El Momento Shenzhen

Cada gran transformación productiva terminó asociada a una geografía. Manchester simbolizó la máquina de vapor y la mecanización. Detroit, la línea de montaje y la producción de masas. Silicon Valley, el microchip, el software e Internet. La transformación que hoy experimenta China suele describirse recurriendo nuevamente a categorías occidentales, como un “Momento Sputnik”, que muestra su avance tecnológico como una carrera estratégica frente a Estados Unidos, o un nuevo “Momento Ford”, asociado a su capacidad para llevar la innovación a escala industrial. Pero quizás estemos ante algo diferente. Un fenómeno nuevo necesita categorías nuevas. Propongo llamarlo “Momento Shenzhen”.

Shenzhen es la tercera ciudad más importante de China y la sede de empresas tecnológicas como Huawei, Tecno Mobile, Tencent, DJI y BYD. Pero es algo más que uno de los grandes centros industriales y tecnológicos. Es la expresión territorial de un método. A comienzos de la etapa de “Reforma y apertura”, como se conoce el proceso iniciado en 1976 bajo el liderazgo de Deng Ziaoping, fue uno de los laboratorios de las Zonas Económicas Especiales: experimentar localmente, evaluar resultados y escalar aquello que funcionaba. Cuatro décadas después, esa misma lógica se proyecta sobre la frontera tecnológica. China avanza simultáneamente en inteligencia artificial, vehículos eléctricos, baterías, robótica, drones, energías renovables, telecomunicaciones, computación cuántica y economía espacial. Pero la verdadera novedad no reside en la cantidad de sectores involucrados, sino en la forma en que comienzan a integrarse y potenciarse entre sí, acelerando el aprendizaje, el escalamiento y la reducción de costos. Si Sputnik simbolizó la carrera por alcanzar la frontera tecnológica y Ford la capacidad de llevar la producción a una escala inédita, Shenzhen comienza a reunir ambas dimensiones dentro de un mismo ecosistema productivo.

De los chips a los ecosistemas

En su libro La guerra de los chips, Chris Miller mostró hasta qué punto los semiconductores se han convertido en una infraestructura crítica del poder tecnológico (1). Su diseño y fabricación condicionan la inteligencia artificial, las comunicaciones, la industria y las capacidades militares. La globalización organizó esa producción mediante una cadena extraordinariamente eficiente, pero también estratégicamente vulnerable: Estados Unidos conserva posiciones centrales en diseño; Japón y los Países Bajos, en equipamiento y materiales; Taiwán y Corea, en fabricación avanzada; mientras China ocupa un lugar decisivo en la manufactura, el ensamblaje y la demanda. Nadie controla todo y todos dependen de alguien.

Esa interdependencia, sin embargo, no es neutral. Washington convirtió las posiciones dominantes que conserva en algunos de esos eslabones en un instrumento de presión para contener el avance tecnológico chino. Las restricciones sobre semiconductores avanzados y equipamiento mostraron cómo la eficiencia económica de la globalización podía ceder frente a consideraciones de poder y seguridad. Pero la respuesta no terminó allí. Subsidios, compras públicas, aranceles, restricciones tecnológicas y políticas de relocalización industrial regresaron al centro de la agenda económica occidental. La paradoja es significativa: el ascenso de China lleva a las potencias occidentales a recuperar instrumentos de política industrial relegados durante décadas en nombre de la liberalización y la eficiencia de los mercados.

Ese retorno de la política industrial revela un cambio más profundo: la competencia tecnológica depende cada vez menos del desempeño aislado de una empresa y cada vez más de la capacidad de un país para articular investigación, financiamiento, infraestructura, proveedores, manufactura y mercados. El caso chino lleva esta lógica un paso más allá. La estrategia china no se limita a tratar de alcanzar posiciones de liderazgo en determinadas tecnologías, sino que busca transformar de manera sistemática las capacidades materiales, científicas y humanas sobre las que se sostiene su desarrollo. Para comprender esa transformación, las categorías de competitividad o innovación resultan insuficientes. Hay que mirar las fuerzas productivas.

La competencia tecnológica depende cada vez menos del desempeño aislado de una empresa y cada vez más de la capacidad de un país para articular investigación, financiamiento, infraestructura, proveedores, manufactura y mercados.

Marx entendió tempranamente que una transformación tecnológica no se agota en las máquinas. Las fuerzas productivas incluyen también conocimientos, capacidades humanas y formas de cooperación; su desarrollo amplía las posibilidades materiales de una sociedad, pero también transforma el trabajo y abre la disputa por la distribución de esa nueva productividad. Más de un siglo después, esa tradición conceptual reaparece en la formulación de Xi Jinping sobre las nuevas “fuerzas productivas de calidad”. El XV Plan Quinquenal 2026-2030 profundiza esta orientación al colocar entre sus prioridades un sistema industrial moderno, la autonomía científico-tecnológica y el desarrollo de nuevas fuerzas productivas (2). No se trata solamente de producir más, sino de ampliar aquello que una sociedad es capaz de producir, aprender y resolver. La singularidad del caso chino reside también en la forma en que esas capacidades comienzan a reforzarse entre sí.

Economías de solapamiento

Esa dinámica puede observarse con especial claridad en el ecosistema tecnológico chino. Durante el fordismo, las economías de escala permitieron reducir costos mediante la producción masiva. Las economías de alcance aprovecharon capacidades comunes para producir bienes diferentes. En China aparece una lógica adicional, que propongo llamar “economías de solapamiento”.

Las defino de esta forma porque se trata de distintas industrias que comienzan a apoyarse sobre una base común de tecnologías, conocimientos, infraestructuras y proveedores. Una misma capacidad deja de pertenecer a una sola cadena productiva y pasa a participar simultáneamente de varias. Las baterías sirven a los vehículos eléctricos, pero también al almacenamiento de energía solar y eólica; los semiconductores alimentan automóviles, teléfonos, robots, satélites y centros de datos; la inteligencia artificial optimiza las fábricas que producen esos componentes, mientras la robótica aumenta su productividad y demanda, a su vez, chips, sensores, motores y algoritmos. Algo similar ocurre con las telecomunicaciones, los materiales avanzados o la industria aeroespacial. El solapamiento aparece allí donde el desarrollo de una capacidad para una industria amplía al mismo tiempo las posibilidades productivas de otras.

Ese solapamiento genera un proceso acumulativo. Cuando una industria gana escala, no solo reduce sus propios costos: amplía la demanda de componentes compartidos, acelera el aprendizaje tecnológico y contribuye a abaratar insumos y capacidades que utilizan otras actividades. Esas mejoras, a su vez, abren nuevas aplicaciones y mercados. El crecimiento de una industria deja así de producir beneficios exclusivamente dentro de sus fronteras y comienza a elevar las capacidades del ecosistema en su conjunto.

Esa retroalimentación tiene además un efecto decisivo: acelera el proceso. Cuando tecnologías, proveedores, conocimientos y mercados se superponen, también se acorta la distancia entre innovación, producción y escala. Sputnik respondió a la pregunta de quién podía llegar primero. Ford, quién podía producir más y más barato. Shenzhen combina ambas preguntas: quién puede innovar, integrar, escalar y abaratar más rápido.

Shenzhen combina ambas preguntas: quién puede innovar, integrar, escalar y abaratar más rápido.

El resultado de esa dinámica puede observarse también en los costos. El lanzamiento de DeepSeek resultó significativo porque mostró capacidades chinas en inteligencia artificial y puso en cuestión la idea de que mejorar el desempeño de los grandes modelos de IA exigiera aumentos proporcionales de capacidad computacional e inversión (3). Puso en discusión, en otras palabras, cuál era el costo de alcanzar determinadas prestaciones tecnológicas. Algo semejante había ocurrido antes con paneles solares, baterías, vehículos eléctricos o drones. China ya no compite únicamente gracias a sus bajos costos laborales. Está desarrollando su capacidad para abaratar tecnologías complejas mediante escala productiva, aprendizaje industrial, competencia entre empresas e integración de proveedores.

Los robots humanoides ofrecen otra evidencia: lo relevante no es solamente que China haya ingresado en una nueva frontera tecnológica, sino la rapidez con que comienza a construir una industria alrededor de ella. En poco tiempo se multiplican empresas, prototipos y aplicaciones, mientras una base industrial ya existente permite resolver buena parte de los problemas de componentes, manufactura y escalamiento (4). Esa expansión amplía la demanda, acelera el aprendizaje y genera nuevos incentivos para mejorar y abaratar los componentes que la sostienen. Una tecnología todavía experimental puede comenzar así a escalar sobre capacidades industriales construidas previamente.

La ciudad de Shenzhen permite comprender la dimensión territorial de ese proceso. Su singularidad no reside solo en la cantidad de empresas tecnológicas que concentra, sino en la densidad de relaciones entre diseño, ingeniería, proveedores, manufactura y mercado. Esa proximidad reduce la distancia entre concebir una innovación y convertirla en capacidad productiva: un prototipo puede encontrar rápidamente proveedores y capacidad manufacturera, ser producido, probado, corregido y vuelto a producir. Lo que se comprime, en definitiva, es el tiempo del aprendizaje industrial. Al acortarse cada ciclo de experimentación, pueden multiplicarse las iteraciones mediante las cuales una tecnología mejora, reduce sus costos y gana escala. El territorio deja así de ser simplemente el lugar donde ocurre la innovación y se convierte en parte del mecanismo que determina su velocidad de aprendizaje.

Planificar la aceleración

Un ecosistema de estas características no surge únicamente de la proximidad entre empresas ni de la dinámica espontánea del mercado. Requiere infraestructura, financiamiento y horizontes de inversión que se construyen a lo largo del tiempo. Kevin Rudd ha señalado que, bajo Xi Jinping, la mayor centralidad política del Partido y el reforzamiento del papel del Estado en la economía forman parte de una estrategia más amplia orientada a convertir a China en una superpotencia tecno-industrial (5). El Momento Shenzhen permite observar una dimensión concreta de ese proceso: la relación entre planificación estratégica y experimentación productiva.

La experiencia china muestra que planificación y experimentación no son contradictorias. El Estado no necesita saber qué tecnología, empresa o diseño terminará imponiéndose para orientar una transformación productiva. Planificar no significa decidir administrativamente cada cosa que debe producirse, sino establecer prioridades, coordinar inversiones, construir infraestructura y mantener objetivos de largo plazo, mientras empresas y mercados experimentan, compiten y construyen soluciones.

La experimentación, en este esquema, no constituye el límite de la planificación sino una dimensión de su funcionamiento. La incertidumbre de la innovación no desaparece: se procesa mediante ensayos, competencia y aprendizaje dentro de orientaciones estratégicas más amplias. Planificar significa organizar la incertidumbre sin pretender eliminarla. Y esto depende también de la capacidad para observar una economía cada vez más compleja. En ese terreno, la inteligencia artificial y las nuevas infraestructuras digitales modifican las posibilidades de la planificación. Big Data, sensores, plataformas digitales y capacidad computacional permiten seguir cadenas productivas, identificar cuellos de botella y simular escenarios en una escala impensable para las economías planificadas del siglo XX. No eliminan el problema de la información ni convierten al Estado en una computadora omnisciente, pero modifican las condiciones bajo las cuales puede coordinar, anticipar vulnerabilidades y orientar inversiones.

Esa transformación empieza a reflejarse en la propia arquitectura de la planificación china. El XV Plan Quinquenal articula la iniciativa “IA+”, la infraestructura nacional de datos y capacidad computacional con semiconductores, software industrial y digitalización de la producción (6). La novedad reside en que esas tecnologías no sólo forman parte de la transformación productiva que China busca impulsar: comienzan también a modificar la capacidad para observarla, orientarla y coordinarla.

La ventaja estratégica no pasa por predecir cuál será la próxima frontera tecnológica, sino en construir las capacidades necesarias para alcanzarla, sostenerla y, eventualmente, desplazarla.

¿A quién pertenece el tiempo liberado por la máquina?

Cuanto mayor es la capacidad de multiplicar la productividad, más difícil resulta evitar una pregunta que es tecnológica sólo en apariencia: ¿quién se apropia de sus beneficios?

Los humanoides permiten responder esa pregunta desde la perspectiva del trabajo. China atraviesa una transición demográfica marcada por una baja de la natalidad y el envejecimiento de su población. En ese contexto, la automatización puede sustituir determinadas tareas, pero también complementar una fuerza laboral relativamente más escasa, asumir actividades peligrosas o repetitivas y desplazar capacidades humanas hacia otras áreas. Que una mayor productividad se traduzca en desplazamiento del trabajo o en una mejora de sus condiciones no lo decide la tecnología. Depende de cómo se distribuyan socialmente sus beneficios y sus costos.

Un caso reciente ofrece una señal interesante. Un trabajador de Hangzhou dedicado al control de calidad de modelos de inteligencia artificial vio automatizada parte de sus funciones. La empresa pretendió trasladarlo a otro puesto, que implicaba una fuerte reducción salarial, y ante su negativa terminó despidiéndolo. La justicia consideró el despido ilegal y ordenó una indemnización de 260.000 yuanes, unos 40 mil dólares (7). El principio es más importante que la cifra: introducir la IA para reducir costos no habilita automáticamente a trasladar al trabajador las consecuencias económicas de esa decisión.

El caso no constituye todavía una doctrina general del derecho laboral frente a la automatización. Pero la cuestión comienza a aparecer junto con el avance de las nuevas fuerzas productivas: el XV Plan Quinquenal mantiene entre sus objetivos la calidad del empleo, la formación profesional y la protección de derechos laborales (8). La tensión que se abre es, precisamente, cómo acelerar la transformación tecnológica sin trasladar automáticamente sus costos hacia los trabajadores.

La tensión que se abre es, precisamente, cómo acelerar la transformación tecnológica sin trasladar automáticamente sus costos hacia los trabajadores.

Es aquí donde la transformación de las fuerzas productivas revela plenamente su dimensión política. Marx advirtió que una máquina capaz de multiplicar la productividad podía liberar al ser humano de trabajos alienantes y, bajo ciertas relaciones sociales, profundizar su subordinación. Si diez personas pueden producir lo que antes requería cien, la tecnología no determina por sí misma qué ocurre con la productividad liberada. Puede concentrarse y traducirse en desempleo, precarización y desigualdad, o distribuirse parcialmente bajo la forma de mejores ingresos, reducción de la jornada laboral, servicios públicos y mayor tiempo disponible.

La inteligencia artificial y la robótica llevan esa tensión a una nueva escala. Manchester multiplicó nuestra fuerza. Detroit multiplicó nuestra capacidad de producir. Silicon Valley multiplicó nuestra capacidad de procesar información. Shenzhen comienza a multiplicar inteligencia dentro de la propia producción. Por eso el Momento Shenzhen no describe solamente una etapa del desarrollo chino. Anticipa una discusión que probablemente atravesará a todas las sociedades: qué hacer cuando la capacidad de producir riqueza crece más rápido que la necesidad de trabajo humano para generarla.

La competencia tecnológica del siglo XXI suele analizarse preguntándose quién dominará la inteligencia artificial, los semiconductores, la robótica o la computación cuántica. Pero quizás esa no sea la pregunta decisiva. Una civilización no debería medir el progreso únicamente por la riqueza y las capacidades tecnológicas que puede producir, sino también por la cantidad de tiempo humano que puede liberar y por la forma en que decide distribuirlo. Si una máquina permite producir en una hora lo que antes exigía diez, las nueve horas restantes pueden convertirse en desempleo para unos, rentas extraordinarias para otros o tiempo socialmente disponible para vivir, aprender, cuidar y crear. La tecnología puede liberar tiempo, pero no decide cómo repartirlo. Allí comienza la política. Y quizás la pregunta fundamental que nos deja el Momento Shenzhen sea, finalmente, la más sencilla: ¿a quién pertenece el tiempo liberado por la máquina?

1. Chris Miller, La guerra de los chips: La lucha por la tecnología más crítica del mundo, Península, 2023.
2. Asamblea Popular Nacional de la República Popular China, Outline of the 15th Five-Year Plan for National Economic and Social Development of the People’s Republic of China (2026–2030), Beijing, marzo de 2026.
3.DeepSeek-AI, “DeepSeek-V3 Technical Report”, arXiv, 27 de diciembre de 2024.
4. Reuters, “China’s AI-powered humanoid robots aim to transform manufacturing”, 13 de mayo de 2025.
5. Kevin Rudd, “The Evolution of Chinese Economic Strategy Under Xi Jinping. On Becoming a Techno-Industrial Superpower by 2035: The Ideology of AI and Xi’s New Quality Productive Forces”, 28 de agosto de 2026.
6. Asamblea Popular Nacional de la República Popular China, Outline of the 15th Five-Year Plan…, cit.
7. “Un tribunal chino ordenó recompensar a un trabajador reemplazado por IA”, Página/12, Buenos Aires, 14 de mayo de 2026.
8. Asamblea Popular Nacional de la República Popular China, Outline of the 15th Five-Year Plan…, cit.