POR: MG. ADM. DAVID DIEGO OVIEDO TURPO
Cuando se habla de inteligencia artificial, casi todos miran hacia el mismo lado: los chatbots, los asistentes que redactan correos, las imágenes que aparecen en segundos. Pocos miran hacia abajo, al lugar donde nace todo eso. Y allí, en una sala limpia de los Países Bajos, hay una máquina del tamaño de un autobús que cuesta alrededor de US$ 400 millones.
Se llama High-NA EUV y la fabrica ASML, la única empresa del mundo capaz de construir equipos de este tipo. Su trabajo suena a ciencia ficción: usa luz ultravioleta extrema para grabar circuitos tan diminutos que se miden en nanómetros. Sin ella, los chips más avanzados, esos que alimentan los centros de datos donde se entrenan los grandes modelos, simplemente no existirían.
Aquí está lo curioso: la conversación pública sobre la IA gira en torno al talento, los algoritmos y las inversiones de las grandes tecnológicas. Sin embargo, la verdadera frontera es física. Un modelo puede ser brillante, pero si no hay chips para entrenarlo, se queda en una idea. La inteligencia artificial depende de algo muy terrenal: fábricas, espejos, láseres y una cadena de suministro que cabe en pocas manos. Y esas manos son pocas de verdad. Intel, Samsung y TSMC figuran entre las primeras en apostar por esta tecnología, porque son de las pocas que pueden pagarla. Esto plantea una pregunta incómoda: ¿qué pasa con quienes no pueden sentarse a esa mesa? Países y empresas enteras quedan como simples clientes de una tecnología que otros controlan.
Tampoco conviene esconder el asunto geopolítico. Decidir a quién se le vende una de estas máquinas equivale, en la práctica, a decidir quién compite en la primera línea de la IA. China lleva años intentando desarrollar su propia litografía avanzada sin lograrlo, y los gobiernos ya entendieron que un equipo así pesa tanto como un yacimiento.
Con todo, sería injusto leer esta historia solo como una carrera de poder. Detrás de la máquina hay cerca de diez años de desarrollo, entre dudas y críticas por el riesgo de la inversión. Es un recordatorio de que las grandes revoluciones rara vez nacen de un golpe de suerte; se construyen con constancia, dinero y una enorme tolerancia al fracaso.
La lección para el resto del mundo, incluido el Perú, parece clara. No hace falta fabricar la máquina para participar de la revolución, pero sí entender quién la controla y qué significa depender de ella. Formar talento y no confundir el uso de la IA con su dominio será más importante que cualquier novedad de moda.
Finalmente, la IA que hoy parece magia descansa sobre una máquina muy concreta, carísima y escasa. Y mientras siga siendo así, el futuro no solo se escribirá en código: también se escribirá en silicio.
