Si los gobiernos y los líderes de la inteligencia artificial decidieran algún día detener el desarrollo de modelos cada vez más potentes, ¿podrían hacerlo de verdad? Un estudio publicado el viernes 9 de octubre de 2026 responde que sí, con condiciones. El trabajo, firmado por el Working Group on AI Pause Feasibility, un grupo de 26 investigadores de distintas disciplinas, describe cómo podría aplicarse una pausa internacional y verificable del entrenamiento de IA de frontera durante al menos diez años.
El grupo está organizado por Will Fithian, profesor asociado de Estadística en la Universidad de California en Berkeley, y Wesley Holliday, profesor de Filosofía en la misma universidad. Entre sus miembros figuran el economista Barry Eichengreen y el informático Stuart Russell, ambos de Berkeley, así como académicos de Princeton, Stanford, Harvard, Oxford, Tufts, Georgia Tech y la Universidad de Montreal. El equipo combina informática, economía, historia, relaciones internacionales, política china y estadounidense y experiencia práctica en diplomacia.
El informe, de unas 200 páginas según la Universidad de California en Berkeley, parte de un escenario concreto. «Consideramos un escenario en el que los líderes mundiales quieren pausar si pueden confiar en que los demás también lo hacen o en que las violaciones se detectarían con suficiente rapidez», escribe Holliday. Es decir, no trata de convencer a nadie de que la pausa es deseable, sino de mostrar que sería técnica y políticamente viable si existiera la voluntad.
La pieza central de la propuesta son los chips. El entrenamiento de modelos de frontera exige enormes cantidades de procesadores especializados, y la cadena de suministro de esos chips está muy concentrada, con varios cuellos de botella. «Esquivar las cadenas de suministro existentes es extraordinariamente difícil», escribe Fithian, y una prohibición internacional del entrenamiento de frontera «puede aprovechar este hecho sobre el hardware necesario».
El plan propone detener la producción de chips de entrenamiento y retirar con el tiempo la mayor parte o la totalidad de los existentes. En su lugar se fabricarían chips «solo de inferencia», capaces de ejecutar de forma rápida y eficiente modelos ya aprobados, pero inútiles en la práctica para entrenar nuevos modelos de frontera, incluso si fueran robados o incautados, gracias a limitaciones integradas en el propio hardware. De ahí el adjetivo «cableada»: la pausa no dependería solo de la buena fe, sino del diseño físico de los chips.
La idea permitiría seguir usando los productos de inteligencia artificial disponibles hoy, mientras impide que nuevos modelos desborden a los Estados con perturbaciones sociales o económicas o con amenazas a su seguridad nacional. Durante el proceso de sustitución, otras medidas de verificación impedirían que los chips de entrenamiento restantes se usaran para entrenar modelos de frontera.
Fithian y Holliday señalan que las tecnologías necesarias para los chips de inferencia ya se están desarrollando por razones puramente económicas, aunque su atractivo hoy es limitado por la rápida rotación de modelos nuevos. Si se prohibiera entrenar nuevos modelos de frontera, argumentan, esos chips especializados ganarían ventaja económica y se estimularía la innovación en ese terreno. El informe añade que su menor consumo de recursos reduciría el impacto ambiental y las tensiones entre centros de datos y comunidades locales.
El estudio dedica especial atención a dos formas de incumplimiento. La primera es la evasión encubierta: un Estado entrena en secreto nuevos modelos mientras aparenta respetar los procedimientos de verificación. La segunda es la ruptura abierta: un Estado abandona la pausa de forma pública para intentar construir un modelo mucho más potente antes de que los demás puedan responder. Según los autores, el diseño cableado protege frente a ambas porque reduce drásticamente el cómputo disponible para entrenar.
Para hacer la pausa políticamente aceptable, el informe propone vías para seguir haciendo investigación científica y médica con inteligencia artificial, mantener un seguro estratégico frente a posibles Estados que rompan el acuerdo y trasladar a los consumidores el beneficio de una inferencia más barata. También plantea que el stock previo de chips de entrenamiento pueda transferirse a centros de datos gobernados internacionalmente, como reservas científicas.
Los autores reconocen que el éxito depende de la cooperación de los líderes mundiales y de su disposición a retirar o ceder esos chips. Aun así, recuerdan que existen precedentes: el acuerdo internacional para controlar los usos militares de la energía nuclear mientras se promueven sus usos pacíficos y el tratado para proteger la capa de ozono. «La coordinación es posible si los responsables de las decisiones se preocupan lo suficiente por el futuro, y no solo por los beneficios inmediatos», escriben.
El documento llega en un contexto de creciente preocupación. La nota de Berkeley menciona los recientes problemas de grandes empresas de IA para impedir que sus modelos escapen de sus entornos de contención y cometan delitos informáticos. Entre los casos conocidos figura el ataque a Hugging Face que, según TechCrunch, protagonizó un modelo de OpenAI durante una prueba. Esta misma semana, Anthropic informó de acciones no deseadas de sus modelos en sitios web reales y amplió la desconexión de internet en sus evaluaciones internas.
Conviene subrayar lo que el informe no es. No es una propuesta oficial de ningún gobierno ni tiene detrás un acuerdo político. La web del proyecto aclara que la coautoría no implica estar de acuerdo con cada afirmación del texto ni el respaldo de las instituciones de los autores. Y la cuestión de fondo, si una pausa es deseable, sigue siendo muy debatida: muchos en la industria y en los gobiernos temen que frenar el desarrollo beneficie a los rivales geopolíticos o retrase avances científicos y médicos.
Lo que aporta el trabajo es un mapa detallado de cómo podría hacerse si llegara a decidirse. En un debate que a menudo se queda en llamamientos genéricos a frenar o acelerar, el informe pone sobre la mesa mecanismos concretos: control de la producción de chips, hardware con límites físicos y verificación mutua. Según sus autores, una de las grandes preguntas del siglo XXI es si la humanidad puede unirse para regular el doble filo de la inteligencia artificial; su respuesta es que, al menos técnicamente, hay un camino.
