¿Puede un modelo de inteligencia artificial ser una cuestión de Estado?

Claude y DeepSeek en la securitización de la competencia tecnológica sinoestadounidense

El viernes 12 de junio de 2026, a las 17 horas del este de los Estados Unidos, la empresa estadounidense Anthropic recibió una orden del Departamento de Comercio y esa misma noche dio de baja Fable 5 y Mythos 5[1], sus dos modelos de inteligencia artificial más potentes, para todos sus usuarios en el mundo. La medida no respondió a una falla técnica ni a una decisión comercial, sino a una directiva de control de exportaciones que, invocando la seguridad nacional, prohibía el acceso de cualquier extranjero a esos modelos dentro o fuera del territorio norteamericano, y abarcaba incluso a los propios empleados extranjeros de la compañía. Como Anthropic no podía distinguir nacionalidades en tiempo real entre millones de usuarios, optó por la única salida técnicamente posible y suspendió los modelos para todos. Era la primera vez que un gobierno aplicaba a una compañía de inteligencia artificial la maquinaria de los controles de exportación, concebida hasta entonces para armamento y dispositivos tecnológicos de vanguardia, y con ello un modelo de lenguaje natural que era una mercancía digital pasó a tratarse como un activo estratégico de seguridad nacional (TIME, 2026. Anthropic, 2026b).

Este evento plantea el interrogante que organiza esta nota, el de cómo un artefacto de software, indistinguible en su materialidad de cualquier otro servicio en la web, llega a tratarse como una amenaza existencial que habilita medidas de excepción, esto es, controles de exportación, exclusión del acceso a los extranjeros e intervención del Estado para proteger lo que define como su seguridad nacional. Para responderlo conviene observar una relación: la del antagonismo entre dos sistemas que encarnan los polos de la competencia tecnológica entre las dos superpotencias mundiales, Estados Unidos y China. De un lado se ubica Claude, la familia cerrada de modelos de Anthropic, alineada con la lógica de la seguridad nacional estadounidense, y del otro DeepSeek, el desarrollo abierto de la empresa china homónima, que disputa la frontera tecnológica desde una estrategia opuesta. Antes que productos rivales, encarnan maneras opuestas de concebir el poder en la era de la inteligencia artificial y de relacionarse con el proceso por el cual una tecnología llega a constituirse en asunto de seguridad.

Securitización: del acto de habla al campo de la seguridad nacional

Llamamos securitización al proceso por el cual un asunto deja de tratarse como una cuestión política ordinaria y pasa a presentarse como una amenaza existencial que habilita medidas de excepción. La noción proviene de la Escuela de Copenhague[2], para la cual la seguridad no es una condición objetiva del mundo sino un acto discursivo, de modo que al nombrar algo como seguridad un actor sostiene que ese asunto es más importante que cualquier otro y debe recibir prioridad absoluta, y reclama con ello el derecho a tratarlo por medios extraordinarios (Buzan, Wæver y de Wilde, 1998). Conviene situar ese acto en un continuo, pues todo asunto puede ubicarse en algún punto que va de lo no politizado, cuando ni siquiera es objeto de debate público, a lo politizado, cuando se gestiona dentro del juego ordinario de las políticas públicas, y, en su extremo, a lo securitizado, cuando se lo presenta como una amenaza existencial que justifica abandonar esas reglas de juego. La securitización es, en esta lectura, una forma más extrema de politización. La pregunta pertinente deja de ser si una tecnología es peligrosa en sí misma y pasa a ser quién consigue instalar esa definición y con qué efectos.

Esa formulación, centrada en el discurso, constituye un primer paso que a nuestro propósito debemos complementar. Una clave de análisis superadora la hallamos en Didier Bigo, autor francés que introdujo un desplazamiento significativo. La securitización, sostiene, no opera ante todo como un enunciado excepcional, sino como una tecnología política transversal, un modo de gobierno mediante el cual diversas instituciones juegan con el malestar, o lo suscitan allí donde aún no existe, para afirmar su papel de proveedoras de protección y, de paso, encubrir sus propios fracasos (Bigo, 2002). Su principal aporte consiste en invertir el orden causal que parece natural, ya que la amenaza no precede a la securitización sino que la sigue. La pregunta decisiva es entonces sociológica antes que discursiva, y apunta a quiénes están investidos del poder de designar las amenazas y qué obtienen de esa designación (Bigo, 2006). Bigo llama a esos agentes “gestores del malestar” (managers of unease), el campo de profesionales (agencias, funcionarios, legisladores, expertos y también empresas) que administran la inquietud de la que viven y que, al hacerlo, tienden a producir la (in)seguridad que dicen conjurar. Este diagnóstico toma de base el campo de la seguridad en las sociedades occidentales, donde el entrelazamiento de las agencias de seguridad interior y la subordinación de lo militar y lo policial a los servicios de inteligencia han ido borrando la frontera entre la seguridad interna y la externa hasta hacer converger sus significados (Bigo, 2006).

El mecanismo material que sostiene ese proceso lo proveen Farrell y Newman. Su concepto de interdependencia armada (weaponized interdependence) muestra que, contra la expectativa liberal según la cual la interdependencia económica difunde el poder y amortigua los conflictos, la arquitectura asimétrica de las redes globales produce el efecto inverso, pues concentra el poder en los pocos nodos por donde circulan la información, el dinero y los insumos, de suerte que los puntos focales de la cooperación se vuelven sitios de control. Quien controla uno de esos nodos puede ejercer dos formas de coerción, un efecto panóptico que extrae información estratégica y un efecto de estrangulamiento que corta el acceso a los flujos (Farrell y Newman, 2019). En la competencia que nos ocupa, esos nodos son varios. El más visible y protegido es el semiconductor de avanzada, es decir, los chips de alta gama con que se entrenan los modelos, que operan a la vez como condición de existencia de estos y como instrumento con que se los disputa. Pero no es el único: el capital humano altamente especializado y los recursos del conocimiento (datos de entrenamiento, patentes y publicaciones científicas) constituyen nodos igualmente estratégicos, más difíciles de estrangular que un chip y, por eso mismo, disputados por otras vías.

Dos modelos, dos teorías del poder

Más allá de su origen nacional, Claude y DeepSeek se distinguen en algo que no es solamente técnico, porque cada uno encarna una concepción distinta de cómo se ejerce el poder en la inteligencia artificial. Claude, la familia de modelos de Anthropic, responde a lo que llamamos la lógica de la concentración. Sus modelos son cerrados, en el sentido de que los pesos[3] que resultan del entrenamiento no se publican, el acceso se ofrece como servicio y la ventaja competitiva descansa en una frontera tecnológica sostenida por grandes volúmenes de cómputo. A esa arquitectura técnica corresponde una posición política. Su director ejecutivo, Dario Amodei, ha sido el vocero más explícito de la tesis según la cual los controles de exportación de chips no constituyen un modo de eludir la competencia con China, sino la vía para asegurar que las democracias la ganen y conserven la delantera tecnológica sin ceder ventajas al Partido Comunista chino, y según la cual una inteligencia artificial más capaz que casi todos los humanos en casi todas las tareas podría llegar hacia 2026-2027 y otorgar una ventaja militar considerable a quien la posea (Amodei, 2025). En esta visión, el modelo es un activo estratégico que debe protegerse y la concentración de la capacidad algorítmica garantiza la primacía.

DeepSeek encarna la lógica inversa, la de la difusión. La empresa china, fundada por Liang Wenfeng y financiada por el fondo cuantitativo High-Flyer, publica sus modelos con pesos abiertos y licencia permisiva, a un costo por uso notablemente menor. Su modelo V4, presentado en abril de 2026, se distribuye en versiones que cualquiera puede descargar, ejecutar y modificar, y su variante de mayor capacidad encabeza el segmento de los modelos abiertos, a una distancia acotada de la frontera cerrada y a una fracción de su costo (DeepSeek-AI, 2026. Stanford HAI, 2026). Donde Anthropic ve un activo que resguardar, DeepSeek ve una capacidad que difundir.

El contraste se vuelve más nítido en un punto preciso, porque DeepSeek se desarrolló en buena medida contra el cuello de botella. Privada del acceso a los chips más avanzados por los controles estadounidenses, la empresa convirtió la restricción en un incentivo y reasignó una parte de las unidades de procesamiento de los chips de menor gama que sí podía utilizar para gestionar la comunicación entre ellos, por debajo de la plataforma estándar de Nvidia, con lo que obtuvo un rendimiento superior al que el hardware prometía (Law & Economics Center, 2025). El propio Liang Wenfeng admitió que el límite de la empresa no es el dinero sino la prohibición de exportar chips de gama alta. Para DeepSeek la eficiencia no es una virtud abstracta, sino la respuesta de ingeniería a un estrangulamiento geopolítico.

Dimensión	Claude (Anthropic)	DeepSeek
Origen y respaldo	EE. UU. Respaldo de Amazon y Google	China. Fondo cuantitativo High-Flyer (Liang Wenfeng)
Pesos del modelo	Cerrados. Acceso como servicio	Abiertos. Licencia permisiva, descargables
Costo por uso	Alto. Frontera premium	Mucho más bajo. Modelo de bajo costo
Lógica de poder	Concentración: cómputo y frontera tecnológica	Difusión: eficiencia y diseminación
Relación con los controles	Aboga por los controles de exportación de chips	Surge eludiendo las restricciones con soluciones de ingeniería
Frente a la seguridad nacional	Alineada y, luego, alcanzada por ella	Vista como instrumento de influencia por difusión

Tabla 1. Dos modelos, dos estrategias. Fuente: elaboración propia sobre Amodei (2025), DeepSeek-AI (2026), Stanford HAI (2026) y prensa especializada.

La comparación entre los dos modelos debe abordarse con cautela. No obstante, en las tareas más exigentes, como la fiabilidad en cadenas largas de razonamiento, la capacidad multimodal o el seguimiento de instrucciones complejas, la distancia entre ambos sigue favoreciendo a los modelos cerrados, y buena parte de las cifras de costo y rendimiento que circulan procede de mediciones de las propias empresas, que conviene tomar con reserva. Lo que importa para nuestro análisis no es cuál de los dos modelos es técnicamente superior, sino que cada uno materializa objetivos tecnológicos y políticos distintos sobre el lugar donde reside el poder, ya sea la frontera que se protege o la capacidad que se comparte.

La estructura material: cuellos de botella e interdependencia armada

Esa rivalidad entre modelos no se explica por sí sola, ya que se asienta sobre una estructura material que es imprescindible describir, porque es la que da contenido concreto a la noción de interdependencia armada. El enfrentamiento tecnológico sinoestadounidense se organiza en torno a dos cuellos de botella simétricos e invertidos. Estados Unidos controla el extremo de la sofisticación, esto es, los chips de avanzada, el software de diseño y las máquinas de litografía, mientras que China controla el extremo de los insumos, ante todo las tierras raras, sin las cuales no hay manufactura electrónica posible.

Dimensión	Cuello de botella estadounidense	Cuello de botella chino
Recurso controlado	Chips avanzados, software de diseño y maquinaria de fabricación	Tierras raras: óxidos, metales e imanes
Instrumento	Controles de exportación de EE. UU. y aranceles	Régimen de licencias del Ministerio de Comercio chino
Hito reciente	Licencias caso por caso y arancel del 25 % (ene. 2026)	Licencias con alcance extraterritorial (oct. 2025)
Alcance	Filiales chinas fuera de China (jun. 2026)	Productos con más de 0,1 % de origen chino

Tabla 2. Los dos cuellos de botella del enfrentamiento (2025–2026). Fuente: elaboración propia sobre fuentes oficiales y prensa especializada.

Del lado estadounidense, los controles los administra la Oficina de Industria y Seguridad (BIS), dependiente del Departamento de Comercio. En enero de 2026 esa política se volvió contradictoria: a la vez más flexible y más estricta. Hasta entonces, la regla era denegar en la práctica casi toda venta de chips avanzados a China. Desde ese momento, algunas ventas pasaron a autorizarse caso por caso, pero gravadas con un arancel del 25 %. Estados Unidos dejó así de bloquear el conjunto para administrar el flujo, conservando el control sobre cada operación y quedándose con una parte de su valor. En junio cerró además una vía de elusión, al extender la restricción a las filiales de empresas chinas radicadas fuera de China. Del lado chino, la represalia fue estructuralmente simétrica, con un régimen de licencias que alcanza a cualquier producto cuyo valor incorpore más de un 0,1 % de tierras raras de origen chino, con alcance extraterritorial. El paralelismo más revelador es de orden retórico, ya que Beijing justificó sus controles invocando la seguridad nacional y el riesgo de potenciar el poder militar del receptor, en un lenguaje que reproduce el del Departamento de Comercio estadounidense. La securitización adopta aquí la forma de un espejo: cada potencia define a la otra como amenaza con el mismo lenguaje.

Ese pulso se desenvolvió bajo un conflicto arancelario más amplio, con varios momentos de escalada y tregua, que importa reconstruir porque muestra de qué manera la securitización tecnológica se entrelaza, sin confundirse[4], con la negociación comercial ordinaria.

Fecha	Hecho
Abril 2025	“Liberation Day”: la escalada de represalias lleva el arancel estadounidense sobre China al 145 %. Beijing responde con un 125 % y las primeras restricciones a las tierras raras.
Mayo 2025	Tregua de Ginebra: pausa de 90 días que reduce los aranceles al 30 % (EE. UU.) y al 10 % (China).
Octubre 2025	China amplía los controles sobre tierras raras con alcance extraterritorial. Donald Trump anuncia un 100 % adicional y controles sobre “software crítico”.
Octubre-noviembre 2025	Cumbre entre Donald Trump y Xi Jinping (APEC, Corea del Sur): tregua de un año y aranceles estabilizados (~30 %/10 %).
Enero 2026	Estados Unidos pasa a un régimen de licencias caso por caso para los chips de IA, con un arancel del 25 % sobre los semiconductores.
Junio 2026	Directiva de control de exportaciones sobre los modelos Fable 5 y Mythos 5 de Anthropic. Extensión de las restricciones de chips a filiales chinas en el exterior.

Tabla 3. Cronología de la escalada arancelaria y los controles tecnológicos (2025–2026). Fuente: elaboración propia sobre comunicados oficiales y prensa especializada.

Es importante considerar, además, una paradoja que contradice ciertas lecturas simplistas. Según el AI Index 2026 de Stanford, Estados Unidos invirtió en 2025 unos 285.900 millones de dólares en capital privado de inteligencia artificial, frente a los 12.400 millones de China, una diferencia de veintitrés veces y, sin embargo, la brecha de rendimiento entre los mejores modelos de cada país se redujo a 2,7 puntos porcentuales, desde un rango de entre 17 y 32 puntos apenas dos años antes (Stanford HAI, 2026). DeepSeek es la materialización de esa eficiencia y la prueba de que el estrangulamiento no necesariamente impide el desarrollo, sino que reorienta su forma en países con capacidades robustas y desarrolladas como China.

El actor que enuncia la amenaza

Resulta valioso volver a Bigo, porque su pregunta por quién designa la amenaza y qué obtiene de ello halla aquí un caso particularmente claro. El vocero más insistente de la securitización de la inteligencia artificial no es una agencia estatal ni un mando militar, sino el director de una empresa que compite comercialmente con el modelo que señala como peligro. Cuando Amodei sostiene que prevalecer sobre China resulta existencialmente importante y reclama controles de exportación más estrictos, ejecuta lo que la Escuela de Copenhague llamaría un acto de habla securitizador, pero lo hace, como advertiría Bigo, desde una posición de interés dentro del campo. El gestor del malestar y el competidor empresarial son, en este caso, la misma persona. Señalarlo implica reconocer que la definición de la amenaza nunca es neutral y que se enuncia desde posiciones que tienen intereses que defender (Bigo, 2002, 2006).

El caso ofrece, además, un desenlace que la teoría difícilmente habría anticipado, porque el mismo actor que pedía proteger a la inteligencia artificial estadounidense terminó alcanzado por esa protección. A comienzos de 2026, tras una disputa con el Pentágono, que exigía a Anthropic levantar sus restricciones contractuales sobre el uso de Claude para la vigilancia masiva de ciudadanos y para sistemas de armas autónomas sin control humano sobre la decisión de disparar, el gobierno designó a la empresa como un riesgo de cadena de suministro, una categoría hasta entonces reservada a adversarios extranjeros como Huawei o ZTE (Volkov Law, 2026). La suspensión de Fable 5 y Mythos 5 en junio, con que se abre esta nota, fue el eslabón siguiente, de modo que el securitizador resultó a su vez securitizado.

Vale remarcar, que la securitización de estas tecnologías se sostiene como política de Estado a través de administraciones de distinto signo: Trump inauguró el andamiaje al inscribir a Huawei en la lista de entidades en 2019, y Biden lo amplió entre 2022 y 2023, cuando los controles sobre los semiconductores de avanzada se volvieron el eje de la relación con China. Por eso, el episodio de los modelos de Claude revela una paradoja para quien promueve la acción de securitizar: al desplazar el asunto al registro de la excepción, cede al Estado la potestad de trazar la frontera entre lo que se protege y lo que se restringe, y esa frontera puede recaer sobre la propia empresa que reclamó la protección.

La frontera difusa: uso dual y dimensión militar

La inteligencia artificial se securitiza con una intensidad mayor que la de otros bienes en disputa por una razón precisa, y es que su carácter de uso dual vuelve porosa la frontera entre la competencia económica y la amenaza de seguridad. El mismo modelo que asiste a un programador puede asistir a quien busca vulnerabilidades en una infraestructura crítica, y el mismo chip que entrena un asistente comercial entrena un sistema militar de decisión. La propia suspensión de junio se fundó, según el gobierno, en la posibilidad de que el modelo de Anthropic se empleara para identificar vulnerabilidades de software, un uso civil que es al mismo tiempo una capacidad ofensiva, aunque la empresa contestó que se trataba de un riesgo menor y ya conocido (Anthropic, 2026b). La cinta de Möbius con que Bigo describió la fusión de la seguridad interna y externa, esa superficie de una sola cara en la que el adentro y el afuera dejan de poder distinguirse, se extiende así a la fusión de lo civil y lo militar (Bigo, 2002), pues deja de haber un adentro económico y un afuera estratégico nítidamente separados.

China institucionalizó esa porosidad mediante su estrategia de fusión militar-civil, que integra en un mismo circuito al ejército, a los conglomerados estatales de defensa y a las empresas tecnológicas civiles, de manera que el avance comercial en inteligencia artificial alimenta de forma directa la modernización militar (CSET, 2025). Estados Unidos opera un modelo más descentralizado, pero la disputa de Anthropic con el Pentágono muestra que la presión por subordinar la inteligencia artificial civil a fines militares no es exclusiva de un sistema político. El carácter de uso dual ancla la securitización en un referente material, ya que la misma capacidad que sirve a un fin civil sirve a uno militar, y por esa misma propiedad habilita que cualquier competencia tecnológica se legitime y justifique como un asunto de seguridad nacional.

Reflexiones finales

En definitiva, lo ocurrido el 12 de junio condensa el proceso que recorrimos: una tecnología que pasó de mercancía a arma, activo y amenaza, y un conjunto de actores (empresas, agencias y expertos) que disputan el poder de nombrarla así. Claude y DeepSeek son las dos caras de esa disputa, el activo que se concentra y la frontera que se protege frente a la capacidad que se difunde. Ahora bien, el dato sociológicamente más revelador es que cada potencia adopta la estrategia que contradice su propia economía política, pues la democracia de mercado abierto termina cerrando su tecnología tras el control estatal de las exportaciones, mientras que el Estado de partido único la libera y la deja circular. De ahí que la securitización de esta tecnología no obedezca, en última instancia, a la naturaleza de los regímenes, sino a la posición que cada uno ocupa en la estructura material del poder global.

Referencias

Bibliografía teórica

• Bigo, D. (2002). Security and immigration: Toward a critique of the governmentality of unease. Alternatives: Global, Local, Political, 27(1 suppl.), 63–92.
• Bigo, D. (2006). Internal and external aspects of security. European Security, 15(4), 385–404.
• Buzan, B., Wæver, O., & de Wilde, J. (1998). Security: A new framework for analysis. Lynne Rienner.
• Farrell, H., & Newman, A. L. (2019). Weaponized interdependence: How global economic networks shape state coercion. International Security, 44(1), 42–79.
• Kello, L. (2017). The virtual weapon and international order. Yale University Press.

Fuentes

• Amodei, D. (2025). On DeepSeek and export controls. darioamodei.com.
• Anthropic. (2026a, 9 de junio). Claude Fable 5 and Claude Mythos 5.
• Anthropic. (2026b, 12 de junio). Statement on the US government directive to suspend access to Fable 5 and Mythos 5.
• Center for Security and Emerging Technology [CSET]. (2025). Pulling back the curtain on China’s military-civil fusion. Georgetown University.
• DeepSeek-AI. (2026). DeepSeek-V4: Towards highly efficient million-token context intelligence.
• International Center for Law & Economics. (2025). US export controls on AI and semiconductors: Two divergent visions.
• Stanford HAI. (2026). Artificial Intelligence Index Report 2026. Stanford University.
• TIME. (2026, 13 de junio). Anthropic pulls its most powerful AI models after U.S. bars foreign access.
• Volkov Law Group. (2026). When the government pulls the plug: Anthropic, export controls, and the future of AI governance.
• Widder, D. G., Whittaker, M., & West, S. M. (2024). Why “open” AI systems are actually closed, and why this matters. Nature, 635, 827–833.

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[1]Anthropic presentó Fable 5 y Mythos 5 el 9 de junio de 2026, apenas tres días antes de la suspensión. Integraban la nueva familia “Mythos”, ubicada por la propia empresa por encima de su línea Opus: Fable 5 fue descripto como el modelo más capaz que Anthropic había puesto a disposición del público, con desempeño de punta en ingeniería de software, trabajo de conocimiento e investigación científica, y Mythos 5, su variante de acceso limitado, como el de mayores capacidades en ciberseguridad del mundo hasta ese momento (Anthropic, 2026a).

[2]La denominación remite a la corriente de las Relaciones Internacionales conocida como estudios de seguridad, de orientación constructivista, nucleada en el Instituto de Investigación para la Paz de Copenhague (COPRI), activo entre 1985 y 2005, año en que se integró al Instituto Danés de Estudios Internacionales.

[3]Los pesos (en inglés, weights) son los parámetros numéricos que resultan del entrenamiento de un modelo y constituyen su producto efectivo, ya que quien dispone de ellos y de la arquitectura puede ejecutarlo. Un modelo de pesos abiertos (open-weight) publica esos parámetros bajo una licencia que permite descargarlos, ejecutarlos y modificarlos, como hace DeepSeek con licencia MIT, mientras que un modelo de pesos cerrados (closed-weight), como Claude, los mantiene bajo control de la empresa y ofrece el acceso únicamente como servicio. Corresponde no confundir pesos abiertos con código abierto (open source), que en sentido estricto exigiría liberar además el código de entrenamiento y los datos, de modo que el modelo fuera reproducible desde cero, algo que la mayoría de los modelos llamados “abiertos” no satisface. Por esa razón, la literatura especializada prefiere la denominación más acotada de open-weight (Widder, Whittaker y West, 2024).

[4]Conviene precisar que no todo, en este enfrentamiento, constituye securitización en sentido estricto. Un arancel, una negociación o una ronda de inversión pueden ser competencia económica ordinaria, y corresponde no llamar amenaza existencial a lo que es una rivalidad comercial. Lo securitizado, con precisión, es aquel punto en que un modelo o un chip son designados asunto de seguridad nacional y tratados por medios de excepción, como la lista de entidades, el control de exportación o la suspensión abrupta de un servicio.

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