La conferencia marxista Historical Materialism (HM) celebró en Londres su edición más grande: 370 mesas redondas y más de 1.600 personas inscritas, la cifra más alta de su historia. El lema de este año, «Paisajes bélicos planetarios en llamas: mutaciones imperiales en tiempos infernales», anticipaba el tono, pero el debate que más debería interesar a un founder no fue sobre la guerra: fue sobre si las grandes tecnológicas ganan dinero produciendo o si, como sostienen los teóricos del tecnofeudalismo, solo cobran rentas por controlar la nube y la propiedad intelectual.
¿Qué es Historical Materialism y qué se debatió en 2026?
Historical Materialism (HM) es un congreso académico marxista internacional que se celebra cada noviembre en Londres. En la edición de 2026 se organizaron 370 mesas redondas con más de 1.600 personas inscritas, el récord del encuentro, y hubo dos sesiones plenarias principales: una sobre la naturaleza del fascismo y otra sobre cómo organizarse contra el imperialismo.
El eje económico del congreso fue la disputa alrededor del tecnofeudalismo. La tesis, popularizada por Yanis Varoufakis, sostiene que el capitalismo «está muerto» y que fue reemplazado por una forma de extracción feudal de rentas: los Siete Magníficos ya no obtendrían beneficios de la explotación del trabajo humano, sino rentas derivadas de su control monopolístico de la nube y de la propiedad intelectual. El economista Cedric Durand va en la misma línea cuando describe un capitalismo que funciona «a través de procesos de depredación en gran medida desconectados de las actividades productivas».
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👥 Quiero el Kit →En la mesa «Tecnofeudalismo: ¿rentas o beneficios?», la crónica publicada por Viento Sur plantea la refutación: en la teoría marxista la renta es solo una parte de la plusvalía y, por lo tanto, en última instancia tiene que ser producto de la explotación del trabajo. La estimación que se defiende en ese panel es que, aun aceptando que los ingresos por propiedad intelectual y servicios en la nube son rentas y no beneficios, no representan más del 10-20% de todos los ingresos de la economía estadounidense.
El software libre, el activo que sostiene los márgenes de Big Tech
Una de las aportaciones más relevantes del congreso vino de los investigadores AK Norris y Tavo Espinosa, trabajadores tecnológicos de EE UU, sobre el software libre y de código abierto (FOSS). Su argumento: el FOSS abarca desde el desarrollo de software nuevo hasta el mantenimiento continuo, y funciona como un factor que contrarresta y mitiga la tendencia a la caída de la tasa media de ganancia del sector tecnológico. Al ser gratuito, reduce drásticamente el coste de los elementos del capital constante y permite a las grandes tecnológicas, sus principales usuarias, obtener ganancias excedentarias por encima de la media.
La cronología que presentaron sitúa tres fases: fuerte financiación federal entre los años 50 y 80, expansión a través del movimiento del software libre de los 80 y 90, y adopción corporativa del código abierto desde 2001. Para un founder, la lectura es directa: buena parte de la infraestructura sobre la que construye —desde frameworks hasta bases de datos y modelos abiertos— es el resultado de financiación pública y trabajo comunitario que hoy nadie paga en la caja.
¿Renta o beneficio? Por qué la etiqueta cambia la estrategia
La distinción no es semántica. Si los gigantes tecnológicos obtienen principalmente rentas, se parecen más a los propietarios de terrenos que al resto de los productores capitalistas: se convierten en «el enemigo», igual que el capital financiero, en lugar de ser el capital en su conjunto. Es la diferencia entre una política que apunta a desmantelar monopolios concretos y otra que apunta al sistema completo.
Los datos duros de las últimas semanas se inclinan por los beneficios. Según TechCrunch, Alphabet, Amazon, Meta y Microsoft delinearon planes para gastar más de US$740.000 millones en capex este año, un gasto que el mercado lee como inversión en infraestructura de IA, y según The Motley Fool esa cifra se compara con unos US$400.000 millones del grupo en 2025. Ese esfuerzo se financia cada vez más con deuda: según S&P Global Market Intelligence citado por TechCrunch, Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta y Oracle levantaron US$326.000 millones en deuda en 2026, el triple que el año anterior.
Y no todo sale bien. TechCrunch reporta que Alphabet registró un flujo de caja libre negativo de US$9.100 millones en el tercer trimestre y espera gastar hasta US$205.000 millones este año; Amazon acumuló un flujo de caja libre negativo de US$42.400 millones en doce meses y proyecta US$220.000 millones de capex; Meta tuvo US$2.100 millones negativos en el trimestre. Solo Microsoft quedó en positivo, con US$18.600 millones.
El detalle más incómodo lo documentó The Verge: la publicidad de búsqueda de Google creció 12% en el tercer trimestre, frente al 17% del año anterior, porque su propia función de IA canibaliza el negocio que la paga. Alphabet sufrió su peor caída diaria en bolsa, del 13%. Y el laboratorio que mejor representa la economía de la IA también muestra el problema: según The Verge, Anthropic reportó ingresos de US$17.000 millones en el trimestre y costes de cómputo de US$17.500 millones, además de compromisos futuros por casi US$900.000 millones en infraestructura. TechCrunch añade que presentó su solicitud para salir a bolsa y que Blackstone advirtió a inversores que la compañía podría no calificar para grado de inversión tras el IPO.
La IA también reorganiza el trabajo dentro de las empresas
El congreso dedicó varias sesiones al impacto de la IA sobre quien trabaja. El libro Algorithmic Capital: Accumulation, Power and Resistance in the Age of AI, de Jonathan Martineau y Jonathan Folco, sostiene que la IA y los algoritmos no son solo tecnologías nuevas: están dando forma a la propia naturaleza de la producción capitalista y a las normas sociales. En otra mesa, Alexandros Minotakis planteó que el taylorismo de los siglos XIX y XX se repite hoy a través de la gestión algorítmica: la vigilancia y las formas antiguas y nuevas de coacción se volvieron prácticas de gestión dominantes dentro del proceso de producción. La Premio Conmemorativo Isaac y Tamara Deutscher 2026, Annie McClanahan, lo ganó por «Beneath the Wage», un trabajo sobre propinas, tareas y gigs en la economía de servicios.
Ese fenómeno no es ajeno al ecosistema hispanohablante. Según un reportaje de El País sobre el capitalismo tecnológico, la IA amenaza con destruir empleo en sectores como la traducción y la programación sin crear puestos que lo compensen, más allá de microtrabajos precarios como el etiquetado de datos. El mismo texto recoge que Mauricio Peña, director de Seguridad de Waymo (filial de Alphabet), admitió que sus taxis supuestamente autónomos necesitan asistencia de trabajadores ubicados en Filipinas.
El otro debate: hegemonía, dólar y aranceles
Sobre la evolución del imperialismo hubo más sesiones que sobre tecnofeudalismo. Steve Maher y Scott Aquanno argumentaron que, aunque Trump ha sacudido el imperio estadounidense, sus cimientos han demostrado ser resistentes: el dólar sigue siendo la moneda de reserva abrumadoramente dominante y su uso en transacciones privadas está aumentando. Costas Lapatvitsas ofreció la caracterización que prefiere el cronista: EE UU ya no es totalmente dominante, pero tampoco está a punto de ceder el paso a los BRICS, China o Europa; persiste un interregno estructural en el que las sanciones, las incautaciones de reservas y las guerras por poder no son una perturbación temporal.
Para una startup con operaciones transfronterizas, ese interregno tiene consecuencias de caja: aranceles, sanciones y restricciones tecnológicas encarecen cobrar, contratar y desplegar infraestructura fuera del mercado local.
¿Qué significa esto para tu startup?
1. Audita tu dependencia de un solo proveedor de cómputo. El propio cronista de HM plantea tres escenarios a una década, y uno de ellos arranca con el estallido de la burbuja de inversiones financieras en IA. Si eso ocurre, los precios y la disponibilidad de capacidad se mueven rápido. Revisa qué porcentaje de tu producto corre sobre un único hyperscaler y cuánto de tu stack es portable. El análisis del FOSS presentado en el congreso marca por dónde empezar: cuanto más de tu infraestructura se apoye en software libre y modelos abiertos, menos coste fijo y menos lock-in.
2. Diseña tu política de gestión algorítmica antes de que la exija un regulador. La discusión sobre el poder corporativo en la era de la IA ya está en la agenda europea: El País recuerda que la UE aplica el Reglamento de Servicios Digitales desde 2022 y que España impulsó una propuesta de ley que introduce la responsabilidad legal de los directivos de plataformas por la publicación de contenidos ilegales. Si usas métricas automáticas para evaluar o monitorear a tu equipo, documenta qué mides, con qué datos y con qué margen de apelación.
3. Vigila el capex de tus proveedores como si fuera tu propio burn. Un proveedor que proyecta gastar US$220.000 millones al año con flujo de caja libre negativo es un riesgo de plataforma, no solo un socio. Antes de firmar un compromiso plurianual, pregunta por capacidad reservada, SLA y cláusulas de salida, y calcula el costo de migrar tu carga de trabajo más crítica.
Conclusión
Historical Materialism 2026 es un congreso académico, no un informe de mercado, y sus 370 mesas no caben en un artículo. Pero el debate que lo atravesó —si las grandes tecnológicas viven de rentas o de beneficios— es el mismo que determina cuánto vas a pagar por cómputo, cuánta dependencia vas a aceptar y qué margen te va a quedar. Los números disponibles apuntan a beneficios récord sostenidos por software libre y por deuda, no a una renta feudal pasiva. Y para quien construye encima, eso significa que el lock-in seguirá siendo la palanca preferida del proveedor.
Fuentes
- Historical Materialism 2026: Inteligencia Artificial y guerra (Viento Sur)
- Cracks are emerging in the AI spending boom (TechCrunch)
- Big Tech’s big AI buildout will not end until someone stops it (The Verge)
- Qué puede hacer la izquierda ante el capitalismo tecnológico (El País)
- Is the Magnificent Seven’s Plan to Spend $700 Billion on AI Capex in 2026 Going to Lead to an Overbuild? (The Motley Fool)
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