Reporte anual de la Universidad de Stanford sobre Inteligencia Artificial (2025)

El AI Index Report 2025, elaborado por el Instituto de Inteligencia Artificial de Stanford, ofrece un análisis profundo sobre el estado actual del desarrollo de la IA a nivel global. Este informe se ha consolidado como una referencia obligatoria para gobiernos, empresas e investigadores las tendencias recientes en inteligencia artificial.

En la versión 2025, destaca la aceleración del progreso técnico en áreas como modelos más pequeños y potentes, generación de vídeo y avances en medicina y ciencia. También se enfatiza el desarrollo y la adopción de la IA responsable, señalando un aumento en los incidentes relacionados con la IA, la necesidad de evaluaciones estandarizadas y la intensificación de la cooperación gubernamental en la gobernanza de la IA.

Aborda las tendencias en la educación y el talento en IA, mostrando una expansión de la enseñanza de la informática a nivel global, pero con persistentes brechas de acceso y preparación, y se examinan los impactos económicos de la IA, como el aumento de la productividad y las tendencias de inversión.

Finalmente, se analiza la actividad regulatoria en IA, con un aumento significativo de leyes a nivel estatal en EE. UU. y la promulgación de marcos integrales en otras regiones.

Este podcast, que reume el documento, fue realizado con Inteligencia Artificial

El informe señala que hay una disparidad significativa en la inversión en inteligencia artificial a nivel mundial, tanto en el ámbito privado como en el público.

Inversión Privada:

• Dominio de Estados Unidos: Estados Unidos lidera consistentemente el mundo en inversión privada total en IA. En 2024, la inversión privada en Estados Unidos alcanzó los $109.1 mil millones, una cifra 11.7 veces mayor que la de China ($9.3 mil millones), el siguiente país en la lista, y 24.1 veces mayor que la del Reino Unido ($4.5 mil millones).
• Tendencia a Largo Plazo: Al agregar las inversiones privadas en IA desde 2013, Estados Unidos mantiene su liderazgo con $470.9 mil millones invertidos, seguido por China con $119.3 mil millones y el Reino Unido con $28.2 mil millones.
• Brecha Creciente: Los datos sugieren que la brecha en las inversiones privadas entre Estados Unidos y otras regiones se está ampliando. Mientras que las inversiones en China disminuyeron ligeramente (-1.9%) y aumentaron en Europa (+60%) desde 2023, Estados Unidos experimentó un aumento significativo (+50.7%) en el mismo período. Desde 2022, el aumento en Estados Unidos ha sido del +78.3%.
• Generative AI: La disparidad regional es particularmente notoria en la inversión privada relacionada con la IA generativa. En 2023, Estados Unidos superó la inversión combinada de China y Europa en IA generativa en aproximadamente $21.8 mil millones. Para 2024, esta brecha se amplió a $25.4 mil millones.
• Empresas de IA Recién Financiadas: La tendencia es similar en el número de empresas de IA recién financiadas. En 2024, Estados Unidos lideró con 1,073 nuevas empresas de IA, seguido por el Reino Unido con 116 y China con 98. Desde 2013, el número de empresas de IA recién financiadas en Estados Unidos es aproximadamente 4.3 veces mayor que en China y 7.9 veces mayor que en el Reino Unido. Estados Unidos y Europa han visto aumentos significativos en nuevas empresas de IA desde 2022, mientras que China experimentó un segundo descenso anual consecutivo.

Inversión Pública:

• Precaución en Comparaciones: El informe advierte que las comparaciones directas entre países en cuanto al gasto público son difíciles debido a las variaciones en las normativas y la disponibilidad de datos, especialmente para las subvenciones. China y los datos agregados de la UE fueron excluidos del análisis de contratos debido a limitaciones de datos.
• Liderazgo de Estados Unidos en Contratos: Entre los países analizados para los cuales hay datos públicos de contratos, Estados Unidos fue el país líder en el gasto total en contratos relacionados con la IA desde 2013 hasta 2023, con aproximadamente $5.2 mil millones distribuidos en 2,678 contratos únicos. En 2023, Estados Unidos lideró con $831.0 millones, seguido por el Reino Unido con $262.6 millones.
• Gasto per Cápita en Contratos: En términos de gasto público en contratos de IA por cada 100,000 habitantes entre 2013 y 2023, Estados Unidos lidera con $1.58 millones, seguido por Finlandia ($1.3 millones) y Dinamarca ($1.3 millones).
• Comparación EE.UU. vs. Europa: Tanto Estados Unidos como Europa han experimentado un crecimiento sustancial en el gasto relacionado con la IA en la última década. La inversión total de Europa en IA en 2023 fue aproximadamente 67 veces mayor que en 2013, en comparación con un aumento de quince veces en Estados Unidos. La brecha en la inversión pública entre Estados Unidos y Europa se amplió hasta 2020, pero se ha estrechado en los últimos tres años.
• Distribución del Gasto en EE.UU. vs. Europa: La distribución de las inversiones públicas en IA difiere notablemente entre Estados Unidos y Europa. En Estados Unidos, la mayoría de los contratos de IA desde 2013 se han asignado al Departamento de Defensa. En Europa, hay una distribución más equilibrada de las inversiones públicas en IA. En Estados Unidos, la mayor parte de las subvenciones relacionadas con la IA se destinaron al Departamento de Salud y Servicios Humanos (43.6%), seguido por la Fundación Nacional de Ciencias (27.9%)

Liderazgo de China:

Según las fuentes proporcionadas, el país que lidera consistentemente en robótica industrial es China. Aquí están los detalles clave sobre su liderazgo y el panorama global:

• Dominio de China: En 2023, China instaló 276.300 robots industriales. Esta cifra fue seis veces mayor que la de Japón (46.100) y 7,3 veces mayor que la de Estados Unidos (37.600).
• Tendencia histórica: China superó a Japón como el principal instalador de robots industriales en 2013. Desde entonces, su cuota del total de instalaciones globales ha aumentado significativamente, pasando del 20,8% en 2013 al 51,1% en 2023.
• China vs. el resto del mundo: Desde 2021, China ha instalado más robots industriales que el resto del mundo combinado. Aunque este margen de dominio se redujo ligeramente en 2023 en comparación con 2022, la tendencia sostenida subraya la preeminencia de China en las instalaciones de robots industriales.
• Otros países destacados en instalaciones (2023): Después de China, los países con el mayor número de instalaciones en 2023 fueron Japón (46.100), Estados Unidos (37.600), Corea del Sur (31.400) y Alemania (28.400).
• Crecimiento reciente: Aunque China lidera en volumen total, otros países mostraron un crecimiento anual significativo en las instalaciones de robots industriales de 2022 a 2023. India tuvo la tasa de crecimiento más alta (59%), seguida por el Reino Unido (51%) y Canadá (37%).

China es el líder mundial indiscutible en la instalación de robots industriales, aunque el ritmo de su expansión disminuyó ligeramente en 2023.

Disparidad Global en la Inversión en IA

El análisis de la disparidad en la inversión en Inteligencia Artificial a nivel mundial revela diferencias significativas, especialmente en el ámbito de la inversión privada.

Inversión Privada en IA:

1. Liderazgo Incuestionable de Estados Unidos: Estados Unidos es el líder mundial indiscutible en inversión privada en IA.

◦ En 2024, la inversión privada en IA en Estados Unidos alcanzó los $109.1 mil millones. Esta cifra es 11.7 veces mayor que la de China ($9.3 mil millones), el segundo país con mayor inversión, y 24.1 veces mayor que la del Reino Unido ($4.5 mil millones), que ocupa el tercer lugar.

◦ Agregando la inversión privada desde 2013 hasta 2024, Estados Unidos lidera con un total de $470.9 mil millones. Le siguen China con $119.3 mil millones y el Reino Unido con $28.2 mil millones. Otros países notables durante esta década incluyen Israel ($15.0 mil millones), Singapur ($7.3 mil millones) y Suecia ($7.3 mil millones).

2. Brecha de Inversión en Aumento: La disparidad en la inversión privada entre Estados Unidos y otras regiones parece estar ampliándose. Mientras que la inversión en China disminuyó ligeramente (-1.9%) desde 2023, y en Europa aumentó (+60%), Estados Unidos experimentó un aumento aún mayor (+50.7%) en el mismo período. Este aumento es aún más pronunciado si se compara con 2022 (+78.3%).
3. Disparidad en IA Generativa: La brecha en la inversión privada es aún más marcada en el área específica de la IA generativa. En 2024, la inversión privada de Estados Unidos en IA generativa superó la inversión combinada de China y Europa (más el Reino Unido) en $25.4 mil millones. Esta diferencia se amplió desde los $21.8 mil millones en 2023. La IA generativa representó más de una quinta parte de toda la inversión privada relacionada con la IA en 2024.
4. Creación de Nuevas Empresas: La disparidad también se refleja en el número de nuevas empresas de IA que han recibido financiación. En 2024, Estados Unidos lideró con 1,073 nuevas empresas, seguido por el Reino Unido (116) y China (98). Desde 2013, Estados Unidos (6,956) tiene aproximadamente 4.3 veces el número de nuevas empresas financiadas que China (1,605) y 7.9 veces el del Reino Unido (885). Desde 2022, Estados Unidos y Europa han visto incrementos significativos, mientras que China ha experimentado un segundo descenso anual consecutivo en este aspecto.
5. Áreas de Enfoque: Las áreas de inversión privada más destacadas a nivel mundial en 2024 fueron infraestructura/investigación/gobernanza de IA ($37.3 mil millones), gestión y procesamiento de datos ($16.6 mil millones) y atención médica y salud ($11 mil millones). La prominencia de la infraestructura de IA refleja grandes inversiones en empresas que desarrollan aplicaciones de IA, como OpenAI, Anthropic y xAI.

Inversión Pública en IA:

1. Dificultades de Comparación Directa: Las fuentes advierten explícitamente que las comparaciones directas del gasto público en IA entre países son difíciles y prematuras. Esto se debe a la falta de disponibilidad y consistencia de datos públicos, especialmente para las subvenciones (grants), y a las variaciones en las regulaciones. Los datos agregados de la UE y China fueron excluidos del análisis de contratos debido a limitaciones de datos.
2. Gasto en Contratos: Centrándose en los contratos públicos relacionados con la IA para los que se disponía de datos (principalmente EE. UU. y algunos países europeos), Estados Unidos fue el país líder entre 2013 y 2023, con un total de aproximadamente $5.2 mil millones distribuidos en 2,678 contratos. En 2023, Estados Unidos también lideró el gasto en contratos con $831.0 millones, seguido por el Reino Unido con $262.6 millones. En términos de gasto per cápita en contratos (2013-2023), Estados Unidos también lideró con $1.58 millones por cada 100,000 habitantes, seguido por Finlandia y Dinamarca.
3. Tendencias en el Gasto Público (Contratos): Tanto Estados Unidos como Europa han experimentado un crecimiento sustancial en el gasto público relacionado con la IA en la última década. La inversión total de Europa en contratos de IA en 2023 fue aproximadamente 67 veces mayor que en 2013, en comparación con un aumento de quince veces en Estados Unidos. La brecha en la inversión pública en contratos entre Estados Unidos y Europa se amplió hasta 2020, pero se ha estrechado en los últimos tres años, lo que indica que las naciones europeas están reduciendo la diferencia en el gasto público total relacionado con la IA.
4. Distribución del Gasto Público: La distribución de las inversiones públicas en IA muestra contrastes entre Estados Unidos y Europa. En Estados Unidos, la mayoría de los contratos (75.0% entre 2013-2023) se han asignado al Departamento de Defensa. En Europa, la distribución es más equilibrada en las principales áreas de financiación.
5. Grandes Fondos Anunciados: Varios gobiernos han anunciado importantes paquetes o fondos para impulsar la infraestructura de IA. Estos incluyen a Canadá ($2.4 mil millones), China (fondo de $47.5 mil millones para semiconductores), Francia ($117 mil millones), India ($1.25 mil millones), Arabia Saudita ($100 mil millones) y Singapur ($1 mil millones en 5 años), además de un fondo de inversión en IA de $100 mil millones lanzado por Abu Dhabi. Es importante recordar que estas son cifras de compromisos o creación de fondos, no necesariamente de gasto ejecutado y medido como la inversión privada o los contratos.

Otras Dimensiones de la Disparidad:

Aunque no son inversión directa, otros indicadores también muestran diferencias regionales:

• Producción de Graduados en ICT: Estados Unidos sigue siendo un líder mundial en la producción de graduados en tecnologías de la información y la comunicación (ICT) en todos los niveles, seguido por España, Brasil y el Reino Unido en varios niveles. Sin embargo, los datos de la OCDE sobre graduados excluyen a países como India y China, que probablemente tengan un gran número de graduados en ICT.
• Desarrollo de Modelos Notables de IA: En 2024, Estados Unidos lideró con 40 modelos notables de IA, seguido por China con 15 y Francia con tres. Desde 2003, Estados Unidos ha producido más modelos que otros países importantes.
• Publicaciones de Investigación: Desde 2013 hasta 2023, China lideró en la cantidad de publicaciones de IA en informática (% del total). Sin embargo, Estados Unidos tuvo una mayor proporción de publicaciones procedentes de la industria (16.5%) en comparación con China (8.0%). En cuanto a las citas de publicaciones, Asia Oriental y el Pacífico lideran por región, y China y Europa tienen porcentajes similares en la categoría de áreas geográficas seleccionadas, mientras que Estados Unidos tiene una participación menor.
• Patentes de IA: La mayoría de las patentes de IA concedidas a nivel mundial provienen de China (69.7%) y Estados Unidos (14.2%). Sin embargo, los estándares y leyes de patentes varían, y la participación de Estados Unidos en las patentes de IA ha disminuido significativamente desde un pico en 2015.
• Opinión Pública sobre IA: La opinión pública sobre los productos y servicios de IA varía considerablemente por país. Países como China (83%), Indonesia (80%) y Tailandia (77%) muestran un fuerte optimismo, mientras que países como Canadá (40%), Estados Unidos (39%) y Países Bajos (36%) son significativamente menos optimistas. Los países de la Anglosfera tienden a reportar niveles más altos de nerviosismo y más bajos de entusiasmo por la IA.

Cronología Detallada de Eventos Principales (Basado en la información proporcionada hasta el 2025)

• 2010: Se otorgan 3,833 patentes de IA a nivel mundial.
• 2012: Se lanza AlexNet, un modelo de visión.
• 2013: El número de patentes de IA concedidas per cápita comienza a crecer significativamente en varios países. El promedio de inversión privada global en IA es de 45.43 millones de dólares.
• 2016: El chip Nvidia P100 se lanza con una eficiencia energética de 74 mil millones de FLOP por vatio.
• 2018: Comienzan las discusiones sobre las preocupaciones éticas de la IA en las publicaciones médicas.
• 2019: Se lanza BERT-Large y RoBERTa Large, modelos de lenguaje. La inversión privada global en IA generativa es relativamente baja. Comienza la tendencia de migración neta de talento en IA, con algunos países experimentando ganancias y otros pérdidas. MIMIC-CXR, una base de datos de radiografías de tórax, se hace pública.
• 2020: El número de patentes de IA concedidas a nivel mundial alcanza un crecimiento constante y significativo. Se crea el benchmark MMLU por investigadores de varias universidades estadounidenses. Se comienza a otorgar financiación del NIH para la ética de la IA médica.
• 2021: Continúa el crecimiento constante en las patentes de IA a nivel mundial.
• 2022: Continúa el crecimiento constante en las patentes de IA a nivel mundial. RoentGen, un modelo de difusión para imágenes médicas, es lanzado. La Base de Datos AlphaFold crece significativamente.
• 2023: Se otorgan 122,511 patentes de IA a nivel mundial, un aumento del 29.6% respecto al año anterior. China representa el 69.70% de las patentes concedidas a nivel mundial, seguida por Estados Unidos con el 14.16%. Corea del Sur lidera en patentes de IA por 100,000 habitantes. Se lanzan modelos de IA notables como GPT-4 y PaLM (540B). La inversión privada global en IA generativa experimenta un aumento significativo. Se observa una mejora en la calidad de los videos generados por IA en comparación con 2023, ejemplificado por el prompt “Will Smith eating spaghetti” con Pika. RNA-CDM, otro modelo de difusión médica, es lanzado. La Base de Datos UniProt crece significativamente. Comienzan a surgir leyes estatales en EE. UU. que regulan los deepfakes generados por IA en imágenes íntimas. El número de contratos públicos relacionados con la IA experimenta una variación en su valor mediano entre países.
• 2024: La eficiencia energética del hardware de IA mejora notablemente con el lanzamiento de la Nvidia B100, que es 33.8 veces más eficiente que la Nvidia P100 (lanzada en 2016). Se lanzan varios modelos de IA notables, incluyendo GPT-4o, Gemini 1.5 Pro, Claude 3.5 Sonnet, y varios modelos especializados en diferentes dominios. La inversión privada global en IA generativa alcanza los 33.94 mil millones de dólares. El número de empresas de IA recién financiadas alcanza las 3,526 a nivel mundial. La inversión promedio en eventos de inversión privada en IA es de 45.43 millones de dólares. India, Reino Unido y Canadá experimentan el mayor crecimiento anual en la instalación de robots industriales. Google DeepMind demuestra robots entrenados con ALOHA realizando tareas complejas. Comienzan a reportarse los resultados de modelos en benchmarks de capacidad general como MMLU y GPQA. Google DeepMind lanza Veo, un modelo de generación de video. Varias empresas, incluyendo Runway, Luma y Kuaishou, lanzan sus propios modelos de generación de video. Continúa la discusión sobre las preocupaciones éticas en las publicaciones médicas sobre IA. La financiación del NIH para la ética de la IA médica continúa. La concentración de talento en IA por género y área geográfica muestra tendencias variadas.
• Marzo 2024: Se lanza la Nvidia B100, con una eficiencia energética de 2.5 billones de FLOP por vatio.
• Febrero 8, 2024: Se lanza el Aya Dataset, una colección multilingüe de pares prompt-completion.
• Febrero 15, 2024: Se lanza Gemini 1.5 Pro por Google DeepMind, destacando por su ventana de contexto de 1M tokens.
• Noviembre 2024: Los modelos con mejor puntuación en el leaderboard Arena-Hard-Auto incluyen o1-mini, o1-preview y Claude-3.5-Sonnet.
• 2025 (Proyecciones y Reportes): Se espera que el stock de datos de texto público sea completamente utilizado con un sobrentrenamiento de 5x. Se publica el reporte AI Index 2025, analizando las tendencias en patentes, modelos, hardware, economía, ciencia y medicina, educación y política de IA hasta 2024/2025. RAISE Health publica reportes sobre la ética en la IA médica y el crecimiento de bases de datos de ciencia de proteínas. Public Citizen reporta sobre las leyes estatales de EE. UU. que regulan los deepfakes. Epoch AI y Quid contribuyen datos sobre modelos, inversión y actividad corporativa. Code.org, CSTA y ECEP Alliance contribuyen datos sobre la educación en ciencias de la computación. LinkedIn proporciona datos sobre el talento en IA y la migración. OECD y National Science Board/Foundation proporcionan datos sobre la educación postsecundaria. LMSYS informa sobre el rendimiento del modelo. Gerstgrasser et al. publican un estudio sobre el efecto de la acumulación de datos en modelos de lenguaje. Google y Pika demuestran el progreso en la generación de video. Google DeepMind presenta ALOHA. Varios estudios notables sobre IA en medicina y biología son referenciados. Se espera que los modelos de fundación sigan desarrollándose en varios campos científicos. Se reportan las métricas de factuality de modelos en el benchmark FACTS. Se evalúa la seguridad de los modelos en el benchmark HELM Safety. Se analizan las actitudes de los funcionarios locales de EE. UU. hacia la política de IA.

Elenco de Personajes Principales

Aunque las fuentes se centran en datos y tendencias más que en individuos, los “personajes” principales son las entidades e instituciones que impulsan o estudian el campo de la IA. Aquí están los principales mencionados:

• AI Index (Informe): Una publicación o grupo que compila y analiza datos sobre el progreso de la inteligencia artificial. Es la fuente principal de gran parte de la información presentada en los extractos.
• Epoch AI: Una entidad (probablemente un grupo de investigación o una empresa de análisis) que proporciona datos sobre el entrenamiento de modelos de IA, incluyendo el cómputo utilizado y la proyección del uso de datos.
• Quid: Una entidad que proporciona datos sobre la inversión privada en IA y el número de empresas de IA financiadas.
• Google DeepMind: Un laboratorio de investigación de IA asociado con Google, responsable del desarrollo de modelos notables como Gemini y Veo, así como del entrenamiento de robots con ALOHA.
• Cohere: Una empresa de IA que lanzó el Aya Dataset y contribuyó a los avances en el ajuste de instrucciones multilingües.
• OpenAI: Una organización de investigación de IA responsable del desarrollo de la serie de modelos GPT, incluyendo GPT-3, GPT-4 y GPT-4o, así como DALL-E y Sora.
• Anthropic: Una empresa de IA que desarrolla la serie de modelos Claude, incluyendo Claude 3.5 Sonnet.
• LMSYS: Un grupo que gestiona el Chatbot Arena y publica leaderboards de rendimiento de modelos.
• RAISE Health: Una entidad que publica reportes sobre la IA en la atención médica, incluyendo ética, bases de datos y modelos.
• Public Citizen: Una organización que rastrea la legislación, incluyendo las leyes estatales de EE. UU. sobre deepfakes.
• LinkedIn: Una red profesional que proporciona datos sobre el talento en IA y la migración de talento.
• Code.org, CSTA, y ECEP Alliance: Organizaciones que recopilan datos sobre la educación en ciencias de la computación en K-12 en los EE. UU.
• OECD (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos): Una organización internacional que recopila datos sobre educación y otros indicadores económicos en sus países miembros.
• National Science Board y National Science Foundation (EE. UU.): Agencias gubernamentales de EE. UU. que recopilan datos sobre estudiantes de posgrado en ciencias e ingeniería.
• Gerstgrasser et al. (Investigadores): Autores de un estudio referenciado sobre el efecto de la acumulación de datos en modelos de lenguaje.
• Strubell et al. (Investigadores): Autores de un estudio referenciado sobre las emisiones de carbono del entrenamiento de modelos de IA.
• Pika: Un generador de video por IA que se utiliza como ejemplo de la mejora en la calidad de la generación de video en 2025.
• Runway, Luma, Kuaishou: Otras empresas que han lanzado modelos de generación de video.
• NIH (Institutos Nacionales de Salud de EE. UU.): Una agencia gubernamental que financia investigaciones médicas, incluyendo la ética de la IA médica.
• Varias Universidades Estadounidenses (UC Berkeley, Columbia University, University of Chicago, University of Illinois Urbana-Champaign): Instituciones responsables de la creación del benchmark MMLU.
• Autores de Publicaciones Científicas Notables: Numerosos investigadores y colaboradores de diversas instituciones a nivel mundial cuyas publicaciones son referenciadas por sus avances en diferentes áreas de la IA (ej., AlphaFold 3, Merlin, estudios sobre IA en medicina).
• Gobiernos de Países y Estados: Entidades responsables de la creación de políticas y la regulación de la IA, así como de la inversión en investigación y desarrollo. Se mencionan numerosos países en relación con patentes, talento en IA, inversión y legislación.