EY se refiere a la organización global, y puede referirse a una o más, de las firmas miembro de Ernst & Young Global Limited, cada una de las cuales es una entidad legal independiente. Ernst & Young Global Limited, una compañía británica limitada por garantía, no brinda servicios a los clientes.
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La ingeniera de diseño llega a la planta de turbinas. Sobre su escritorio espera el reporte de costos de un prototipo. Lo recorre con el dedo. Acero, mecanizado, ensayos. Y una línea que hace tres años no existía. Garantía formal de estabilidad bajo carga máxima, y su respectivo costo en tokens. La cifra es menor que la del café de la sala de reuniones. Es un teorema. Una demostración de que la pieza no fallará dentro de sus márgenes de operación, escrita en un lenguaje que una máquina revisó paso por paso y que ningún humano necesita releer. Hace una década habría exigido un doctorado y un año de trabajo. Hoy aparece entre el mecanizado y los ensayos con la misma naturalidad que la electricidad. Pero esa naturalidad escode algo profundo. La certeza matemática acaba de convertirse en un insumo.
Esa escena todavía no ocurre, pero el 8 de septiembre se dio posiblemente el paso más significativo hacia ese futuro. OpenAI anunció que un sistema de unos diez mil agentes de inteligencia artificial resolvió en ochenta y ocho horas el problema de Navier Stokes, una pregunta abierta desde 1934 y uno de los siete Problemas del Milenio. Si el resultado resiste el escrutinio de la comunidad matemática, será la prueba más importante jamás producida por una máquina.
El método no se parece a nada que hayamos llamado matemática. Miles de agentes trabajaron en paralelo, intercambiaron dos millones setecientos mil mensajes, descartaron caminos, cruzaron hallazgos entre grupos y convergieron en una estructura que ningún humano había visto. Luego otra máquina revisó la demostración paso por paso hasta certificar que no contenía un solo error. Una prueba verificada por computadora no necesita árbitros, ni meses de revisión, ni la confianza en la reputación de quien la firma. Se sabe que es correcta. Y lo que se sabe correcto sin costo de revisión deja de ser un logro y se convierte en un producto. Desde enero la misma lógica ha ido derribando en serie conjeturas de Erdős que llevaban décadas abiertas.
La matemática es el lenguaje de todas las demás ciencias. Si se acelera, detrás vienen la física, los materiales, la biología y la energía. Este logro puede ser el mayor acelerador al progreso de la civilización que jamás hayamos visto. Cuando una actividad pasa de la artesanía a la infraestructura, no cambia solo su velocidad. Cambia su economía entera. Hoy la cognición artificial se mide en tokens, una unidad cuyo precio colapsa hacia el costo de la electricidad que la produce. Lo que en 2021 costaba sesenta dólares por millón de tokens cuesta hoy seis centavos. La demostración de Navier Stokes consumió ciento treinta mil millones de tokens y varios millones de dólares.
Ya vivimos esta curva. William Nordhaus, Nobel de Economía en 2018, reconstruyó el precio de la luz a lo largo de la historia. En 1800 comprar mil lúmenes hora exigía cinco horas y media de trabajo humano. En 1900, trece minutos. En 1992, menos de medio segundo. Lo decisivo es lo que hicimos con esa abundancia. El consumo de iluminación por persona en el Reino Unido se multiplicó por seis mil quinientos en dos siglos. Nadie iluminó lo mismo por menos. Iluminamos más por lo mismo. El teorema empieza a recorrer la trayectoria del lumen.
Y aquí Chile tiene una carta. Si pensar cuesta electricidad, la materia prima del conocimiento es la energía, y Chile la desecha. En 2025 el sistema eléctrico vertió más de seis mil GW-hora de generación renovable porque las líneas de transmisión no alcanzan a llevarla a las ciudades, y este año el vertimiento ya marcó otro récord. El cómputo es una de las pocas industrias capaces de instalarse donde está la energía, en lugar de exigir que la energía llegue a ella. El país ya intuye la oportunidad con un Plan Nacional de Data Centers que proyecta cuatro mil millones de dólares hasta 2028. Falta el paso conceptual. No exportar solo alojamiento de datos, sino cognición verificada. Convertir el sol del desierto en teoremas.
La prueba de Navier Stokes no rediseña una turbina. Es un resultado sobre los límites teóricos de un modelo, no una receta industrial. La máquina tampoco trabajó sola. La estrategia que siguió fue construida durante treinta años por los españoles Diego Córdoba y Luis Martínez Zoroa con lápiz y papel, y luego otros dos matemáticos, uno de ellos empleado de Anthropic, usando matemáticas e IA, la llevaron casi al final, antes de que el cómputo masivo de OpenAI cerrara el último escalón. Elegir qué problema atacar sigue siendo trabajo humano, quizá el más valioso que quede.
La ingeniera cierra el reporte y camina hacia la sala de reuniones. Pasa junto al banco de ensayos, donde una turbina gira con un zumbido que ninguna demostración va a reemplazar. La línea de tokens quedará aprobada sin discusión, como se aprueba la cuenta de la luz. Durante toda la historia la certeza fue el bien más caro que se podía comprar, y la inteligencia de frontera un lujo reservado a unos pocos laboratorios, unos pocos procesos, unos pocos negocios. Hoy, el desafío no será pagar esa cuenta, sino decidir qué ecuaciones resolvemos primero, y no dejar que la respuesta llegue medio siglo antes de que sepamos qué hacer con ella.