La historia de la economía digital puede leerse como una serie de desplazamientos: cada nueva etapa tecnológica "devora" a la anterior, capturando más valor y redefiniendo dónde se concentra el poder. Marc Andreessen lo sintetizó en 2011 con la frase: el software se está comiendo al mundo. Quince años después, esa imagen ya no alcanza para explicar lo que está pasando. El software dejó de ser la última capa dominante. La inteligencia artificial, el retorno de la infraestructura física y el peso cada vez mayor de la energía complejizan el relato y obligan a pensar en una genealogía más larga.
Una paradoja atraviesa este proceso. Cuanto más sofisticada se vuelve la economía digital —esa que prometía un mundo digital inmaterial, sin peso y sin fricción—, más parece depender de cosas profundamente físicas y materiales.
Del hardware al software
Durante gran parte del siglo XX, la ventaja competitiva vivía en el hardware. IBM, Intel, Cisco —empresas que fabricaban computadoras, procesadores, equipos de comunicaciones— concentraban valor porque la escasez estaba en la producción industrial y en la ingeniería física.
Pero hacia fines de ese siglo el hardware empezó a estandarizarse, y la diferenciación se mudó al software. Los sistemas operativos, las bases de datos, las aplicaciones: ahí estaba el nuevo motor de creación de valor.
Fue en ese momento que Andreessen (2011) dijo lo que todos conocen: "Software is eating the world". Su argumento era que las empresas basadas en software estaban reorganizando prácticamente todos los sectores económicos. Bancos, medios, entretenimiento, transporte, comercio: todo empezaba a girar alrededor del código.
Las plataformas se comen al software
La siguiente década trajo otro corrimiento. Lo decisivo ya no era tener software, sino controlar plataformas capaces de generar efectos de red.
Nick Srnicek (2017) describió cómo Google, Amazon, Meta y Apple se volvieron actores dominantes no por una aplicación específica sino por ecosistemas que integraban usuarios, desarrolladores, mercados y aplicaciones. Las plataformas se "comieron" al software individual: el valor dejó de estar en el programa y pasó a estar en el control de la infraestructura relacional que coordinaba millones de interacciones. Por su parte, Shoshana Zuboff (2019) le dio un nombre a lo que emergía de ahí: capitalismo de vigilancia. Las plataformas convirtieron la experiencia humana en materia prima para la extracción masiva y monetización de datos. Otros hablan de tecnofeudalismo o nubelismo (Durand 2020; Varoufakis, 2024).
La IA se come al software
Después llegaron los modelos fundacionales y la IA generativa, y con ellos una nueva expresión que actualiza aquello de: AI is eating software.
Varios autores y analistas desarrollaron la idea de que la IA desplaza al software. Tarun Singh (2019) argumentó que la inteligencia artificial estaba reemplazando la lógica codificada manualmente. En AI Superpowers, Kai-Fu Lee (2018) comparó la IA con la electricidad, una fuerza destinada a penetrar todos los sectores productivos. Daniel Miessler (2023) fue más lejos y planteó que los grandes modelos de lenguaje amenazan con desplazar a las aplicaciones tradicionales, sustituyendo interfaces rígidas por conversaciones y agentes inteligentes.
Jensen Huang, el CEO de NVIDIA, lo explicitó diciendo: "Software is eating the world, but AI is going to eat software". La idea de fondo es que muchas funciones que antes requerían programas específicos ahora pueden ser realizadas por modelos capaces de razonar, generar código y coordinar herramientas. En ese escenario, la interfaz deja de ser un menú y pasa a ser el lenguaje natural. En esta transformación, las aplicaciones quedan claramente de lado.
La infraestructura se come a la IA
Pero la difusión masiva de la IA produjo algo que no era tan obvio al principio. A medida que los modelos tienden a converger y se vuelven más accesibles, el cuello de botella se desplaza hacia la infraestructura. La ventaja competitiva empieza a depender de centros de datos, semiconductores avanzados, redes de alta velocidad, almacenamiento, capacidad de cómputo y acceso a capital a una escala que pocos pueden sostener.
Podríamos decir entonces que "Infrastructure is eating AI".
La valorización espectacular de NVIDIA y las inversiones multimillonarias de Microsoft, Amazon, Google y Meta parecen confirmarlo. Lejos de desmaterializar la economía, la inteligencia artificial está provocando algo que se parece bastante a una reindustrialización del mundo digital. Como señaló el propio Huang, los centros de datos se están convirtiendo en auténticas "fábricas de inteligencia". La idea de ser "constructores" de algunos tecno-césares no es ajena a esto, y pone a la tecnología en una categoría geopolítica esencial (Prince, 2025).
La energía se come a la infraestructura
Debajo de la infraestructura hay algo todavía más básico. Los centros de datos consumen cantidades crecientes de electricidad. El entrenamiento de modelos cada vez más complejos depende de una disponibilidad energética que empieza a funcionar como una restricción estratégica real. De ahí emerge otra tesis: "Energy is eating infrastructure".
La electricidad, las redes de transmisión, el gas natural, la energía nuclear, las fuentes renovables: todos adquieren una importancia comparable a la que tuvieron los microprocesadores en las décadas anteriores. La geopolítica del siglo XXI podría depender tanto del acceso a energía como del acceso a inteligencia artificial y la computación cuántica. La "nube", al final, tiene un peso físico considerable.
Nicholas Negroponte —el de Being Digital, el creador del MIT Media Lab y del concepto OLPC— hoy se interesa más por la fusión nuclear, a la que considera "la bala de plata" de muchos problemas y el verdadero cambio de paradigma de la era.
Los datos se comerán a la infraestructura
Hay todavía una hipótesis más en esta cadena. A medida que internet se llena de contenido generado por IA, los datos sintéticos del pasado se vuelven abundantes. La escasez y la diferencia se desplazan entonces hacia los datos que vienen directamente del mundo físico, real y actual: vehículos autónomos, robots humanoides, sensores industriales, satélites, dispositivos médicos, sistemas IoT. Información difícil de replicar y estrechamente vinculada con la realidad.
La próxima fórmula entonces sería: "Real-world data is eating infrastructure".
Es decir, la infraestructura vale en la medida en que permite capturar datos genuinos del mundo físico. Y aquí aparece de nuevo la paradoja: cuanto más avanzan los modelos, más importante se vuelve el contacto con la realidad.
Todo esto puede ordenarse como una sucesión de desplazamientos del recurso escaso:
| Etapa | Recurso escaso dominante | Principales actores |
|---|---|---|
| Hardware | Capacidad industrial | IBM, Intel |
| Software | Código y aplicaciones | Microsoft, Oracle |
| Plataformas | Efectos de red | Google, Amazon, Meta |
| IA | Modelos fundacionales | OpenAI, Anthropic |
| Infraestructura | Chips y centros de datos | NVIDIA, hyperscalers |
| Energía | Electricidad y potencia disponible | Nuclear, renovables |
| Datos actuales/reales | Sensores, robots e IoT | Tesla, SpaceX, xAI, IOTi |
Lejos de representar una desmaterialización creciente, la economía digital parece reencontrarse con sus fundamentos físicos. Quizás la gran paradoja de nuestra época sea exactamente esa: después de décadas hablando de virtualidad, terminamos redescubriendo la importancia de lo que nunca dejó de ser decisivo: la materia, la energía y la realidad.
Los datos como el hard-power. Los datos como el factor de producción de la economía digital. Los datos —y suena lógico— como sustento de la economía digital y de la sociedad del conocimiento.
Como suelo decirles a mis alumnos desde hace años, si Carlos Marx resucitara (clonación mediante), escribiría "Die Daten" y no Das Kapital, y exploraría la "plusdatía".
Referencias
Andreessen, Marc (2011). Why Software Is Eating the World. Wall Street Journal.
Lee, Kai-Fu (2018). AI Superpowers: China, Silicon Valley and the New World Order. HMH.
Singh, Tarry (2019). Software Ate the World, Now AI Is Eating Software. Forbes.
Srnicek, Nick (2017). Platform Capitalism. Polity Press.
Zuboff, Shoshana (2019). The Age of Surveillance Capitalism. Public Affairs.
Negroponte, Nicholas; Congreso WOBI de AUSAPE, 2019.
Miessler, D. (2023). How AI Is Eating the Software World.
Kang, Ensung y Shaw, Mary (2024). AI Will Not Devour Software Engineering.
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age. W. W. Norton.
Kelly, Kevin (2016). The Inevitable. Viking.
Prince, Alejandro; Economía 4.0 y geopoliTICs, 5G Américas Conferencia, 20 de febrero de 2018.
Durand, Cédric (2020). Tecnofeudalismo, crítica de la economía digital. Ediciones La Cebra.
Varoufakis, Yanis (2024). Tecnofeudalismo, el sigiloso sucesor del capitalismo. Ed. Planeta.
(*) Alejandro Prince: Director de Prince Consulting. @alxprince
