Una reunión en el resort Beidaihe de China envió un mensaje sobre la siguiente etapa de la carrera tecnológica. Cai Qi, la quinta figura del Partido Comunista y una de las ayudas más cercanas de Xi Jinping, dio la bienvenida a los principales especialistas en investigación básica, tecnologías estratégicas y campos científicos clave mientras el liderazgo de China comenzó su retiro anual de verano.

Beijing se está preparando para gastar mucho en investigación que puede no producir resultados comerciales durante años. China invirtió 3,93T yuan (551B) en R plagaD en 2025, hasta 8,1% año en año e igual al 2,8% del PIB. En virtud de su nuevo plan quinquenal, el gasto de investigación tiene como objetivo crecer al menos un 7% anual hasta 2030.

Los EE.UU. todavía lideran en términos nominales, gastando $993B en RácD en 2024. Sin embargo, ajustado para poder adquisitivo, las cifras de la OCDE pusieron a China en $1.03T y EE.UU. en $1.01T ese año. China ha alcanzado efectivamente la paridad en cuánto trabajo científico su dinero puede apoyar en casa.

Beijing está respaldando la cadena completa de la ciencia básica a la tecnología comercial. La investigación fundacional representó el 7,1% de los gastos de RplicaD de China del año pasado, mientras que las nuevas reglas están fortaleciendo la protección de la propiedad intelectual para los diseños de chips. Los modelos Kimi de DeepSeek y Moonshot AI muestran cómo un creciente ecosistema de investigación nacional puede producir tecnología globalmente competitiva.

Washington se mueve en la dirección opuesta. El proyecto de presupuesto de la administración Trump para 2027 reduciría el 4% a la no defensa R pactoD, al tiempo que aumentaría la defensa R plagaD en casi un 80%. Sin embargo, la Fundación Tecnología de la Información y la Innovación encontró que la mayor parte del aumento se concentra en el desarrollo y las pruebas atrasadas. La investigación básica relacionada con la defensa todavía caería 9%, mientras que la investigación aplicada caería 15%.

La administración quiere desviar recursos de las universidades y hacia “acción y entrega”, especialmente en AI. Esto puede acelerar los programas de hoy, pero también debilita la base de investigación desde la cual emergerán los chips, materiales, sistemas energéticos y arquitecturas de IA.

Los controles de exportación estadounidenses tenían por objeto preservar el liderazgo tecnológico de Estados Unidos. Sin embargo, han empujado a China a invertir más agresivamente en autosuficiencia tal como Washington comienza a estrechar su propio oleoducto científico.

La carrera de IA puede finalmente ser ganada por el país financiando los descubrimientos que vienen después de la actual generación de modelos.

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