La inteligencia artificial concentró el poder de cómputo en un puñado de corporaciones y revivió una vieja pregunta con ropaje nuevo: ¿seguimos en el capitalismo o entramos en otra cosa? Yanis Varoufakis bautizó ese territorio desconocido como tecnofeudalismo. Sus críticos replican que el sistema apenas evolucionó hacia su versión más monopolista. El concepto seduce y provoca por partes iguales, mientras las cifras de la economía digital alimentan ambas orillas del debate.
El regreso de los señores feudales
Por: Gabriel E. Levy B.
El economista francés Cédric Durand advirtió el fenómeno antes que nadie. En 2020 publicó Technoféodalisme, donde sostuvo que los gigantes digitales dejaron de producir bienes y hoy cobran peaje por el acceso a sus plataformas, lo que los economistas llaman rentas. Tres años más tarde, el exministro griego Yanis Varoufakis popularizó la idea con Technofeudalism: What Killed Capitalism, donde argumenta que el capital mutó en capital en la nube: la infraestructura de servidores y algoritmos que gobierna la vida digital.
Según Varoufakis, plataformas como Amazon dejaron de funcionar como mercados y operan como feudos digitales, donde el dueño del algoritmo decide quién aparece ante el comprador y cuánto tributo paga cada vendedor por existir allí. Las empresas que dependen de ellas para vender actúan como capitalistas vasallos. Los conductores y repartidores dirigidos por aplicaciones conforman un proletariado de la nube. Y los usuarios, al alimentar gratis los sistemas con datos y contenidos, trabajamos como siervos digitales sin salario ni contrato.
La genealogía viene de más atrás. Shoshana Zuboff describió el capitalismo de vigilancia, el negocio de convertir nuestra conducta en datos para vender predicciones. McKenzie Wark planteó que hoy manda quien controla la información. Jodi Dean habla de neofeudalismo. Esas voces comparten un diagnóstico: en la economía digital rinde más cobrar peaje que producir y vender.
La IA convirtió la metáfora en infraestructura
La IA generativa transformó la hipótesis en realidad medible. Entrenar y operar sistemas como ChatGPT o Gemini exige un poder de cálculo colosal que pertenece a pocas manos. Jon Peddie Research calcula que Nvidia vende el 92 por ciento de las tarjetas gráficas, los chips que entrenan la IA. Según Synergy Research Group, tres compañías concentran el 63 por ciento del alquiler mundial de servidores, la nube: Amazon a la cabeza, con Microsoft y Google detrás. Los Siete Magníficos, las siete mayores tecnológicas en bolsa, pesan más de un tercio del S&P 500, el índice de referencia estadounidense.
Sobre esa base opera un sistema de rentas con lógica medieval. Las empresas emergentes de IA pagan tributo permanente a los dueños de la nube por cada consulta, y quien aspire a competir termina alquilando el castillo de un gigante. Los medios negocian licencias en condiciones que rara vez controlan, mientras sus archivos alimentan modelos ajenos. Detrás de cada sistema trabaja un ejército invisible: los etiquetadores, personas que clasifican datos para enseñarles a las máquinas, cobran entre uno y tres dólares por hora en países como Kenia o Venezuela.
El feudo captura también la atención: los buscadores responden con resúmenes de IA que retienen al usuario y, según la firma de medición Similarweb, casi el 69 por ciento de las búsquedas de noticias terminó sin un clic hacia los medios en mayo de 2025. El tráfico que la web abierta redistribuía ahora se queda en casa del señor.
Los escépticos: el capitalismo goza de buena salud
No todos aceptan la etiqueta. Desde la revista New Left Review, Evgeny Morozov replicó que el lenguaje feudal revela más debilidad intelectual que precisión analítica, pues las grandes tecnológicas siguen extrayendo ganancias con las reglas del capitalismo, en su versión más monopolista. Nick Srnicek prefiere hablar de capitalismo de plataformas, donde los datos funcionan como materia prima sin que el sistema cambie de naturaleza.
En enero de 2025, la empresa china DeepSeek entrenó un modelo competitivo por una fracción de lo previsto en Silicon Valley y borró cerca de un billón de dólares, un millón de millones, de las valoraciones bursátiles en días. Varoufakis respondió con una distinción: los servicios de IA pueden ser una burbuja, pero el capital en la nube, la infraestructura de chips y centros de datos, conserva su carácter estructural. En el software cabe la competencia. En el cemento y el silicio, mucho menos.
Los señores del cómputo predican apertura
El 24 de julio de 2026, veinticinco compañías y organizaciones publicaron la carta abierta Open Weights and American AI Leadership, un alegato por los modelos de pesos abiertos, sistemas de IA que cualquiera puede descargar y adaptar sin permiso. Nvidia, Microsoft, Meta y Mozilla firman junto a Hugging Face. Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia, estrenó su cuenta de X, antes Twitter, para difundirla. El texto pide a Washington evitar restricciones amplias, en plena discusión sobre vetar los modelos chinos como Kimi K3, y advierte que concentrar la tecnología en pocos sistemas cerrados crea puntos únicos de falla: si esos sistemas caen, cae todo lo que depende de ellos.
¿La carta desmiente la tesis feudal o la confirma por otra vía? Una lectura ve la grieta: si los gigantes defienden modelos que cualquiera puede copiar, la competencia sigue viva. La contraria repara en dos detalles: ni OpenAI ni Anthropic firmaron, y cada modelo abierto necesita chips para entrenarse y nubes para ejecutarse, así que la apertura del software multiplica la demanda de chips y servidores, donde Nvidia carece de rivales. La carta invoca además la soberanía, pero la estadounidense, un matiz que el lector latinoamericano no debería olvidar.
América Latina: entre el vasallaje y la soberanía
Para nuestra región, la discusión deja de ser académica. América Latina consume inteligencia artificial en masa y apenas la produce. La CEPAL, el brazo económico de la ONU en la región, advierte que, sin políticas públicas decididas, quedará como compradora de una IA hecha por otros. Las cifras lo confirman: genera el 14 por ciento de las visitas globales a herramientas de IA, pero sus empresas no llegan al 3 por ciento del total mundial. Brasil concentra el 90 por ciento de la capacidad regional de supercómputo y más de la mitad de los países carece de infraestructura crítica.
Los operadores de telecomunicaciones conocen la asimetría: despliegan las redes que transportan el tráfico, mientras los gigantes capturan el valor en las aplicaciones y ahora en los modelos. Nick Couldry y Ulises Mejías bautizaron ese patrón como colonialismo de datos: las plataformas se apropian de la vida cotidiana como el colonialismo histórico se apropió de territorios y recursos. La mexicana Paola Ricaurte agrega que esa extracción reproduce viejas jerarquías coloniales, pues quienes deciden qué datos valen operan lejos de la región.
Las respuestas comienzan a emerger. Chile lidera Latam-GPT, un modelo del estilo de ChatGPT, abierto y entrenado con datos regionales por especialistas de 15 países, concebido como bien público. Brasil lanzó un plan nacional de IA de unos 4.000 millones de dólares con supercómputo propio y nube gubernamental. Son esfuerzos modestos frente a los feudos globales, aunque señalan el único camino: construir capacidad propia antes de que el vasallaje digital se vuelva irreversible.
En resumen, la concentración del cómputo convirtió el tecnofeudalismo en algo más que una metáfora provocadora. Unas pocas corporaciones controlan la infraestructura de la inteligencia artificial y cobran renta a empresas, gobiernos, medios y ciudadanos. El debate académico sigue abierto, aunque la evidencia empírica resulta abrumadora. Para América Latina la disyuntiva es concreta: desarrollar capacidades propias, como intenta Latam-GPT, o aceptar un papel de siervos en el feudo digital global.
Referencias
CEPAL y CENIA. (2025). Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial, ILIA 2025. Comisión Económica para América Latina y el Caribe.
Couldry, N. y Mejias, U. A. (2019). The costs of connection: How data is colonizing human life and appropriating it for capitalism. Stanford University Press.
Durand, C. (2020). Technoféodalisme: Critique de l’économie numérique. Éditions Zones.
Morozov, E. (2022). Critique of techno-feudal reason. New Left Review, 133/134.
Nvidia, Microsoft, Meta, Hugging Face y otros. (2026, 24 de julio). Open weights and American AI leadership [carta abierta]. https://www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/open-weight/
Ricaurte, P. (2019). Data epistemologies, the coloniality of power, and resistance. Television & New Media, 20(4), 350-365.
Srnicek, N. (2016). Platform capitalism. Polity Press.
Varoufakis, Y. (2023). Technofeudalism: What killed capitalism. Bodley Head.
