El umbral de infraestructura de IA que está dejando atrás a la mayoría de las empresas

Los gigantes tecnológicos están invirtiendo hasta 5.2 billones de dólares en infraestructura de IA para 2030. Están construyendo lo que equivale a una nueva carrera armamentista digital. Solo Meta planea gastar 600 mil millones de dólares en infraestructura estadounidense hasta 2028. OpenAI ha firmado acuerdos por valor de 330 mil millones de dólares con Oracle para poder de cómputo.

Podcast – La Guerra de Infraestructura de IA y América Latina

Mientras tanto, la mayoría de las empresas ni siquiera pueden comenzar. El 38% de las pequeñas empresas citan preocupaciones de seguridad como barreras. El 37% carece de recursos. El 34% no ve un ROI claro.

Datos clave:

• Se proyecta que el gasto en infraestructura de IA alcanzará los 490 mil millones de dólares en 2025 y llegará a 2.9 billones de dólares para 2029. Esto representa uno de los mayores auges de inversión desde la Segunda Guerra Mundial.
• Las organizaciones aumentaron el gasto en hardware de IA en un 97% interanual en la primera mitad de 2024, alcanzando 47.4 mil millones de dólares en gastos. El ritmo se está acelerando aún más en 2025.
• Los racks de IA comúnmente requieren de 20 a 40 kilovatios. Los racks de servidores tradicionales usan solo de 5 a 15 kilovatios. Esto crea demandas sin precedentes de infraestructura de energía y refrigeración.
• Solo el 25% de las pequeñas empresas han integrado la IA en las operaciones diarias. El 51% todavía son exploradores que experimentan sin compromiso total. Esto crea una brecha creciente entre los primeros adoptantes y los rezagados.

La carrera por el dominio de la IA se ha convertido en una guerra de infraestructura que la mayoría de las empresas no pueden permitirse.

¿Qué hace que este auge de infraestructura sea diferente de las inversiones tecnológicas anteriores?

Esto no es tu típico ciclo de actualización tecnológica. Piénsalo así: el boom de las puntocom se trataba de construir carreteras.

Esto se trata de construir ciudades enteras, completas con plantas de energía.

El gasto actual en IA ya supera el pico del boom de Internet en relación con el PIB. Cuando se ajusta por la vida útil más corta de los chips de IA, incluso supera la construcción del ferrocarril de las décadas de 1860-1870.

El gasto de capital en IA de las grandes empresas tecnológicas ahora representa la mitad del crecimiento del PIB de EE. UU. Eso no es un error tipográfico: la mitad de todo el crecimiento económico.

Aquí está lo que lo hace diferente: los auges de infraestructura pasados eventualmente se convirtieron en productos básicos. Los ferrocarriles se convirtieron en servicios públicos.

El ancho de banda de Internet se abarató. Pero la infraestructura de IA sigue siendo cada vez más cara, no más barata.

Un sitio reciente de Meta en Louisiana llamado Hyperion cubre 2,250 acres. Se estima que costará 10 mil millones de dólares construirlo.

La instalación incluye un acuerdo con una planta de energía nuclear local para manejar la mayor carga energética.

Conclusión: Ya no se trata de comprar servidores, se trata de construir redes eléctricas.

¿Por qué las empresas más pequeñas no pueden seguir el ritmo?

La brecha de infraestructura no se trata solo de dinero. Se trata de física, experiencia y tiempo.

Las principales barreras incluyen brechas de conocimiento y experiencia, preocupaciones sobre precisión y confiabilidad, y desafíos de implementación estratégica.

Pero hay más. Las PYMES poseen desventajas estructurales, incluyendo digitalización limitada y medios financieros limitados, así como carencias de capacidad técnica y estratégica.

Desglosemos lo que eso realmente significa para tu negocio. Necesitas talento especializado que escasea.

Las empresas con menos de 50 empleados enfrentan barreras importantes: el 16% cita experiencia interna insuficiente en IA, el 7% lucha por encontrar talento calificado en IA.

Necesitas infraestructura que pueda manejar la carga. La infraestructura tecnológica inadecuada que no puede soportar aplicaciones avanzadas de IA se convierte en un cuello de botella crítico.

La mayoría de las pequeñas empresas todavía ejecutan sistemas diseñados para correo electrónico y hojas de cálculo, no para entrenar modelos de IA.

Y necesitas tiempo, que no tienes. Mientras tú averiguas cómo comenzar, Meta se mueve rápido. Están firmando contratos de 10 mil millones de dólares con Google Cloud, construyendo nuevos centros de datos masivos. La ventana se está cerrando rápido.

Dato clave: Las empresas que están ganando la carrera de IA comenzaron a construir infraestructura hace tres años, no ayer.

¿Cuánto cuesta realmente competir?

Aquí es donde los números se vuelven brutales. Y reales.

Según CNBC, un gigavatio de capacidad de centro de datos cuesta alrededor de 50 mil millones de dólares a precios actuales.

Para contexto, eso es más que el PIB anual de algunos países pequeños.

Los acuerdos de infraestructura recientes de OpenAI podrían llevar a la construcción de 30 gigavatios. Ese es un costo total de hasta 1.5 billones de dólares.

Pero hablemos de lo que cuesta para una empresa regular. Muchos propietarios de pequeñas empresas asumen que la IA requiere inversiones iniciales sustanciales que exceden sus presupuestos disponibles.

Y no están equivocados. Casi el 60% de las pequeñas empresas citan el costo como una barrera significativa para adoptar nuevas tecnologías, incluida la IA.

Los costos ocultos son peores. Necesitas mantenimiento continuo, personal especializado, seguridad actualizada y reentrenamiento constante a medida que evolucionan los modelos.

El costo de las GPU y TPU ha aumentado debido a la demanda. Los proveedores de computación en la nube cobran tarifas premium por cargas de trabajo específicas de IA.

Conclusión: Si pensabas que las suscripciones de software eran caras, los costos de infraestructura de IA operan en una escala completamente diferente.

¿Cuáles son las consecuencias comerciales reales de quedarse atrás?

Esto no es teórico. Las empresas ya están viendo el impacto.

A pesar de la adopción generalizada de IA (78% de las empresas, frente al 55% en 2023), los resultados reales son decepcionantes. El Wall Street Journal informa sobre una paradoja de productividad.

Muchas organizaciones ven retornos financieros mínimos: menos del 10% de ahorro de costos y menos del 5% de aumento de ingresos.

¿Por qué? Porque están atrapados en el término medio. Gastan lo suficiente como para que duela, pero no lo suficiente para competir.

Piensa en ello como intentar competir en la Fórmula 1 con un Honda Civic. Claro, ambos tienen motores. Pero ni siquiera estás jugando el mismo juego.

Tus competidores con infraestructura adecuada pueden procesar más datos, entrenar mejores modelos y entregar resultados más rápidos.

Pueden personalizar a escala, automatizar decisiones complejas y predecir cambios en el mercado antes de que sucedan.

La brecha entre empresas con infraestructura seria y aquellas sin ella se está volviendo insalvable.

Las empresas que no pueden permitirse una infraestructura de IA adecuada hoy no podrán permitirse mantenerse en el negocio mañana.

Punto principal: La división de infraestructura no se trata solo de ventaja competitiva, se trata de supervivencia.

¿Por dónde empiezas cuando no puedes competir en infraestructura?

No toda esperanza está perdida. Pero necesitas ser estratégico, no aspiracional.

Los servicios de IA basados en la nube han reducido drásticamente los costos de entrada. Eliminan la necesidad de hardware local costoso y de infraestructura de TI especializada. Este es tu punto de entrada.

Los modelos de Software como Servicio permiten a las empresas pagar tarifas de suscripción mensuales sin grandes gastos de capital.

Concéntrate en aplicaciones específicas de alto valor. Comienza con aplicaciones dirigidas que aborden problemas comerciales específicos.

Esto proporciona un mejor retorno de la inversión que las transformaciones de IA integrales.

No intentes construir un centro de datos. Usa el de alguien más.

La encuesta revela que los exploradores no son escépticos, están atascados. Necesitan valor comercial comprobado: el 74% adoptaría con evidencia de ROI más clara.

Necesitan soluciones fáciles de usar: el 73% quiere herramientas de IA más fáciles de usar. Y necesitan capacitación práctica.

Comienza con modelos preentrenados para tareas comunes. Usa herramientas impulsadas por IA para servicio al cliente, automatización de marketing o gestión de inventario.

Las implementaciones de IA en pequeñas empresas más exitosas comienzan pequeñas, se enfocan en resolver problemas específicos y se construyen sobre éxitos tempranos.

Asóciate estratégicamente. Trabaja con proveedores de IA que proporcionen soporte de implementación integral y capacitación continua.

Esto ayuda a cerrar brechas de conocimiento sin requerir adiciones permanentes de personal.

Idea central: No puedes construir infraestructura como Meta, pero puedes alquilar acceso a capacidades similares, si eres inteligente al respecto.

¿Cuándo importará realmente esta carrera de infraestructura para TUS resultados?

Ya está sucediendo. Ahora mismo. Hoy.

Las empresas que usan IA informan beneficios sustanciales, incluido un aumento de la productividad (87%), efectividad (86%) y crecimiento del negocio (86%).

Estas no son proyecciones futuras: esta es la realidad actual para empresas que configuraron correctamente su infraestructura.

El cronograma se está comprimiendo. McKinsey proyecta 156 gigavatios de demanda de capacidad de centros de datos relacionados con IA para 2030.

Esos son 125 GW incrementales agregados entre 2025 y 2030. Tienes una ventana de cinco años para la mayor parte de esta transformación.

Esta escala de inversión requiere generar 2 billones de dólares en ingresos anuales para 2030 para justificar los costos.

Sin embargo, los ingresos actuales de IA se sitúan en solo 20 mil millones de dólares. Eso requiere un aumento de 100 veces.

Ese ingreso tiene que venir de algún lado. Vendrá de empresas que puedan ejecutar IA a escala.

Tus competidores no están esperando. Google, Meta, Amazon y Microsoft gastarán miles de millones de dólares más en infraestructura de IA.

Este año y el próximo, expandiendo un auge que impulsa el crecimiento económico de EE. UU.

Las empresas que hacen inversiones en infraestructura ahora tendrán capacidades que literalmente no podrás comprar más tarde.

Las GPU de Nvidia son valiosas porque son muy escasas. Al intercambiarlas directamente en esquemas de centros de datos, Nvidia asegura que sigan siendo así.

Conclusión: La pregunta no es cuándo importará esto. La pregunta es cuánto terreno ya he perdido.

Preguntas frecuentes

¿Realmente necesito construir mi propia infraestructura de IA o puedo simplemente usar servicios en la nube?

Para la mayoría de las empresas, los servicios en la nube son el punto de partida práctico.

Obtienes acceso a infraestructura potente sin inversión de capital. Los servicios de IA basados en la nube eliminan la necesidad de hardware local costoso.

Pagas tarifas mensuales en lugar de costos iniciales masivos.

¿Cuánto tiempo lleva implementar infraestructura de IA correctamente?

Incluso para los gigantes tecnológicos, este es un viaje de varios años.

OpenAI espera alcanzar el flujo de efectivo negativo máximo en 2028 y no espera un flujo de efectivo positivo hasta 2030.

Las empresas más pequeñas pueden comenzar a ver beneficios en meses con soluciones dirigidas basadas en la nube.

¿Cuál es la infraestructura mínima viable para una pequeña empresa para comenzar con IA?

La mayoría de las herramientas de IA modernas están diseñadas para funcionar con equipos comerciales estándar y conexiones a Internet.

Necesitas Internet confiable, medidas de seguridad básicas y datos limpios, no una supercomputadora.

Comienza con herramientas de IA SaaS antes de construir algo personalizado.

¿Bajarán los costos de infraestructura de IA como lo hicieron los precios de las computadoras?

Es poco probable a corto plazo. Los racks de IA requieren de 20 a 40 kilovatios frente a 5 a 15 kilovatios para servidores tradicionales.

Los requisitos de energía y refrigeración son restricciones físicas que no desaparecerán rápidamente.

¿Qué les pasa a las empresas que no pueden permitirse mantenerse al día?

Las empresas atrapadas en el medio, que gastan pero no lo suficiente para competir, enfrentan el peor resultado: todos los costos sin ningún beneficio.

Solo alrededor del 25% de las iniciativas de IA han logrado su ROI esperado, y la brecha se está ampliando.

¿Hay alguna forma de competir sin inversión masiva en infraestructura?

Sí, a través del enfoque estratégico. Encuentra tu nicho, usa servicios en la nube y concéntrate en aplicaciones donde la IA te da una ventaja.

Apunta a un problema comercial específico, prueba el ROI y luego expándete.

¿Cómo sé si mi infraestructura actual puede soportar herramientas de IA?

La mayoría de las herramientas de IA basadas en la nube tienen requisitos mínimos.

Una evaluación rápida de la infraestructura puede identificar problemas potenciales antes de invertir.

Los sistemas heredados pueden necesitar actualizaciones para la integración, pero muchas herramientas modernas funcionan con configuraciones estándar.

¿Cuál es el mayor error que cometen las empresas con la infraestructura de IA?

Construir infraestructura sin casos de uso claros. Algunos proyectos de IA se persiguen debido a la novedad de la tecnología, no porque estén alineados con la estrategia comercial.

Esto lleva a soluciones en busca de un problema.

Conclusiones clave

• La brecha de gasto en infraestructura está creando divisiones permanentes: Las empresas tecnológicas están invirtiendo 5.2 billones de dólares para 2030 en infraestructura de IA. Esto representa uno de los mayores auges de gastos de capital en la historia moderna. Esta no es una brecha que las empresas más pequeñas puedan cerrar mediante estrategias de recuperación tradicionales.
• Múltiples barreras compuestas bloquean la entrada más allá del costo solo: Las pequeñas empresas enfrentan preocupaciones de seguridad, restricciones de recursos y ROI poco claro. La escasez de talento y la infraestructura existente inadecuada crean obstáculos adicionales. El dinero solo no puede resolver estos problemas rápidamente.
• Las demandas físicas exceden la computación tradicional por órdenes de magnitud: Los racks de IA requieren de 4 a 8 veces más energía que los servidores tradicionales. Incluso Meta debe asociarse con plantas de energía nuclear para sus centros de datos. Esto representa un cambio fundamental de desafíos de software a infraestructura física.
• Los servicios en la nube proporcionan el único camino viable hacia adelante para la mayoría de las empresas: Los modelos de Software como Servicio ofrecen suscripciones mensuales en lugar de gastos de capital. Esto proporciona acceso a potentes capacidades de IA sin construir infraestructura. Pero debes actuar estratégicamente, no de manera integral.
• La brecha de rendimiento ya impacta la posición competitiva y los ingresos: Las empresas con infraestructura de IA adecuada informan ganancias de productividad del 87% y crecimiento comercial del 86%. Aquellas sin ella entregan menos del 10% de ahorro de costos. El término medio de adopción parcial entrega el peor ROI.
• El enfoque estratégico vence a la ambición integral cada vez: Apunta a un caso de uso de alto valor. Prueba el ROI con herramientas basadas en la nube, luego escala metódicamente. Intentar una transformación de IA completa sin infraestructura garantiza el fracaso y la inversión perdida.
• La ventana de entrada se está cerrando a medida que la escasez se vuelve estructural: Nvidia mantiene la escasez de GPU a través de acuerdos estratégicos con desarrolladores de centros de datos. Las empresas que construyen infraestructura ahora tendrán capacidades a las que otros no podrán acceder más tarde. El presupuesto no importará. Esperar significa desventaja permanente.

Posible impacto en países de América Latina

Para América Latina, la carrera de infraestructura de IA presenta un conjunto único de desafíos y oportunidades que podrían redefinir el panorama tecnológico y económico de la región:

Desafíos estructurales y económicos

• Brecha de infraestructura digital existente: América Latina ya enfrenta una brecha digital significativa. Solo el 67% de la población tiene acceso a Internet, comparado con más del 90% en países desarrollados. La infraestructura de IA requiere conectividad confiable y de alta velocidad que muchas áreas rurales y urbanas marginales aún no tienen.
• Costos energéticos y disponibilidad: Los centros de datos de IA consumen energía masiva (20-40 kW por rack). En países como Brasil, Argentina y Chile, donde la infraestructura eléctrica ya está tensionada y los costos de energía son volátiles, esto representa un desafío mayor. La necesidad de energía renovable confiable es crítica pero limitada.
• Acceso limitado a capital y financiamiento: Con tasas de interés más altas y mercados de capital menos desarrollados que en EE.UU. o Europa, las empresas latinoamericanas luchan por asegurar el financiamiento masivo necesario para inversiones en infraestructura de IA. El capital de riesgo para startups de IA en LATAM es una fracción del disponible en Silicon Valley.
• Fuga de cerebros y escasez de talento: Los mejores talentos técnicos de la región a menudo emigran a Estados Unidos o Europa por mejores salarios. La falta de programas especializados de educación en IA y la competencia por talento con empresas multinacionales agravan el problema.

Impactos económicos por sector

• Agricultura y agroindustria: América Latina es un líder global en agricultura. La IA puede revolucionar la agricultura de precisión, optimización de cosechas y gestión de recursos. Brasil, Argentina y México tienen potencial para liderar en IA agrícola, pero necesitan inversión en sensores IoT y análisis de datos.
• Minería y recursos naturales: Chile, Perú y Brasil son grandes exportadores de minerales. La IA puede optimizar operaciones mineras, reducir costos ambientales y mejorar la seguridad. Sin embargo, la adopción es lenta debido a infraestructura tecnológica limitada en zonas mineras remotas.
• Servicios financieros (Fintech): El sector fintech latinoamericano está en auge (Nubank, Mercado Pago, Rappi). La IA para detección de fraude, evaluación de crédito y personalización es crucial. Las empresas que no adopten IA perderán ante competidores más ágiles.
• Comercio electrónico y logística: MercadoLibre domina el e-commerce regional. La IA para optimización de cadena de suministro, rutas de entrega y experiencia del cliente es esencial para competir. La infraestructura logística deficiente en muchas áreas requiere soluciones de IA más sofisticadas.

Oportunidades estratégicas únicas

• Posición geográfica para centros de datos: Países como Chile tienen climas favorables y acceso a energía renovable (solar, eólica) que podrían atraer inversión en centros de datos de IA. Uruguay también ha invertido fuertemente en energía verde, posicionándose como hub tecnológico regional.
• Mercado laboral competitivo en costos: Aunque hay escasez de talento especializado, los costos laborales en LATAM son significativamente menores que en EE.UU. o Europa. Esto puede atraer empresas que buscan equipos de desarrollo de IA nearshore.
• Datos únicos y no explotados: América Latina tiene datos únicos sobre biodiversidad, patrones climáticos tropicales y dinámicas de mercados emergentes que son valiosos para entrenar modelos de IA especializados. Esto podría crear ventajas competitivas en nichos específicos.
• Colaboración regional y bloques comerciales: Iniciativas como el Mercosur o la Alianza del Pacífico podrían facilitar la cooperación en infraestructura de IA, compartir recursos y crear economías de escala que individualmente los países no podrían lograr.

Riesgos y amenazas

• Dependencia tecnológica de EE.UU. y China: Sin infraestructura propia de IA, LATAM dependerá completamente de proveedores extranjeros (AWS, Google Cloud, Azure, Alibaba). Esto crea vulnerabilidades de soberanía digital, dependencia tecnológica y exposición a decisiones geopolíticas.
• Ampliación de la brecha tecnológica: Si las empresas latinoamericanas no pueden adoptar IA rápidamente, la brecha de productividad con empresas de EE.UU., Europa y Asia se ampliará dramáticamente. Esto afectará competitividad en comercio global y atraerá menos inversión extranjera.
• Desempleo tecnológico: La automatización impulsada por IA podría desplazar empleos en manufactura, servicios al cliente y sectores administrativos sin crear suficientes empleos nuevos de alta calificación. Esto exacerba problemas de desigualdad ya severos en la región.

Casos de éxito y liderazgo regional

• Brasil como líder tecnológico: Brasil tiene el ecosistema de startups más grande de LATAM. Empresas como Nubank, iFood y startups de IA están invirtiendo en infraestructura. El gobierno brasileño ha lanzado iniciativas de IA nacional, pero necesita mayor inversión.
• México y nearshoring: Con su proximidad a EE.UU. y tratados comerciales (T-MEC/USMCA), México está atrayendo inversión en manufactura y tecnología. Puede posicionarse como hub de IA para nearshoring, especialmente para empresas estadounidenses.
• Argentina en investigación de IA: Argentina tiene universidades fuertes (UBA, ITBA) y una tradición de talento técnico. Startups de IA argentinas están ganando reconocimiento internacional, aunque la inestabilidad económica limita el crecimiento.

Recomendaciones para empresas y gobiernos latinoamericanos

• Adopción pragmática de cloud computing: Las empresas latinoamericanas deben aprovechar servicios cloud existentes (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure) en lugar de intentar construir infraestructura propia. Enfocarse en casos de uso específicos con ROI claro.
• Inversión en educación y capacitación: Gobiernos y empresas deben invertir masivamente en programas de educación en IA, ciencia de datos y habilidades digitales. Asociaciones con universidades y bootcamps tecnológicos son esenciales.
• Incentivos gubernamentales y políticas públicas: Gobiernos deben crear incentivos fiscales para adopción de IA, facilitar importación de hardware tecnológico y establecer marcos regulatorios claros para protección de datos que fomenten innovación.
• Enfoque en verticales estratégicas: En lugar de competir en todos los frentes, concentrarse en sectores donde LATAM tiene ventajas naturales: agricultura, recursos naturales, fintech, salud pública y servicios bilingües para el mercado hispano.
• Cooperación regional: Crear consorcios regionales para compartir infraestructura de IA, datos y mejores prácticas. Iniciativas como un GAIA-X latinoamericano podrían fortalecer la soberanía digital regional.
• Atracción de inversión extranjera: Posicionar países como Chile, Uruguay y Costa Rica como hubs de centros de datos aprovechando energía renovable, estabilidad política y conectividad. Ofrecer incentivos para que multinacionales establezcan operaciones de IA en la región.
• Retención de talento: Crear condiciones para que los profesionales técnicos permanezcan en la región: mejores salarios, oportunidades de investigación, calidad de vida y ecosistemas de startups vibrantes.

Conclusión para América Latina: América Latina enfrenta un momento decisivo.

Sin acción estratégica e inversión significativa, la región corre el riesgo de quedarse permanentemente atrás en la revolución de IA, ampliando brechas económicas y tecnológicas.

Sin embargo, con enfoque estratégico en fortalezas regionales, cooperación entre países, inversión en educación y adopción pragmática de tecnologías cloud.

LATAM puede posicionarse como un jugador relevante en nichos específicos de la economía global de IA.

Los próximos 5 años serán críticos para determinar si la región se convierte en líder en sectores estratégicos o en un consumidor dependiente de tecnología extranjera.