Los gobiernos de todo el mundo están compitiendo por posicionarse como líderes en IA. Los anuncios de políticas, los paquetes de financiación y las estrategias nacionales se multiplican y rápidamente, con el objetivo de capturar una parte de lo que se considera ampliamente como la próxima revolución industrial.
En marzo, el Reino Unido anunció un plan nacional para construir la infraestructura y las capacidades necesarias para la IA, la innovación y el crecimiento económico en todo el país. Estados Unidos tiene un plan de acción para lograr el “dominio global”.
La Ley japonesa de Promoción de la IA, que entrará en vigor plenamente a partir de septiembre de 2025, tiene como objetivo posicionar a Japón como “el país más amigo de la IA del mundo”.
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CEO y fundador de CUDO Compute.
Pero en el centro de muchos de estos esfuerzos se encuentra una desconexión. La IA todavía se considera principalmente un desafío de software o innovación, cuando en realidad está cada vez más limitada por la infraestructura física.
La capacidad de entrenar, ajustar y ejecutar modelos a escala depende del acceso a la computación, que a su vez depende de la velocidad del despliegue de la tierra, la energía y la infraestructura.
Ese cambio ya está afectando hacia dónde fluye la inversión. Las empresas están tomando decisiones basándose no en dónde la política de IA parece más sólida, sino en dónde la infraestructura está disponible, es asequible y eficiente.
Si los gobiernos quieren atraer inversiones en IA a largo plazo, deben centrarse menos en ambiciones abstractas y más en las condiciones que permiten su implementación en la práctica: tierra, energía y computación.
Piense en Shakti como una infraestructura de inteligencia artificial
El poder no es una conversación secundaria. Esta es la base de la IA. Los gobiernos deben considerar la energía como la infraestructura central de IA, la generación de energía, el acceso a la red y el desarrollo de centros de datos como una estrategia única e integrada que permita una implementación rápida, confiable y rentable.
Las cargas de trabajo de IA consumen mucha energía y son muy sensibles tanto al costo como a la disponibilidad. Para 2030, los centros de datos de IA podrían sumar entre el 8 y el 12 % de la demanda total de electricidad de EE. UU., frente al 3-4 % actual. Cuando la estrategia energética, el acceso a la red y el desarrollo de centros de datos se encuentran en silos diferentes, los proyectos se estancan incluso antes de comenzar.
Esto ya es visible en el Reino Unido, donde nuestra investigación muestra que los precios de la energía representan más de un tercio de los presupuestos de infraestructura de IA para el 24,5% de las empresas de tecnología, y el 37% dice que la volatilidad de los precios de la energía está aumentando la incertidumbre en el desarrollo de la IA.
Si la energía no puede garantizarse de forma fiable y económica, la inversión seguirá al mercado siempre que sea posible.
Haga de la velocidad una ventaja competitiva
En la infraestructura de IA, el tiempo afecta directamente al rendimiento.
Los ciclos del hardware avanzan rápidamente y retrasos de 12 a 18 meses pueden hacer que las estimaciones de inversión iniciales queden obsoletas. Muchas organizaciones pueden proteger las GPU en papel, pero tienen dificultades para llevarlas a entornos activos y listos para producción debido a barreras de planificación, permisos y acceso a la red.
Tomemos como ejemplo a Irlanda, donde el aumento de la demanda de centros de datos ha provocado limitaciones de la red y retrasos en la planificación en Dublín, lo que ha obligado al gobierno y a los operadores de la red a congelar de hecho nuevas conexiones en determinadas zonas.
Los proyectos en los que se aseguraron terrenos e inversiones tuvieron que esperar años para acceder a la energía, lo que demuestra cómo las limitaciones de permisos y capacidad de la red pueden impedir el despliegue a pesar de la demanda y el capital.
Los gobiernos que reduzcan la fricción en estos procesos y acorten el camino desde la aprobación hasta la activación tendrán una clara ventaja. El acceso a la infraestructura ya no es adecuado. Lo que importa es qué tan rápido se puede poner en línea.
Priorizar el acceso a la informática, no sólo la innovación
Todavía hay un fuerte enfoque en financiar la investigación, las nuevas empresas y las aplicaciones de IA. Pero sin acceso a la computación, esas inversiones no pueden escalar. En Europa, iniciativas como Horizonte Europa han invertido miles de millones en investigación e innovación en IA.
Pero el acceso a la informática de alto rendimiento sigue fragmentado en los estados miembros con una infraestructura de gran escala limitada en comparación con Estados Unidos. Como resultado, muchas empresas de IA todavía dependen de proveedores de nube no europeos para escalar.
Esto crea una tensión creciente entre soberanía y economía. En el Reino Unido, el 45 % de las organizaciones dice que la soberanía y el control de los datos dan forma a su estrategia de implementación, mientras que el 43 % todavía prioriza el costo y el rendimiento.
En la práctica, esto significa que si la infraestructura local es demasiado costosa o demasiado lenta de implementar, la carga de trabajo se traslada a otra parte. Para atraer inversiones es necesario garantizar que exista capacidad donde las empresas realmente la necesitan.
Habilite una infraestructura regional y distribuida
No se puede pensar en la infraestructura de IA como algo que pueda concentrarse en un puñado de ubicaciones.
El despliegue se rige por limitaciones prácticas como la disponibilidad de terrenos, la generación de energía existente y la conectividad de la red. La forma más rápida de escalar es construir en áreas donde ya existen estas condiciones, en lugar de forzar el desarrollo en zonas que requieren nueva infraestructura significativa antes de que puedan soportar una capacidad significativa.
Un enfoque más distribuido no sólo acelera el despliegue, sino que también reduce la presión sobre la red nacional y respalda un crecimiento más resiliente y escalable.
Contamos con un centro de datos en Bournemouth, Reino Unido; Europa del Este está emergiendo como un destino atractivo: más de la mitad de la combinación energética de Rumania proviene de fuentes hidroeléctricas y nucleares, los costos de electricidad son un cuarenta por ciento más bajos que en muchos mercados de Europa occidental y el país tiene un ecosistema de IA en crecimiento con 146 empresas de IA, incluidas 35 mil millones de unicornios UiPath.
Alinear soberanía, economía y eficiencia con la realidad
Los objetivos de soberanía, las presiones de costos y la escasez de habilidades a menudo se tratan como temas separados. En realidad, convergen en el punto de despliegue.
Para las industrias reguladas, la computación local es esencial, pero debe ser comercialmente viable y estar respaldada por una sólida eficiencia operativa. La industria se enfrenta a una escasez no sólo de desarrolladores de IA, sino también de ingenieros que puedan construir y gestionar infraestructuras a gran escala.
Esto significa ingenieros que entienden la energía, la refrigeración, las redes y el hardware a escala, junto con equipos de plataformas y sistemas que pueden mantener los entornos estables, eficientes y seguros. Estas no son habilidades que se puedan recuperar una vez construido el centro de datos; deben desarrollarse en paralelo con la inversión en infraestructura.
Sin las habilidades para gestionar estos entornos, las inversiones no pueden traducirse en capacidades confiables a largo plazo. Los gobiernos que alineen las políticas, la economía y el desarrollo de la fuerza laboral en torno al despliegue estarán mejor posicionados para apoyar el crecimiento sostenible de la IA.
Ejecute el cálculo
El hilo conductor de las cinco áreas es la pena de muerte.
La inversión en IA ya no está impulsada por quién tiene la estrategia más ambiciosa o los objetivos más elevados. Impulsado por quién puede proporcionar infraestructura que funcione en el mundo real.
Los países que alineen las habilidades en torno a la energía, la planificación, el acceso y la implementación de la informática atraerán la próxima ola de inversiones en IA. El resto corre el riesgo de convertirse en consumidores de IA creada en otros lugares en lugar de contribuir a su desarrollo.
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