La respuesta española a un debate que viene de Silicon Valley
Mientras los máximos responsables de la industria de la inteligencia artificial discuten en público si hay que frenar el ritmo de desarrollo, una empresa con sede en San Sebastián lleva meses demostrando una vía distinta: no ralentizar la IA, sino hacerla más barata de operar. Multiverse Computing anunció el 23 de julio de 2026 que su tecnología de compresión CompactifAI® permite ejecutar el modelo Llama 3.3 70B —uno de los grandes modelos de código abierto— en procesadores Intel Xeon 6 convencionales, sin las costosísimas GPU que hoy consumen la mayor parte del gasto de la industria1.
Los números que aporta la propia compañía son concretos: con un solo usuario conectado, el tiempo de procesamiento bajó de 5.056,34 segundos a 2.598,22 segundos, una reducción del 48,6%1. El rendimiento de salida del modelo comprimido mejoró un 93,6%, y el rendimiento total de tokens un 94,1%, frente a la versión sin comprimir1. Los tiempos de respuesta también cayeron de forma pronunciada: el tiempo hasta el primer token (TTFT, la espera que nota el usuario antes de ver una respuesta) se redujo un 46,6%1. Y, según la compañía, "el modelo comprimido con CompactifAI mantuvo una sólida precisión respecto al modelo base, con solo variaciones menores observadas" en las pruebas estándar1. Es decir: casi el mismo modelo, a mitad de coste de cómputo. Para una audiencia hispanohablante que sigue con atención el gasto multimillonario de las grandes tecnológicas estadounidenses, importa saber que también existe otro camino, y que nace en España.
La grieta entre quienes piden frenar y quienes piden acelerar
El contexto en el que aparece esta noticia es una ruptura abierta entre los grandes nombres de la IA. Dario Amodei, consejero delegado de Anthropic, pidió públicamente un parón global coordinado en el desarrollo de la IA de frontera, postura que Microsoft respaldó con un código de conducta que la propia compañía calificó de "humanista". Pero apenas unos días después, el 16 de septiembre de 2026, Jensen Huang (Nvidia) y Mark Zuckerberg (Meta) rechazaron públicamente cualquier pausa coordinada: Huang calificó de innecesarias las nuevas leyes de seguridad para la IA, y Zuckerberg defendió que es la propia competencia entre laboratorios —no una moratoria— la que empujará a la industria hacia prácticas más seguras2.
Esa división entre cautela y aceleración no es nueva, pero pocas veces se ha visto tan claramente entre quienes controlan el hardware y el dinero que mueve la IA. Como resumía recientemente John MacIntyre, en un contexto distinto pero que capta bien la tensión de fondo: "Por un lado están los agoreros que piensan que la IA va a acabar con la civilización. Por otro, los optimistas ciegos que sostienen que cualquier regulación es solo un intento de frenar la innovación. La verdad está en algún punto intermedio"3. Conviene señalar que esta cita procede de un artículo sobre un proyecto universitario en el Caribe, no sobre Nvidia o Anthropic directamente —la incluimos porque describe con precisión el mismo choque de posturas que hoy divide a la industria, aunque la fiabilidad medida de esa fuente concreta es baja (un 30% de las afirmaciones comprobadas se sostuvieron)3.
La factura que hay detrás del debate
El motivo por el que este enfrentamiento inquieta a los mercados es sencillo: alguien tiene que pagar la carrera de infraestructura que Amodei quiere frenar y que Huang y Zuckerberg quieren mantener. Un análisis de Jessica Wachter sobre el gasto de los grandes proveedores de la nube, publicado el 16 de septiembre de 2026, concluyó que el desembolso conjunto en centros de datos de IA alcanzará cerca de 1,1 billones de dólares hasta 2027 —una cifra del orden de magnitud del producto interior bruto anual de un país como España— y que haría falta un aumento de productividad extraordinario solo para que esa inversión empiece a amortizarse en 20304.
Los datos verificados de Alphabet, matriz de Google, ilustran bien esa presión. Su gasto de capital (capex) pasó de 32.251 millones de dólares en el ejercicio 2023 a 91.447 millones en 20255, un incremento del 183,5% en dos años según las cuentas presentadas ante el regulador bursátil estadounidense. Solo en el primer trimestre, el salto es aún más brusco: de 12.012 millones en el primer trimestre de 2024 a 35.674 millones en el mismo trimestre de 2026, casi el triple5. Mientras tanto, la caja de la compañía —el dinero disponible— creció mucho más despacio: de 24.048 a 30.708 millones de dólares entre 2023 y 2025, un 27,7%5. El gasto en infraestructura de IA está creciendo casi siete veces más rápido que el colchón de efectivo que lo respalda.
Un análisis del caso alcista de Alphabet señala directamente este riesgo: "el mayor riesgo actual es que el gasto de capital sin precedentes en IA, junto con las crecientes presiones legales y regulatorias, compriman los márgenes durante más tiempo del que los inversores están dispuestos a tolerar"6. Según el mismo análisis, en el segundo trimestre de 2026 Alphabet declaró ventas de 119.800 millones de dólares y un beneficio neto de 112.190 millones, presentó una ampliación de acciones Clase C por 69.240 millones, mantuvo su dividendo trimestral, y —el dato que más debería llamar la atención del inversor particular— pausó las recompras de acciones de su programa de 2025 porque el gasto en IA ha hecho que el flujo de caja libre se vuelva negativo6. Esta fuente tiene una fiabilidad medida del 57% en las afirmaciones comprobadas, así que conviene tratar estas cifras concretas con la cautela habitual hasta que se contrasten con la próxima presentación de resultados6.
¿Está esto ya en mi fondo de inversión?
Para el lector que ahorra a través de un fondo indexado, la respuesta casi seguro es sí. Alphabet forma parte del S&P 5007, el índice de referencia que replican la mayoría de los fondos globales que se venden en España y Latinoamérica. Y Alphabet no es solo el buscador: Google Cloud, Android y Gmail son todos negocios que dependen de la misma matriz7, así que el gasto en IA que preocupa a los analistas afecta directamente a productos que millones de hispanohablantes usan a diario. Ese gasto, además, no se queda dentro de Alphabet: empresas como Vertiv Holdings, Broadcom y REalloys figuran como proveedoras directas de la compañía7, mientras que TD Synnex abastece a Nvidia7 —la cadena de proveedores de centros de datos que se beneficia, o se resiente, según hacia dónde se incline finalmente este pulso entre frenar y acelerar.
Qué vigilar
El desenlace de este enfrentamiento no se va a resolver con un comunicado. Los datos verificados apuntan a tres cosas concretas que merece la pena seguir: si el flujo de caja libre de Alphabet sigue negativo en los próximos trimestres, si el ritmo de crecimiento del capex (183,5% en dos años) empieza a moderarse, y si el análisis de Wachter sobre el punto de equilibrio en 2030 gana o pierde apoyo entre otros analistas del sector4. Y, en paralelo, si compañías como Multiverse Computing consiguen que "hacer más con menos" deje de ser una alternativa de nicho y se convierta en la respuesta real a la pregunta que hoy divide a Amodei, Huang y Zuckerberg: no si se puede frenar la IA, sino si hace falta gastar tanto para seguir avanzando con ella1.
