La relación entre tecnologías de vanguardia y la energía necesaria para impulsarlas se hace particularmente evidente en la relación entre Estados Unidos y China. Esta relación se caracteriza por tensiones políticas intensas y competencia, pero también por una significativa superposición técnica. Dado la naturaleza interconectada de los sistemas digitales y energéticos, y el progreso en estos sistemas por parte de ambos Estados Unidos y China, las futuras administraciones de Estados Unidos deben considerar tanto la tecnología como la energía juntas. Esto significa tomar decisiones conscientes sobre cómo las inversiones en tecnología pueden impulsar nuevos frentes en la producción de energía, y cómo las innovaciones energéticas nuevas son esenciales para el progreso en áreas de tecnología aplicada y transversal como la inteligencia artificial (IA).
La carrera para desarrollar, controlar y alimentar la IA ofrece una lente clara a través de la cual observar estas dinámicas interconectadas. Los avances tecnológicos alimentan la competencia, y esta competencia moldea las opciones energéticas de cada país. Las decisiones políticas tomadas por Washington y Beijing al priorizar los impulsores de demanda como la IA, enfrentar los desafíos de demanda energética creados por la IA, abordar las consecuencias de seguridad de redes más inteligentes, e invertir en expandidores de mercado globales como la estandarización, todas tienen consecuencias estratégicas para la competitividad de ambos países en energía y tecnología.
El desafío de equilibrar la seguridad energética y la innovación tecnológica
Mientras que Estados Unidos enfrentará una serie de opciones al abordar los imperativos dobles de mantener la seguridad energética y impulsar la innovación tecnológica, el factor más importante para el éxito será reconocer la extensión a la que uno depende del otro. Esta dinámica es emblemática en la IA, con dinámicas similares que probablemente se desplieguen a lo largo de las innovaciones tecnológicas y para la seguridad energética, en la que tantos sectores dependen.
Colocar en su lugar una estrategia clara que reconozca esta interacción y aproveche los multiplicadores de la inversión del sector privado conferirá no solo ventaja estratégica sino que también podría ofrecer plataformas para la cooperación multilateral y hasta bilateral, basada en interés mutuo.
El consumo de energía de los sistemas de IA
Los sistemas de IA en su forma actual son consumidores de energía notorios, potencialmente tensando las proyecciones de demanda energética establecidas durante mucho tiempo. Si bien la IA no representa la mayor parte de la demanda energética creciente a nivel global, sus necesidades significativas, emergencia rápida y difusión masiva proporcionan una ventana a un nuevo y disruptivo dinámica para los planes de energía limpia en todo el mundo.
Antes del desarrollo de sistemas de IA a gran escala, una dinámica relativamente estable existía entre la necesidad creciente de centros de datos intensivos en energía y la eficiencia de las máquinas dentro de esos centros de datos. Como resultado, en la década antes de que los sistemas de IA modernos alcanzaran la edad adulta (aproximadamente 2005-2016), la energía consumida por los centros de datos de EE. UU. era relativamente plana, ya que la eficiencia contrarrestaba el número creciente de centros de datos.
Sin embargo, a medida que las empresas más intensivas en datos y operadoras de centros de datos como Amazon, Alphabet’s Google y Meta’s Facebook comenzaron a aprovechar los beneficios comerciales de la aprendizaje automático avanzado – la ciencia subyacente que impulsaría herramientas «generativas» como ChatGPT – el cambio necesario a hardware intensivo en energía llevó a un aumento de más del doble en la energía consumida en los cinco años siguientes (2017-2023). Las subidas de demanda causadas por la IA toman muchas formas. El entrenamiento de sistemas de IA avanzados crea necesidades entre consumidores de energía grandes que pueden superar rápidamente cualquier capacidad para servirlos, no digamos ya con la energía limpia que cada vez más buscan. Si bien las estimaciones varían ampliamente, analizando la investigación disponible y declaraciones de las empresas sugiere que entrenar los modelos de vanguardia disponibles actualmente ha consumido decenas de megavatios por modelo. Las «leyes de escalado» que muchas empresas de AI están utilizando para proyectar la demanda futura y adquirir capacidad de energía sugieren una necesidad anual de múltiples gigavatios en solo unos años para desarrollar y mantener sistemas de próxima generación. Esta necesidad de energía se traduciría en un modelo de IA de frontera ampliamente utilizado, que entrenar consumiría tal vez la misma cantidad de electricidad que 5 millones de hogares de EE. UU. en un año.
Los aumentos en la eficiencia de las chips utilizadas para entrenar la mayoría de los sistemas de IA, así como en cómo se utilizan esos procesadores, podrían prevenir un escenario de consumo desenfrenado. Sin embargo, con entrenamientos más largos «normales» se convierten en la norma, esas ganancias pueden tener dificultades para compensar el crecimiento en la intensidad computacional/duración del proceso de entrenamiento en sí mismo. Sin embargo, un menos apreciado pero también demandante demandante será el costo de utilizar sistemas de IA para realizar funciones, llamadas «inferencia» (literalmente, consultar un modelo de IA, ya sea para obtener una respuesta a una pregunta basada en texto, para buscar la generación de una imagen, etc.). Lo que muchos considerarían una «búsqueda estándar» en un motor de búsqueda, realizada en su lugar con un modelo de lenguaje grande (LLM), se estima que requiere 10 veces la electricidad para entregar un resultado similar. Sin embargo, los modelos son capaces de mucho más que solo la generación de texto, con otras capacidades como la generación de imágenes o videos que demandan más inferencia por entrada, y a su vez, aumentan la energía utilizada para generar una salida.
Precise estimates of inference cost depend not just on the query’s type and complexity but on the number of “parameters” an underlying model (ChatGPT o Meta’s Llama) has. Aunque el panorama cambia diariamente, como se escribe en este momento, los modelos de AI capaces van desde justo bajo 10 mil millones para los más pequeños, hasta decenas o cientos de mil millones para los llamados “multimodales” capaces de manejar y producir imágenes además de texto, hasta (una estimación) más de 1 trillón para los modelos más grandes. El uso de energía no sigue perfectamente el aumento de parámetros, pero sí proporciona indicaciones en la dirección correcta, con fluctuaciones adicionales basadas en factores como si la computación necesita ser distribuida entre múltiples procesadores dentro de centros de datos. A medida que aumenta el costo de la energía, también puede ser inevitable para los consumidores, ya que las empresas incorporan resultados impulsados por LLM en incluso búsquedas web básicas. Como resultado, qué modelos se convierten en “predeterminados” para consultas a escala global (por ejemplo, cuando un usuario de iPhone hace una búsqueda web en el navegador de su teléfono) o incluso estándares formales puede importar enormemente para el consumo de energía de AI en general.
La importancia estratégica de AI en la relación entre EE. UU. y China
Una pregunta clave es si AI seguirá siendo de importancia estratégica, particularmente en la relación entre EE. UU. y China, en el plazo de décadas en el que muchas decisiones energéticas se toman. Basándose en la evidencia actual, es poco probable que la carrera para desarrollar sistemas de AI más capaces y mejorados se vea disminuida. A pesar de las expectativas de algunos críticos de que se producirá otro “invierno de AI” o que estas tecnologías no entregarán impacto económico a nivel nacional, las elecciones de personal y política dan poca indicación de que se anticipa un enfriamiento del tema en el contexto de la política exterior. La creación de un asesor de AI (y cripto) elevado en la jerarquía organizativa sugiere la continuidad de AI como una preocupación de política de alto nivel. En las primeras semanas de la administración, se emitió un orden ejecutivo que establecía “podemos consolidar nuestra posición como líder global en AI”, que buscaba revisar (pero no detener en su totalidad) el orden principal de AI del presidente Joe Biden.
Reacciones de la administración Biden
Días después, se dedicó el primer discurso internacional del vicepresidente JD Vance a la cuestión de AI. Se hizo mucho de los llamados a reconsiderar el enfoque de seguridad de la administración anterior en AI. Sin embargo, más allá de los titulares, prevaleció la continuidad notable. En la caracterización del desafío, Vance señaló cómo “los adversarios extranjeros hostiles han armado AI”, al igual que Biden se centró en “el uso de sistemas de AI por parte de adversarios y otros actores extranjeros”. Y ambos llamaron la atención sobre la energía como un vector clave de esa competencia de AI, con los últimos movimientos de la administración Biden para intentar acelerar el crecimiento de la infraestructura de energía para las empresas de AI de EE. UU. que reflejaban las afirmaciones de Vance de que “estamos ahora en la frontera de una industria de AI hambrienta de energía confiable”. Vance continuó, “AI no puede despegar a menos que el mundo construya la infraestructura de energía para apoyarla”, y incluso opinó que “ayudará a crear y almacenar nuevos modos de energía en el futuro”. En la competencia geopolítica por AI, la energía se vislumbra, a lo largo de las administraciones, como crítica.
China y su enfoque en AI
En China, el presidente Xi Jinping ha citado consistentemente diversas construcciones de cómo “China le da gran importancia al desarrollo de AI” y debe “apuntar a los puntos de mando de la ciencia y la tecnología y la innovación industrial del futuro”, enfocándose en particular en “inteligencia artificial” y “nueva energía”. Si bien la relación entre la energía y el desarrollo de AI no se ha estresado explícitamente en la retórica de Beijing como en la de Washington, se citó en las llamadas de Xi a una “gran despliegue estratégico para construir un nuevo sistema de energía” y la “empoderamiento de nuevas tecnologías”. El empuje de AI de Beijing ha continuado a pesar de los obstáculos significativos para la tecnología sector en China: a saber, los recientes controles sobre el sector tecnológico. Las capacidades de AI líderes continúan emergiendo de investigadores, startups y empresas establecidas. Si bien muchos han cubierto el progreso de las empresas chinas en el desarrollo de AI, incluido el sorprendente lanzamiento de DeepSeek de un modelo que rivaliza con algunos competidores estadounidenses líderes, un métrica contraintuitiva de la importancia que China está poniendo en su progreso de AI puede ser las medidas a las que Beijing está recurriendo para llevarlo a la práctica. Los nuevos requisitos de registro y pruebas rigurosas para asegurarse de que las respuestas a consultas cumplan con los dictados políticos sugieren expectativas significativas para la penetración de AI en la economía y el uso amplio de consumidores.
La importancia de la energía para la competencia de AI
Por el lado opuesto, que AI representó una de las pocas nuevas áreas de intercambio diplomático, que finalmente dio lugar a declaraciones de líderes recíprocas sobre la inadvisabilidad de usar sistemas de AI en el control de mando nuclear, habla al menos de las ansias militares constantes sobre la tecnología. La cada vez mayor empuje por más capacidad de AI está impulsado por la demanda del mercado pero alimentado por la geopolítica; en competencia con EE. UU., apagar la necesidad de energía de AI será una medida del éxito interno de Beijing no solo en la competencia económica, sino en la ventaja geopolítica que AI confiere y que China busca activamente.
Con la trayectoria del desarrollo y utilización de la inteligencia artificial (IA) poco probable de disminuir en ninguno de los lados del Pacífico, surgen preguntas sobre alternativas a las redes de energía de los Estados Unidos y China para asumir el costo energético de la IA. A ese fin, países como los Emiratos Árabes Unidos están trabajando para atraer a empresas de IA de los Estados Unidos (y presumiblemente China) para que realicen su entrenamiento energéticamente intensivo lejos de casa. Estos inversiones son dignas de atención; con capital que puede superar a las ofertas de capital de riesgo y privado de los Estados Unidos, y el atractivo de paquetes más amplios para apoyar la competencia de las empresas, es probable que se conviertan en un golpe en las negociaciones domésticas. Sin embargo, los desafíos prácticos y regulatorios para la desincorporación significativa del entrenamiento de modelos hacen que esta sea una perspectiva externa, a gran escala y en el corto plazo. Un creciente matorral de reglas de soberanía de datos domésticas y litigios activos sobre violaciones de derechos de autor pueden complicar la voluntad de las empresas de modelos fronterizos de entrenar modelos tan caros en el extranjero. Incluso acuerdos como el de Humain, basado en Arabia Saudita (y respaldado por el gobierno) que adquirió chips de Nvidia de vanguardia para el entrenamiento de IA, son más probable que se desplieguen para el desarrollo y inferencia de modelos domésticos que para una sustitución significativa del entrenamiento de modelos fronterizos de los Estados Unidos.
Enfrentamientos divergentes en los Estados Unidos y China
En lugar de eso, para alimentar el uso de los centros de datos más sustanciales, tanto las empresas de IA de los Estados Unidos como las de China pueden tener que (o serán obligadas a) hacer frente a las redes de energía que tienen, y confiar en la dirección gubernamental para una mayor oferta y priorización. Es aquí que las aproximaciones divergentes en los Estados Unidos y China pueden volverse particularmente interesantes. No aún tres años después del inicio de la era del «IA de butaca» (sistemas de propósito general, disponibles para la mayoría de la gente), tanto países están en las primeras etapas de esta tecnología en evolución. En los Estados Unidos, los fondos generosos que se están invirtiendo en nuevas empresas de IA y los tech incumbentes con abundante capital que están regalando fondos para entrenar modelos de IA en los datos que ya poseen significan que este es un subsector poco acostumbrado a la privación. La pregunta es una de trayectoria de mercado: ¿serán los ingresos del uso de estos modelos, combinados con el apetito de los inversores para invertir en su potencial, un motivador para una mayor eficiencia, o tal acelerante de la competencia empresarial que la eficiencia energética se convierta en una prioridad secundaria para el rendimiento del modelo en general?
Avances en la investigación computacional
Para ser claro, la investigación de la computación académica ha valorado durante mucho tiempo formas más computacionalmente eficientes de entregar modelos de IA, y las empresas mismas tienen un claro incentivo para reducir los costos de entrenamiento. Una pregunta central para el campo, y de hecho, para el futuro de la energía limpia global, es si nuevas técnicas computacionales pueden detener permanentemente el costo energético exponencial que es un corolario presente a las «leyes de escalado». Los estados tempranos y los importantes avances en esta investigación sugieren que puede haber; más allá de los impulsores de mercado existentes, las incentivos gubernamentales para centrar la atención en este conjunto de áreas podrían proporcionar retornos desproporcionados, cuando se tenga en cuenta la imagen de energía limpia más amplia. Sin embargo, esto es un área donde tal avance sería poco probable que se quedara en secreto durante mucho tiempo; detrás de la retórica de la desacoplación entre los Estados Unidos y China, la realidad es una historia mucho más matizada de mutualismo internacional técnico entre investigadores de IA, unida a una cultura de publicación abierta como norma y medio de validación en el campo. Si bien las inversiones estatales en entrenamiento de modelos de IA más eficientes pueden resolver los desafíos energéticos, pueden terminar siendo un punto de progreso paralelo o incluso cooperación, en lugar de conferir ventaja estratégica a uno u otro lado.
Avances en la energía nuclear
Las recientes movidas de las empresas de tecnología para adquirir plantas nucleares de fisión dedicadas para satisfacer su demanda pueden ser un punto de inflexión en el rápido cambiante debate global sobre la energía nuclear. De hecho, en un momento de transición política en los Estados Unidos y profundas grietas sobre inversiones climáticas, la energía nuclear ofrece un área de potencial de detente político: no «tan verde» para apagar el derecho político, y no lo suficientemente carbono-intensivo como para cortejar la oposición más vociferante del izquierdista. Ya sea que las empresas de IA estén efectivamente triangulando esta área de potencial de superposición; apilando sobre las vistas evolutivas de la tecnología dadas el clima político y la energía basada en la demanda confiable; o simplemente carecen de alternativas para satisfacer sus necesidades de demanda, el resultado es el mismo: la fisión nuclear puede ser la medida de emergencia que los inversores y los líderes de la IA necesitan para tener confianza de que pueden seguir construyendo modelos cada vez más energéticamente intensivos, a pesar de los plazos regulatorios desagradables y la falta de consenso popular sobre la implementación de la fisión.
En este sentido, la demanda de energía limpia para apoyar el crecimiento de la computación y el almacenamiento de datos está impulsando la inversión en tecnologías de energía limpia, como la fusión nuclear. La Unión Europea ha establecido un objetivo ambicioso de alcanzar un 80% de energía limpia en 2025, y la fusión nuclear es considerada una de las tecnologías clave para lograr este objetivo.
En China, la «Iniciativa de datos orientales y cálculo occidental» busca construir centros de datos para apoyar el crecimiento de la computación, pero la expansión de la energía nuclear está siendo retrasada debido a la falta de aceptación pública. Esto sugiere que los planificadores chinos no ven a la población como preparada para aceptar la expansión de la energía nuclear para apoyar la expansión de los centros de datos.
La demanda de energía limpia para la computación y el almacenamiento de datos
La demanda de energía limpia para apoyar el crecimiento de la computación y el almacenamiento de datos está impulsando la inversión en tecnologías de energía limpia, como la fusión nuclear. La Unión Europea ha establecido un objetivo ambicioso de alcanzar un 80% de energía limpia en 2025, y la fusión nuclear es considerada una de las tecnologías clave para lograr este objetivo.
En la Unión Europea, la demanda de energía limpia para apoyar el crecimiento de la computación y el almacenamiento de datos está impulsando la inversión en tecnologías de energía limpia, como la fusión nuclear. La Unión Europea ha establecido un objetivo ambicioso de alcanzar un 80% de energía limpia en 2025, y la fusión nuclear es considerada una de las tecnologías clave para lograr este objetivo.
La inversión en fusión nuclear en Estados Unidos
La inversión en fusión nuclear en Estados Unidos está siendo impulsada por la demanda de energía limpia para apoyar el crecimiento de la computación y el almacenamiento de datos. La empresa Google ha anunciado dos inversiones en firmas de fusión nuclear en Estados Unidos, y se espera que estas inversiones ayuden a acelerar el desarrollo de la tecnología.
La competencia en la energía limpia
La competencia en la energía limpia entre Estados Unidos y China está siendo impulsada por la demanda de energía limpia para apoyar el crecimiento de la computación y el almacenamiento de datos. La Unión Europea ha establecido un objetivo ambicioso de alcanzar un 80% de energía limpia en 2025, y la fusión nuclear es considerada una de las tecnologías clave para lograr este objetivo.
La seguridad de la red y la estandarización
La seguridad de la red y la estandarización son dos áreas clave en las que la competencia en la energía limpia entre Estados Unidos y China está siendo impulsada por la demanda de energía limpia para apoyar el crecimiento de la computación y el almacenamiento de datos. La Unión Europea ha establecido un objetivo ambicioso de alcanzar un 80% de energía limpia en 2025, y la fusión nuclear es considerada una de las tecnologías clave para lograr este objetivo.
La herencia de los aumentos significativos en la demanda de energía, impulsados en parte por la inteligencia artificial, será la necesidad de realizar actualizaciones necesarias en las redes públicas que no están a la altura de la tarea de apoyar la energía limpia en proceso de incorporación, ni a las demandas significativas. Desde medidores más inteligentes hasta tecnologías que mejoran la red, la digitalización de las redes eléctricas apoyada por un gasto público inmenso plantea oportunidades de eficiencia pero también conlleva un riesgo notable: la introducción de nueva fragilidad en la red a través de vulnerabilidades de seguridad cibernética, permitiendo sabotajes a distancia en una escala que solo se temía anteriormente. Este preocupación ha sido conocida durante décadas y ha sido objeto de ensayos en otras regiones por parte de otros adversarios de los Estados Unidos, pero ha vuelto a la superficie con la reciente serie de descubrimientos de «interruptores de muerte» implantados en la infraestructura crítica de los Estados Unidos y atribuidos a China. Beijing ha negado reiteradamente la responsabilidad de estos hackeos, pero la atribución de los Estados Unidos aún no ha generado un desafío serio. Las actualizaciones aumentadas de la red, impulsadas por inversiones en energía limpia y creciente demanda, aumentan la vulnerabilidad cibernética. A medida que ambos países modernizan sus redes, cada uno introducirá más elementos digitales que pueden ser tomados, desactivados o activados maliciosamente -una vulnerabilidad creciente y mutua. Los ataques o episodios de sabotaje reconocibles podrían variar desde apagones selectivos de instalaciones críticas, que agotarían áreas donde las redes ya están sobrecargadas, y potencialmente grandes fallos en cascada en redes regionales. Escenarios como estos parecían haber sido contemplados cuando la administración Biden se movió para prohibir el software chino en vehículos de los Estados Unidos, dado que los vehículos mismos sirven como nodos significativos en la red, que, si se manipulan al mismo tiempo, podrían causar tales apagones. Este dinámica -y el potencial de profundo desconfianza- es probable que se expanda en la relación bilateral en los años venideros. Es demasiado pronto para decir si hay potencial para reducir el nivel de tensión en este asunto, a pesar del interés expresado por China en compromisos bilaterales. Los Estados Unidos podrían mejorar significativamente -y afilar- su empuje para ciertos comportamientos de normas cibernéticas, extendiendo el enfoque más allá del robo de secretos comerciales. Ese esfuerzo fue inusual en producir un cambio medible, si temporal, en la voluntad de Beijing de robar ciertos sistemas digitales de los Estados Unidos a su escala anterior. Hasta ahora, tales esfuerzos a un verdadero control han sido asumidos por ambos lados como a medias, insinceros o ambos, lo que plantea la pregunta de qué nivel de riesgo será necesario para llevar a ambos lados a una mesa de negociación seria. Con los riesgos posiblemente mucho más altos de lo que eran en la mitad de 2015, es hora de explorar las vías para escapar de este dinámica desestabilizadora.
Competencia por la estandarización tecnológica
La competencia por la estandarización tecnológica es un tema importante en el contexto de las telecomunicaciones (notablemente 5G e internet) y potencialmente puede tener un impacto en el mercado y las relaciones en espacios emergentes de tecnología y energía limpia. El día a día del desarrollo de estándares a menudo es tedioso y lleno de jerga, ya que ingenieros, científicos e, cada vez más, funcionarios nacionales buscan acuerdo sobre las estructuras arquitectónicas de nuevas tecnologías. En lo que una vez se pensó en los Estados Unidos como un enfoque liderado por la industria y en gran medida sin intervención, un enfoque de liderazgo nacional en estándares acompañó a la administración Biden de una mayor intencionalidad de política industrial. No se quedó atrás, los funcionarios chinos han repetido estos sentimientos en un plan de acción nacional explícito de tres años -crystalizando una estrategia largamente acusada por los funcionarios de los Estados Unidos pero en gran medida sin declarar en documentos oficiales chinos en las décadas anteriores. La estrategia china busca centrarse en la seguridad de una serie de estándares tecnológicos para el ecosistema tecnológico chino, con un foco principal en el aprendizaje automático (entre otras tecnologías emergentes, incluyendo la computación cuántica y las interfaces cerebro-computadora). En este sentido, ambos países han reconocido explícitamente que en el aprendizaje automático, como con muchas tecnologías antes de él, mantener estándares confiere un dividendo significativo al ecosistema de innovación más amplio dentro de un sector -telecomunicaciones, aprendizaje automático o de lo contrario. A pesar de esos dividendos sustanciales, quedan muchas preguntas sobre la capacidad y el interés de los estados para seguir adelante con estas ambiciones grandiosas de participación en estándares. En algunas áreas de la energía limpia, la competencia ya está en curso. En tecnologías emergentes como la energía de fusión, las empresas chinas han estado trabajando en la Organización Internacional de Normalización para estandarizar una versión de la tecnología en la que han invertido significativamente. Pero las tecnologías de energía limpia no son teléfonos celulares ni protocolos de Internet; las jurisdicciones varían, y la seguridad de la estandarización en organizaciones de desarrollo de estándares oficiales (SDOs) puede tomar un segundo plano a jugadores de mercado importantes como Tesla que obtengan una gran escala con estándares propietarios. El estándar de carga de Tesla, ahora rebrandizado como el estándar de carga norteamericano, o NACS, para fomentar la adopción, es un ejemplo de esto -en gran medida evitando a las SDOs y agregando nueva complejidad a un modelo en el que los estados ejercen presión oficial o no oficial en SDOs establecidas. Aunque bajo la primera administración Trump, el enfoque en 5G, telecomunicaciones seguras y otras áreas relevantes para estándares evitó mayores restricciones a la participación internacional, sigue siendo incierto si los presupuestos decrecientes y la reducción de personal, combinados con reorganizaciones institucionales, obstaculizarán esta tarea diplomática intensiva. Para la energía limpia, el nivel de participación estatal en otros procesos de estándares, como los sobre fallas de rendimiento de renovables y análisis, sistemas de gestión de energía y componentes de sistemas de almacenamiento de energía, puede ofrecer pistas tempranas.
El futuro para la energía y las tecnologías emergentes es tan interconectado y a veces tan complejo como la relación entre Estados Unidos y China. Estas relaciones no son cero-suma, pero merecen ser consideradas en conjunto y, lo más importante, como parte de una estrategia coherente para Estados Unidos que priorice la seguridad energética y China en su agenda. Las inversiones inteligentes en avances energéticos comercializables, incentivos complementarios en el mercado para impulsar modelos de inteligencia artificial más eficientes y inferencia, y el compromiso diplomático para asegurar que las tecnologías más prometedoras alcancen la estandarización, todos apuntan a los mismos objetivos estratégicos. Si bien otros factores influirán en este dinámico en evolución, desde el papel de Taiwán en la fabricación de semiconductores hasta los recursos minerales críticos en el sudeste asiático, este momento representa una oportunidad para considerar la visión más amplia y acelerar tanto las necesidades tecnológicas como energéticas en concierto.
La importancia de la cooperación internacional
La cooperación internacional es fundamental para abordar los desafíos energéticos y tecnológicos que enfrentamos. La colaboración entre países y organizaciones puede ayudar a acelerar la adopción de tecnologías limpias, mejorar la eficiencia energética y reducir la dependencia de fuentes de energía no renovables. Además, la cooperación internacional puede ayudar a abordar los desafíos globales, como la seguridad energética y la mitigación del cambio climático.
En este sentido, la relación entre Estados Unidos y China es crucial. Ambos países tienen una gran influencia en la economía global y pueden jugar un papel importante en la promoción de la cooperación internacional. La cooperación entre ambos países puede ayudar a acelerar la adopción de tecnologías limpias, mejorar la eficiencia energética y reducir la dependencia de fuentes de energía no renovables.
La necesidad de una estrategia coherente
La estrategia de Estados Unidos para abordar los desafíos energéticos y tecnológicos debe ser coherente y enfocada en la promoción de la cooperación internacional. La estrategia debe incluir inversiones en tecnologías limpias, incentivos para la eficiencia energética y compromisos diplomáticos para asegurar la adopción de tecnologías prometedoras. Además, la estrategia debe considerar la relación entre Estados Unidos y China y la importancia de la cooperación internacional para abordar los desafíos globales.
