Estamos viviendo un momento que parece sacado de una novela de ciencia ficción, pero que se siente más bien como una partida de ajedrez muy intensa en la que se han acabado los trucos baratos. Si me hubieras preguntado hace dos años, te diría que el secreto para que tu empresa le sacara provecho a la inteligencia artificial era contratar al mejor programador o comprar la suscripción más cara. Hoy, en pleno febrero de 2026, la realidad nos ha dado una vuelta. La verdadera guerra ya no es por quién tiene el modelo (el programa que procesa la información) más inteligente, sino por quién tiene la energía y el microchip más rápido.
Es curioso cómo algo como la inteligencia artificial ha terminado chocando con los límites más básicos de nuestro planeta: la electricidad y el silicio. Para los que andamos en día a día (el trabajo diario que realizamos para sacar adelante los proyectos) de la consultoría, la educación o las pymes en Latinoamérica, esto no es solo un dato curioso para comentar en el café. Es un cambio de reglas que va a definir cuánto vas a pagar por tus herramientas digitales y qué tan rápido vas a poder innovar en los próximos cinco años.
El choque de trenes entre el software y la realidad eléctrica
Para entender por qué estamos en esta crisis, hay que bajarlo a tierra. Imagina que quieres conectar un horno industrial en la cocina de tu casa. Por más que el horno sea de última tecnología, si los cables de tu pared no aguantan el jalón eléctrico (la cantidad de energía que consume un aparato al encenderse), simplemente vas a quemar los fusibles. Eso es exactamente lo que le está pasando a la red eléctrica mundial con la inteligencia artificial.
La inteligencia artificial no consume luz como una computadora normal. Mientras que un servidor tradicional funciona como una lámpara que prendes y apagas, un sistema de IA es como un motor que debe estar encendido a máxima potencia las 24 horas del día. A esto le llamamos carga de base (la demanda mínima de electricidad que una red debe suministrar de forma constante). Las redes eléctricas de nuestros países, desde México hasta Chile, fueron diseñadas para un mundo donde la gente prende la luz por la noche y la apaga al dormir, no para alimentar a miles de procesadores que nunca descansan.
El problema de la velocidad en la infraestructura
Uno de los nudos más grandes en Latinoamérica es la diferencia de tiempos. Un centro de datos (el edificio lleno de computadoras donde vive la inteligencia artificial) se puede construir en uno o dos años. Sin embargo, actualizar la red de alta tensión (los cables gigantes que llevan electricidad a largas distancias) o construir una subestación eléctrica (el sitio que regula la fuerza de la luz para que pueda usarse en los edificios) puede tardar más de diez años debido a la burocracia y los permisos.
Esta desconexión ha creado un cuello de botella (una situación donde una parte del proceso es mucho más lenta que las demás, frenando todo el sistema) que ya está deteniendo proyectos en regiones clave como Querétaro, en México. Hay empresas que ya tienen el edificio listo y las computadoras compradas, pero no pueden encenderlas porque la ciudad simplemente no tiene más luz que darles.
| Componente de infraestructura | Tiempo de implementación | Impacto en la operación |
| Desarrollo de modelo de IA | 3 – 6 meses | Mejora la lógica del software |
| Construcción de centro de datos | 12 – 24 meses | Aumenta el espacio físico para servidores |
| Interconexión a la red eléctrica | 18 – 36 meses | Es el permiso necesario para recibir energía |
| Mejora de red de transmisión | 10+ años | Permite que toda una región crezca |
Como vemos en la tabla, el tiempo de espera para que la Comisión Federal de Electricidad CFE o sus equivalentes en la región den luz verde a nuevos proyectos se ha vuelto el factor más crítico. Ya no importa si tienes los mejores ingenieros; si no tienes potencia (la cantidad de energía disponible en un momento dado), no tienes IA.
El renacimiento nuclear y los nuevos dueños de la energía
Aquí es donde la historia se pone interesante. Como las empresas eléctricas no pueden ir al ritmo de la tecnología, los gigantes como Microsoft, Google y Amazon han decidido que, si quieren tener el control, deben ser sus propios dueños de la energía. Y su apuesta favorita es la energía nuclear.
Esto suena a película de los años setenta, pero es la realidad de 2026. Microsoft, por ejemplo, ha pagado una millonada para reabrir la planta de en Estados Unidos. No lo hacen porque les guste el riesgo, sino porque la energía nuclear es la única que puede darles energía limpia las 24 horas del día, sin importar si hay sol o viento.
La llegada de los reactores modulares
Pero no solo están reabriendo plantas viejas. La verdadera frontera son los SMR o Reactores Modulares Pequeños (plantas nucleares miniatura que se fabrican en una fábrica y se arman como si fueran piezas de Lego). Google ya tiene contratos para desplegar una flota de estos reactores para el año 2030.
Esta estrategia busca evitar depender de la red pública. Al tener su propio reactor junto a sus computadoras, estas empresas eliminan la incertidumbre de los precios de la luz y aseguran que su inteligencia artificial nunca se apague. Para un profesional en Latinoamérica, esto significa que la brecha entre las empresas que tienen su propia energía y las que dependen de la red del gobierno se va a hacer cada vez más grande.
| Empresa | Proyecto de energía | Capacidad | Objetivo |
| Microsoft | Reinicio de reactor nuclear | 835 MW | Energía firme para centros de datos |
| Flota de reactores SMR | 500 MW | Despliegue distribuido de IA | |
| Amazon | Compra de campus nuclear | 1,600 MW | Conexión directa a la fuente de poder |
| xAI (SpaceX) | Constelación solar | 100 GW | Cómputo fuera de la Tierra |
El silicio como moneda de cambio: De Blackwell a Rubin
Si la energía es la sangre de la inteligencia artificial, los chips (el cerebro electrónico que procesa los datos) son el corazón. Seguramente has escuchado hablar de Nvidia, la empresa que se volvió la más valiosa del mundo vendiendo estas tarjetas de video superpoderosas. Pues bien, a principios de 2026 lanzaron su nueva plataforma llamada Rubin.
Lo que hace especial a Rubin no es solo que sea más rápido. Lo que realmente cambia el juego es que utiliza un sistema de memoria llamado HBM4 (memoria de gran ancho de banda de cuarta generación, que permite que los datos viajen entre el cerebro y la memoria a velocidades increíbles). Esto es vital porque la IA actual es muy “charlatana”: necesita mover muchísima información cada segundo para poder contestarte un mensaje o generar una imagen.
Por qué te debe importar el costo por token
Para ti, que usas estas herramientas en la oficina, esto se traduce en el costo por token (la unidad básica, como una sílaba o palabra, que la IA procesa y te cobra). La nueva tecnología de NVIDIA promete reducir este costo en un factor de diez. Esto es una buena noticia, porque significa que las aplicaciones que usas para redactar correos o analizar finanzas podrían volverse más baratas o más potentes por el mismo precio.
Sin embargo, hay un revés (un efecto secundario negativo que no se esperaba). Como todo el mundo quiere estos chips, el precio de los materiales básicos como la memoria DRAM (la memoria temporal que usan todas las computadoras para funcionar) ha subido un 20% en el último año. Esto significa que, aunque el software sea más eficiente, el hardware para correrlo es cada vez más caro de fabricar.
La rebelión de la eficiencia: DeepSeek y los modelos pequeños (SLMs)
En las últimas semanas hemos visto un terremoto que viene desde China. Una empresa llamada Deepseek ha demostrado que no necesitas gastar miles de millones de dólares para crear una IA potente. Han logrado entrenar modelos que compiten con los mejores del mundo por una fracción del costo (alrededor de 6 millones de dólares frente a los cientos de millones de las empresas americanas).
Esto ha desatado una guerra de precios que nos beneficia directamente en Latinoamérica. Si antes sentíamos que la IA era un lujo de Silicon Valley, ahora estamos entrando en el año de la eficiencia (2026), donde los SLM o Modelos de Lenguaje Pequeños (programas de IA compactos que pueden correr en dispositivos sencillos sin gastar tanta energía) son los protagonistas.
Modelos que corren en tu celular o laptop
Modelos como Phi-4 de Microsoft o las versiones mini de Llama 3.2 de Meta permiten que una pyme pueda tener su propia IA privada sin depender de una conexión constante a la nube. Esto es un alivio para el bolsillo y para la red eléctrica, porque procesar la información de forma local (dentro de tu propio equipo en lugar de mandarla a un servidor lejano) consume mucha menos energía y es mucho más rápido.
Latinoamérica en el centro del mapa: Entre el boom y el estrés
Nuestra región se ha vuelto la niña bonita de los inversionistas de infraestructura. ¿Por qué? Porque tenemos algo que a Estados Unidos y Europa les falta: espacio y energía renovable en abundancia. Brasil, por ejemplo, genera más del 80% de su luz con fuentes limpias, lo que es un imán para empresas que prometen ser ecológicas.
Este fenómeno se llama powershoring (la estrategia de mover industrias pesadas a países que tienen energía limpia y barata). Brasil y Chile lideran esta tendencia, con nuevas granjas de servidores apareciendo en São Paulo y Santiago.
El nudo del agua y la comunidad
Pero no todo es color de rosa. Los centros de datos necesitan millones de litros de agua para enfriar sus máquinas. En lugares como el norte de México o el centro de Chile, donde ya hay sequías fuertes, la llegada de una empresa tecnológica gigante puede ser vista como una amenaza para el agua de la gente.
Aquí es donde los profesionales latinos tenemos que ponernos las pilas (estar atentos y actuar con energía). No se trata solo de aceptar la inversión, sino de exigir que estas empresas traigan tecnología de enfriamiento líquido (un sistema que usa fluidos especiales en lugar de agua evaporada para mantener los chips a buena temperatura) o que inviertan en mejorar la infraestructura de las ciudades que las reciben.
La última frontera: ¿Datos en el espacio?
Parece una locura, pero en febrero de 2026, Spacex anunció la compra de xAI para empezar a poner centros de datos en órbita. Elon Musk dice que, como en la Tierra se nos está acabando la paciencia de las comunidades y la capacidad de los cables, lo mejor es llevarse las computadoras al espacio.
En el espacio siempre es de día (si te pones en la órbita correcta), por lo que puedes tener energía solar constante. Además, el frío extremo del vacío ayuda a que las máquinas no se quemen. Aunque esto suena a futuro lejano, la idea es que para 2028 ya existan satélites procesando inteligencia artificial directamente desde las estrellas.
Análisis detallado del impacto económico por región (2026)
Para que tengamos una visión clara de cómo se está moviendo el dinero en nuestra zona, he preparado esta comparativa basada en los datos de inversión proyectados para este año. No todos los países están jugando el mismo papel en esta nueva arquitectura física.
| Región / País | Inversión proyectada (USD) | Enfoque principal | Estado de la red eléctrica |
| México (Bajío/Norte) | 18,000 millones | Nearshoring e IA industrial | Saturada; requiere inversión privada |
| Brasil (São Paulo) | 25,000 millones | Hiperescala y energía verde | Estable, con alta capacidad renovable |
| Chile (Santiago) | 8,000 millones | Conectividad transpacífica | En modernización regulatoria |
| Colombia (Bogotá) | 4,500 millones | Servicios en la nube y Fintech | En etapa temprana de expansión |
Este flujo de capital está forzando a nuestros gobiernos a repensar las leyes de electricidad. Por ejemplo, en México, la presión de los centros de datos está empujando a que la CFE abra más espacio a la generación privada de energía solar, simplemente porque el gobierno no puede fonear (proveer el dinero necesario para un proyecto) toda la infraestructura que se necesita para no quedarse atrás en la carrera tecnológica.
El costo de la inteligencia: ¿Por qué mi suscripción es más cara?
Es probable que hayas notado que algunas herramientas de IA han subido de precio o han lanzado planes pro (versiones avanzadas que ofrecen más funciones por un costo mayor) de hasta 200 o 300 dólares al mes. Esto no es solo codicia corporativa; es un reflejo del costo del silicio y la electricidad.
Correr un modelo como GPT-5 o Claude 4 requiere miles de tarjetas NVIDIA trabajando al unísono. Cuando el costo de la memoria DRAM sube o cuando una empresa tiene que pagar un sobreprecio para asegurar energía nuclear, ese costo se transfiere directamente al usuario final.
Para las pymes en Latinoamérica, esto significa que debemos ser mucho más inteligentes al elegir qué procesos automatizar. No tiene sentido usar una IA de 200 dólares al mes para tareas que una versión gratuita o más pequeña puede resolver. A esto le llamamos eficiencia de inferencia (la capacidad de obtener un resultado útil usando la menor cantidad posible de recursos computacionales).
Conclusión: El poder de entender lo invisible
Al final del día, la inteligencia artificial se siente como magia hasta que te das cuenta de que depende de un cable de cobre enterrado bajo el océano o de un reactor nuclear en Pensilvania. Como profesionales en Latinoamérica, nuestra misión es dejar de ser solo consumidores y empezar a entender la cadena de suministro (el camino que sigue un producto desde que es una materia prima hasta que llega al cliente) de la tecnología que usamos.
La próxima vez que escuches que una IA es “más inteligente”, pregúntate cuánta energía consume y dónde están sus servidores. Esa respuesta te dirá mucho más sobre la estabilidad y el futuro de esa herramienta que cualquier campaña de marketing. La verdadera soberanía digital empieza por entender de dónde viene la luz que enciende nuestras ideas.
¿Cómo ves el panorama en tu ciudad? ¿Ya empezaste a notar que la red eléctrica o el agua son temas de conversación cuando se habla de tecnología? La conversación apenas empieza, y lo mejor es que nos encuentre bien informados.