10 de diciembre de 2025

La batalla por el contenido acaba de dar un giro: ahora hay un estándar para cobrar a las compañías que saquen la web

La batalla por el contenido acaba de dar un giro: ahora hay un estándar para cobrar a las compañías que saquen la web

Cuando usamos Gemini, ChatGPT o Grok, es fácil pensar que esa capacidad para producir resultados en pocos segundos roza lo extraordinario, incluso con sus fallos habituales. Pero no hay misterio: dependen de modelos entrenados con cantidades masivas de información. Ese proceso ha encendido un debate cada vez más intenso sobre cómo se utiliza todo ese contenido y hasta dónde llega el control de quienes lo generan. En ese clima aparece una propuesta que intenta poner cierto orden.

La extracción masiva de contenido. El crecimiento acelerado de la IA ha dejado al descubierto el mencionado fenómeno. Las compañías recurren a rastreadores propios y a conjuntos de datos elaborados por terceros que agregan material procedente de miles de sitios web. Para los editores, el problema no es solo la escala, sino la falta de transparencia sobre qué se recopila, cómo se utiliza y quién obtiene beneficios. El choque entre estos intereses ha alimentado demandas y debates sobre el equilibrio entre innovación y derechos de autor.

Qué es RSL 1.0. Ahora llega RSL 1.0, un estándar abierto diseñado para que los editores puedan expresar, de forma legible por máquinas, cómo debe utilizarse su contenido en la era de la IA. La iniciativa surge del RSL Collective y del RSL Technical Steering Committee, donde participan compañías de internet, medios y organizaciones de estándares como Yahoo, Ziff Davis y O’Reilly Media. El objetivo es que los medios puedan definir reglas transparentes de uso y licencia que los sistemas de IA deban respetar.

Un estándar operativo. Aquí aparece en escena el archivo robots.txt, que ha sido la herramienta fundamental para guiar a los rastreadores de la web, permitiendo o denegando acceso a determinadas rutas de un sitio. Esa simplicidad fue útil durante años, aunque no contemplaba usos concretos como el entrenamiento de modelos de IA. RSL 1.0 da un paso más y describe permisos diferenciados mediante categorías como “ai-input”, pensada para el entrenamiento, o “ai-index”, vinculada a la indexación clásica. La categoría “ai-all” permite bloquear cualquier uso relacionado con IA.

La idea es que con este sistema los editores puedan definir límites específicos sin perder visibilidad en los buscadores. Las reglas siguen siendo simples, pero ahora mucho más informativas.

Resolviendo una limitación clave. Hasta ahora, según los impulsores de la iniciativa, un editor que quiera evitar ese uso debe aceptar que su contenido deje de aparecer también en la búsqueda tradicional, porque Google no ofrece una opción individual para separar ambos ámbitos. Para los cofundadores del RSL Collective, “RSL proporciona exactamente esa capa que faltaba”, al permitir un control independiente entre ambos usos.

Chatbots

El modelo de contribución. Una de las novedades más destacadas de RSL 1.0 es el sistema de “contribución”, pensado para que creadores y organizaciones sin ánimo de lucro puedan exigir aportaciones a los sistemas de IA que utilicen su material. La iniciativa se ha desarrollado junto a Creative Commons y busca reforzar la sostenibilidad del digital commons, que reúne miles de millones de recursos abiertos en la web. Su directora ejecutiva, Anna Tumadóttir, señala que “es imprescindible que existan opciones de reparto justo más allá de las licencias comerciales, para poder seguir sosteniendo los bienes comunes y proteger el acceso al conocimiento en la era de la IA”.

Una adopción amplia. La publicación de RSL 1.0 ha generado un respaldo notable entre editores, plataformas y organismos técnicos, además de contar con el apoyo de proveedores de infraestructura como Cloudflare, Akamai y Fastly. Su implicación es relevante porque estos servicios pueden aplicar de forma directa las reglas que los editores definan.

Ahora bien, aunque RSL 1.0 introduce un marco más claro para expresar reglas de uso, no soluciona todos los problemas que plantea el entrenamiento de modelos de IA. El estándar depende de que los rastreadores lo respeten y de que los proveedores de infraestructura lo apliquen, de modo que las empresas que ignoren estas señales podrían seguir recopilando contenido sin autorización. Tampoco está claro cómo afectará a editores pequeños que carecen de recursos para negociar con grandes plataformas.

El avance de la IA ha cambiado la forma en que interactuamos con la información, aunque a menudo olvidemos que detrás de esos resultados rápidos hay contenido creado por millones de personas. Toca esperar para saber si RSL 1.0 conseguirá equilibrar las reglas de juego.

Imágenes | Xataka con Gemini 3 Pro | Solen Feyissa

En Xataka | McDonald's no ha aprendido de Coca-Cola y ha presentado un anuncio navideño hecho con IA. Las reacciones han sido aún peores

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La inteligencia artificial acelera la autonomía robótica en la Estación Espacial Internacional

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Un robot flotando como un colibrí en las estrechas instalaciones de la Estación Espacial Internacional (EEI) podría parecer ciencia ficción, pero es una escena cada vez más cercana a la realidad. Investigadores de la Universidad de Stanford han dado un paso clave al demostrar que es posible utilizar inteligencia artificial para controlar de forma segura un robot en la EEI, un hito que podría cambiar para siempre la manera en que se llevan a cabo las misiones espaciales.

Astrobee: el pequeño robot con grandes retos

La estrella de este avance es Astrobee, un robot en forma de cubo y propulsado por ventiladores, diseñado por la NASA para moverse libremente en microgravedad. Aunque lleva tiempo en la EEI, sus movimientos seguían requiriendo intervención humana o se limitaban a rutinas preprogramadas. El gran desafío para lograr una verdadera autonomía era que los entornos espaciales son demasiado complejos y los ordenadores a bordo no tienen la misma potencia que los de la Tierra.

Como explicó Marco Pavone, profesor de ingeniería aeroespacial en Stanford, los algoritmos de control autónomo que funcionan en la Tierra no pueden trasladarse directamente al espacio. Las computadoras de vuelo en la EEI tienen recursos limitados y están sujetas a restricciones de seguridad mucho más estrictas. Es como querer correr un videojuego de última generación en un ordenador de hace diez años.

Aprendizaje automático para una navegación más eficiente

La investigadora Somrita Banerjee, líder del proyecto, comparó el reto con planificar un viaje en coche de San Francisco a Los Ángeles: no basta con llegar, hay que hacerlo rápido, con seguridad y sin agotar el combustible. Para ello, el equipo utilizó un enfoque matemático tradicional conocido como programación convexa secuencial, que permite planificar rutas seguras dividiendo el problema en pasos más pequeños.

Sin embargo, calcular estas rutas desde cero cada vez es costoso en términos de procesamiento, algo que limita mucho a Astrobee. Para superar este obstáculo, los investigadores incorporaron un modelo de aprendizaje automático entrenado con miles de trayectorias anteriores. Así, el robot no parte de cero, sino que comienza desde una «propuesta informada», un punto de partida que luego se optimiza. A este proceso se le llama «warm start», y es como planificar un viaje empezando desde una ruta conocida en lugar de dibujar una línea recta sobre el mapa.

Resultados en microgravedad real

Antes de llevar su modelo a la EEI, el equipo lo probó en un banco de pruebas en el Centro de Investigación Ames de la NASA, donde un robot similar a Astrobee flota sobre una mesa de granito como si fuera un disco de hockey impulsado por aire. Una vez que comprobaron su eficacia, pasaron a la acción en órbita.

Durante la prueba a bordo de la EEI, los astronautas solo se encargaron de la preparación y el cierre del experimento. El resto fue operado desde la Tierra. El equipo de Stanford envió instrucciones al Centro Espacial Johnson de la NASA, donde los operadores ejecutaron comandos para Astrobee, incluyendo ubicaciones de partida y llegada, obstáculos simulados y comparaciones entre inicios fríos (sin IA) y warm starts (con IA).

Se ejecutaron 18 trayectorias diferentes, cada una de más de un minuto, y cada una se probó en ambas condiciones. Los resultados fueron claros: la planificación de movimiento fue entre un 50% y un 60% más rápida usando la IA, especialmente en espacios estrechos o cuando el robot necesitaba rotar.

Seguridad garantizada y preparación para el futuro

A pesar de la mejora en velocidad, el sistema mantuvo siempre los estándares de seguridad exigidos en el entorno espacial. Para evitar riesgos, los obstáculos eran virtuales y se implementaron varias capas de protección, incluyendo un robot de respaldo y la posibilidad de cancelar cualquier acción de forma remota.

Gracias al éxito del experimento, el sistema alcanzó el Nivel de Preparación Tecnológica 5 de la NASA, que implica pruebas exitosas en un entorno operativo real. Esto allana el camino para que este tipo de autonomía robótica se incluya en futuras misiones espaciales sin necesidad de controles constantes desde la Tierra.

Más allá de la órbita terrestre

Con la vista puesta en futuras misiones a la Luna y Marte, donde no siempre será viable teleoperar robots desde la Tierra por el retardo en las comunicaciones, la autonomía robótica con garantías matemáticas y de seguridad se vuelve esencial. En estos entornos, los robots podrán encargarse de tareas rutinarias o peligrosas, permitiendo que los astronautas se concentren en actividades prioritarias.

El equipo de Stanford, junto con el Centro de Investigación en Autonomía Aeroespacial (CAESAR), seguirá explorando modelos de IA más potentes, similares a los usados en coches autónomos o herramientas de lenguaje modernas. Con una mejor capacidad de generalización, estos modelos podrán adaptarse a entornos espaciales aún más complejos.

Un paso firme hacia la exploración espacial inteligente

Lo que hasta hace poco era solo una visión futurista está tomando forma. La integración de IA en la navegación robótica espacial ya no es una promesa lejana, sino una herramienta probada en condiciones reales. Ver a Astrobee moverse con soltura mientras astronautas como Sunita Williams flotaban cerca fue, para Banerjee, una experiencia tan emocionante como significativa.

La eficiencia, seguridad y escalabilidad que ofrece este enfoque inaugura una nueva etapa en la interacción entre humanos y robots en el espacio. Lo que aprendemos hoy a bordo de la EEI será la base de las próximas aventuras más allá de nuestro planeta.


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La "guerra civil" entre desarrolladores de Linux por el enfrentamiento C vs. Rust por fin tiene un (inesperado) ganador: Rust

La "guerra civil" entre desarrolladores de Linux por el enfrentamiento C vs. Rust por fin tiene un (inesperado) ganador: Rust

Han sido meses de tensión, dimisiones sonadas y acusaciones de sabotaje que parecían más propias de un drama televisivo que de un foro de ingeniería. La comunidad de desarrollo del kernel de Linux, históricamente unida bajo la batuta de Linus Torvalds, ha vivido su particular cisma por culpa de un lenguaje de programación. Pero tras meses de incertidumbre y de un ambiente que el propio Torvalds llegó a calificar de "casi religioso", la batalla ha llegado a su fin con una victoria definitiva.

El fin de la etiqueta "experimental". La noticia ha saltado en la cumbre anual de mantenedores del kernel (Maintainers Summit), el encuentro donde se decide el rumbo técnico del sistema operativo más importante del mundo. Allí, el consenso entre los desarrolladores clave ha sido absoluto: Rust se queda. La etiqueta de "experimental" se retira y el lenguaje ya se considera una parte central (core) del kernel. Se cierra así la puerta a quienes pedían dar marcha atrás y volver al monolingüismo de C.

De las dimisiones a la estabilidad. Este desenlace llega tras un camino lleno de minas. Hace apenas unos meses, la situación parecía insostenible. Figuras clave como el español Miguel Ojeda o Wedson Almeida Filho, ingeniero de Microsoft, llegaron a apartarse o dimitir agotados por lo que calificaron de "tonterías no técnicas". Se enfrentaban a una resistencia feroz por parte de veteranos defensores de C, que veían en Rust una amenaza a la estabilidad y mantenibilidad del código.

El fantasma del sabotaje. La tensión alcanzó su punto álgido cuando desarrolladores como Hector Martin (Asahi Linux) acusaron públicamente a mantenedores veteranos como Christoph Hellwig de obstaculizar deliberadamente la integración de Rust. Se hablaba de rechazo de parches críticos y de una actitud hostil que buscaba que el proyecto fracasara por inanición. Hellwig llegó a calificar la iniciativa de "cáncer", polarizando aún más a la comunidad entre quienes veían en Rust el futuro de la seguridad de memoria y quienes lo veían como una invasión innecesaria.

Por qué ha ganado Rust. Como lenguaje moderno y alabado, Rust ofrece garantías de seguridad de memoria desde su diseño que C simplemente no puede igualar sin un esfuerzo humano titánico. En un mundo donde la ciberseguridad es crítica, la capacidad de Rust para prevenir desbordamientos de búfer y errores de gestión de memoria antes incluso de compilar ha pesado más que la curva de aprendizaje o la tradición de 34 años de código en C.

Un nuevo capítulo. El kernel entra en una nueva etapa de bilingüismo oficial. No significa que C vaya a desaparecer mañana. Sigue siendo el lenguaje dominante y lo será por muchos años, pero sí significa que los nuevos drivers y componentes críticos podrán escribirse en Rust con total respaldo oficial. La comunidad ha decidido evolucionar en lugar de atrincherarse. Las heridas de esta "guerra civil" tardarán en cicatrizar, y todavía queda esperar a ver consecuencias personales, pero el proyecto técnico sale reforzado y modernizado.

Imagen | Marcos Merino mediante IA

En Genbeta | Ha trabajado manteniendo el kernel de Linux desde hace 25 años y tiene claro el motivo de su éxito: el egoísmo



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La noticia La "guerra civil" entre desarrolladores de Linux por el enfrentamiento C vs. Rust por fin tiene un (inesperado) ganador: Rust fue publicada originalmente en Genbeta por Antonio Sabán .

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Australia ha decidido prohibir las redes sociales a los menores de 16 años. El misterio es cómo lo van a conseguir

Australia ha decidido prohibir las redes sociales a los menores de 16 años. El misterio es cómo lo van a conseguir

10 de diciembre era la fecha marcada en el calendario australiano para prohibir las redes sociales a menores de 16 años. Australia se convierte en el primer país en implementar una medida de este tipo, aunque hay otros que también lo quieren hacer como Dinamarca o Francia. La prohibición ya está en vigor, sin embargo sigue habiendo muchas dudas sobre cómo se va a lograr hacer cumplir la medida y cómo de efectiva será.

¿Qué prohíbe exactamente?

La Enmienda sobre Seguridad en Línea establece los 16 años como edad mínima para tener una cuenta en redes sociales. Esto significa que los menores pueden acceder a las redes sin loguearse en una cuenta, lo que les permitirá consultar posts públicos en redes sociales, ver YouTube o leer hilos de Reddit. Al no tener cuenta no podrán acceder a los feeds personalizados, recibir notificaciones o comunicarse con otros usuarios.

Actualmente, la enmienda incluye once servicios prohibidos para los menores: Instagram, TikTok, Facebook, Snapchat, X (Twitter), Reddit, YouTube, Twitch, Kick, Threads y Lemon8. No se descarta que la lista cambie en un futuro.

¿Cómo van a verificar la edad?

La pregunta del millón y la que nos deja la duda más grande de todas. La enmienda detalla las prohibiciones, pero deja en el lado de las plataformas hacer el trabajo de verificación de la edad de sus usuarios. No dice cómo deben hacerlo, únicamente especifica que no podrán hacerlo únicamente pidiendo el DNI y tampoco podrán guardar datos relacionados con la verificación de edad. 

Aunque no establecen normas sobre cómo llevarlo a cabo, el Gobierno australiano publicó un informe en el que concluían que las tecnologías de verificación de edad eran técnicamente viables. En el informe analizan varios métodos:

  • Comprobación de documentos y registros de identidad.
  • Estimación de edad mediante biometría y reconocimiento facial.
  • Estimación de edad a partir del comportamiento o huella digital del usuario.
  • Mecanismos de control parental.
Edisontd 006 R Series Aus Certificate Of Identity Biodata Page Imagen: Wikipedia

Las dudas sobre la efectividad

Tenemos el caso reciente de Reino Unido cuando prohibió el porno a menores de 18. También propusieron diversos métodos de verificación de edad como los que menciona el informe australiano. La realidad ha demostrado ser más compleja y, tras el bloqueo, hubo un repunte brutal en las descargas de servicios de VPN, lo que significa que muchos usuarios falsean su ubicación para saltar el bloqueo. Hecha la ley, hecha la trampa.

Además, el sistema no es perfecto. Cuentan en NYTimes que algunos adolescentes han usado la opción de reconocimiento facial en algunas apps y ha estimado incorrectamente sus edades. Y también está el tema de la privacidad. Aunque la ley dice que las plataformas no pueden recopilar datos del proceso de verificación de edad, no hay una estandarización al respecto y si algo hemos aprendido tras décadas en internet es que las filtraciones ocurren.

¿Qué están haciendo las plataformas?

Instagram, Facebook y Threads

Meta ya ha hecho los deberes. El 20 de noviembre avisó a los usuarios menores de 16 de que se iba a producir el borrado de sus cuentas en Facebook, Instagram y Threads. Con respecto a la verificación de edad, en septiembre de 2024 ya anunciaron las "cuentas para adolescentes", que restringen ciertas funciones, como por ejemplo hacer la cuenta privada por defecto y mensajes limitados. Para detectar la edad, desde abril están usando herramientas IA para detectar a usuarios que mienten con su edad. 

En declaraciones a Verge, un representante de Meta ha asegurado que la normativa "aísla a los adolescentes de las comunidades e información en línea, al tiempo que proporcionan una protección inconsistente en las numerosas aplicaciones que utilizan."

TikTok y Lemon8

Las apps de Bytedance han confirmado que desde su entrada en vigor, desactivarán las cuentas existentes de aquellos usuarios de menos de 16 años y tampoco les permitirán crear cuentas nuevas. Además, el contenido de usuarios australianos menores de edad quedará oculto.

Con respecto al reconocimiento facial, ofrecen varios métodos como la estimación de edad mediante reconocimiento facial, autorización mediante tarjeta de crédito y comprobación de documentos de identificación oficiales.

Reddit

Reddit también ha empezado a suspender las cuentas de los menores de 16 años, pero les da la opción de descargar sus datos primero. En un post en la plataforma, dicen que la verificación de edad se hará mediante "un sistema de predicción". La plataforma se ha posicionado en contra de esta decisión y afirma que la ley "socava el derecho de todos a la libertad de expresión y a la privacidad".

YouTube

YouTube comunicó que a partir del 10 de diciembre empezaría a suspender las cuentas de los menores de 16, aunque podrán seguir viendo YouTube sin estar logueados ya que la ley sí lo permite. No dicen cómo se hará la verificación de edad, lo que sí dicen es que la nueva ley es un error y que tendrá un efecto contraproducente ya que, al eliminar la cuenta, se perderá la posibilidad de que los padres controlen lo que ven sus hijos, por lo que los menores estarán aún más inseguros.

Youtube Australia

Snapchat

En una publicación en su web, Snapchat confirma que desde el 10 de diciembre bloqueará todas las cuentas de los menores de 16. Mantendrán la cuenta bloqueada durante tres años y si los usuarios cumplen 16 en ese tiempo, podrán recuperarla usando la verificación de edad.

La verificación se hará de tres formas: conectando la app con una cuenta bancaria australiana, escaneando el documento de identidad y usando la estimación de edad mediante un selfie.

Twitch

La plataforma de streaming evitará que los usuarios de menos de 16 años se creen una cuenta. Para ello usarán su sistema de verificación mediante reconocimiento facial. Las cuentas existentes se desactivarán a partir del 9 de enero.

Kick

En el caso de Kick, según publicó The Guardian, usarán el mismo sistema de verificación de edad que usa Snapchat.

X (Twitter)

La red social de Elon Musk pidió el pasado septiembre que se retrasara la entrada en vigor de la nueva normativa, tal y como publicó The Guardian. Desde X expresaron "serias dudas" sobre la legalidad de la normativa.

¿Qué pasa si las plataformas no lo cumplen?

La ley no dice cómo deberán asegurar que los menores se hagan una cuenta, pero sí dice las consecuencias a las que se enfrentan si no lo hacen. La ley prevé varios niveles de infracción, con multas de 10 millones de dólares australianos por infracciones básicas hasta casi 50 millones por incumplimiento grave o reiterado.

Se considerarán incumplimientos aquellas plataformas que se apoyen en sistemas de verificación de edad débiles como el clásico "dime tu edad" y procesos ineficaces para borrar cuentas. 

El propio informe del gobierno señala que el objetivo es "reducir el riesgo de daño a los usuarios", por lo que parecen asumir que habrá menores que logren saltarse la prohibición a través de cuentas prestadas o VPN.

Imagen | Pixabay 

En Xataka | Así es cómo tus hijos están saltándose los controles parentales de Android e iOS

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El CEO de Nvidia se ha atrevido a decir en voz alta lo que todo el mundo piensa de China y de su 'guerra de la IA' con EE.UU.

El CEO de Nvidia se ha atrevido a decir en voz alta lo que todo el mundo piensa de China y de su 'guerra de la IA' con EE.UU.

La 'carrera por la IA' se halla en un momento crítico, y ya no se compite sólo en campos como el tamaño de los modelos de IA o en la rapidez de los chips, sino de algo más básico para la industria: la capacidad industrial, energética y logística necesaria para sostener esta revolución. Y según las declaraciones recientes de Jensen Huang, CEO de Nvidia, el mundo está asistiendo a un reequilibrio de poder que podría redefinir quién liderará realmente la próxima era tecnológica.

Sus palabras, pronunciadas en el CSIS (Center for Strategic and International Studies), son más una advertencia que un mero ejercicio de 'diplomacia corporativa'.

El papel de los centros de datos

Aunque nadie discute que Estados Unidos lidera la creación de chips avanzados y modelos de IA, Huang señala un problema estructural que amenaza con frenar este liderazgo: la lentitud con la que el país construye la infraestructura necesaria para ejecutar estos sistemas. La comparación que ofrece es llamativa:

"Construir un centro de datos en EE. UU. lleva unos tres años. En China pueden construir un hospital en un fin de semana".

Esta frase condensa una realidad doble: que la burocracia estadounidense ralentiza cualquier proyecto de gran escala, al tiempo que China ha elevado la eficiencia constructiva e industrial a niveles que desconciertan al resto del mundo. En un sector donde cada mes de retraso equivale a perder teraflops, talento y liderazgo, esta diferencia entre ambas potencias puede resultar decisiva.

La energía: el recurso más valioso del siglo XXI

Si la inteligencia artificial es el motor del futuro, la electricidad es su combustible. Los centros de datos que entrenan modelos de vanguardia consumen cantidades gigantescas de energía, y aquí la brecha entre China y Estados Unidos es incluso más preocupante.

Según Huang:

  • China ya posee el doble de capacidad energética que Estados Unidos.
  • Mientras la capacidad china crece aceleradamente, la estadounidense permanece prácticamente estancada.

Para el CEO de Nvidia, este estancamiento “no tiene ningún sentido”. Y no es el único que lo dice: expertos como Kevin O’Leary han subrayado que los plazos para obtener permisos en EE. UU. —entre 6 y 18 meses— paralizan proyectos estratégicos, mientras China inaugura nuevas instalaciones casi cada mes.

Así, sin energía barata y abundante, ni los superordenadores pueden operar ni los modelos no pueden entrenarse. Lo que se traduce en que las empresas no puedan competir.

Así ve Huang la carrera por la IA

Jensen Huang describe la competencia entre EE. UU. y China como un "pastel de cinco capas", a saber:

  1. Energía.
  2. Infraestructura física.
  3. Chips.
  4. Modelos avanzados de IA.
  5. Aplicaciones.

En su opinión Estados Unidos domina claramente las capas superiores (la ingeniería de chips de alto rendimiento, los grandes modelos de vanguardia, la innovación algorítmica...), pero China está consolidando las capas inferiores, que son precisamente las que sostienen todo el pastel (el suministro energético, la capacidad de construcción, la infraestructura masiva de data centers...).

Además, China ya está avanzando con fuerza en el campo de las aplicaciones gracias al uso intensivo del open source, que democratiza herramientas y acelera la adopción.

Nvidia, atrapada entre dos potencias

A pesar de su análisis crítico, Huang insiste en que Nvidia conserva "varias generaciones de ventaja" sobre China en tecnología de chips y modelos. Pero al mismo tiempo expresa una frustración evidente: su empresa se encuentra excluida del mercado chino, que considera el segundo más importante del mundo. Desde su punto de vista, pensar que China no podrá fabricar chips punteros por sí misma es un error.

¿Qué debería hacer Estados Unidos?

Para Huang, la única salida posible es una reacción enérgica para acometer un proceso de reindustralización. De hecho, Estados Unidos necesita acelerar la construcción de infraestructura, reformar los procesos de permisos, aumentar drásticamente su capacidad energética y tratar los data centers como infraestructuras críticas. El gobierno de Trump ya parece estar moviéndose en esta dirección... pero a la industria estadounidense se le acaba el tiempo.

Imagen | Fotomontaje (Hillel Steinberg + Marcos Merino mediante IA)

En Genbeta | Huang Jensen es "la razón por la que NVIDIA ha sobrevivido en esta industria brutal": los trucos del CEO para lograr sus triunfos 

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