Guerras Territoriales de IA:
Geopolítica, Soberanía y Control de Infraestructuras en la Era Algorítmica
Por: Oscar Hernando Benavides Paz, MBA
Resumen
La expresión “guerras territoriales de IA” designa un conjunto de fenómenos interconectados que van más allá de la metáfora bélica: la competencia entre Estados por el control de infraestructuras físicas y digitales críticas para la inteligencia artificial (IA), la territorialización de la soberanía tecnológica, la reconfiguración del espacio de batalla por sistemas algorítmicos y la concentración geográfica y corporativa de los recursos que hacen posible el desarrollo de modelos de frontera. Esta revisión sintetiza la evidencia académica y de organismos técnicos publicada hasta 2025, con algunas contribuciones de 2026 que se señalan explícitamente, y argumenta que el territorio en la era de la IA ya no se limita a la jurisdicción física, sino que se extiende a capas de infraestructura, datos, cómputo y narrativas algorítmicas. Se identifican cinco ejes de conflicto territorial: la rivalidad geopolítica Estados Unidos–China, la soberanía de la IA y el control territorial de centros de datos y semiconductores, el campo de batalla como territorio algorítmico, la concentración de mercado con anclaje geográfico y la territorialidad epistémica de los modelos de lenguaje soberanos. Se concluye que la gobernanza de estas disputas exige marcos de “interdependencia gestionada” y mecanismos de rendición de cuentas transfronterizos, y se señalan retos críticos en materia de verificación empírica, asimetrías de poder y riesgos de escalada.
Introducción
El término “guerra territorial” aplicado a la inteligencia artificial puede interpretarse en un sentido literal y en un sentido estructural. En el sentido literal, la IA ya interviene en conflictos por el control de territorios físicos: desde la vigilancia satelital automatizada de fronteras y ecosistemas estratégicos hasta el apoyo algorítmico a la toma de decisiones militares en zonas de conflicto. En el sentido estructural, la IA ha creado nuevas formas de territorio —centros de datos, clústeres de cómputo, cadenas de suministro de semiconductores, acervos de datos y espacios de influencia normativa— cuya posesión y control definen la posición de poder de Estados y corporaciones. La literatura reciente coincide en que la soberanía, antaño anclada en el control territorial clásico, se ha desplazado hacia lógicas de posesión infraestructural y performatividad simbólica: los Estados proyectan autoridad sobre infraestructuras que no controlan plenamente, mientras las empresas tecnológicas ejercen formas de cuasi-soberanía sobre los sistemas de IA.
La relevancia académica del tema es indiscutible. La competencia por la supremacía en IA se ha convertido en un criterio central de rivalidad entre grandes potencias, y la literatura de relaciones internacionales la describe como una “carrera armamentista” con dinámicas de acción-reacción que afectan la estabilidad en crisis. Al mismo tiempo, la geografía política de la IA apenas comienza a consolidarse como campo de estudio sistemático: se reconoce que la IA produce y está ligada a distintas geografías, y que su intersección con territorios, fronteras y geopolíticas de la guerra requiere una agenda de investigación propia. Esta revisión responde a esa necesidad: organiza la evidencia disponible, distingue los niveles de análisis y señala vacíos empíricos. Se advierte que algunos de los trabajos citados tienen fecha de publicación en 2026; cuando un dato no ha podido contrastarse con fuentes primarias anteriores a 2026, se indica expresamente como “evidencia no encontrada” o se presenta como hallazgo preliminar de la literatura más reciente.
Objetivos
El objetivo general de esta revisión es sintetizar críticamente la literatura académica y técnica sobre las guerras territoriales de IA, delimitando sus dimensiones geopolítica, infraestructural, militar, económica y epistémica. Los objetivos específicos son: (1) caracterizar la rivalidad geopolítica por la IA y su relación con las nociones clásicas de territorio y soberanía; (2) analizar la territorialización de la infraestructura de IA —cómputo, datos, chips y energía— y sus implicaciones para la autonomía de los Estados; (3) examinar el papel de la IA en la reconfiguración del territorio en conflictos armados; (4) evaluar la concentración geográfica y corporativa de la capacidad de IA como forma de control territorial de facto; y (5) identificar los principales retos de gobernanza y las brechas de evidencia que persisten en este campo.
Metas
La revisión se propone metas concretas y verificables. Primera, construir un marco conceptual que distinga entre territorio físico, territorio digital y territorio algorítmico, y que permita integrar hallazgos dispersos en la literatura. Segunda, mapear los actores estatales y corporativos que ejercen control territorial sobre las capas críticas de la IA, con base en evidencia publicada en revistas indexadas y en informes de organismos oficiales. Tercera, documentar los mecanismos mediante los cuales la IA transforma la relación entre territorio, soberanía y conflicto, incluyendo la vigilancia automatizada, los sistemas autónomos de armas y la gobernanza algorítmica. Cuarta, formular un conjunto de recomendaciones de política y de agenda de investigación que contribuyan a un debate informado sobre gobernanza global de la IA. Quinta, asegurar la trazabilidad de cada afirmación mediante citas a fuentes primarias y advertir explícitamente cuando una proposición carezca de respaldo empírico suficiente.
Desarrollo
1. La rivalidad geopolítica por la IA y la nueva lógica territorial
La literatura dominante sitúa la rivalidad entre Estados Unidos y China como el eje estructurante de la geopolítica de la IA. Los análisis desde lentes neorrealistas y tecnnacionalistas muestran que la competencia trasciende la rivalidad corporativa y constituye una contienda por el liderazgo global en la era digital, con implicaciones profundas para la economía política internacional y la dinámica de poder. Esta competencia se libra simultáneamente en el terreno de los modelos fundacionales, los estándares técnicos, las cadenas de suministro de semiconductores y la difusión de ecosistemas de código abierto como instrumento de poder blando. La noción de “Guerra Fría de la IA” captura la transición desde la coordinación multilateral hacia estrategias de contención, rivalidad infraestructural y realineamiento tecnnacionalista, en las que los Estados despliegan señales costosas y ficciones políticas para proyectar agencia en un contexto de interdependencia estructural.
El territorio, en este marco, deja de ser un soporte pasivo y se convierte en un recurso estratégico disputado. El control de ubicaciones físicas —como Groenlandia en la disputa analizada por Adl y su equipo— se utiliza como prueba de estrés para evaluar el comportamiento geopolítico de modelos de lenguaje de frontera, revelando que los modelos de origen chino y occidental exhiben perfiles sistemáticamente diferentes de ponderación de poder cuando simulan roles estatales. Esta evidencia, aunque basada en simulaciones multiagente y publicada en 2026, sugiere que la procedencia del modelo introduce sesgos geopolíticos que pueden reproducir y amplificar las lógicas territoriales de sus contextos de origen. La implicación es clara: la geopolítica de la IA no solo se juega en los territorios físicos, sino también en los territorios cognitivos y normativos que los modelos contribuyen a configurar.
2. Soberanía de la IA y territorialización de la infraestructura
La soberanía de la IA se ha convertido en un significante central de la política tecnológica global. No obstante, la literatura especializada advierte que la soberanía plena de pila completa es estructuralmente inviable para casi cualquier país, porque la IA es una pila transnacional con cuellos de botella concentrados en minerales, energía, hardware de cómputo, redes, infraestructura digital, activos de datos, modelos y talento. En lugar de autarquía, los analistas proponen la “interdependencia gestionada”: una estrategia que combina alianzas selectivas, diversificación de proveedores y estándares de interoperabilidad para reducir riesgos sin renunciar a los beneficios de la colaboración transfronteriza.
El concepto de soberanía de cómputo ha sido desagregado en tres niveles analíticamente distintos: la jurisdicción territorial sobre los centros de datos, la nacionalidad de los proveedores de nube que operan esas instalaciones y la nacionalidad de los fabricantes de aceleradores de IA. Esta distinción es crucial porque revela que el control territorial efectivo no se agota en la ubicación física: un país puede albergar centros de datos en su suelo y, al mismo tiempo, carecer de control sobre el proveedor cloud o sobre la tecnología de los chips. La literatura sobre control territorial de datos y cómputo en IA generativa demuestra que esta capacidad está ampliamente concentrada en unas pocas empresas y regiones, lo que refuerza la concentración de mercados y limita la soberanía de la mayoría de los países para desarrollar IA. Incluso las innovaciones en eficiencia, como las atribuidas a DeepSeek, reducen los requisitos de cómputo solo marginalmente y no eliminan las ventajas de escala derivadas del acceso privilegiado a conjuntos de datos propietarios y clústeres de cómputo de dimensión nacional.
La dimensión territorial de la infraestructura se extiende al espacio ultraterrestre. La propuesta de instalar centros de datos en órbita, impulsada por empresas como SpaceX, Google y Blue Origin, así como por Estados y bloques regionales, plantea preguntas fundamentales sobre propiedad, control y dependencia estratégica. Los centros de datos orbitales dificultarían la aplicación de leyes de localización de datos y agravarían las asimetrías para las regiones en desarrollo, que carecen de ecosistemas espaciales maduros y de capacidad de inversión para desplegar infraestructura propia en órbita. Esta evidencia, procedente de un informe de UNIDIR publicado en 2026, subraya que la territorialización de la IA es un proceso multiescalar que incluye el suelo, la nube y el espacio exterior.
3. El campo de batalla como territorio algorítmico
La IA está reconfigurando la relación entre fuerza, territorio y toma de decisiones militares. La literatura sobre guerra algorítmica señala que el espacio de batalla se manifiesta cada vez más como “territorialidad de IA”: la lógica de la guerra se desplaza de la tríada “humanos–armas–territorio” hacia una tríada “sistemas–algoritmos–nodos”. Esta transformación no es meramente técnica: implica una redefinición de la soberanía y de la rendición de cuentas, porque las decisiones algorítmicas trascienden las fronteras jurisdiccionales y difuminan la atribución de responsabilidad.
En el plano de los sistemas de armas, la literatura sobre armas autónomas letales (LAWS) documenta avances en la negociación de instrumentos internacionales, pero también persistentes vacíos regulatorios. En zonas de conflicto africanas, la ausencia de un marco continental vinculante para regular la vigilancia autónoma y las armas autónomas ha sido señalada como una deficiencia crítica de la arquitectura de paz de la Unión Africana. La competencia en IA militar entre Estados Unidos y China se analiza como un proceso que afecta la estabilidad en crisis a través de tres mecanismos: incertidumbre operacional y ambigüedad de atribución, claridad de señales e integridad de datos, y aceleración de decisiones y delegación. Estos mecanismos muestran que el riesgo de escalada no proviene únicamente de la autonomía de las plataformas individuales, sino de las redes y datos de los que dependen los sistemas de IA, lo que sitúa la ciberseguridad en el centro del análisis territorial del conflicto.
4. Concentración de mercado y territorialidad corporativa
La geografía de la IA está marcada por una doble concentración: corporativa y territorial. Los altos costos fijos y las economías de escala del entrenamiento de modelos de frontera concentran naturalmente la actividad en un número reducido de empresas, y la teoría económica predice una concentración persistente en ausencia de intervención proactiva. A ello se suma la dimensión territorial: estos insumos no solo están concentrados en pocas empresas, sino también geográficamente en un puñado de países. Datos de la industria muestran que, en 2025, Estados Unidos concentraba el 55% de las empresas de IA de los diez países líderes, frente al 14% de China y el 8% del Reino Unido, y que más del 90% de los modelos de IA de relevancia proveían de empresas privadas. Esta concentración configura una suerte de “territorio corporativo” en el que las grandes tecnológicas actúan como cuasi-soberanas sobre infraestructuras críticas, con una legitimidad de insumo y de producto cuestionable desde el punto de vista democrático.
La reacción regulatoria ha comenzado a articularse en torno a la política de competencia. Las autoridades antimonopolio de Estados Unidos y la Unión Europea han comenzado a escrutar la IA generativa bajo la lente del derecho de la competencia, preocupadas por que el control de insumos fundamentales —datos, cómputo y talento— por parte de gigantes tecnológicos incumbentes pueda distorsionar la competencia en los mercados de IA generativa. Este escrutinio refleja un desplazamiento de la política de competencia más allá del análisis tradicional de producto-mercado hacia el nivel upstream de insumos e infraestructura, donde se dirimen las verdaderas disputas territoriales de la IA.
5. Territorialidad epistémica: sesgos geopolíticos en modelos soberanos
Un eje emergente de las guerras territoriales de IA es el de la territorialidad epistémica: la capacidad de los modelos de lenguaje para configurar la interpretación de disputas territoriales y de narrativas geopolíticas. Un estudio comparativo de modelos soberanos —GPT-4o (Estados Unidos), DeepSeek-R1 (China) y Mistral (Unión Europea)— sobre doce conflictos territoriales de alto perfil encontró diferencias estadísticamente significativas en la distribución de sentimiento y en el encuadre geopolítico de las respuestas, lo que indica que la procedencia del modelo moldea sustancialmente el tono y la postura de sus outputs. Los autores advierten que la dependencia de un único modelo soberano podría sesgar inadvertidamente el discurso público y la toma de decisiones hacia la perspectiva nacional de ese modelo, y abogan por marcos de gobernanza que garanticen transparencia, equidad y cooperación internacional.
Esta evidencia dialoga con la literatura sobre operaciones de influencia algorítmica, que documenta cómo los sistemas de IA pueden participar activamente en la construcción de la realidad geopolítica mediante la alineación narrativa selectiva y el encuadre estratégico de conflictos, disputas de soberanía y controversias de derechos humanos. En consecuencia, el territorio en disputa ya no es solo el suelo o los recursos: es también el espacio de representaciones que los modelos contribuyen a estabilizar o subvertir. La gobernanza de la IA debe incorporar, por tanto, una dimensión epistémica que hasta ahora ha recibido escasa atención normativa.
Conclusiones
La evidencia revisada permite sostener que las guerras territoriales de IA constituyen un fenómeno multidimensional que no puede reducirse a la competencia por el liderazgo tecnológico. En el nivel geopolítico, la rivalidad Estados Unidos–China estructura un nuevo campo de disputa por esferas de influencia y estándares, con dinámicas de carrera armamentista que afectan la estabilidad estratégica. En el nivel infraestructural, la territorialización de centros de datos, clústeres de cómputo y cadenas de semiconductores redefine la soberanía en términos de control de capas interconectadas, y revela que la autarquía es inviable incluso para las grandes potencias. En el nivel militar, la IA transforma el espacio de batalla en un territorio algorítmico donde los riesgos de escalada dependen tanto de las redes y datos como de las plataformas autónomas. En el nivel económico, la doble concentración —corporativa y geográfica— de los insumos críticos configura formas de territorialidad privada que limitan la autonomía de la mayoría de los países. En el nivel epistémico, los modelos soberanos introducen sesgos geopolíticos que configuran la interpretación de disputas territoriales y exigen marcos de transparencia y pluralismo algorítmico.
La principal conclusión normativa es que la gobernanza de estas disputas no puede basarse en la búsqueda de soberanía absoluta, sino en arreglos de interdependencia gestionada que combinen alianzas estratégicas, diversificación de proveedores, estándares de interoperabilidad y mecanismos robustos de rendición de cuentas transfronterizos. La reconceptualización de la territorialidad digital y el desarrollo de marcos treaty-based que preserven la agencia soberana sin erosionar la cooperación se perfilan como las vías más prometedoras para evitar una fragmentación conflictiva del ecosistema global de IA.
Retos
El campo enfrenta retos teóricos, empíricos y normativos de primer orden. En el plano teórico, persiste una brecha en la conceptualización de la “territorialidad algorítmica”: la geografía política de la IA aún no se ha consolidado como subdisciplina, y los marcos existentes no logran integrar adecuadamente las dimensiones física, digital y epistémica del territorio. En el plano empírico, gran parte de la evidencia sobre comportamiento geopolítico de modelos proviene de simulaciones y experimentos controlados, y se carece de estudios longitudinales que midan los efectos causales de la territorialización de infraestructuras sobre la autonomía estatal. Además, la literatura sobre guerras territoriales de IA está dominada por análisis de las grandes potencias, lo que deja fuera a actores de poder medio y a regiones del Sur global cuyas trayectorias de soberanía tecnológica son cualitativamente distintas.
En el plano normativo, los vacíos son igualmente significativos. No existe un régimen internacional vinculante que regule la territorialización de la infraestructura de IA, y los instrumentos sobre armas autónomas letales avanzan lentamente mientras la competencia militar se acelera. La gobernanza de los sesgos geopolíticos en modelos soberanos es prácticamente inexistente, y la asimetría entre países que producen modelos y países que los consumen reproduce lógicas de dependencia colonial en el plano algorítmico. Un reto adicional, de carácter metodológico, es la verificación de datos: muchas de las fuentes más recientes tienen fecha de 2026, y la naturaleza rápidamente cambiante del sector exige mecanismos de actualización y validación cruzada permanentes. Cuando no se ha podido contrastar una afirmación con fuentes primarias anteriores a 2026, esta revisión lo ha indicado como “evidencia no encontrada” o como hallazgo preliminar, en coherencia con el principio de veracidad que guía este trabajo.
Referencias
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