El 89% de los investigadores de IA dejaron de venir a Estados Unidos

Conclusiones clave

• 89% menos investigadores de IA se están mudando a los EE. UU. en comparación con 2017, con un colapso del 80% solo en el año más reciente, el mismo año en que entró en vigor la tarifa de $100.000.
• Estados Unidos gasta más que China en IA 23 a 1 ($285,9 mil millones frente a $12,4 mil millones en 2025), pero la brecha de rendimiento entre sus mejores modelos se ha cerrado a solo 2,7 puntos porcentuales.
• Una “tarifa de integridad de visa H-1B” de $100.000 impuesta en septiembre de 2025 provocó una caída del 34-50% en las solicitudes de solicitudes de Amazon, Meta y Google, mientras que las empresas FAANG agregaron 33.000 puestos de trabajo en la India.
• Por cada visa H-1B rechazada, las empresas estadounidenses contratan entre 0,4 y 0,9 trabajadores en el extranjero, lo que acelera la deslocalización de la capacidad exacta de I+D que la política pretende proteger.

El tapete de bienvenida de $100.000

El 19 de septiembre de 2025, la administración Trump firmó una proclamación presidencial que imponía una “tarifa de integridad de visa” de 100.000 dólares por cada nueva petición de visa H-1B presentada desde el extranjero. El costo anterior era de entre 2.000 y 5.000 dólares por petición, un aumento de 20 a 50 veces de la noche a la mañana. La tarifa entró en vigor dos días después, el 21 de septiembre.

El Secretario de Comercio, Howard Lutnick, formuló la lógica claramente: “¿Necesitamos tener una persona que valga 100.000 dólares al año para el gobierno, o debería regresar a casa y contratar a un estadounidense?”

Siete meses después, el Instituto de IA centrado en las personas de Stanford publicó su Informe del índice de IA 2026 y respondió a su pregunta con datos. El número de investigadores y desarrolladores de IA que se mudaron a Estados Unidos ha caído un 89% desde 2017, y el 80% de ese colapso se concentró solo en el año más reciente. Las matemáticas implican que la disminución fue lenta durante años: una erosión de aproximadamente el 45% entre 2017 y principios de 2025, impulsada por el endurecimiento de las reglas de visa, las interrupciones del COVID y la maduración de los ecosistemas de inteligencia artificial en el extranjero. Entonces algo se aceleró. El año en que entró en vigor la tarifa de 100.000 dólares fue el año en que se rompió el oleoducto.

Estados Unidos no sólo perdió un debate político. Prendió fuego a 285.900 millones de dólares en gastos en infraestructura de IA al ahuyentar a las personas que saben cómo utilizarla.

La paradoja en tres números

El Índice de IA de Stanford contiene una paradoja que debería alarmar a cualquiera que se preocupe por la competitividad tecnológica estadounidense.

$$\text{US AI Investment} = 23 \times \text{China AI Investment}$$

En 2025, la inversión privada estadounidense en IA alcanzó los 285.900 millones de dólares, más de 23 veces los 12.400 millones de dólares de China. Estados Unidos produjo 50 modelos de IA notables en 2025, en comparación con los 30 de China. Todavía tiene 1.953 empresas de IA recién financiadas, más de diez veces el siguiente país más cercano.

Pero, ¿cuál es la brecha entre el mejor modelo de IA estadounidense y el mejor modelo de IA chino? 2,7 puntos porcentuales.

Esa brecha era del 9,26% en enero de 2024. En algunos puntos de referencia, se desplomó hasta prácticamente cero. En MMLU (Massive Multitask Language Understanding), el margen cayó del 17,5% al ​​0,3% entre 2023 y 2024. Los modelos chinos y estadounidenses han alcanzado la primera posición varias veces desde principios de 2025, y DeepSeek-R1 igualó brevemente al principal modelo estadounidense.

Tres números definen la paradoja:

Estados Unidos está gastando 23 veces más dinero para mantener un liderazgo que se ha reducido al 2,7%, mientras que la reserva de talentos que construyó el liderazgo ha disminuido un 89%. No se necesita un doctorado en economía para darse cuenta de que esta ecuación no se equilibra.

El acantilado de la contratación

La tarifa de 100.000 dólares no afectó de manera uniforme a la industria. Afectó más a las empresas que construyen la infraestructura de inteligencia artificial de Estados Unidos.

Los datos del Departamento de Trabajo sobre solicitudes H-1B certificadas para el primer trimestre del año fiscal 2026 (de octubre a diciembre de 2025, el primer trimestre completo después de que la tarifa entró en vigor) muestran fuertes caídas en casi todos los principales empleadores de tecnología:

Una empresa se opuso a la tendencia. Nvidia, cuyas GPU sustentan todo el desarrollo de la IA, incrementó sus solicitudes H-1B en un 18%. A 100.000 dólares por petición, Nvidia se lo puede permitir. Una startup de IA de 15 personas no puede. La tarifa no filtra por calidad. Filtra por el tamaño de la tesorería.

Mientras tanto, el Departamento de Trabajo intensificó la aplicación de la visa H-1B, y las investigaciones aumentaron un 48%.

El mensaje a los principales investigadores de IA del mundo fue inequívoco: Estados Unidos cobrará 100.000 dólares por cruzar la puerta, auditar al empleador después de su llegada y luego observar cómo el trabajo se va a Bangalore.

Adónde se fue el talento

Los investigadores no desaparecieron. Se fueron a otro lugar.

En 2025, Meta, Amazon, Apple, Microsoft, Netflix y Google sumaron colectivamente 33.000 trabajadores en India, un aumento del 18% con respecto al año anterior. A principios de 2026, estas empresas tenían aproximadamente 4200 puestos vacantes en la India, casi la mitad de ellos en inteligencia artificial, aprendizaje automático, computación en la nube y ciberseguridad. Solo Google enumeró 365 puestos vacantes, dos tercios de ellos en Bangalore.

El patrón no es accidental. Es una consecuencia directa y mensurable de las restricciones de visa.

Un informe de febrero de 2026 del Centro de Estudios Estratégicos e Internacionales (CSIS) encontró que por cada visa H-1B rechazada, las corporaciones multinacionales contratan entre 0,4 y 0,9 empleados en el extranjero. Entre las empresas más integradas globalmente, la proporción se acerca a 0,9. La investigación subyacente, publicada en Management Science y la Oficina Nacional de Investigación Económica, es contundente: “Las restricciones H-1B no protegen los empleos estadounidenses. Resultan en más contratación en el extranjero”.

La tarifa de 100.000 dólares estaba diseñada para “proteger a los trabajadores estadounidenses”. Los datos del CSIS dicen que está haciendo lo contrario: enviar los empleos al extranjero más rápido que cualquier acuerdo comercial.

Los fundadores que Estados Unidos no obtendrá

La fuga de talentos no se trata sólo de ingenieros que ocupan puestos en Google. Se trata de la próxima generación de empresas que nunca se fundarán en Estados Unidos.

Un análisis realizado por el Institute for Progress (IFP) de la lista “AI 50” de Forbes de 2025, las startups de IA más prometedoras en Estados Unidos, encontró que el 60% de las empresas con sede en EE.UU. fueron fundadas o cofundadas por inmigrantes. Veinticinco de las 42 empresas con sede en Estados Unidos que figuran en la lista tuvieron al menos un fundador inmigrante. La Fundación Nacional para la Política Estadounidense encontró el mismo patrón en 2023, con un 65% de empresas fundadas por inmigrantes. El setenta por ciento de esos fundadores llegaron por primera vez a Estados Unidos con visas de estudiantes.

Éstas no son personas que ocupan puestos de trabajo en Estados Unidos. Son personas que crean empleos estadounidenses. OpenAI fue cofundada por Ilya Sutskever, quien vino de Rusia a través de Israel y Canadá. Google fue cofundado por Sergey Brin, un refugiado de la Unión Soviética. El director general de Tesla llegó desde Sudáfrica pasando por Canadá. La tarifa de $100.000 no distingue entre una solicitud de subcontratación de rutina y la siguiente Sutskever.

El Bulletin of the Atomic Scientists lo expresó claramente: la tarifa “perjudicará más a Silicon Valley y a las nuevas empresas de IA”, porque las empresas en etapa inicial no pueden absorber 100.000 dólares por visa además de los costos legales, la reubicación y el salario. Los grandes operadores tradicionales absorben el costo o lo hacen en el extranjero. Las startups que los desafiarían nunca se forman.

La rima histórica que nadie quiere escuchar

Estados Unidos ha visto esta película antes. Estaba justo al otro lado de la pantalla.

En abril de 1933, la Alemania nazi promulgó una ley que exigía el despido de cualquier persona que ocupara cargos gubernamentales, incluidas las universidades, que tuviera al menos un abuelo judío o que fuera un oponente político. El veinticinco por ciento de los físicos alemanes perdieron sus empleos, incluidos once ganadores pasados ​​o futuros del Premio Nobel. Sólo en la primera oleada, aproximadamente 2.400 académicos huyeron de Alemania.

Los científicos que llegaron a Estados Unidos y Gran Bretaña parecen una lista de las mentes más importantes del siglo XX: Albert Einstein, Hans Bethe, John von Neumann, Leo Szilard, Edward Teller, Rudolf Peierls de Alemania y Enrico Fermi de Italia, que huyeron de las leyes raciales de Mussolini en 1938. No se jubilaron. Construyeron la bomba atómica… para los países que los acogieron.

La economista de Stanford, Petra Moser, descubrió que las patentes estadounidenses aumentaron un 31% en campos comunes entre los científicos emigrados después de 1933. El efecto de la innovación se extendió por generaciones: los refugiados atrajeron a nuevos investigadores, que capacitaron a más investigadores, quienes construyeron Silicon Valley.

Alemania era la principal potencia científica del mundo en 1932. En 1945, era escombros. La relación entre esos dos hechos no es casual.

El paralelo es imperfecto. Estados Unidos no persigue a los científicos por motivos raciales. Les está poniendo precio a los burocráticos. Pero el mecanismo es idéntico: una potencia dominante aleja su base intelectual a través de políticas, y los beneficiarios son los países lo suficientemente inteligentes como para darles la bienvenida. En la década de 1930, eso era Estados Unidos. En la década de 2020, son Canadá, India y Europa.

La sustitución de capital por talento

La apuesta implícita detrás de la estrategia de IA de Estados Unidos es que el capital puede sustituir al talento. Construya suficientes centros de datos. Compra suficientes GPU. Gasta suficiente dinero. Y la brecha del 2,7% no importará porque la infraestructura generará sus propias ventajas.

La historia no es amable con esta teoría.

La Unión Soviética desplegó fuerzas militares convencionales mayores que las de Estados Unidos durante décadas durante la Guerra Fría. Tenía más tanques, más artillería, más soldados. Pero Estados Unidos tenía mejor tecnología y gente mejor capacitada. Cuando el abismo entre cantidad y calidad se volvió insostenible, el sistema soviético colapsó, no por una batalla perdida, sino por una economía que no podía convertir el gasto en capacidad.

La versión AI de esta dinámica ya es visible. DeepSeek, un laboratorio chino, entrenó un modelo que coincidió brevemente con el mejor modelo estadounidense por $5,6 millones en costos directos de GPU, una fracción de lo que los modelos fronterizos de EE. UU. gastaron solo en entrenamiento. La brecha no se cerró porque China gastó más que Estados Unidos. Cerró porque China utilizó su talento de manera más eficiente.

La ironía es más profunda. Según Martin Casado, socio de Andreessen Horowitz, aproximadamente el 80% de las nuevas empresas estadounidenses que se basan en modelos de código abierto ahora se basan en modelos chinos, principalmente DeepSeek y Qwen de Alibaba. No OpenAI. No antrópico. El ecosistema estadounidense de IA se basa cada vez más en cimientos chinos, mientras que la política de inmigración estadounidense ahuyenta a los investigadores que podrían construir alternativas nacionales.

Mientras tanto, Estados Unidos continúa endureciendo las políticas que crearon la misma ventaja del talento que se está erosionando. Se suponía que las prohibiciones de exportación de chips paralizarían el suministro de hardware de IA de China; en cambio, aceleraron la fabricación nacional de chips en China. Ahora se supone que una tasa de visa de 100.000 dólares protegerá a los trabajadores estadounidenses de IA; en cambio, está acelerando la deslocalización de la investigación en IA.

El patrón es consistente: cada intento de convertir las ventajas estadounidenses en armas las está convirtiendo en desventajas.

The Steelman: Por qué esto podría no importar

El contraargumento más fuerte merece un compromiso honesto.

Estados Unidos todavía tiene el ecosistema de IA más profundo del mundo. Produjo 50 modelos de IA notables en 2025, en comparación con los 30 de China. Su inversión privada en IA es 23 veces mayor que la de China. Alberga a más investigadores de IA que cualquier otro país. Tiene las mejores universidades, las redes de capital de riesgo más sofisticadas y la base instalada de infraestructura de IA más grande del mundo.

Parte de la disminución del talento puede reflejar la maduración natural de los ecosistemas de IA en el extranjero, con más oportunidades en casa en lugar de menos oportunidades en Estados Unidos. Y la tarifa de $100,000 sí da prioridad a los solicitantes con salarios más altos, lo que teóricamente podría cambiar la composición de las contrataciones H-1B hacia talentos de mayor rango y valor en lugar de puestos de subcontratación masiva.

La tarifa también vence el 21 de septiembre de 2026, dentro de cinco meses. Podría renovarse, pero también podría caducar.

Todo cierto. Pero los datos implican que el primer 45% de la caída se produjo gradualmente a lo largo de ocho años. El colapso restante se comprimió en uno. Puede que la tarifa no sea la única causa, pero llegó el mismo año en que apareció el acantilado. Y los datos del CSIS demuestran que la deslocalización que provoca no se puede revertir fácilmente. Una vez que Google establece un laboratorio de investigación de inteligencia artificial en Bengaluru y contrata a 33.000 personas en toda la India, esos trabajos no regresan a Mountain View cuando expira la tarifa. La infraestructura, las redes de talento y el conocimiento institucional ya se han reubicado.

El ciclo contraproducente

Aquí está el circuito de retroalimentación que debería aterrorizar a los responsables políticos estadounidenses:

1. Restringir la inmigración → El talento de IA deja de llegar (89% de disminución)
2. Las empresas no pueden cubrir puestos nacionales → Deslocalizan a India, Canadá y Alemania (0,4-0,9 puestos de trabajo por visa rechazada)
3. Los ecosistemas de IA extranjeros están maduros → Laboratorios chinos, indios y canadienses producen modelos competitivos (brecha del 2,7%)
4. Estados Unidos responde gastando más → $285,9 mil millones solo en 2025
5. Pero el capital sin talento es sólo hardware caro → El gasto aumenta, el liderazgo sigue reduciéndose
6. Repetir → El ciclo se acelera

Esta no es una brecha de habilidades que un programa de capacitación pueda solucionar en dos años. Se trata de una retirada estructural del mercado mundial de talentos en el momento exacto en que el desarrollo de la IA depende de la reserva de talentos más profunda posible.

Los aproximadamente 660 mil millones de dólares en gastos de capital en centros de datos de IA proyectados para Estados Unidos en 2026 suponen que los ingenieros, investigadores y científicos necesarios para desarrollar los modelos de IA que se ejecutan dentro de esos centros estarán disponibles. Los datos de Stanford sugieren que cada vez más no lo serán, al menos no en Estados Unidos.

¿Qué pasa después?

La carrera de IA no es una carrera de velocidad. Es un relevo. Y Estados Unidos acaba de decirle al 89% de sus corredores entrantes que busquen otro equipo.

Las consecuencias inmediatas ya son mensurables: aumentan las contrataciones de FAANG en India, colapsan las solicitudes de visas en el país y una brecha de desempeño con China que se reduce con cada lanzamiento de modelo. Las consecuencias a mediano plazo son estructurales: ecosistemas de IA en competencia en Toronto, Bangalore, Londres y Berlín están absorbiendo el talento que Estados Unidos está rechazando, construyendo el conocimiento institucional que se agravará durante décadas.

La consecuencia a largo plazo es la que debería perseguir a los estrategas estadounidenses. En 1933, Alemania tenía todas las ventajas: las mejores universidades, el mayor número de premios Nobel, el mayor establecimiento científico de Europa. En doce años, los científicos que expulsó construyeron el arma que puso fin a la guerra. El país que ganó no fue el que más gastó. Fue quien dio la bienvenida al talento.

Estados Unidos gastó 285.900 millones de dólares en IA en 2025. La visa para traer a las personas que la usarían cuesta 100.000 dólares. Las matemáticas no son difíciles. La pregunta es si alguien en Washington puede hacerlo.