, el envejecimiento de la sociedad y la dependencia energética, enmarcada bajo su concepto único de "Sociedad 5.0" (Oficina del Gabinete de Japón 2019). En términos de gobernanza, Japón ha adoptado un enfoque de derecho blando, basándose en principios y cumplimiento voluntario en lugar de una legislación vinculante. Como presidente del G7 en 2023, desempeñó un papel central en la dirección del Proceso de Hiroshima sobre IA y en la redacción de un código de conducta internacional para los desarrolladores de sistemas avanzados de IA. En el frente tecnológico, Japón está llevando a cabo iniciativas como el establecimiento de una fundición de lógica de 2 nm a través de Rapidus, el desarrollo de un LLM en lengua japonesa por parte de NTT y la exploración de los métodos de fusión de modelos evolutivos de Sakana AI. Además, desde el inicio de la administración de Takaichi, el gobierno ha anunciado planes de inversión a gran escala para tecnologías clave que incluyen IA, humanoides y semiconductores (E-Today, 8 de marzo de 2026).

Singapur emplea una estrategia de convertir sus limitaciones físicas como ciudad-Estado en una fortaleza paradójica. Se centra en establecer un liderazgo en gobernanza como un centro de IA de confianza en lugar de desarrollar modelos fundacionales nacionales. Como arquitecto clave de AI Verify, el primer marco de pruebas de gobernanza de IA del mundo; SEA-LION, un LLM especializado en las lenguas del Sudeste Asiático; y las Directrices de Gobernanza de IA de la ASEAN, Singapur ejerce una influencia internacional desproporcionada a su tamaño (Smart Nation Singapore 2023). La estrategia de Singapur puede verse como un enfoque único que define la soberanía en IA no por la autosuficiencia tecnológica, sino por las capacidades de gobernanza.

La India basa su estrategia de IA en su vasto mercado de 1400 millones de personas, la tercera mayor reserva de talento en IA del mundo y su probada infraestructura digital pública, que incluye Aadhaar (un sistema de identificación biométrica para 1400 millones de personas), UPI (que procesa 18 000 millones de pagos al mes) y DigiLocker (NITI Aayog 2018). La Misión India IA, aprobada en marzo de 2024 con un presupuesto de 103 720 millones de rupias (aproximadamente 1250 millones de dólares), describe siete pilares, que incluyen clústeres de GPU soberanos, el desarrollo de LLM en lenguas índicas y la creación de una plataforma de conjuntos de datos públicos (MeitY 2024). Está surgiendo un ecosistema único de modelos fundacionales indios, con nombres como BharatGPT, Krutrim y Sarvam AI. En la Cumbre de Impacto de la IA y otras plataformas multilaterales, la India ha asumido el papel de representar al Sur Global y liderar la agenda global de IA.

2. La proliferación de la IA en los sectores militar y de seguridad

La proliferación militar de la IA está redefiniendo el paradigma mismo de la guerra moderna. A medida que las aplicaciones de la IA se expanden rápidamente en áreas como los Sistemas de Armas Autónomos (AWS), la conciencia situacional en el campo de batalla, las operaciones cibernéticas, la optimización logística y la Inteligencia, Vigilancia y Reconocimiento (ISR), los estrategas militares predicen que la IA comprimirá la velocidad de decisión a un nivel que trasciende los límites de la cognición humana. Tecnologías como los enjambres de drones, las armas cibernéticas impulsadas por IA y la guerra cognitiva mediante el uso de 'deepfakes' ya se están desplegando en combate o están en desarrollo.

Como tecnología de doble uso, la IA plantea un desafío fundamental para el paradigma tradicional de control de armamentos. El hecho de que las capacidades de IA desarrolladas en el sector civil puedan ser desviadas para fines militares hace extremadamente difícil prevenir la proliferación de la IA militar a través de controles de exportación y restricciones a la transferencia de tecnología.

En términos de gobernanza multilateral de la IA, la OTAN adoptó su primera estrategia de IA en 2021 y publicó una versión actualizada en 2024, estableciendo un marco institucional para la aplicación militar de los principios de IA responsable (OTAN 2024). Sin embargo, dado que Estados Unidos y China no mantienen actualmente ningún diálogo significativo sobre la cooperación en IA militar, la formación de normas internacionales para los sistemas de armas autónomos enfrenta un grave vacío. El hecho de que la red de Cumbres sobre Seguridad de la IA se centre en la seguridad de la IA civil y no cubra la gobernanza de la IA militar también contribuye a esta brecha.

3. La proliferación de la IA en la economía

En la esfera económica, la proliferación de la IA está remodelando estructuras industriales y cadenas de valor enteras. En la manufactura, el mantenimiento predictivo impulsado por IA, la inspección de calidad automatizada y la optimización de la cadena de suministro están mejorando drásticamente la productividad, con la convergencia de la IA y la robótica acelerándose, particularmente en los sectores de semiconductores, automotriz y de maquinaria de precisión. En las finanzas, la negociación algorítmica, la evaluación de riesgos basada en IA y la detección de anomalías se han convertido en infraestructura estándar, con el DBS Bank de Singapur a la cabeza al operar más de 300 casos de uso de IA. En la atención sanitaria, la innovación está en marcha en áreas como el diagnóstico asistido por IA, el descubrimiento de nuevos fármacos y la optimización de ensayos clínicos, y el marco de la Sociedad 5.0 de Japón está ganando atención como modelo para la atención sanitaria con IA en respuesta a una sociedad en envejecimiento.

La carrera por invertir en infraestructura de IA está teniendo efectos de amplio alcance en los mercados globales de energía, inmobiliario y financiero. La capacidad objetivo de 10 GW del Proyecto Stargate es equivalente al consumo de electricidad de un país de tamaño pequeño a mediano, y el aumento de los centros de datos de IA está creando una demanda sin precedentes de infraestructura de la red eléctrica, sistemas de refrigeración líquida y toda la cadena de suministro de semiconductores. La amenaza de Irán de destruir por completo el centro de datos de Stargate en los EAU, designándolo como objetivo militar y publicando fotos satelitales, demuestra simbólicamente que la infraestructura de IA ya se ha convertido en un objetivo estratégico en los conflictos modernos.

La política industrial vinculada a la IA se ha convertido en una herramienta de política estándar para todos los países importantes. La Ley CHIPS de EE. UU., la Ley de Chips de la UE, el K-Semiconductor Belt de Corea del Sur, la estrategia de reconstrucción de semiconductores de Japón (Rapidus) y la Misión de Semiconductores de la India (ISM) —todas centradas en la seguridad de la cadena de suministro de semiconductores— son ejemplos de políticas industriales basadas en el hardware destinadas a reforzar la competitividad en IA. Una característica común de estas políticas es una tendencia proteccionista que combina la localización de las cadenas de suministro a través de subsidios estatales con controles de exportación sobre tecnologías clave, lo que está intensificando las tensiones en el orden de libre comercio de la posguerra.

La política industrial vinculada a la IA se ha convertido en una herramienta de política estándar para todos los países importantes. La Ley CHIPS de EE. UU., la Ley de Chips de la UE, el K-Semiconductor Belt de Corea del Sur, la estrategia de reconstrucción de semiconductores de Japón (Rapidus) y la Misión de Semiconductores de la India (ISM) —todas centradas en la seguridad de la cadena de suministro de semiconductores— son ejemplos de políticas industriales basadas en el hardware destinadas a reforzar la competitividad en IA. Una característica común de estas políticas es una tendencia proteccionista que combina la localización de las cadenas de suministro a través de subsidios estatales con controles de exportación sobre tecnologías clave, lo que está intensificando las tensiones en el orden de libre comercio de la posguerra.

4. La proliferación de la IA en el conocimiento y la gobernanza

La institucionalización internacional de la gobernanza de la IA ha avanzado rápidamente desde 2019. Los Principios de IA de la OCDE (2019) sentaron las bases para las normas internacionales con cinco valores fundamentales: IA centrada en el ser humano, transparencia, rendición de cuentas, seguridad y equidad, que también fueron adoptados como los Principios de IA del G20 (OCDE 2019). La Alianza Mundial sobre Inteligencia Artificial (GPAI), lanzada en 2020 por la UE y otras 14 democracias, es un foro multilateral de gobernanza de la IA del que China, a pesar de la participación inicial de Baidu, se ha retirado para seguir su propio camino de estandarización de la IA. La ONU adoptó una resolución sobre la gobernanza de la IA en marzo de 2024, y la UNESCO emitió su Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial en 2021 (UNESCO 2021).

La Cumbre sobre Seguridad de la IA es la plataforma que demuestra los cambios más dinámicos en la institucionalización de la gobernanza. La primera Cumbre sobre Seguridad de la IA, celebrada en Bletchley Park en el Reino Unido en 2023, reunió a 28 gobiernos y empresas líderes en IA para adoptar la Declaración de Bletchley y condujo al establecimiento del primer Instituto de Seguridad de la IA (AISI) gubernamental del mundo en el Reino Unido. Las cumbres posteriores en Seúl (2024) y París (2025) han seguido ampliando la agenda internacional sobre seguridad de la IA. Ahora se ha formado una red internacional de AISI, con la participación de Estados Unidos, el Reino Unido, Japón, Corea del Sur, Singapur, la India, la Oficina de IA de la UE, Canadá y Australia, para promover evaluaciones conjuntas de los modelos de IA de frontera y el intercambio de protocolos de 'red-teaming' (AI Safety Institute 2026).

Sin embargo, subyacente a la gobernanza de la IA hay una competencia normativa fundamental. El enfoque de EE. UU. enfatiza la regulación voluntaria y prioritaria para la innovación; bajo una hipotética segunda administración de Trump, se proyecta que revertirá los conceptos de DEI (Diversidad, Equidad e Inclusión) y la propia seguridad de la IA, mientras prioriza la expansión global de la IA estadounidense como una estrategia nacional central. El enfoque de la UE toma la regulación precautoria y la protección de los derechos fundamentales como sus principios centrales, buscando establecer normas obligatorias para las empresas de IA en todo el mundo a través de su Ley de IA. El enfoque chino se centra en el desarrollo tecnológico liderado por el Estado y la soberanía cibernética, construyendo su propio marco de estándares de IA en paralelo con los foros de gobernanza liderados por Occidente y promoviendo su exportación al Sur Global. La competencia entre estos tres marcos normativos no es simplemente una contienda sobre estándares técnicos, sino que adquiere el carácter de una contienda civilizatoria por el futuro del orden internacional y la gobernanza de internet en la era digital.

III. Cambios en el orden internacional en la era de la IA e implicaciones para la península de Corea

1. Cambios estructurales en el orden internacional en la era de la IA

El cambio estructural más significativo en el orden internacional en torno a la IA es la profundización de la formación de bloques tecnológicos. A medida que se entrecruzan los controles de exportación de EE. UU. y la estrategia de autosuficiencia de China, el ecosistema tecnológico global se está fragmentando desde un mercado único hacia múltiples ecosistemas paralelos. Se está haciendo aparente una estructura de afiliación múltiple, en la que cada bloque construye sus propios modelos de IA, cadenas de suministro de semiconductores, infraestructuras digitales y marcos de gobernanza de datos. Si bien esto representa una pérdida desde la perspectiva de la eficiencia del mercado, también amplía el espacio para que los países ejerzan opciones estratégicas basadas en sus intereses nacionales.

<Figura 6> El desacoplamiento de los ecosistemas de IA de pila completa de EE. UU. y China

Fuente: Cho Eun-kyo et al. (2021)

La rápida proliferación del discurso de la "IA Soberana" es una expresión ideológica de este cambio estructural. En su núcleo, la soberanía tecnológica busca mitigar la dependencia estructural unilateral de cualquier país o empresa. Esto significa que puede lograrse asegurando el acceso a múltiples alternativas, no necesariamente a través de un desarrollo autóctono completo. Desde esta perspectiva, la IA Soberana se redefine no como un ideal de completa autosuficiencia tecnológica, sino como una cuestión de capacidad geopolítica para diseñar activamente la estructura de las propias dependencias. Estados Unidos enfatiza que la estrategia deseable para los países es fortalecer su soberanía en IA aprovechando su IA de pila completa de clase mundial. En contraste, China argumenta que asegurar la soberanía en IA se logra mejor utilizando sus modelos rentables y evitando la dependencia unilateral de EE. UU. En este contexto, es necesario analizar comparativamente las estrategias de soberanía en IA que persiguen las principales "potencias medias en IA".

Particularmente notable es la diversidad de tipos estratégicos que las potencias medias pueden adoptar. Los "Buscadores de Indispensabilidad Estratégica" como Japón, el Reino Unido y Canadá se centran en asegurar un papel insustituible dentro del ecosistema centrado en EE. UU. a través del liderazgo en gobernanza y la investigación en seguridad. Los "Proveedores de Pila Completa a Pequeña Escala" como Corea del Sur, Francia y Alemania persiguen una estrategia de poseer tanto sus propios modelos de IA como capacidades de semiconductores. Los "Partidarios de la IA para Todos" como la India aprovechan su vasta población e infraestructura pública digital para buscar un papel de liderazgo para el Sur Global en IA. Estos tipos no son fijos y pueden cambiar de forma fluida en respuesta a los avances tecnológicos y los cambios geopolíticos.

<Figura 7> Grupos de países por capacidad en inteligencia artificial

Fuente: https://www.tortoisemedia.com/data/global-ai#rankings

2. Posicionamiento estratégico y desafíos de Corea del Sur

La estrategia de IA de Corea del Sur apunta a una posición verticalmente integrada que abarca semiconductores, modelos y aplicaciones, aprovechando su fortaleza estructural en semiconductores HBM para conectar con modelos fundacionales y la proliferación de la IA en sectores específicos. Si bien el objetivo político de convertirse en una nación del "G3 de la IA" es ambicioso, es cierto que persisten muchos desafíos. La escasez absoluta de datos en lengua coreana en comparación con el inglés y el chino, una dependencia excesiva de los grandes conglomerados como Samsung y SK Hynix, la fuga de cerebros del talento en IA hacia las grandes tecnológicas de EE. UU. y la limitada competitividad global de los modelos fundacionales nacionales se citan como limitaciones estructurales.

Reconociendo estas limitaciones, la estrategia realista de Corea del Sur debe ser asegurar simultáneamente la "Indispensabilidad Estratégica" y aprovecharla para alcanzar la soberanía en IA. Si bien Corea del Sur persigue actualmente esta estrategia aprovechando la HBM, esta posición dominante puede no ser permanente debido a los cambios en la arquitectura de computación de IA y los intentos de China por desarrollar alternativas. Por lo tanto, Corea del Sur debe descubrir continuamente nuevas bases tecnológicas y ecosistémicas para mantener su indispensabilidad estratégica en el paradigma tecnológico de próxima generación.

Perseguir la "soberanía tecnológica cooperativa" también es crucial dentro del marco estratégico de Corea del Sur. Dado que la autosuficiencia tecnológica completa es prácticamente imposible, Corea del Sur debe avanzar hacia la obtención de una influencia colectiva a través de redes estratégicas con otras potencias medias. Esta es una estrategia de soberanía recíproca de dar y recibir, que apunta a una estructura que diversifica las dependencias en varios sectores a través de múltiples asociaciones en lugar de una dependencia unilateral, mientras se refuerzan mutuamente las relaciones de cooperación. Los esfuerzos de Corea del Sur por expandir su presencia en comunidades de investigación en IA de frontera como NeurIPS, coorganizar la Cumbre de IA de Seúl y presentar una candidatura para albergar un Centro de IA de la ONU pueden verse como implementaciones prácticas de esta dirección.

Si bien la implicación estratégica de abordar la carrera tecnológica centrada en la IA Soberana desde la perspectiva de fortalecer la capacidad de absorción y la competitividad fundamental es válida, lo que es más importante es aprovechar la oportunidad del próximo cambio de paradigma. Así como Corea del Sur dominó preventivamente el mercado de las memorias en el punto de inflexión de la transición digital, se necesita una estrategia similar en la era de la IA para capturar un "Momento de Innovación de Procesos" cuando los límites de la tecnología actual se hacen evidentes. Asegurar un posicionamiento proactivo en áreas tecnológicas de próxima generación como las arquitecturas post-transformer, la convergencia cuántica-IA y la IA energéticamente eficiente es clave para la competitividad a largo plazo.

3. Implicaciones para la península de Corea

Las implicaciones de la competencia de estrategias de IA para la península de Corea son complejas y multidimensionales. Primero, es probable que la intensificación de la rivalidad en IA entre EE. UU. y China arraigue estructuralmente el dilema estratégico de Corea del Sur. A medida que Estados Unidos persigue una estrategia para contener la expansión de la influencia de China en IA tanto como sea posible, Corea del Sur enfrenta presiones de ambos lados: debe participar en la cadena de suministro de IA liderada por EE. UU. (de pila completa) mientras mantiene también sus lazos económicos con el mercado chino. Así como el mercado en Oriente Medio se contrajo después de que EE. UU. eliminara la tecnología china y realineara el mercado en torno a la tecnología estadounidense, el espacio de exportación de Corea del Sur para la IA también podría verse progresivamente limitado por la fragmentación geopolítica.

Segundo, deben examinarse las implicaciones estructurales de las capacidades de IA de Corea del Norte para las relaciones intercoreanas. Bajo las sanciones internacionales, el acceso de Corea del Norte a GPU avanzadas y herramientas de desarrollo de IA es extremadamente limitado. Sin embargo, la estrategia de China de proliferación de la IA de código abierto podría aliviar parcialmente esta restricción. La difusión de modelos chinos de código abierto como DeepSeek proporciona una vía para construir un cierto nivel de capacidad de IA incluso sin GPU de alto rendimiento. De hecho, hay evidencia creciente de que Corea del Norte está utilizando estratégicamente la IA en áreas como ciberataques, robo de criptomonedas y actividades de propaganda y engaño. Esto sugiere que en el ámbito militar y de seguridad, la brecha de capacidad en IA entre Corea del Norte y Corea del Sur puede evolucionar de manera diferente a las brechas tecnológicas generales.

Tercero, las condiciones y perspectivas para la posible cooperación en IA de Corea del Sur con el Norte deben ser analizadas estructuralmente. Bajo el actual régimen de sanciones internacionales y el estancamiento en las relaciones intercoreanas, la cooperación en IA con Corea del Norte es extremadamente limitada. Desde una perspectiva a mediano y largo plazo, sin embargo, la IA tiene el potencial de convertirse en un nuevo medio para la integración intercoreana. El uso de la IA en los sectores de la agricultura, la sanidad y la educación de Corea del Norte podría proporcionar un nuevo marco para la cooperación económica intercoreana. En el ámbito del conocimiento y la gobernanza, los cambios en el entorno de información de Corea del Norte impulsados por la IA podrían convertirse en un motor a largo plazo del cambio social. Sin embargo, todas estas posibilidades están supeditadas a una estrategia dual altamente sofisticada que restrinja simultáneamente la aplicación militar de las capacidades de IA de Corea del Norte mientras apoya su uso civil.

Cuarto, el aspecto más crítico de una estrategia para la península de Corea en la era de la IA es que Corea del Sur establezca su estatus como un socio insustituible en IA tanto para Estados Unidos, como para China y Corea del Norte. Si Corea del Sur puede posicionarse como un proveedor de tecnología clave en la cadena de suministro de semiconductores para Estados Unidos, un socio tecnológico de confianza en IA para varios otros países y, a largo plazo, un socio práctico para el desarrollo basado en IA para Corea del Norte, entonces la IA puede convertirse en algo más que una herramienta de competencia tecnológica; puede ser una nueva base estructural para la paz y la prosperidad en la península de Corea. Para lograr esto, la estrategia de IA de Corea del Sur debe ir más allá de fortalecer la competitividad industrial nacional y estar vinculada orgánicamente con los objetivos a nivel macro de unificación y paz dentro del contexto de la gobernanza de la IA en el Noreste Asiático y a nivel global.

En última instancia, asegurar las capacidades tecnológicas por sí solo no es suficiente para el éxito estratégico de Corea del Sur en la era de la IA. Solo cuando el descubrimiento continuo de la indispensabilidad estratégica, la implementación de la soberanía tecnológica cooperativa, la construcción de redes de potencias medias y el establecimiento de una macroestrategia para posicionar la IA como una herramienta a largo plazo para la paz y la prosperidad en la península de Corea se combinan orgánicamente, podrá Corea del Sur convertirse en un verdadero beneficiario y un modelador activo de la era de la IA. Esto requiere actualizaciones dinámicas de políticas y un ajuste fino continuo. Reconociendo que ningún actor puede monopolizar la IA, se necesita una estrategia de soberanía recíproca, una que lidere la proliferación de la IA a través de la cooperación dentro de redes internacionales. ■

■ Autor: Seo-In Baek_Profesor, División de Cultura y Comercio Global, Universidad de Hanyang.

■ Editor: Jae-Hyun Lim_Investigador, EAI Contacto: 02-2277-0746 (ext. 209) jhim@eai.or.kr