La relación entre tecnologías de vanguardia y la energía necesaria para impulsarlas es 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 Estados Unidos y China, las futuras administraciones estadounidenses 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 para observar estas dinámicas interconectadas. Los avances tecnológicos alimentan la competencia, y esta competencia moldea las elecciones de energía de cada país. Las decisiones políticas tomadas por Washington y Beijing en priorizar los impulsores de demanda como la IA, enfrentar los desafíos de demanda energética creados por la IA, tratar las consecuencias de seguridad de redes más inteligentes, e invertir en expandidores globales de mercado como la estandarización, todas tienen consecuencias estratégicas para la competitividad de ambos países en energía y tecnología.
El desafío de la IA
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 muchos 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 bilateral, basadas en interés mutuo.
Los sistemas de IA en su forma actual son consumidores de energía notorios, potencialmente tensando las proyecciones de demanda energética establecidas. Si bien la IA no cuenta para la mayor parte de la creciente demanda energética global, sus necesidades significativas, emergencia rápida y difusión masiva proporcionan una ventana a un nuevo y dinámico dinámico para los planes de energía limpia en todo el mundo. Antes del desarrollo de los sistemas de IA a gran escala, un dinámico relativamente estable existía entre la creciente necesidad 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 llegaran a la edad adulta (aproximadamente 2005-2016), la energía consumida por los centros de datos de EE. UU. fue relativamente plana, ya que la eficiencia contrarrestó el crecimiento del número 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 necesario cambio 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 demandas 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 las declaraciones de las empresas sugiere que entrenar los modelos de vanguardia disponibles hoy en día se estima que 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 energética sugieren una necesidad anual de varios gigavatios para desarrollar y mantener sistemas de próxima generación. Esta necesidad de energía se traduciría en un modelo de IA de vanguardia de una sola “frontera” que entrenar, consumiendo tal vez tanto electricidad como 5 millones de hogares estadounidenses en un año.
Los aumentos en la eficiencia de las chapas utilizadas para entrenar la mayoría de los sistemas de IA, así como en cómo se utilizan esas procesadoras, podrían prevenir un escenario de consumo descontrolado. Sin embargo, con entrenamientos más largos “normales” se convirtieron en la norma, esos 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 significativo será el costo de utilizar realmente los 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” de un motor de búsqueda, realizada en su lugar con un gran modelo de lenguaje (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 video demandando más inferencia por entrada, y a su vez, aumentando la energía utilizada para generar una salida.
Las estimaciones precisas del costo de inferencia dependen no solo del tipo y complejidad de la consulta, sino también del número de “parámetros” que tiene un modelo subyacente (ChatGPT o Llama de Meta). Aunque el paisaje cambia diariamente, según esta escritura, los modelos de AI capaces van desde justo bajo 10 mil millones para los más pequeños, hasta decenas a cientos de miles de 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 extendida a múltiples procesadores dentro de centros de datos. A medida que aumenta el costo de 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 realiza una búsqueda web en el navegador de su teléfono) o incluso estándarizados formalmente puede importar enormemente para el consumo de energía de AI en conjunto.
La importancia estratégica de AI en la relación entre EE. UU. y China
Una pregunta crucial 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. Basándonos 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 habrá 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 dentro de la jerarquía organizativa sugiere la continuidad de AI como una preocupación de política de alto nivel. En las primeras semanas de la administración, se lanzó un orden ejecutivo que declaraba “podemos consolidar nuestra posición como líder global en AI”, que buscaba revisar (pero no detener por completo el trabajo de) 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 al respecto de las llamadas a reconsiderar la aproximación enfocada en la seguridad del anterior gobierno. 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 la importancia de la energía para 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 enfatizado explícitamente en la retórica de Beijing como en la de Washington, la relación entre las dos se mencionó en las llamadas de Xi para 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 el sector tecnológico en China: a saber, las represiones del sector tecnológico en los últimos años. 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 un modelo por parte de DeepSeek que rivaliza con algunos competidores estadounidenses líderes, un métrica contraintuitiva de la importancia que China está poniendo en su progreso de AI puede ser la longitud a la que Beijing está yendo para llevarlo a la soga. 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 utilizar sistemas de AI en el control nuclear, habla al menos de las ansiedades militares crecientes sobre la tecnología. La empuje cada vez mayor para más capacidad de AI está impulsada por la demanda del mercado pero alimentada por la geopolítica; en competencia con EE. UU., apagar la necesidad de energía de AI será una medida de la 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 que soporten el peso energético de la IA. Al respecto, 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, son probablemente convertirse en un golpe en las negociaciones domésticas. Sin embargo, los desafíos prácticos y regulatorios para la offshoring significativa del entrenamiento de modelos hacen que esta sea una perspectiva externa, a gran escala y a 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 caros en el extranjero. Incluso acuerdos como el gran compra de chips de Nvidia de alta gama de Humain, basado en Arabia Saudita (y respaldado por el gobierno), 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.
Alternativas energéticas para la IA
En lugar de ello, para poderar 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 uso de las redes de energía que tienen, y confiar en la liderazgo 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 en el período de la “IA de sillón” (sistemas de propósito general, disponibles para la mayoría de la gente), tanto países están en los días tempranos de esta tecnología en evolución. En los Estados Unidos, los fondos generosos que se están invirtiendo en nuevas empresas de IA y el dinero abundante de los incumbentes de tecnología 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 la trayectoria del mercado: ¿serán las ganancias del uso de estos modelos, combinadas 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 a la rendimiento del modelo en general?
Avances en la eficiencia energética
Para ser claro, la investigación de la ciencia informática 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 en efecto, para el futuro de la energía limpia global – es si nuevas técnicas computacionales pueden detener permanentemente el aumento exponencial de los costos energéticos que son un corolario presente a las “leyes de escalado”. Los avances tempranos y importantes en esta investigación sugieren que puede haber; más allá de los impulsores de mercado existentes, las incentivos gubernamentales para enfocar la mente en este conjunto de áreas pueden proporcionar retornos desproporcionados, cuando se tenga en cuenta la imagen de energía limpia más amplia. Sin embargo, esto es un área en la que tal avance no es probable que se quede 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 significativo en el campo. Si bien las inversiones estatales en entrenamiento de modelos de IA de alta eficiencia pueden resolver los desafíos energéticos, pueden terminar siendo un punto de progreso paralelo o incluso cooperación, en lugar de conferir ventaja estratégica a un lado u otro.
Avances en la energía nuclear
Las recientes movidas de las gigantes de la 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 las inversiones climáticas, la energía nuclear ofrece un área de potencial de detente político: no “tan verde” para apagar la oposición política a la derecha, y no lo suficientemente carbono-intensivo como para atraer la oposición más vociferosa de la izquierda. Ya sea que las empresas de IA estén triangulando efectivamente esta área de potencial de superposición; apilando sobre las vistas evolutivas de la tecnología dadas el clima político y los imperativos de energía de base confiable; o simplemente están cortos en 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 está siendo impulsada por la necesidad de energía para los centros de datos, que están creciendo rápidamente. En China, los planes gubernamentales están en juego en una danza delicada con la opinión pública no probada en relación con los centros de datos y la expansión de la energía nuclear. Por ejemplo, la iniciativa de China “Eastern Data, Western Computing” para construir centros de datos para satisfacer sus crecientes necesidades de cálculo está colisionando con los objetivos de política para que sean alimentados con un 80% de energía limpia por 2025. Es notable la ausencia de explicaciones sobre “cómo” se logrará esto, lo que sugiere que los planificadores chinos no ven aún al público como listo para aceptar los centros de datos como una razón para una expansión significativa de la energía nuclear (a pesar de que tal expansión nuclear ya está en curso por otras razones), que la almacenamiento de baterías a gran escala hará avances significativos en solo unos años, o ambas cosas. En ambos casos, la utilización de la fisión nuclear puede estar impulsada en realidad por empresas de AI y datos intensivos privadas que necesitan rápidamente y están interesadas en normalizarla a nivel nacional, lo que puede abrir la puerta a un recibimiento más cálido en la mezcla de energía limpia deseada por los formuladores de políticas que el público puede tener con la tecnología.
Las necesidades de demanda de AI están acelerando y financiando en parte las inversiones estratégicas de los Estados Unidos en alternativas limpias a largo plazo aún no desplegadas, a saber, la energía de fusión. Si bien la lista de inversores en la tecnología incluye una variedad de financiamiento institucional, capital de riesgo y jugadores industriales estratégicos, los fundadores/CEOs actuales y anteriores de las mayores empresas de AI y tecnología han jugado roles financieros y organizativos significativos en las empresas. Para perspectiva, una sola inversión de una de esas “grandes tecnologías” supera (más de siete veces) el financiamiento federal total a la fusión privada bajo su programa de desarrollo “Milestone-based” diseñado para ayudar a comercializar la tecnología. En el verano de 2025, Google anunció dos inversiones separadas en, y acuerdos aspiracionales para comprar energía de, empresas de fusión de los Estados Unidos. En meses recientes, estos apuestas comerciales de fusión por parte de las empresas de tecnología parecen estar respaldadas por las necesidades de energía de AI y, en consecuencia, la competitividad nacional de AI. La entusiasmo bipartidista de EE. UU. por la fusión fue claro, si tentativo, dada la falta de plantas de demostración de energía bajo las administraciones Trump y Biden. Beijing, por su parte, ha redoblado sus inversiones estatales en fusión, una medida que no ha pasado desapercibida para los funcionarios de fusión de EE. UU. Jean Paul Allain, el jefe del programa de ciencia de fusión del Departamento de Energía, dijo en una entrevista reciente que más que el estimado de $1 mil millones a $1.5 mil millones que Beijing está poniendo en su programa de fusión doméstico anualmente, “Para mí, lo que es más importante que el número es cómo rápido están haciendo esto”. Aquí, la carrera de AI está impulsando y moldeando en parte el próximo capítulo de la carrera de energía limpia. Y algunas empresas de fusión comerciales líderes, por su parte, están poniendo algunas de sus esperanzas a corto plazo en los impulsos de demanda que el sector está enfrentando públicamente.
La competencia en la energía limpia y la tecnología emergente
Hasta qué punto los Estados Unidos o China aprovecharán otras ventajas en la intersección de la energía limpia y la tecnología emergente para mejorar su ventaja competitiva o incluso las utilicen para construir nuevas áreas de cooperación aún no se ha visto. Pero en al menos dos áreas, la ciberseguridad de la red y la estandarización, los imperativos del momento pueden ser contribuyentes importantes al tono general de las relaciones EE. UU.-China incluso más que sus efectos directos en la política energética.
La herencia de las significativas aumentos en la demanda de energía, impulsada en parte por la Inteligencia Artificial (IA), 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, no digamos de los picos significativos de demanda. Desde medidores más inteligentes hasta tecnologías que mejoran la red, la digitalización de las redes eléctricas apoyada por una inmensa inversión pública 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 el sabotaje a distancia en una escala que solo se temía anteriormente. Este preocupación ha sido conocida durante décadas y ha sido objeto de ejercicios 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 alimentación” implantados en la infraestructura crítica de los Estados Unidos y atribuidos a China. Beijing ha negado responsabilidad por estos hackeos, pero la atribución de los Estados Unidos aún no ha generado un serio desafío. Las actualizaciones más grandes a la red, impulsadas por las inversiones en energía limpia y la 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 de manera maliciosa -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 decidió 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 cibernéticos normativos, extendiendo el enfoque más allá del robo de secretos digitales. Ese esfuerzo fue inusual en producir un cambio medible, si bien 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 las apuestas argumentablemente mucho más altas 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
Una dinámica final digna de nota es la competencia por la estandarización tecnológica -profundamente competitiva en el contexto de las telecomunicaciones (notablemente 5G e internet)- y potencialmente forma- y relación-shaping en espacios emergentes de tecnología limpia y energía. El día a día del desarrollo de estándares a menudo es lento y lleno de jerga, ya que ingenieros, científicos y 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 quedaron 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 no hablada en documentos oficiales chinos en las décadas anteriores. La estrategia china busca centrarse en el trabajo para asegurar una serie de estándares tecnológicos para el ecosistema tecnológico chino, con un foco principal en la Inteligencia Artificial (IA) (entre otras tecnologías emergentes, incluyendo el cómputo cuántico y las interfaces cerebro-computadora). En este sentido, ambos países han reconocido explícitamente que en la IA, al igual que en muchas tecnologías antes de ella, mantener estándares confiere un dividendo significativo al ecosistema de innovación más amplio dentro de un sector -telecomunicaciones, IA o de lo contrario. A pesar de esos dividendos sustanciales, quedan preguntas sustanciales 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 asegurar la estandarización en las organizaciones de desarrollo de estándares oficiales (SDOs) puede tomar un segundo plano frente a jugadores de mercado importantes como Tesla que obtienen 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 este tipo -en gran medida evitando las SDOs y agregando nueva complejidad a un modelo en el que los estados ejercen presión oficial o no oficial en las SDOs establecidas. Aunque bajo la primera administración Trump, el enfoque en 5G, telecomunicaciones seguras y otras áreas relevantes para estándares evitó las restricciones más amplias en la participación internacional, sigue siendo incierto si los presupuestos decrecientes y la disminución de la plantilla, 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 modos de falla 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 está tan entrelazado, y a veces tan lleno de tensiones, 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 pretenda poner a China y la seguridad energética en la cima de su agenda. Las inversiones inteligentes en avances energéticos comercializables, incentivos complementarios del mercado para impulsar modelos de inteligencia artificial más eficientes y inferencia, y el compromiso diplomático para asegurar que las tecnologías más prometedoras logren la estandarización, todos apuntan a los mismos imperativos estratégicos. Si bien otros factores influirán en este dinámico emergente, 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 imagen más amplia y acelerar tanto las necesidades tecnológicas como las energéticas en conjunto.
La importancia de una estrategia coherente
Una estrategia coherente para Estados Unidos debe considerar la relación entre China y la seguridad energética como un todo, y no como partes aisladas. Esto requiere una comprensión profunda de las complejas relaciones entre la tecnología, la economía y la política. Al hacerlo, Estados Unidos puede aprovechar las oportunidades de crecimiento y desarrollo que ofrece la relación con China, mientras también aborda las preocupaciones sobre la seguridad energética y la competencia tecnológica.
Investigación y desarrollo
La investigación y el desarrollo son clave para impulsar los avances energéticos y tecnológicos. Estados Unidos debe invertir en la investigación básica y aplicada en áreas como la energía renovable, la eficiencia energética y la tecnología de la información. Esto incluye la creación de programas de investigación y desarrollo que fomenten la colaboración entre universidades, empresas y organizaciones gubernamentales.
Diplomacia y cooperación
La diplomacia y la cooperación son fundamentales para abordar las preocupaciones sobre la seguridad energética y la competencia tecnológica. Estados Unidos debe trabajar con China y otros países para establecer acuerdos y normas que promuevan la cooperación y la estandarización en áreas como la energía y la tecnología. Esto incluye la creación de mecanismos de diálogo y cooperación que permitan a los países compartir conocimientos y experiencias.
