La IA en 2026 (III)…

EL NUEVO MAPA DE LA IA EN 2026 (III)

En 2026, la inteligencia artificial se consolida como la infraestructura estratégica que reorganiza la economía global, redefine la productividad y reconfigura el equilibrio geopolítico. El nuevo mapa de la IA está marcado por tres vectores: poder, escala y autonomía.

A principios de 2026 (y finales de 2025), la cifra de más de un millón y medio de modelos de IA es un hito histórico de la industria impulsado principalmente por plataformas como Hugging Face^[1] (el GitHub^[2] de la Inteligencia Artificial).

Si bien es cierto que no todos son modelos construidos desde cero: No existen 1.500.000 modelos fundacionales como ChatGPT (OpenAI) o Gemini (Google). Desarrollar uno de estos cuesta millones de dólares y meses de entrenamiento. La gran mayoría son checkpoints, variantes y fine-tunings: La inmensa mayoría de esa cifra son versiones modificadas, especializadas o adaptadas por la comunidad de código abierto a partir de unos pocos “padres” (como Llama de Meta, Mistral, o Stable Diffusion).

Se suelen citar estas métricas masivas para demostrar la explosión del ecosistema, ya que cada uno de esos 1,5 millones de modelos necesita potencia de cálculo (chips de NVIDIA) tanto para ser entrenado como para ejecutarse.

¿Cómo se divide ese millón y medio de modelos de IA?

Para entender cómo se llega a un número tan abismal, podemos clasificar este universo de IA en tres grandes niveles:

• Modelos Fundacionales o de Propósito General (La Cúspide)

Son la base de todo. Son gigantescos, polivalentes y entrenados con volúmenes masivos de datos globales. Ejemplos: GPT-4o, Gemini 1.5, Claude 3.5, Llama 3, y apenas unas decenas de modelos verdaderamente líderes en el mundo.

• Modelos Especializados por Sector (Verticalización)

Aquí es donde entra la robótica y la salud que mencionabas. Se toma un modelo base y se le entrena profundamente en un solo campo.

• Medicina y Fármacos: Modelos como AlphaFold 3 (biología molecular) o versiones de LLMs entrenadas exclusivamente con historiales clínicos y literatura médica para diagnosticar o diseñar proteínas.
• Finanzas: Modelos entrenados con datos del mercado bursátil para análisis de riesgo y detección de fraudes en tiempo real.
• Robótica: Modelos de lenguaje-acción-visión (como los que impulsa NVIDIA con su plataforma Project GR00T) que permiten a los robots humanoides entender el mundo físico.

• Modelos de “Nicho” y la Comunidad Abierta (La gran masa)

Aquí es donde el número se dispara hasta el millón y medio. La comunidad open-source descarga un modelo libre y lo “afina” para tareas hiper-específicas.

• Ejemplos: Un modelo afinado solo para hablar con el dialecto de una región específica, un modelo optimizado para programar en un lenguaje de software antiguo, o una IA entrenada solo para transcribir audio con mucho ruido de fondo.

El papel de NVIDIA en esta explosión

NVIDIA ha dejado de ser solo una empresa de chips para convertirse en la infraestructura del ecosistema mediante:

• NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices): Herramientas que lanzó la compañía para que las empresas puedan tomar cualquiera de ese millón y medio de modelos y desplegarlo en minutos en sus servidores de forma optimizada.
• La IA en las fábricas: NVIDIA está impulsando que cada empresa pesada (automoción, logística) tenga sus propios “gemelos digitales” y miles de micro modelos de IA controlando cámaras, brazos robóticos y cadenas de suministro.

En resumen, hay que recordar que ese millón y medio de modelos representa la enorme colmena de la comunidad global editando, mejorando y adaptando la IA, y no 1,5 millones de empresas creando un ChatGPT desde cero.

Un punto de inflexión histórico

2026 no es un año más en la evolución tecnológica: es el momento en que la IA deja de ser una herramienta y se convierte en una capa estructural de la sociedad, comparable a la electrificación o a la llegada de Internet. La aceleración de modelos fundacionales, agentes autónomos, IA física y nuevas arquitecturas de cómputo ha creado un ecosistema donde:

La IA es motor económico; es activo geopolítico; es fuerza laboral digital y es infraestructura crítica.

Ranking por Países: Modelos de IA “Notables”

Para una comparación significativa en términos de calidad e impacto, el ranking mas citado proviene del Informe de IA 2026 de la Universidad de Standford. Este informe, basado en datos de Epoch AI, cuenta el numero de modelos de IA “notables” lanzados por cada país en 2025. Un modelo “notable” es aquel que logra resultados de vanguardia en pruebas de rendimiento clave o demuestra una innovación significativa.

Tabla 1 The 2026 AI Índex Report | Stanford HAI

La Tabla anterior está basada en el AI Índex Report 2026, sobre datos recogidos y analizados en 2025.

La IA se ha convertido en el principal eje de competencia global. El mapa geopolítico de 2026 se organiza en tres grandes bloques:

Estados Unidos

• Liderazgo en modelos fundacionales y agentes autónomos.
• Ecosistema de startups más dinámico del mundo.
• Dominio en GPUs, aceleradores y software de entrenamiento.

China

• Escala industrial sin precedentes.
• Integración masiva de IA en manufactura, ciudades inteligentes y defensa.
• Avances en chips locales para reducir dependencia externa.

Europa

• Liderazgo regulatorio con el AI Act.
• Fuerte inversión en soberanía digital y centros de datos.

Los modelos estadounidenses y chinos se han alternado el liderazgo en varias ocasiones desde principios de 2025. En febrero de 2025, DeepSeek-R1 igualó brevemente al mejor modelo estadounidense, y en marzo de 2026, el mejor modelo de Anthropic lo superaba por tan solo un 2,7 %. Estados Unidos sigue produciendo más modelos de IA de primer nivel y patentes de mayor impacto, mientras que China lidera en volumen de publicaciones, citas, producción de patentes e instalaciones de robots industriales. Corea del Sur destaca por su alta densidad de innovación, liderando el mundo en patentes de IA per cápita.^[3]

Según el AI Índex Report 2026 Estados Unidos alberga 5427 Centros de Datos, más de diez veces la cantidad de cualquier otro país, y consume más energía que ningún otro. Una sola empresa, TSMC, fabrica prácticamente todos los chips de IA líderes, lo que hace que la cadena de suministro global de hardware de IA dependa de una única fundición en Taiwán, aunque una expansión de TSMC en EE. UU. comenzó a operar en 2025.

Gemini Deep Think ganó una medalla de oro en la IMO^[4], pero el modelo superior solo lee correctamente los relojes analógicos el 50,1 % de las veces. Los agentes de IA dieron un salto del 12 % al ~66 % de éxito en las tareas en OSWorld^[5], que prueba a los agentes en tareas informáticas reales en diferentes sistemas operativos, aunque todavía fallan aproximadamente 1 de cada 3 intentos en pruebas de rendimiento estructuradas.

Casi todos los desarrolladores líderes de modelos de IA de vanguardia informan sobre sus resultados en pruebas de rendimiento, pero la información sobre pruebas de rendimiento de IA responsable sigue siendo escasa. Los incidentes documentados de IA aumentaron a 362, frente a los 233 de 2024. Para complicar aún más la situación, investigaciones recientes han descubierto que mejorar una dimensión de la IA responsable, como la seguridad, puede perjudicar otra, como la precisión.

La IA generativa alcanzó una adopción del 53 % de la población en tres años, más rápido que la PC o internet, aunque el ritmo varía según el país y se correlaciona fuertemente con el PIB per cápita. Algunos países muestran una adopción superior a la esperada, como Singapur (61 %) y los Emiratos Árabes Unidos (54 %), mientras que Estados Unidos ocupa el puesto 24 con un 28,3 %. El valor estimado de las herramientas de IA generativa para los consumidores estadounidenses alcanzó los 172 mil millones de dólares anuales a principios de 2026, y el valor medio por usuario se triplicó entre 2025 y 2026.

En cuanto a cómo las personas desempeñan sus trabajos, el 73% de los expertos prevé un impacto positivo, frente a solo el 23% de la población, una diferencia de 50 puntos. Se observan discrepancias similares respecto al impacto de la IA en la economía y la atención médica. A nivel mundial, la confianza en que los gobiernos regulen la IA varía. Entre los países encuestados, Estados Unidos registró el nivel más bajo de confianza en su propio gobierno para regular la IA, con un 31%. A nivel global, la UE goza de mayor confianza que Estados Unidos o China para regular la IA de manera efectiva.

JACA, Santander, septiembre 2026

Referencias:

[1] Hugging Face, Inc. es una empresa franco-estadounidense que desarrolla herramientas para crear aplicaciones utilizando el aprendizaje automático.

[2] GitHub es una forja (plataforma de desarrollo colaborativo) para alojar proyectos utilizando el sistema de control de versiones Git. Se utiliza principalmente para la creación de código fuente de programas de computadora.

[3] Tomado del AI Índex Report 2026

[4] La Olimpiada Internacional de Matemáticas (IMO) en su edición número 67 tendrá lugar en Shanghái, China, y se celebrará del 10 al 20 de julio de 2026. Este evento reunirá a los mejores jóvenes talentos matemáticos preuniversitarios de todo el mundo.

[5] OSWorld: Evaluación comparativa de agentes multimodales para tareas abiertas en entornos informáticos reales

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