Gaceta Crítica

John Bellamy Foster (MONTHLY REVIEW PRESS), 15 de Mayo de 2026

Estados Unidos está presenciando una nueva era de concentración y centralización del capital financiero monopolístico, marcada por el auge de la inteligencia artificial (IA). Los economistas de S&P Global estiman que el 80 % del aumento de la demanda interna privada final en Estados Unidos durante el primer semestre de 2025 se debió al gasto en centros de datos y gastos de capital de alta tecnología relacionados.^¹ Esta inversión masiva en centros de datos la llevan a cabo gigantescas corporaciones de alta tecnología, cuyo número se puede contar fácilmente con los dedos de una mano. Estas empresas se conocen comúnmente en el sector como «hiperescaladores», en referencia a las megacorporaciones que dominan la computación en la nube. Clasificadas según la inversión en centros de datos a principios de 2026, incluyen a Microsoft, Amazon Web Services, Google (Alphabet) y Meta, conformando las «Grandes Casas de la IA».^² Estas gigantescas entidades monopolísticas también se encuentran entre las seis principales corporaciones estadounidenses, medidas por valor de mercado. (Nvidia, la empresa más grande por capitalización de mercado a principios de 2026, no es líder en computación en la nube, sino que monopoliza entre el 80 y el 90 por ciento de los chips de supercomputadoras GPU). Según Bloomberg, Microsoft, Amazon Web Services, Alphabet/Google y Meta tuvieron un gasto de capital combinado de 150 mil millones de dólares en 2022 y 360 mil millones de dólares en 2025, mientras que planean gastar 650 mil millones de dólares en 2026. En comparación, “se proyecta que los mayores fabricantes de automóviles, fabricantes de equipos de construcción, ferrocarriles, contratistas de defensa, operadores inalámbricos, empresas de entrega de paquetes con sede en EE. UU., junto con ExxonMobil Corp., Intel Corp., Walmart Inc. y las empresas derivadas de General Electric (21 compañías), gastarán un total combinado de 180 mil millones de dólares en 2026” ^.³

La inversión en IA ahora alcanza una magnitud comparable al auge ferroviario estadounidense del siglo XIX. ⁴ Al igual que en el caso de los ferrocarriles, la expansión de la IA hoy en día está respaldada por centros financieros que manipulan el apoyo gubernamental, liberándola de la dependencia de las ganancias reales y basándose en cambio en lo que John Maynard Keynes denominó «espíritus animales», es decir, las ganancias esperadas de las nuevas inversiones. A las empresas de hiperescala les habría llevado muchos años aumentar sus inversiones en centros de datos hasta el nivel actual simplemente con la acumulación de ganancias reales, mientras que la financiación monopolística a través del sistema de crédito-deuda ha permitido que esta transformación se produzca en un abrir y cerrar de ojos. ⁵ La riqueza social, proveniente de la población en su conjunto, se canaliza hacia las grandes casas de la IA mediante diversos mecanismos financieros y políticas económicas neoliberales, concentrando aún más el excedente económico producido por la sociedad en manos de un número ínfimo de multimillonarios, ubicados en los sectores de alta tecnología, energía y finanzas de la economía. Nueve de los quince multimillonarios más ricos de la lista Forbes de 2026 son multimillonarios del sector tecnológico. ⁶

La prisa por construir enormes centros de datos, los más grandes de los cuales ocupan millones de metros cuadrados y consumen cantidades descomunales de energía, agua y recursos minerales, está impulsada por el objetivo de desarrollar formas avanzadas de IA generativa, un tipo de aprendizaje automático capaz de replicar la inteligencia humana a partir de datos aparentemente ilimitados. Esto ofrece a quienes poseen, gestionan y se benefician de estos inmensos sistemas computacionales la perspectiva de una vigilancia y disciplina completas (en el sentido foucaultiano) de la población en su conjunto, no solo en los lugares de trabajo y las prisiones, sino en todas las actividades de la vida, de manera que puedan extraer porciones cada vez mayores del pastel económico. Aquí, el famoso adagio comúnmente atribuido a Francis Bacon, «el conocimiento es poder», adquiere un nuevo significado. Como ha dicho el CEO de Oracle, Larry Ellison, estas tecnologías permiten rastrear y controlar a todos en todo momento. «Los ciudadanos se comportarán de la mejor manera posible, porque estamos grabando e informando constantemente de todo lo que sucede. Y es irrefutable… porque la IA está monitoreando el vídeo». ⁷

La IA generativa no solo apunta a una vigilancia mucho mayor de las actividades humanas en toda la sociedad, sino que también amenaza enormemente el empleo, con la posible pérdida de decenas de millones de puestos de trabajo solo en Estados Unidos, según algunas estimaciones. ⁸ En febrero de 2026, Mustafa Suleyman, CEO de Microsoft AI, declaró con entusiasmo al Financial Times : «El trabajo de oficina, donde uno se sienta frente a una computadora, ya sea como abogado, contador, gerente de proyecto o especialista en marketing, la mayoría de esas tareas serán automatizadas por completo por la IA en los próximos 12 a 18 meses». ⁹ Lo que hace posible esto, por supuesto, es el robo por parte de la IA de todo el trabajo intelectual anterior. Al mismo tiempo, la carrera por la IA presenta peligros ambientales inimaginables debido a la hiperexpansión de los centros de datos, que consumen tasas de energía, agua y otros recursos que aumentan exponencialmente, lo que impide la transición hacia fuentes de energía distintas de los combustibles fósiles y amenaza con una enorme aceleración de las emisiones de carbono y el daño ambiental global. Lo que hace que la expansión de la IA en estos términos extremos parezca imparable es un determinismo tecnológico arraigado en un fetichismo de la IA, en el que se la considera la encarnación de una lógica computacional pura, combinado con la naturalización de las relaciones de mercado, lo que sugiere que la nueva tecnología inevitablemente estará subordinada a los intereses de la acumulación de capital.^¹⁰ De hecho, es el advenimiento de la IA como un nuevo régimen de poder computacional controlado por el capital monopolista-financiero lo que constituye la matriz emergente de la lucha de clases (e imperial) en nuestro tiempo.

En realidad, las fuerzas innovadoras de producción, como el aprendizaje automático/la inteligencia artificial, nunca deben concebirse en términos tecnocráticos simples, como el dominio absoluto de las “redes neuronales” de la IA, sino que deben considerarse articuladas con las relaciones sociales de producción. Para Karl Marx, la combinación de las fuerzas y las relaciones sociales de producción en un conjunto dado de condiciones históricas daba origen al “individuo social”, mientras que la maquinaria automática apuntaba al “intelecto general”, en el que el conocimiento humano se encarnaba en artefactos mecánicos, dando lugar al “trabajador colectivo”.¹¹ ^Por lo tanto, un enfoque socialista de la IA se centra sobre todo en las relaciones históricas y sociales que la propiciaron en conjunción con el capitalismo, desmitificando así el actual fetichismo de la IA y dejando claro que el futuro de la humanidad depende en última instancia ^de nosotros , requiriendo una lucha de escala y contenido revolucionarios.¹²

Kate Crawford y el mapeo de la IA

La figura más destacada en el mapeo social de la IA es Kate Crawford, investigadora principal sénior en Microsoft Research y profesora de investigación en la Universidad del Sur de California en Annenberg. Crawford adopta un enfoque histórico, materialista, ecológico y se preocupa por mapear la IA como un régimen de poder que opera en conjunto con la hegemonía corporativa, representando una era de “capitalismo computacional”. ¹³ Su trabajo se basa en una amplia gama de pensadores, incluyendo figuras como Charles Babbage, Marx, William Stanley Jevons, Max Weber, Lewis Mumford, Harry Braverman, EP Thompson, Stephen Jay Gould, Christian Fuchs y Vandana Shiva, junto con análisis contemporáneos del capital monopolista, el capitalismo global y la grieta metabólica. Los principales trabajos de Crawford sobre IA incluyen (1) su gráfico interactivo “Anatomía de un sistema de IA: un estudio de caso anatómico del Amazon Echo como un sistema de inteligencia artificial hecho con trabajo humano” (con Vladen Joler, 2018); (2) su libro, Atlas de IA: Poder, política y los costos planetarios de la inteligencia artificial (2021); (3) Calculando imperios : un fresco de 24 metros sobre IA (2023); (4) su conferencia en la Fundación Long Now, “Mapeando imperios” (2025); y (5) su artículo, “Comiendo el futuro: La lógica metabólica de la basura de la IA” (2025). ¹⁴

El fetichismo de la IA, promovido hoy en día por las corporaciones y el monopolio mediático, es un reflejo de lo que Crawford llama “determinismo encantado”, que presenta la IA como una tecnología de “nube” que ocupa una dimensión etérea, con conexiones secundarias al mundo material y al ámbito de la producción. ¹⁵ Ella invierte esta visión mistificadora dominante, adoptando una perspectiva materialista crítica. “La IA”, escribe, “no es ni artificial ni inteligente ”. En cambio, es “un registro de poder”. Aunque utiliza el término “IA”, la define como una “formación industrial masiva que incluye política, trabajo, cultura y capital”. ¹⁶ Como afirma Tung-Hui Hu en Una prehistoria de la nube , “la metáfora dominante actual del espacio digital, ‘la nube’, es en realidad una metáfora de la propiedad privada” y la exclusión del acceso público al material. ¹⁷ En palabras de Crawford: «La inteligencia artificial… es una idea, una infraestructura, una industria, una forma de ejercer el poder y una manera de ver las cosas; también es una manifestación de un capital altamente organizado, respaldado por vastos sistemas de extracción y logística, con cadenas de suministro que abarcan todo el planeta». Añade: «Los sistemas de IA se construyen con la lógica del capital, la política y la militarización, y esta combinación amplía aún más las asimetrías de poder existentes». ¹⁸

El concepto de «determinismo encantado» se utiliza para abordar el fetichismo de la mercancía y las cualidades místicas y divinas que se le atribuyen a la IA. «Los sistemas de IA», explica Crawford, «se perciben como encantados, más allá del mundo conocido, pero a la vez deterministas, ya que descubren patrones que pueden aplicarse con certeza predictiva a la vida cotidiana». Este determinismo encantado adopta dos formas principales, cada una dialécticamente relacionada con la otra. La primera es un «utopismo tecnológico», mientras que la segunda es una perspectiva «distópica tecnológica». «Estos discursos distópicos y utópicos», escribe, «son gemelos metafísicos: uno deposita su fe en la IA como solución a todos los problemas, mientras que el otro la teme como el mayor peligro». La respuesta a ambos reside en una crítica histórica y materialista que desvela las raíces sociales de la IA y explica que, en última instancia, se trata de una cuestión de relaciones sociales, no simplemente de tecnología. “La fantasía de que los sistemas de IA son cerebros incorpóreos que absorben y producen conocimiento independientemente de sus creadores, infraestructuras y del mundo en general… distrae de las preguntas mucho más relevantes: ¿A quién sirven estos sistemas? ¿Cuáles son las implicaciones políticas y económicas de su construcción? ¿Y cuáles son las consecuencias planetarias más amplias?” ¹⁹

Al explorar las diversas dimensiones de la IA, Crawford comienza con la base material en forma de minería de litio, cobalto y metales de tierras raras. Explora la mina de litio Silver Peak en Nevada y las cercanas fábricas de baterías de Tesla. Tesla está explotando una parte considerable de las reservas de litio del planeta. ²⁰ La producción de cada tonelada métrica (2205 libras) de litio requiere la evaporación de aproximadamente 2 millones de litros (528 000 galones) de agua, lo que amenaza los acuíferos y el suministro de agua. A nivel de extracción, el trabajo detrás de la IA tiene sus raíces en la larga historia del colonialismo y el imperialismo. La mayor parte de la extracción se realiza en el Sur Global. En las minas de cobalto del Congo, los trabajadores reciben el equivalente a uno o dos dólares al día por trabajar en condiciones inhumanas, expuestos al cobalto tóxico extraído con picos y palas en zanjas y túneles. Los trabajadores no tienen alternativa, ya que «las minas lo han acaparado todo». ²¹

En “Anatomía de un sistema de IA”, Crawford y Joler, siguiendo a Marx, presentan la producción en cada etapa del proceso general como basada en la apropiación del “excedente de valor” sobre el costo del trabajo, del cual surgen las ganancias del capital. ²² La IA capitalista tiene como objetivo el desplazamiento de la mano de obra altamente remunerada y su reemplazo por una combinación de automatización de máquinas y mano de obra más barata subcontratada globalmente. La naturaleza globalizada del sistema de IA, con sus complejas cadenas de suministro, hace que los efectos transnacionales generales en el empleo sean extraordinariamente difíciles de determinar. Si bien su objetivo es desplazar la mano de obra en los centros de producción actuales, el verdadero alcance de la IA se encuentra en la contratación masiva de entrenadores de máquinas, etiquetadores de imágenes y trabajadores de servicios de plataformas de IA mal pagados, cuya existencia real desmiente el mito de la inteligencia artificial. Por lo tanto, la IA actualmente requiere una enorme cantidad de “trabajadores colectivos” involucrados en el “crowdsourcing”, es decir, trabajadores en línea, generalmente veinteañeros y dispersos por todo el mundo, que realizan una especie de “trabajo fantasma”. Por ejemplo, en 2022, OpenAI recurrió a trabajadores subcontratados en Kenia, a quienes se les pagaba menos de 2 dólares por hora para examinar y etiquetar decenas de miles de imágenes y pasajes tóxicos asociados con abuso sexual infantil, bestialidad, violación, etc., como parte de la “limpieza” de ChatGPT, mientras que trabajadores subcontratados en Uganda e India realizaban un trabajo similar. ²³

Un gran número de trabajadores se utiliza para supervisar y ajustar el contenido de los chatbots de IA. Jeff Bezos se ha referido cínicamente a esta realidad de trabajadores detrás de las máquinas como «inteligencia artificial artificial». «Hasta que exista otra forma de crear IA a gran escala que no requiera un extenso trabajo humano entre bastidores», observó Crawford en 2021, «esta es una lógica fundamental de cómo funciona la IA». Cabe recordar que, entre 2005 y 2015, el 94 % de los nuevos empleos en Estados Unidos correspondían a «trabajos alternativos» en lugar de empleos tradicionales. ²⁴

Si bien las “máquinas inteligentes” actuales requieren el trabajo fantasma de trabajadores autónomos ubicados principalmente en el Sur Global, Crawford también analiza el papel devastador de la IA y los robots en la industria actual. En los almacenes de Amazon, el proceso laboral y el tiempo de trabajo se controlan jerárquicamente como nunca antes. El trabajador no es solo un “apéndice de la máquina”, como escribió Marx, sino cada vez más un apéndice de robots “inteligentes”, sometido a una vigilancia y un control constantes.

En este contexto, Crawford explora las innovaciones de finales del siglo XVIII del ingeniero Samuel Bentham, quien concibió por primera vez el sistema panóptico para la vigilancia y el control de los movimientos de la mano de obra (aplicado posteriormente a las prisiones por su hermano mayor, Jeremy Bentham). ²⁵

Crawford sostiene que el capitalismo computacional está profundamente arraigado en la explotación de los cuerpos humanos a través del tiempo y la imposición de la disciplina laboral, y se basa en ella. Analiza la obra de Thompson sobre cómo la industrialización y el capitalismo transformaron el tiempo mismo dentro del trabajo en el siglo XIX, para luego abordar la crítica de Braverman al taylorismo y la degradación del proceso laboral bajo el capitalismo monopolista. ²⁶ Los algoritmos ahora determinan tanto los tiempos como los espacios de los trabajadores. El nuevo mundo de los algoritmos de IA representa la realización de la «subsunción real del trabajo» al capital, tal como la describió Marx, como en el dominio implacable de «la tasa», que representa el ritmo de trabajo en los almacenes de Amazon. Aquí cita la crítica de Marx al tiempo del capital frente al tiempo de la naturaleza, que se encuentra en El Capital : «El tiempo lo es todo, el hombre no es nada; es, a lo sumo, el cadáver del tiempo». ²⁷

Tras abordar la IA desde una perspectiva material, comenzando por la minería y la explotación de trabajadores tanto en la extracción como en la producción, Crawford analiza el nuevo régimen de datos que constituye el núcleo de este nuevo registro de poder. El régimen de IA se nutre de la idea de que absolutamente todo es dato, el cual debe ser extraído sin importar los costos sociales y ambientales. El nuevo capitalismo computacional promueve la acumulación incesante de datos en forma de texto, imagen, sonido y video, con el mundo humano entero sirviendo como datos brutos para los sistemas de IA. ²⁸ Las plataformas de redes sociales son conductos para cantidades ingentes de datos que alimentan los sistemas de IA, los cuales también penetran en casi todas las esferas de la vida pública y privada:

Hay conjuntos de datos gigantescos llenos de selfies, tatuajes, padres paseando con sus hijos, gestos con las manos, personas conduciendo sus autos, personas cometiendo delitos captados por cámaras de seguridad y cientos de acciones humanas cotidianas como sentarse, saludar, levantar una copa o llorar. Cada forma de biodato —incluidos los forenses, biométricos, sociométricos y psicométricos— se captura y registra en bases de datos para que los sistemas de IA encuentren patrones y realicen evaluaciones… Los datos de voz se recopilan de dispositivos que se encuentran en las encimeras de la cocina o en las mesitas de noche de los dormitorios; los datos físicos provienen de relojes en las muñecas y teléfonos en los bolsillos; los datos sobre qué libros y periódicos se leen provienen de tabletas y computadoras portátiles; los gestos y las expresiones faciales se recopilan y evalúan en los lugares de trabajo y las aulas…

Fundamentalmente, las prácticas de acumulación de datos a lo largo de muchos años han contribuido a una poderosa lógica extractiva, una lógica que ahora es una característica central del funcionamiento del campo de la IA. Esta lógica ha enriquecido a las empresas tecnológicas con los mayores flujos de datos, mientras que los espacios libres de recopilación de datos se han reducido drásticamente. ²⁹

Los datos deben categorizarse. Las impresiones subjetivas de los trabajadores de crowdsourcing se utilizan para establecer clasificaciones de personas basadas en raza, etnia y género. Se incorporan ³⁰ significantes raciales que son producto de sistemas de clasificación racistas históricos. El género siempre se considera restrictivamente binario. Como señala Crawford, «los sistemas de aprendizaje automático están, de una manera muy real, construyendo raza y género: están definiendo el mundo en los términos que ellos mismos han establecido». Las categorías utilizadas en el entrenamiento y la clasificación de las máquinas de IA refuerzan los prejuicios existentes y perpetúan comparaciones odiosas, además de replicar la ideología político-económica dominante. ³¹

Si bien la promesa de una mayor productividad mediante la explotación más eficiente y total del trabajo sirve de base para las afirmaciones sobre la futura rentabilidad de los sistemas de IA, también se fundamenta en la perspectiva de obtener beneficios de todas las formas de actividad humana. El objetivo es universalizar los sistemas de explotación y expropiación, promoviendo la acumulación acelerada de capital y su posterior concentración y centralización por parte de unas pocas empresas dominantes que prácticamente se han convertido en sinónimo de «mercado».

Sobre todo esto se sitúa el Estado capitalista, que monopoliza las leyes de propiedad y violencia. El Estado es un importante acumulador de datos, que trabaja en conjunto con el capital computacional, en lugar de oponerse a él. El Estado monopolista-capitalista está fuertemente organizado en torno a funciones militares y policiales que crecen de la mano del capitalismo de vigilancia dentro del sector privado. Para Peter Thiel, fundador de Palantir y uno de los principales multimillonarios que apoyaron la administración de Donald Trump, la IA es esencialmente una tecnología militar orientada a la vigilancia y la selección de objetivos, aplicable tanto a la guerra como a las operaciones de control interno. «Estas herramientas», escribe, «son valiosas para cualquier ejército, por ejemplo, para obtener una ventaja de inteligencia», mientras que dichas «herramientas de aprendizaje automático», añade, «también tienen usos civiles». Durante la primera administración Trump, los contratos de Palantir con agencias gubernamentales estadounidenses ascendieron a más de mil millones de dólares. Palantir se ha convertido en una empresa clave de vigilancia subcontratada para el Servicio de Inmigración y Control de Aduanas (ICE), ayudando a ICE en su campaña de deportación por motivos raciales. Según un informe de Bloomberg de 2018, Palantir “es una plataforma de inteligencia diseñada para la guerra global contra el terrorismo”, que se utiliza principalmente “como arma contra ciudadanos estadounidenses comunes en sus hogares”, trabajando en conjunto con agencias estatales. ³²

De manera similar, la aplicación Neighbors, que utiliza las cámaras de timbre Ring de Amazon, clasifica las grabaciones en categorías como “Delito”, “Sospechoso” o “Desconocido”, y los videos se comparten mediante contratos con la policía y el ICE. Ring también se utiliza para controlar a los repartidores de paquetes. En palabras de Tung-Hui Hu, estas aplicaciones se han convertido en “trabajadores independientes” para el aparato militar y de seguridad del Estado. ³³

El uso militar de la IA es ahora generalizado, como se utiliza en la guerra con drones y la ciberguerra, y está integrado en todas las operaciones bélicas. En 2017, el Departamento de Defensa de EE. UU. lanzó su Equipo Multifuncional de Guerra Algorítmica, cuyo nombre en clave era Proyecto Maven, con el objetivo de utilizar la IA como un «motor de búsqueda automatizado de vídeos de drones» para vigilancia y selección de objetivos. El contrato inicial con Google provocó que más de tres mil empleados firmaran una carta de protesta exigiendo su cancelación. Google respondió desviando el debate no hacia una protesta contra el uso de la IA en la guerra, sino hacia la cuestión de si la tecnología se estaba utilizando «para matar personas de forma incorrecta», algo que la corporación indicó que podía evitarse mediante la propia tecnología de IA, que proporciona la base para matar personas correctamente . Estados Unidos ha utilizado a Claude, el modelo de IA de Anthropic, así como a otros, en su guerra contra Irán, en alianza con Israel, que comenzó el 28 de febrero de 2026. En las primeras veinticuatro horas del ataque estadounidense e israelí contra Irán, Anthropic generó hasta mil objetivos priorizados, sintetizando imágenes satelitales, transmisiones de vigilancia e inteligencia de señales, proporcionando coordenadas GPS en tiempo real tanto para objetivos humanos como estratégicos, al tiempo que automatizaba las justificaciones legales de cada ataque. ³⁴

Sin embargo, el papel del Estado con respecto a la IA va más allá de la subcontratación de la vigilancia interna, el control de la población y sus operaciones militares. El Estado capitalista ha dado luz verde a un sistema de capital computacional monopolístico orientado a la acumulación ilimitada de datos como base para una acumulación de capital sin límites, con escasas o nulas restricciones legales reales. Esto refleja un gobierno de las corporaciones, por las corporaciones y para las corporaciones. La falta de regulación estatal ha permitido que la carrera por la IA continúe sin apenas preocuparse por las consecuencias destructivas, desde la posibilidad de que estalle la burbuja de la IA hasta implosiones sociales y ecológicas generalizadas.

La IA y la grieta metabólica

El Atlas de IA de Crawford se publicó en 2021, un año antes de la introducción de ChatGPT, que aceleró la fiebre por la IA y conllevó una enorme expansión de la inversión en centros de datos. Inspirada por estos acontecimientos, la obra más reciente de Crawford se centra en las contradicciones fundamentales de la IA como registro del poder. En su obra interactiva de 2023, «Calculando imperios», destaca el capital monopolista y el capital globalizado como elementos que definen el modo político-económico en el que ha surgido la tecnología de IA digital. Sin embargo, la sorprendente innovación de su conferencia de 2025, «Mapeando imperios», reside en centrarse en las contradicciones internas y externas de la IA. Aquí, extrae su argumento central del concepto de fisura metabólica, desarrollado en el siglo XIX por Marx, basado en parte en la obra del químico alemán Justus von Liebig. En su conferencia, Crawford ofrece un análisis detallado de la ruptura en el ciclo de nutrientes del suelo en la Inglaterra del siglo XIX, debido al envío de alimentos y fibras que contenían nutrientes esenciales como nitrógeno, fósforo y potasio a las nuevas ciudades industriales densamente pobladas, situadas a cientos e incluso miles de kilómetros de distancia. Allí, estos nutrientes terminaban contaminando el suelo, ya que la gente arrojaba excrementos a las calles y a los ríos. Como consecuencia, estos elementos esenciales no regresaban a las granjas para reponer el suelo. Como la propia Crawford afirma: «Europa se estaba agotando literalmente». Aquí recurre al concepto de Raubbau de Liebig , o la cultura/economía del saqueo.

Dada la incapacidad general para producir fertilizantes sintéticos en aquel entonces, especialmente aquellos que incorporaban nitrógeno, se desató la «fiebre del guano», con países europeos y Estados Unidos compitiendo por este recurso (excremento de aves rico en nitrógeno). Se importaron enormes cantidades de guano a Europa desde las islas Chincha, ricas en este mineral, frente a la costa de Perú. Si bien posteriormente se desarrollaron fertilizantes sintéticos, esto simplemente trasladó la contradicción, dando lugar a las actuales rupturas en los ciclos del nitrógeno y el fósforo, con el resultado de que la ruptura metabólica general asociada a la disyuntiva entre la extracción de recursos humanos y las condiciones de sostenibilidad ecológica no hizo sino profundizarse. Hoy en día, el surgimiento del Antropoceno se considera una «ruptura antropogénica» en los ciclos biogeofísicos del Sistema Terrestre. ³⁵

Reconociendo que la IA es un sistema material que ha surgido históricamente como resultado de la acción sociohumana y que encarna las relaciones naturales y humanas, Crawford argumenta que es necesario considerarla como un sistema metabólico que sigue «patrones metabólicos» o ciclos. Las contradicciones, en forma de fisuras metabólicas, surgen necesariamente entre las condiciones de existencia y reproducción material y los imperativos internos del capital de la IA. Así, la extracción de materiales y recursos esenciales, la «ingestión ilimitada de datos» y el contenido final en forma de «basura de IA» pueden considerarse fases de un ciclo metabólico. Esto está impulsado por los imperativos del capitalismo computacional, lo que, al ser insostenible, conduce en algún momento al «colapso del modelo». ³⁶

En la concepción de Crawford, la ingestión destructiva de datos por parte de la IA es equivalente a Raubbau . La extracción de minerales y el uso de energía y agua están aumentando exponencialmente la presión sobre el medio ambiente natural, alterando la relación humana con la naturaleza a una escala cada vez mayor, en consonancia con la noción clásica de Marx sobre la ruptura metabólica. Además, ahora se reconoce que existe una ruptura autogenerada dentro de la IA, conocida en la literatura científica como «autofagia de la IA» (en referencia a la autofagia metabólica disfuncional —autodigestión— en las células). En este caso, la IA, al depender cada vez más de sus propios datos sintéticos, o «basura de IA», esencialmente se autodestruye, lo que conduce al «colapso del modelo», con consecuencias desastrosas para todo el mundo alienado por la IA. ³⁷

La ingesta de datos por parte de la IA hoy en día es inmensa, comparable a la información que se puede extraer de la web, abarcando incontables terabytes y buscando englobar todo el mundo de la información en todas sus formas. La totalidad de la creatividad humana a lo largo de miles de años, así como todos los comportamientos y expresiones humanas, sirven de materia prima para su procesamiento, todo ello para ser incorporado al aprendizaje automático controlado por un sistema de poder político-económico. Sin embargo, todo esto se materializa, lo que limita las operaciones del sistema.

“Las demandas de minerales de la IA”, nos dice Crawford, “están impulsando otra ruptura metabólica, extrayendo los minerales que tardaron miles de millones de años en formarse en la corteza terrestre en el tiempo profundo para chips de IA que generalmente se usan durante uno o dos años”. Sin embargo, los mayores costos ambientales asociados con el nuevo Raubbau de la IA son el consumo de energía y agua, que ya apuntan a niveles de uso comparables a los de los países más ricos. Estimaciones de la Agencia Internacional de Energía y Bloomberg proyectan que la cantidad de electricidad necesaria para la IA será equivalente a la de estados como Japón e India, o hasta el 25 por ciento de la electricidad de EE. UU., para 2030. ³⁸ Los centros de datos hiperescalables requieren sistemas de refrigeración que consumen millones de galones de agua diariamente, con una demanda que aumenta constantemente. Nada de esto es sostenible. Aunque algunos afirman que una mayor eficiencia puede resolver el problema, Crawford recurre aquí a la famosa paradoja de Jevons, basada en la obra de William Stanley Jevons, La cuestión del carbón (1865), en la que se argumentaba que una mayor eficiencia en el uso del carbón nunca reducía la cantidad de carbón utilizada, puesto que dicha eficiencia siempre conducía a expansiones en el nivel de producción, un fenómeno inherente al sistema de acumulación de capital. ³⁹

Lo que Crawford denomina una brecha metabólica emergente, arraigada en las relaciones sociales capitalistas, tiene que ver con el apetito insaciable de la IA, que ingiere, digiere y excreta datos de forma que conduce a su propia canibalización. Al igual que en el mito griego del rey Erisictón, narrado en las Metamorfosis de Ovidio —en el que Erisictón, consumido por el deseo de riqueza y consumismo, vendió a su propia hija y luego se devoró a sí mismo—, los sistemas de IA actuales, impulsados ​​por la acumulación de capital y por su propia lógica tecnológica interna, acabarán autodestruyéndose.^⁴⁰ Al ingerir cada vez más sus propios productos sintéticos, repletos de fantasmagorías y alucinaciones, junto con la homogeneización general del conocimiento, el resultado será una especie de degradación estructural. «La última brecha metabólica entre la IA y los humanos», escribe Crawford, «amenaza con múltiples formas de fallos en cascada: colapso moral, colapso financiero, colapso ecológico y, según a quién se crea, colapso cognitivo».^⁴¹

Las fisuras en la relación del ser humano con la naturaleza en la sociedad moderna son manifestaciones de la lógica alienada y destructiva de la acumulación de capital y la crisis. Meta, Amazon, Microsoft, Alphabet (Google) y Tesla invirtieron en conjunto 561 mil millones de dólares en capital para IA entre 2023 y 2025, generando ingresos, no ganancias, de estas inversiones por valor de 35 mil millones de dólares. La burbuja de la IA se sustenta en la deuda y en la constante subida del valor de los activos de estas empresas, ya que los inversores buscan participar en esta fiebre del oro moderna, aunque recientemente el valor de mercado de todas ellas ha ido en descenso. En referencia a la deuda contraída por las grandes empresas tecnológicas en su afán por construir centros de datos, Bloomberg afirma que esta se materializa en forma de «bonos de primera categoría, deuda basura, crédito privado y complejos conjuntos de préstamos respaldados por activos», que ascienden a 200 mil millones de dólares o más. La aceleración de la IA es fundamental para el capital de financiación monopolística, que espera, en caso de colapso, ser rescatado por Washington a una escala que empequeñecería todos los rescates anteriores. Para solucionar el problema de la falta de un mercado suficiente para la IA, el capital computacional pretende forzar la adopción de la IA generativa mediante su implantación en innumerables aplicaciones. Este es un modelo de acumulación plagado de riesgos. ⁴²

El auge del movimiento neofascista asociado a la política “Make America Great Again” (MAGA) de Trump ha sido financiado en gran medida por multimillonarios de la alta tecnología de Silicon Valley como Musk, Thiel y Ellison, lo que representa una amenaza para todo el sistema político. El anuncio de la iniciativa Stargate de la administración Trump en su primer día completo en el cargo durante su segundo mandato, que busca invertir 500 mil millones de dólares en centros de datos, fue diseñado para impulsar a Oracle y OpenAI (desarrollador de ChatGPT), dirigidas por Ellison y Sam Altman, respectivamente, ambos importantes contribuyentes a los intereses políticos MAGA de Trump. Algunos analistas han interpretado estos acontecimientos como un indicio de un cártel emergente, controlado por el Estado, que abarca desde los medios de comunicación hasta la IA y la tecnología en la nube, dominando tanto las comunicaciones como la economía, al tiempo que promueve un régimen político dictatorial. ⁴³

El “intelecto general” de Marx y el socialismo

Si la IA es más que una mera tecnología revolucionaria, y se entiende, como afirma Crawford, como un «registro de poder», entonces la única respuesta viable es ejercer un poder social genuino sobre su desarrollo, arraigado en una democracia sustantiva. Las posibles ramificaciones de la IA apuntan a lo que István Mészáros denominó «la necesidad de control social», un control social que debe ejercerse para evitar una tendencia hacia el exterminismo ecológico, militar y social. Aquí no solo se cuestionan las fuerzas productivas , sino aún más las relaciones sociales de producción . ⁴⁴

En su «Fragmento sobre las máquinas» en los Grundrisse , Marx comentó cómo la transferencia del conocimiento y las actividades humanas —es decir, la esencia del trabajo humano— a las máquinas mediante la automatización condujo a la encarnación en las máquinas del «intelecto general» de la sociedad, que propiamente pertenecía y representaba al «individuo social» y, como explicó en El Capital , al «trabajador colectivo». ^⁴⁵ La apropiación monopolística de este intelecto general como propiedad del capitalista significaba que se utilizaría para un único fin: la acumulación de capital, en beneficio de muy pocos. La incorporación del intelecto general al capital era, para Marx, una contradicción mortal para el propio capital. Cualquier intento por parte de los capitalistas de utilizar el intelecto general en beneficio de sus propios fines acumulativos y limitados generaría una crisis tras otra. Citando la escena titulada “La bodega de Auerbach” en el Fausto de Johann Wolfgang von Goethe (Parte 1, Escena 5), ​​Marx aludió sutilmente a una canción macabra y obscena sobre el veneno ingerido por una rata de bodega, que la hace actuar “como si su cuerpo estuviera poseído por el amor”, culminando en su muerte; esto simboliza la transformación del trabajo vivo en trabajo muerto: un mero “cuerpo animado”, incapaz de crear directamente valor laboral. Esto podría interpretarse en nuestra época como una representación de la absorción por parte del capital de IA de todo el conocimiento generado por el trabajo creativo y del mundo digitalizado en su totalidad, produciendo un cuerpo robótico, lo que conduce a la autofagia de la IA y al colapso del modelo. ⁴⁶

Marx explicó en su época que el potencial mismo de expansión del tiempo de trabajo disponible (ocio) debido a la automatización contradice la necesidad incesante del capital de expandir el tiempo de trabajo excedente. Por lo tanto, el sistema busca promover, mediante la automatización —basándose en el apalancamiento que proporciona un creciente ejército de reserva industrial— la mayor degradación y dependencia material del trabajo, obligándolo a «trabajar más tiempo que el salvaje, o que él mismo trabajaba con las herramientas más simples y rudimentarias », ahora como un mero «apéndice de una máquina». ⁴⁷

Sin embargo, la realidad del intelecto general, encarnado en la automatización, posibilita al mismo tiempo el surgimiento del «trabajador colectivo como sujeto dominante» de la producción y el movimiento decisivo hacia una sociedad de productores asociados. ⁴⁸ La necesidad de control y planificación social implica poner las relaciones sociales generales al mando, poniendo fin al dominio del capital monopolista financiero.

En China, ya se vislumbran algunos indicios de lo que es posible. China rivaliza con Estados Unidos en el desarrollo de la IA. El modelo de IA de código abierto DeepSeek de China es más eficiente energéticamente y rentable que los chatbots estadounidenses. Mientras que las grandes empresas de IA en Estados Unidos compiten por alcanzar una «superinteligencia» casi divina mediante grandes modelos lingüísticos, el «socialismo con características chinas» de Pekín ha centrado su tecnología de aprendizaje automático —no exenta de contradicciones— más directamente en la manufactura, la logística, la energía, las finanzas públicas y los servicios públicos. Los fabricantes de automóviles utilizan robots con mínima intervención humana. Las herramientas de IA se utilizan ampliamente en hospitales, donde se emplea una «IA estrecha» más simple, diseñada para tareas específicas. En China, la IA se integra principalmente en la manufactura, en lugar de en una economía de servicios desarrollada como en Estados Unidos. Naturalmente, el uso intensivo de robots en la manufactura china conlleva el desplazamiento de mano de obra. Los bancos de datos en China, al igual que en Estados Unidos y otros países, utilizan vastos recursos y dependen de la extracción de litio, cobalto y metales de tierras raras. Al igual que Estados Unidos, la modernización militar contemporánea de China se basa en la IA. No obstante, los controles regulatorios sobre la IA bajo el concepto de «socialismo con características chinas» ofrecen la esperanza de un enfoque social más racional respecto a todo este fenómeno.

De hecho, donde China se diferencia más de Estados Unidos y Occidente con respecto a la IA es en su liderazgo en la gobernanza de la IA, que enfatiza que el aprendizaje automático debe estar subordinado a un modelo de desarrollo centrado en las personas y al bienestar de la población. Pekín ha introducido normas específicas para las tecnologías de síntesis profunda (conocidas como deepfakes) y para la IA generativa. Todos los deepfakes requieren un etiquetado o marca de agua visible para garantizar la transparencia, la precisión y la fiabilidad. Cualquier empresa que desee ofrecer IA generativa debe registrar sus algoritmos ante la Administración del Ciberespacio de China, el principal organismo regulador. Todo conjunto importante de datos que los desarrolladores deseen incluir en su modelo de IA debe ser muestreado aleatoriamente para detectar contenido discriminatorio o antisocial. Las regulaciones están diseñadas expresamente para proteger a las personas que tienen derechos definidos de imagen, reputación, honor, privacidad e información personal. La mayoría de las regulaciones se aplican a los grandes modelos de lenguaje ofrecidos al público, mientras que las regulaciones son menos estrictas para el aprendizaje automático dentro de la industria para apoyar la innovación. Sin embargo, el carácter social del enfoque de China, si bien es claramente insuficiente y plantea interrogantes difíciles, contrasta favorablemente con el desarrollo más privatizado y depredador de la tecnología en Estados Unidos, donde la ausencia de regulaciones federales significativas es notoria. ⁴⁹

Como era de esperar, China también lidera la promoción de la gobernanza global de la IA, con su Iniciativa de Gobernanza Global de la IA, presentada en octubre de 2023, y su Declaración de Shanghái sobre la Gobernanza Global de la IA en la Conferencia Mundial de IA de 2024. En estas iniciativas globales, Pekín insiste en un «enfoque centrado en las personas» como una «tarea común» con respecto a la regulación de la IA para hacer frente a los «riesgos impredecibles y los desafíos complejos» de estas tecnologías, que con frecuencia se utilizan «para manipular la opinión pública, difundir desinformación, intervenir en los asuntos internos, los sistemas sociales y el orden social de otros países, así como para poner en peligro la soberanía de otros estados». Entre los peligros especificados se encuentran los «monopolios tecnológicos y las medidas coercitivas unilaterales»; los sesgos relacionados con la discriminación por «etnias, creencias, nacionalidades, géneros, etc.»; la aceleración del daño ambiental; y el bloqueo de la difusión de la tecnología de aprendizaje automático en todo el Sur Global, lo que inhibe el desarrollo sostenible global. China insiste en que el objetivo debe ser el desarrollo humano y el uso de estas tecnologías en campos como la sanidad, la educación, el transporte, la agricultura, la industria, la cultura y la ecología. Los efectos negativos de la IA en el empleo deben ser vigilados cuidadosamente y mitigados. Se invita a todos los países a participar, de acuerdo con sus necesidades nacionales, en el establecimiento de un sistema de pruebas y evaluación basado en los niveles de riesgo de la IA y un sistema de revisión ética científico-tecnológica. En palabras de Xi Jinping, es necesario garantizar que la IA sirva al bien común y beneficie a todos, y que no sea un juguete de los países ricos ^.

En todo el mundo surgen diversas controversias en torno a la IA. Una demanda destacada es la de «pausar» el desarrollo de la IA hasta que se puedan determinar los peligros asociados a su avance, de modo que una regulación racional pueda influir en su desarrollo. ⁵¹ Sin embargo, el gobierno federal estadounidense, bajo la administración Trump, no solo intenta no regular la IA, sino que también lucha activamente contra los estados y municipios de todo el país que intentan introducir regulaciones al respecto. ⁵² El cártel de la IA, que ahora puede considerarse que engloba a las grandes empresas tecnológicas, respaldadas por las finanzas monopolísticas, el sector energético y el Estado, ostenta actualmente un control absoluto. Por lo tanto, los intentos de controlar socialmente la IA dentro del capitalismo monopolista apuntan necesariamente a la necesidad de un movimiento más revolucionario que se aleje del capitalismo y se dirija hacia el socialismo.

Las grandes casas de la IA están divididas y son insostenibles. Su existencia depende de un aparato estatal (y cultural) capitalista de clase, cada vez más centralizado, coercitivo y corrupto, que constituye una lógica general que, de continuar, resultará catastrófica. Para que la humanidad prospere, es necesario revolucionar las fuerzas y las relaciones de producción, junto con el desarrollo de las capacidades humanas, creando un mundo de desarrollo humano sostenible. Esto requiere la formación, bajo el socialismo, de una verdadera «democracia integral» basada en el intelecto general , en la que «los productores asociados rijan el metabolismo humano con la naturaleza de manera racional… lográndolo con el menor gasto de energía y en las condiciones más apropiadas para su naturaleza humana». ⁵³

Notas

1. Paul Gruenwald y Satyam Panday, «Cómo los centros de datos y la IA se están convirtiendo en un nuevo motor de crecimiento», Foro Económico Mundial, 17 de diciembre de 2025. Véase también Nick Licthenberg, «Sin centros de datos, el crecimiento del PIB fue del 0,1 % en el primer semestre de 2025, según un economista de Harvard», Fortune , 7 de octubre de 2025.
2. Kate Crawford, Mapeando imperios: poder, política y los costos planetarios de la inteligencia artificial (New Haven: Yale University Press, 2021), 20.
3. Matt Day y Annie Bang, “Las grandes tecnológicas gastarán 650 mil millones de dólares este año a medida que se intensifica la carrera por la IA”, Bloomberg, 5 de febrero de 2026; Marty Hart-Landsberg, “La IA y la economía: una apuesta perdedora para los trabajadores”, Reports from the Economic Front, 16 de febrero de 2026.
4. Paul A. Baran y Paul M. Sweezy, El capital monopolista (Nueva York: Monthly Review Press, 1966), 220-221.
5. John Maynard Keynes, La teoría general del empleo, el interés y el dinero (Londres: Macmillan, 1936), 161–62; Karl Marx, El capital , vol. 1 (Londres: Penguin, 1976), 780.
6. Paul Krugman, “La economía del cambio tecnológico”, Substack, 1 de marzo de 2026, paulkrugman.substack.com; Lista mundial de multimillonarios de Forbes, 2026, forbes.com/billionaires .
7. Matt Seybold, “Los Ellison están poniendo a prueba al Gran Hermano”, American Vandal, 10 de octubre de 2025.
8. Bernie Sanders, La guerra de los oligarcas de las grandes tecnológicas contra los trabajadores: la IA y la automatización podrían destruir casi 100 millones de empleos en EE. UU. en una década , Informe del personal de la minoría de mayor rango, Comité de Salud, Educación, Trabajo y Pensiones, 6 de octubre de 2025.
9. Melissa Heikkilä, “Mustafa Syleyman planea la ‘autosuficiencia’ de la IA mientras Microsoft debilita sus vínculos con OpenAI”, Financial Times , 12 de febrero de 2026.
10. Para un análisis crítico del determinismo tecnológico, véase Merritt Roe Smith y Leo Marx (eds.), Does Technology Drive History?: The Dilemma of Technological Materialism (Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 1994).
11. Karl Marx, Grundrisse (Londres: Penguin, 1983), 706; Marx, El Capital , vol. 1, 279–80; John Bellamy Foster, “ Braverman, el capital monopolista y la IA: el trabajador colectivo y la reunificación del trabajo ” , Monthly Review 76, n.º 7 (diciembre de 2024): 1–13; Matteo Pasquinelli, El ojo del amo: una historia social de la inteligencia artificial (Londres: Verso, 2023).
12. John Bellamy Foster, Rompiendo los lazos del destino: Epicuro y Marx (Nueva York: Monthly Review Press, 2025), 17. Aunque «depende de nosotros», la lucha social, si bien requiere acción, no puede presentarse en términos voluntaristas. Más bien, debe concebirse en términos de lo que Roy Bhaskar llamó «el modelo transformador de la actividad social», que encapsulaba la esencia del concepto de cambio histórico de Marx. Roy Bhaskar, Recuperando la realidad (Londres: Routledge, 2011), 74-81; Karl Marx, El dieciocho Brumario de Luis Bonaparte (Nueva York: International Publishers, 1963), 15.
13. Kate Crawford, “ Comiendo el futuro: La lógica metabólica de la basura de la IA ”, e-flux Architecture, septiembre de 2025, e-flux.com.
14. Kate Crawford, Atlas de IA: Poder, política y los costos planetarios de la inteligencia artificial (New Haven: Yale University Press, 2021); Kate Crawford y Vladen Joler, “Anatomía de un sistema de IA”, 2018, anatomyof.ai ; Kate Crawford, “ Calculando imperios ”, Knowing Machines, 23 de noviembre de 2023, knowingmachines.org; Kate Crawford, “ Charlas de Long Now: Mapeando imperios ”, grabado el 12 de noviembre de 2025; Crawford, “Comiendo el futuro”.
15. Aquí, el término «fetichismo» se utiliza en el sentido de la teoría marxista del fetichismo de la mercancía. Véase Marx, El Capital , vol. 1, págs. 163-177. Sobre el determinismo encantado, véase Crawford, Atlas de la IA , págs. 213-215.
16. Crawford, Atlas de IA , 8.
17. Tung-Hui Hu, Una prehistoria de la nube (Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 2015), 147.
18. Crawford, Atlas de IA , 18–19. Sobre la fisura metabólica, véase John Bellamy Foster, La ecología de Marx (Nueva York: Monthly Review Press , 2000), 141–77; John Bellamy Foster y Brett Clark, El robo de la naturaleza (Nueva York: Monthly Review Press, 2020), 12–34.
19. Crawford, Atlas de IA , 213–15; Alexander Campolo y Kate Crawford, “Determinismo encantado: poder con responsabilidad en la inteligencia artificial”, Engaging Science, Technology, and Society 6 (2020): 2.
20. Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empires”, 27:07.
21. “ Día Mundial del Agua: Impactos hídricos de la extracción de litio ”, Wetlands International Europe, 22 de marzo de 2023, europe.wetlands.org; Terry Gross, “Cómo la ‘esclavitud moderna’ en el Congo impulsa la economía de las baterías recargables”, NPR, 1 de febrero de 2023.
22. Crawford y Joler, “Anatomía de un sistema de IA”, Sección XI.
23. Billy Perrigo, “Exclusiva: OpenAI empleó a trabajadores kenianos por menos de 2 dólares la hora para hacer que ChatGPT fuera menos tóxico”, Time , 18 de enero de 2023; Chinmayi Arun, “Inteligencia artificial transnacional e imperialismo corporativo”, Carnegie Endowment of International Peace, 8 de octubre de 2024.
24. Crawford, Atlas de IA , 64–68; Lawrence F. Katz y Alan B. Krueger, “El auge y la naturaleza de los acuerdos laborales alternativos en los Estados Unidos 1995–2015”, NBER Working Paper Series, National Bureau of Economic Research, Washington DC, septiembre de 2016: 7; Hu, Prehistoria de la nube , 89; Martin Gonzalez-Cabello, Auyon Siddiq, Charles J. Corbett y Catherine Hu, “Equidad en el trabajo colaborativo: hacer que la cadena de suministro humana sea más humana”, Business Horizons 68, n.º 5 (septiembre–octubre de 2025): 645–57.
25. Desde la publicación de Vigilar y castigar de Michel Foucault , se ha vuelto común considerar la prisión como el punto de origen de la sociedad de vigilancia actual, con Bentham padre como su precursor. De hecho, la prisión panóptica tiene su origen en la obra de Bentham hijo en el contexto de las primeras instalaciones de fabricación. El panóptico comenzó como un mecanismo de trabajo mucho antes de que se conceptualizara para las prisiones (Crawford, Atlas of AI , 61).
26. Crawford, Atlas de IA , 59–62, 72; EP Thompson, “Tiempo, disciplina laboral y capitalismo industrial”, Past and Present , n.º 38 (diciembre de 1967): 56–97; Harry Braverman, Trabajo y capital monopolista (Nueva York: Monthly Review Press, 1998).
27. Crawford, Atlas de IA , 74; Karl Marx y Friedrich Engels, Obras completas (Nueva York: International Publishers, 1975), vol. 6, 127; Marx, El capital , vol. 1, 1034–38; István Mészáros, El desafío y la carga del tiempo histórico (Nueva York: Monthly Review Press, 2008), 43–49; Ian Angus, Frente al antropoceno (Nueva York: Monthly Review Press, 2016), 111–25.
28. Crawford, “Comiendo el futuro”; Crawford, Atlas de IA , 95.
29. Crawford, Atlas de IA , 119.
30. Sobre los trabajadores colaborativos, véase Crawford, Atlas of AI , 63–64.
31. Crawford, Atlas de IA , 123–36, 145–46.
32. Crawford, Atlas de IA , 193–99; Peter Waldman, Lizette Chapman y Jordan Robertson, “Palantir lo sabe todo sobre ti”, Bloomberg, 19 de abril de 2018.
33. Hu, Prehistoria de la nube , 115; Crawford, Atlas de IA , 202.
34. Crawford, Atlas de IA , 189–92; Ed Pilkington, “Según informes, el ejército estadounidense utilizó a Claude en ataques contra Irán a pesar de la prohibición de Trump”, Guardian , 1 de marzo de 2026; Gary Wilson, “ Anthropic ya está en guerra ”, Struggle La Lucha, 5 de marzo de 2026, struggle-la-lucha.org.
35. Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empire”, 5:40–18:17; Crawford “Eating the Future”; Clive Hamilton y Jacques Grinevald, “¿Se anticipó el Antropoceno?”, Anthropocene Review 2, n.º 1 (2015): 67.
36. Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empire”, 13:18, Crawford, “Eating the Future”.
37. Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empires”, 37:40–39:46; Crawford, “Eating the Future”.
38. Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empires”, 28:08–29:20; Peter Landers, “Las necesidades energéticas ‘insaciables’ de la inteligencia artificial no son sostenibles, dice el director ejecutivo de Arm”, Wall Street Journal , 9 de abril de 2024.
39. Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empires”, 31:16–32:37; John Bellamy Foster, Brett Clark y Richard York, The Ecological Rift (Nueva York: Monthly Review Press, 2010), 169–82; William Stanley Jevons, The Coal Question (Londres: Macmillan, 1865), 102–16.
40. Ovidio, Metamorfosis , trad. Charles Martin (Nueva York: Norton, 2004), 298; Richard Seaford, La antigua Grecia y el calentamiento global , Discurso presidencial de la Classical Association (Londres: Classical Association, 2009), 6; John Bellamy Foster, Prólogo en Fred Magdoff y Chris Williams, Creando una sociedad ecológica (Nueva York: Monthly Review Press, 2017), 7–9.
41. Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empires”, 40:11.
42. Matt Day y Amy Bang, “Las grandes tecnológicas gastarán 650 mil millones de dólares este año a medida que se intensifica la carrera por la IA”, Bloomberg, 6 de febrero de 2026; Hart-Landsberg, “La IA y la economía”.
43. Frank Vogl, “ El regreso de Trump a la era de los magnates sin escrúpulos ”, Globalist, 13 de octubre de 2025.
44. István Mészáros, La necesidad del control social (Nueva York: Monthly Review Press, 2015), 23–51.
45. Marx, Grundrisse , 706; Marx, El Capital , vol. 1, 464–69, 544–45; Michael Heinrich, “El ‘Fragmento sobre las máquinas’: una idea errónea marxista en los Grundrisse y su superación en El Capital ”, en El laboratorio de Marx: interpretaciones críticas de los ‘Grundrisse ’ , Riccardo Bellofiore, Guido Starosta y Peter D. Thomas, eds. (Chicago: Haymarket, 2013), 197–212; John Bellamy Foster, “Braverman, el capital monopolista y la IA”, Monthly Review 76, n.º 7 (diciembre de 2024): 1–13. Véase también Te Li, “Del trabajo clásico al trabajo del ‘intelecto general’: el impacto de la era de la inteligencia digital en la teoría socialista del trabajo”, Monthly Review 77, n.º 11 (abril de 2026): 46–62.
46. Marx, Grundrisse , 704; Marx, El Capital , vol. 1, 302; Johann Wolfgang von Goethe, Obras Completas , vol. 2, Fausto , Partes I y II, ed. y trad. Stuart Atkins (Princeton: Princeton University Press), 54; Sami Khatib, “The Drive of Capital: Of Monsters, Vampires, and Zombies,” Coils of the Serpent 8 (2021): 101–13.
47. Marx, Grundrisse , 708–9; Marx, El capital , vol. 1, 799.
48. Marx, El Capital , vol. 1, 544–45.
49. Vanessa Bates Ramirez, “Estados Unidos y China persiguen futuros diferentes en el campo de la IA”, IEEE Spectrum, 19 de febrero de 2026; “AI Watch: Rastreador regulatorio global: China”, White and Case, 22 de septiembre de 2025.
50. Ministerio de Asuntos Exteriores de la República Popular China, “Iniciativa de Gobernanza Global de la IA”, 20 de octubre de 2023; Ministerio de Asuntos Exteriores de la República Popular China, “Texto completo: Declaración de Shanghái sobre la Gobernanza Global de la IA”, 4 de julio de 2024; Xi Jinping, La Gobernanza de China , vol. 5 (Pekín: Foreign Languages ​​Press, 2025), 553.
51. Darko Suvin, “ Tengo miedo de la IA: una exasperación político-epistemológica ”, Historical Materialism (blog), 2026, historicalmaterialism.org; Anna Gordon, “ Por qué los manifestantes de todo el mundo exigen una pausa en el desarrollo de la IA ”, Time , 13 de mayo de 2024; Anthony Elmo, “Los proyectos de ley de moratoria de centros de datos se están extendiendo en 2026”, Good Jobs First, 19 de febrero de 2026.
52. La Casa Blanca, “ Garantizar un marco normativo nacional para la inteligencia artificial ”, Orden ejecutiva, 11 de diciembre de 2025.
53. Karl Marx, El Capital , vol. 3 (Londres: Penguin, 1981), 959.