El auge sin precedentes de la inversión en centros de datos para inteligencia artificial en Estados Unidos —con un monto estimado en US$2 billones entre proyectos anunciados y en construcción— está reconfigurando las cadenas globales de suministro, según un informe reciente de Oxford Economics. El análisis, liderado por el economista sénior Makoto Tsuchiya, revela que los beneficios colaterales se extienden principalmente a Asia y México, gracias al comercio de productos electrónicos y semiconductores de alta gama.

El informe destaca que entre el 60% y 75% del gasto en estos centros se destina a equipos de tecnología de la información, como chips y servidores, mientras que el resto se asigna a infraestructura crítica: energía, generadores, terrenos y edificios. Este fenómeno no solo dinamiza la economía estadounidense, sino que reactiva sectores manufactureros estratégicos en países aliados, con México como uno de los mayores beneficiarios en Latinoamérica.

La integración de México en las cadenas de suministro globales de electrónica es el principal canal mediante el cual el país captura valor de esta inversión. Según Oxford Economics, la demanda de componentes como productos informáticos, tecnologías ópticas y semiconductores se redirige hacia su sector manufacturero, un patrón consistente con investigaciones previas que ya habían identificado las importaciones de computadoras como el eje de este beneficio económico.

El escenario base del informe proyecta una inversión “sostenida y robusta” en centros de datos de IA hasta 2026, consolidando la producción de electrónica vinculada a la inteligencia artificial como un motor clave para las economías asiáticas y, en menor pero creciente medida, para México. Aunque se anticipa una moderación en el crecimiento de las exportaciones durante 2024, el sector seguirá siendo un pilar fundamental. ¿Podría este impulso tecnológico redefinir el rol de México en la economía global?

Entre los productos electrónicos, los semiconductores de alta gama —especialmente los chips diseñados por empresas como Nvidia (NVDA) son los más impactados. Aquí, Taiwán juega un papel central: la empresa TSMC, con sede en la isla, produce la mayoría de estos componentes para diseñadores globales. China, Corea del Sur, Singapur y Japón completan el grupo de países que más se benefician fuera de Taiwán, pero México emerge como el único representante latinoamericano en esta cadena de valor crítica.

Centros de datos para IA: la infraestructura que mueve el futuro

Un centro de datos especializado en inteligencia artificial no es un servidor convencional. Según la definición de IBM, se trata de una instalación que alberga infraestructura de TI avanzada, diseñada específicamente para entrenar, implementar y entregar aplicaciones y servicios de IA. Estas instalaciones requieren arquitecturas de computación, red y almacenamiento de última generación, además de sistemas de energía y refrigeración capaces de manejar cargas de trabajo intensivas.

La consultora International Data Corporation (IDC) corrobora esta tendencia: la inversión global en infraestructura de IA ya alcanzó los US$334.000 millones en 2023 y se proyecta que supere los US$900.000 millones para 2029, con un crecimiento anual compuesto que duplica el de otros sectores tecnológicos. ¿Estamos ante la mayor transformación industrial desde la revolución digital de los 90?

Latinoamérica acelera: centros de datos crecen al 20% anual

Latinoamérica no se queda atrás. Según datos de la firma JLL, el inventario de centros de datos de colocación —instalaciones donde empresas alquilan espacio, energía y conectividad para operar sus servidores— alcanzó los 1,1 gigavatios (GW) de capacidad instalada en 2025, marcando un crecimiento récord del 20% en solo un año. Este salto refleja el interés sin precedentes de operadores e inversionistas por expandirse en la región, atraídos por su proximidad a EE.UU. y costos competitivos.

Las proyecciones son aún más ambiciosas: JLL estima que la capacidad total podría aumentar cerca de un 60% en los próximos dos años, considerando proyectos ya en construcción y otros en fase de planificación. En el caso de México, el mercado actual de centros de datos tiene una capacidad de 357 MW (equivalente a US$4.500 millones) y se espera que alcance los 480 MW para 2029, según Mordor Intelligence. Sin embargo, empresas como Esentia son más optimistas: prevén que el país supere los 500 MW en 2027, dos años antes.

Este crecimiento no es casual. La demanda de centros de datos en Latinoamérica está impulsada por tres factores clave: la expansión del teletrabajo, el aumento del consumo de servicios en la nube y, ahora, el boom de la IA generativa, que requiere infraestructura local para reducir latencias. ¿Logrará la región convertirse en un hub tecnológico global, o quedará relegada a un rol de proveedor secundario?

Lecturas relacionadas:

• Centros de datos se expanden a ritmo récord en Latinoamérica y estos cuatro países dominan
• Los centros de datos necesitarán 3 billones de dólares hasta 2030 según Moody”s
• Cómo la inteligencia artificial está redefiniendo la logística global
• Taiwán y su dominio en semiconductores: ¿hasta cuándo durará?

México vs. Asia: la batalla por los semiconductores que ya comenzó en 2020

Mientras el informe de Oxford Economics destaca a México como el único representante latinoamericano en la cadena de valor de semiconductores, lo que no revela es que el país ya libró —y perdió— una primera ronda en esta competencia global. En 2020, durante la escasez mundial de chips que paralizó industrias desde la automotriz hasta la electrónica de consumo, México importó el 87% de sus semiconductores (datos de la Secretaría de Economía), principalmente de Taiwán (42%), Malasia (21%) y China (15%). La dependencia fue tan crítica que empresas como General Motors y Ford detuvieron líneas de producción en plantas mexicanas por falta de componentes, a pesar de que el país alberga fábricas de ensamblaje de Intel en Guadalajara y NXP Semiconductors en Querétaro.

El contraste con Asia es abismal. Mientras México exportó apenas US$6.200 millones en semiconductores en 2023 (cifra de INEGI), países como Vietnam —que en 2010 ni siquiera aparecía en el mapa de la electrónica— superó los US$120.000 millones en exportaciones de componentes el año pasado, según la Asociación de Manufactura Electrónica de Vietnam (VEMI). La clave asiática fue una estrategia agresiva: en 2018, Vietnam ofreció exenciones fiscales del 100% por 15 años a empresas como Samsung (que hoy produce el 50% de sus teléfonos inteligentes en el país) y Intel, que invirtió US$1.500 millones en una planta de ensamblaje y prueba de chips en Ho Chi Minh. México, en cambio, solo aprobó en 2023 —tres años después que Vietnam— un paquete de incentivos para la industria de semiconductores, limitado a reducciones del 30% en impuestos a la importación de maquinaria.

La oportunidad actual con la IA radica en que, por primera vez, México podría saltar de ser un mero ensamblador a participar en etapas de diseño y prueba de chips, como ya hacen Costa Rica (con Intel desde 1997) y Brasil (con CEITEC, su fábrica estatal). Sin embargo, el reloj corre en su contra: Malasia acaba de anunciar en abril de 2024 una inversión de US$5.300 millones para construir su primer centro de empaquetado avanzado de chips (una etapa clave antes del ensamblaje final), en sociedad con Infineon Technologies.

2025: el año en que México definirá si compite o se queda atrás

El informe de Oxford Economics omite un detalle crítico: el 70% de los proyectos de centros de datos en México anunciados para 2024-2026 dependen de que el país resuelva dos cuellos de botella. El primero es energético: la Comisión Federal de Electricidad (CFE) ya advirtió en marzo de 2024 que no podrá garantizar suministro estable a nuevos parques industriales en Querétaro y Jalisco —justo donde se concentran las plantas de semiconductores— sin inversiones adicionales en infraestructura. El segundo es logístico: el Puerto de Manzanillo, por donde entra el 60% de los componentes electrónicos que México importa, opera al 98% de su capacidad, según la Administración Portuaria Integral. Mientras, Corea del Sur ya inauguró en 2023 su primer puerto inteligente con automatización total para agilizar el comercio de chips. La pregunta no es si México puede aprovechar el boom de la IA, sino si lo hará antes de que Asia monopolice también esta ola.

La entrada México se posiciona como ganador latino del *boom* de IA en EE.UU. se publicó primero en En foco Hoy.

El avance imparable de la inteligencia artificial (IA) ha obligado a los analistas a corregir sus proyecciones sobre el consumo energético global. Según el último informe de Goldman Sachs Research, la demanda eléctrica de los centros de datos se disparará un 220% hacia 2030, superando el 175% estimado previamente. Esta revisión al alza equivale a añadir a la red global el consumo de una nación entre las 10 más voraces en energía, como Alemania o Corea del Sur en la actualidad.

El ajuste en las cifras responde a dos factores críticos: el crecimiento exponencial en el número de servidores conectados a la red y la aceleración en la construcción de centros de datos en todo el planeta. Ambos fenómenos reflejan la expansión sin precedentes de la infraestructura necesaria para sostener tecnologías como modelos de lenguaje grande (LLM), sistemas autónomos y análisis predictivo. Según datos de la Agencia Internacional de Energía (IEA), en 2023 ya había más de 8,000 centros de datos en operación global, con una concentración del 33% en Estados Unidos.

Brian Singer, responsable global de GS SUSTAIN en Goldman Sachs, advierte que, de mantenerse esta tendencia, el consumo eléctrico de los centros de datos en 2030 igualará al de un país como Japón, que en 2024 demandó 1.200 TWh anuales. “Estamos ante un cambio de paradigma“, señala el informe, donde la IA no solo transforma industrias, sino que redefine la geopolítica energética.

El costo oculto de la inferencia

Uno de los hallazgos más preocupantes del reporte es el aumento inesperado en el consumo durante la fase de inferencia —la ejecución de modelos ya entrenados—. Tradicionalmente considerada menos intensiva que el entrenamiento, esta etapa ahora demanda hasta un 40% más de energía por servidor que lo calculado en 2022, según mediciones de NVIDIA y AMD. “Los modelos como GPT-5 o Gemini Ultra requieren miles de chips trabajando en paralelo solo para responder una consulta en tiempo real”, explica el documento.

Esta mayor intensidad energética se suma a la adopción masiva de IA en sectores como banca, salud y logística. Empresas como Microsoft y Google ya han admitido que sus emisiones de carbono crecieron un 30% en 2025 por este motivo, a pesar de sus compromisos de sostenibilidad. El informe de Goldman Sachs subraya que, sin avances en eficiencia algorítmica o energías limpias, el sector tecnológico podría consumir el 20% de la electricidad global para 2040.

Pesimismo ciudadano vs. apuestas corporativas

Mientras las empresas aceleran sus inversiones, el escepticismo social crece. Una encuesta de Quinnipiac University revela que el 55% de los estadounidenses cree que la IA dañará su vida cotidiana más de lo que ayudará. La desconfianza contrasta con los US$650.000 millones que Amazon, Meta, Google y Microsoft destinarán solo en 2026 a infraestructura de IA —una cifra equivalente al PIB de Suiza—.

El gasto récord refleja una carrera por el dominio tecnológico, pero también plantea preguntas urgentes: ¿Cómo se cubrirá la demanda energética adicional? ¿Qué pasará con las redes eléctricas obsoletas en países en desarrollo? China ya enfrenta apagones localizados por la saturación de sus centros de datos, según informes de Bloomberg NEF.

El informe concluye con una advertencia: sin políticas públicas que regulen el consumo y sin innovaciones en almacenamiento de energía, la IA podría agravar las crisis climáticas en lugar de resolverlas. ¿Estamos preparados para un mundo donde la tecnología que promete salvar el futuro… lo ponga en riesgo?

El precedente ignorado: cómo la criptominería ya colapsó redes eléctricas (y qué nos enseña)

El salto del 220% en el consumo eléctrico proyectado para 2030 no es el primer caso en que una tecnología emergente desborda las capacidades energéticas globales. Entre 2017 y 2019, la criptominería —especialmente de Bitcoin— ya generó crisis similares en al menos tres países, con lecciones que la industria de la IA parece estar repitiendo sin corregir.

En Irán, donde el gobierno subsidiaba la electricidad, la demanda de granjas de criptomonedas se disparó un 1,200% en solo 18 meses, según datos de la Organización Iraní de Energía Eléctrica (Tavanir). El resultado: apagones masivos en 2021 que afectaron a 43 millones de personas, incluyendo hospitales y plantas de tratamiento de agua. Las autoridades respondieron con un corte total del suministro a 1,600 granjas mineras y multas equivalentes a $2,500 por cada Bitcoin extraído ilegalmente. Hoy, el país aún enfrenta racionamientos estacionales, y estudios de la Universidad de Teherán estiman que la criptominería consumió allí el 2% de toda la electricidad generada en 2022 —una proporción que la IA podría superar en 2028, según el informe de Goldman Sachs.

En Kosovo, el fenómeno fue aún más extremo. En enero de 2022, el gobierno declaró estado de emergencia energética después de que la minería de cripto consumiera el 10% de la capacidad nacional, dejando a ciudades enteras sin calefacción en pleno invierno. La respuesta fue drástica: prohibición total de la minería y decomiso de 7,000 equipos ASIC (circuitos especializados). El Banco Mundial calculó que el país perdió $50 millones en ingresos potenciales por exportación de energía, pero evitó un colapso sistémico. Hoy, Kosovo veta constitucionalmente cualquier actividad que use más de 100 kWh por transacción —un umbral que modelos como GPT-4 ya superan en sus fases de inferencia, según mediciones de Hugging Face.

El tercer caso, Malasia, revela el riesgo geopolítico. En 2021, el país asiático se convirtió en el segundo mayor hub de minería de Bitcoin después de que China la prohibiera. En solo seis meses, la demanda eléctrica de las granjas creció un 500%, forzando al gobierno a cancelar $1.2 mil millones en subsidios a la industria. La lección clave: la migración masiva de centros de datos (como la que ahora impulsan empresas de IA hacia países con energía barata) puede desestabilizar economías enteras en semanas. Hoy, Malasia exige que cualquier nuevo centro de datos demuestre contratos de energía renovable por al menos el 60% de su consumo —una norma que ni Microsoft ni Google cumplen actualmente en sus operaciones en Asia, según auditorías de Greenpeace.

¿Repetirá la IA los errores del Bitcoin… pero a escala planetaria?

Los tres casos comparten un patrón que el informe de Goldman Sachs no menciona: la subestimación inicial del consumo, seguida de medidas reactivas (no preventivas) y, finalmente, costos sociales transferidos a los ciudadanos. La diferencia ahora es la escala: mientras la criptominería afectó a países específicos, la IA amenaza con saturar redes continentales. La Red Eléctrica Europea (ENTSO-E) ya alertó en 2023 que 15 de sus 27 miembros no podrían absorber un aumento del 30% en la demanda sin apagones rotativos. Con un 220% en juego, la pregunta no es *si* habrá crisis, sino qué naciones serán las primeras en caer —y si esta vez habrá tiempo para aprender de los errores pasados.

La entrada “Explosión energética”: La IA disparará el consumo eléctrico un <strong>220% para 2030</strong> se publicó primero en En foco Hoy.