Por Canuto  

Greg Jensen, codirector de inversiones de Bridgewater, propone aplicar una supervisión similar a la de los bancos sistémicos a las empresas que controlen más del 5% de la capacidad mundial o estadounidense de computación de IA.
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  • Greg Jensen plantea un marco de supervisión inspirado en las instituciones financieras de importancia sistémica para los mayores operadores de cómputo de IA.
  • El ejecutivo advierte que OpenAI y Anthropic podrían concentrar entre 35% y 50% de la capacidad mundial de computación de IA en unos dos años.
  • La propuesta enfrenta obstáculos prácticos, como definir qué debe medirse y cómo aplicar límites a empresas privadas con grandes compromisos de infraestructura.

Greg Jensen, codirector de inversiones de Bridgewater Associates, sostiene que las empresas que controlen una parte relevante de la infraestructura de inteligencia artificial deberían enfrentar una supervisión semejante a la aplicada a los bancos considerados demasiado grandes para quebrar. Su propuesta fija como referencia un umbral superior al 5% de los recursos globales o estadounidenses de computación de IA, una concentración que, a su juicio, podría generar riesgos para la sociedad.

La idea traslada al sector tecnológico una preocupación que nació en los mercados financieros después de la crisis de 2008: algunas instituciones habían crecido tanto y estaban tan conectadas con el resto del sistema que su eventual quiebra podía provocar daños generalizados. En el caso de la IA, Jensen no habla únicamente del tamaño de una empresa, sino del control sobre una infraestructura cada vez más importante para la economía, las decisiones empresariales y el funcionamiento de servicios críticos.

Una advertencia sobre la concentración

Los comentarios de Jensen fueron reportados alrededor del 17 y el 18 de septiembre de 2026, después de una entrevista con The Information. El ejecutivo señaló proyecciones según las cuales OpenAI y Anthropic podrían controlar juntas entre 35% y 50% de la capacidad mundial de computación de IA dentro de aproximadamente dos años, aunque esa estimación describe un escenario futuro y no una medición vigente.

Ese escenario concentraría en dos compañías privadas una proporción considerable de los recursos necesarios para entrenar y operar modelos avanzados. Para Jensen, la combinación entre escala, interconexión y dependencia tecnológica se parece a las condiciones que llevaron a los reguladores financieros a revisar su enfoque de no intervención frente a grandes conglomerados antes de 2008.

El codirector de inversiones de Bridgewater compara el momento actual con febrero de 2020, cuando todavía predominaba una sensación de normalidad antes de que la pandemia de COVID-19 se convirtiera en una emergencia global. Su argumento es que la gobernanza de la IA podría encontrarse en una ventana similar, en la que todavía sería posible diseñar controles preventivos antes de que un incidente obligue a reaccionar bajo presión.

La preocupación no implica afirmar que OpenAI o Anthropic hayan provocado una crisis, ni que el umbral del 5% constituya una norma vigente. Jensen plantea, más bien, que esperar hasta después de un incidente significativo podría encarecer la respuesta y hacerla menos eficaz, porque para entonces las empresas, los usuarios y los mercados ya dependerían mucho más de esa infraestructura.

El paralelo con las instituciones financieras sistémicas

Las instituciones financieras de importancia sistémica, conocidas como SIFI, están sujetas a exigencias que normalmente no se aplican a empresas comunes. La designación puede activar mayores requisitos de capital, pruebas de estrés y un escrutinio regulatorio más intenso, con el objetivo de medir la capacidad de una entidad para soportar perturbaciones sin transmitirlas al conjunto del sistema.

Jensen propone utilizar esa lógica como punto de partida para la computación de IA, aunque la analogía tiene límites evidentes. Un banco administra activos financieros y obligaciones que pueden rastrearse mediante marcos contables establecidos, mientras que la capacidad de cómputo depende de chips, centros de datos, disponibilidad energética, cargas de trabajo y modelos de uso que cambian con rapidez.

La diferencia vuelve especialmente difícil transformar el umbral del 5% en una regla operativa. Los reguladores tendrían que decidir si deben medir la capacidad bruta de los chips, los metros cuadrados de los centros de datos, las ejecuciones de entrenamiento, el rendimiento de inferencia o una combinación de esos factores, porque cada alternativa produciría un mapa diferente del poder tecnológico.

También surgirían incentivos para que las compañías reorganizaran sus operaciones y permanecieran por debajo del límite formal sin reducir necesariamente su influencia real. Una empresa podría dividir activos, contratar capacidad a terceros o trasladar determinadas cargas de trabajo, de modo que el diseño de la métrica tendría tanta importancia como el porcentaje elegido por los responsables de la política pública.

El desafío de regular una infraestructura nueva

El modelo SIFI cuenta con una arquitectura institucional internacional relativamente desarrollada, en la que el Financial Stability Board coordina estándares y los reguladores nacionales los implementan en sus respectivas jurisdicciones. La computación de IA todavía no dispone de un equivalente institucional global, por lo que cualquier sistema de vigilancia tendría que resolver primero quién mide la capacidad, quién designa a las empresas y qué autoridad aplica las medidas correctivas.

La discusión también tendría que distinguir entre propiedad, control y acceso. Una compañía puede poseer centros de datos, reservar capacidad mediante contratos o depender de proveedores externos, y esas estructuras no representan necesariamente el mismo grado de influencia sobre el suministro mundial de cómputo.

Las empresas mencionadas como principales candidatas a quedar bajo ese escrutinio, OpenAI y Anthropic, son privadas y cuentan con el respaldo de algunas de las mayores compañías tecnológicas y firmas de capital de riesgo. Los límites de concentración podrían complicar sus actuales planes de expansión justamente cuando ambas realizan compromisos importantes para ampliar su infraestructura.

La propia posición de Bridgewater añade otra dimensión al planteamiento. La firma cuenta con AIA Labs, una unidad dedicada a la investigación y la inversión en inteligencia artificial. Bridgewater describe este laboratorio como una iniciativa orientada a alcanzar o superar el desempeño de expertos humanos mediante sistemas de inteligencia artificial.

Bridgewater ha sostenido que AIA Labs incorpora una supervisión humana deliberada en sus procesos, una decisión que coincide con el argumento más amplio de Jensen sobre la rendición de cuentas. Desde esa perspectiva, los sistemas de IA con capacidad para influir en decisiones críticas no deberían operar sin estructuras claras de control, aunque la propuesta no detalla todavía requisitos concretos para las empresas que superen el umbral.

La cuestión central será determinar si los gobiernos pueden construir esas salvaguardas antes de que la concentración tecnológica alcance los niveles proyectados. Por ahora, la propuesta de Jensen funciona como una advertencia sobre el costo de dejar que una infraestructura estratégica se consolide sin reglas específicas, pero todavía requiere definiciones técnicas, coordinación internacional y criterios verificables para convertirse en política pública.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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