Para nadie es un secreto que China y Estados Unidos están cazando una guerra para ver quien se erige como el mayor representante de la Inteligencia Artificial en el mundo en todos los escenarios, desde el hierro, pasando por las soluciones y, por supuesto, la capacidad de computo.
Un reciente estudio de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) puntualiza que la infraestructura de cómputo necesaria para el desarrollo y entrenamiento de la Inteligencia Artificial está concentrada en muy pocos países del mundo, con China y Estados Unidos a la cabeza.
Y es que uno de los principales factores que definirá quiénes liderarán la economía digital y quiénes quedarán rezagados es, precisamente, la capacidad de computo en la nube pública para entrenar y desplegar modelos de IA de los países y, en ese punto, la ubicación geográfica de China y Estados Unidos destaca.
El informe revela que sólo un pequeño grupo de economías cuenta con infraestructura doméstica capaz de soportar sistemas avanzados de Inteligencia Artificial., pero que, en conjunto, Estados Unidos y China albergan 49 regiones de Nube pública con GPU, casi tantas regiones como las que hay en el resto del mundo que son 52.
Por innovación, Estados Unidos alberga las GPU más nuevas y potentes del mundo, tanto en términos de la proporción de diferentes tipos de instancias disponibles como en cifras absolutas. De acuerdo con la OCDE, es la única economía que cuenta con más regiones que ofrecen la GPU Nvidia A100 de 2020 y cuenta con regiones con la GPU Nvidia H100 de 2023.
Mientras tanto, las regiones de Nube de China ―que ha enfrentado restricciones para acceder a los chips avanzados de Nvidia― se basan principalmente en la V100, y ninguna ofrece la GPU H100.
La OCDE subraya que el cómputo, como la capacidad de procesamiento de datos mediante hardware especializado como GPUs o chips diseñados para IA, es uno de los tres pilares fundamentales de la Inteligencia Artificial, junto con los algoritmos y los datos.
No obstante, únicamente 13 países miembros de la OCDE cuentan con Centros de Datos domésticos donde está disponible el cómputo necesario para entrenar sistemas avanzados de IA.
Otros cuatro países poseen infraestructura apta únicamente para desplegar modelos, no para entrenarlos, y el resto carece completamente de este tipo de capacidad.
El mapa revela una alta concentración del poder de cómputo: Estados Unidos, China y un puñado de países europeos albergan la mayor parte de las regiones de Nube con aceleradores de IA. Por el contrario, la mayoría de las economías emergentes y en desarrollo dependen de infraestructura ubicada en el extranjero.
| Ubicación | Regiones de Nube pública | Regiones con aceleradores habilitados |
| China | 36 | 27 |
| Estados Unidos | 27 | 22 |
| Singapur | 6 | 5 |
| Japón | 9 | 4 |
| Corea del Sur | 5 | 4 |
| Australia | 9 | 3 |
| India | 9 | 3 |
| Canadá | 6 | 2 |
| Alemania | 5 | 2 |
| Hong Kong | 6 | 3 |
| México | 2 | 2 |
| Países Bajos | 4 | 2 |
| Tailandia | 3 | 2 |
| Reino Unido | 6 | 2 |
| Argentina | 1 | 1 |
| Brasil | 5 | 1 |
| Chile | 2 | 1 |
| Perú | 1 | 1 |
Para conocer la distribución de la infraestructura de cómputo a nivel global, la OCDE llevó a cabo un estudio piloto basado en la ubicación de las regiones en la Nube de los nueve principales proveedores globales.
El estudio piloto siguió una metodología desarrollada por la organización para estimar la distribución física global de la capacidad de cómputo para la Inteligencia Artificial en la Nube pública.
Por lo tanto, fue una manera de probar la viabilidad de esta metodología ante la falta de datos al respecto que predomina en gran parte del mundo. En adelante, la OCDE propone que los países comiencen a medir y monitorear su disponibilidad doméstica de cómputo para IA, como parte de sus estrategias de transformación digital.
Contar con indicadores de infraestructura permitirá diseñar políticas más precisas para atraer inversiones en centros de datos, fomentar ecosistemas locales de IA y reducir la dependencia tecnológica.
La organización sugiere además que el cómputo en la Nube debe considerarse un bien público global, indispensable para el desarrollo científico y económico, y no un recurso concentrado en manos de unos pocos actores.
En América Latina, pese al creciente interés por la Inteligencia Artificial, pocos países cuentan con infraestructura doméstica capaz de entrenar modelos avanzados, lo que puede profundizar la brecha digital y limitar la competitividad tecnológica.
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