La IA empieza mucho antes del algoritmo: la oportunidad industrial de México.

Por Víctor Vega

Una consulta de inteligencia artificial puede resolverse en segundos.

La infraestructura que hace posible esa respuesta tarda años en construirse.

Antes del prompt están los semiconductores.

Antes del modelo están los servidores.

Antes del centro de datos están la energía, la refrigeración, las redes, el capital y una cadena industrial capaz de fabricar todo lo anterior.

Por eso la carrera por la IA ya no puede entenderse únicamente como una competencia entre modelos.

También es una carrera industrial.

Y ahí México tiene una oportunidad que merece más atención.

La infraestructura se convirtió en el gran mercado

Gartner estima que el gasto mundial relacionado con inteligencia artificial alcanzará US$2.7 billones en 2026, casi 50% más que un año antes. De ese monto, alrededor de US$1.48 billones corresponden a infraestructura de IA: servidores, semiconductores, redes y otros componentes necesarios para ampliar la capacidad de cómputo.

La presión llega también a la maquinaria que permite fabricar chips.

SEMI proyecta ventas globales por US$165,900 millones en equipos para manufactura de semiconductores durante 2026, con una posible expansión hasta US$229,500 millones en 2028, impulsada por lógica avanzada, memorias de alto ancho de banda y nuevas tecnologías de empaquetado.

TSMC elevó su presupuesto de inversión para 2026 a entre US$60,000 y US$64,000 millones, mientras ASML reportó ventas trimestrales récord por €11,700 millones en octubre, en un entorno donde sus clientes siguen aumentando previsiones de demanda asociada a IA.

Son mercados distintos.

Pero cuentan una misma historia:

la inteligencia artificial está generando una expansión simultánea de múltiples industrias físicas.

El cuello de botella no siempre será el chip

La energía ya forma parte de la ecuación.

La Agencia Internacional de Energía estima que el consumo eléctrico de los centros de datos podría pasar de aproximadamente 485 TWh en 2025 a 950 TWh en 2030. Los centros específicamente orientados a IA crecerían todavía más rápido.

Eso significa que la disponibilidad de cómputo dependerá cada vez más de algo que parece ajeno al software:

redes eléctricas, transformadores, almacenamiento, refrigeración y capacidad de conexión.

La propia IEA advierte que la velocidad de expansión tecnológica ya está chocando con los tiempos de construcción de infraestructura energética y de fabricación de componentes críticos.

La próxima ventaja competitiva puede no estar únicamente en diseñar un procesador más rápido.

También en conseguir que pueda operar.

México empieza a construir capacidad

Aquí la discusión deja de ser global.

México ya está desarrollando algunos activos relevantes.

En junio, la Secihti y la Agencia de Transformación Digital y Telecomunicaciones formalizaron el Clúster Nacional de Cómputo de Alto Rendimiento e Inteligencia Artificial, integrado por universidades y centros públicos de investigación. En agosto, la Secihti informó que este clúster avanzaría hacia una articulación con Coatlicue, el proyecto mexicano de supercómputo.

En paralelo, el proyecto Kutsari busca fortalecer capacidades nacionales en semiconductores.

La Secihti publicó en octubre un diagnóstico que identifica un reto concreto: México necesita triplicar el número de especialistas en diseño de circuitos integrados.

Ese dato resume buena parte del desafío.

Podemos atraer plantas.

Podemos fabricar componentes.

Podemos integrarnos a cadenas globales.

Pero la profundidad de nuestra participación dependerá de cuánto talento, diseño, ingeniería y propiedad tecnológica logremos desarrollar.

La oportunidad no está solamente en fabricar chips

Existe otra lectura importante.

México no necesita convertirse mañana en TSMC para capturar valor.

La cadena alrededor del cómputo es mucho más amplia.

En mayo, Flex mostró que sus equipos en México fabrican racks y gabinetes para infraestructura eléctrica crítica de centros de datos.

A partir de ahí aparecen oportunidades para empresas mexicanas en:

energía, automatización, refrigeración, mantenimiento, integración eléctrica, conectividad, construcción especializada, software industrial, ciberseguridad y servicios técnicos.

Es decir:

la economía de la IA también genera oportunidades lejos del modelo de IA.

Pero no todo el boom terminará bien

Existe una advertencia que no debemos ignorar.

Gartner calcula que más de US$3.5 billones de inversión en infraestructura de IA podrían quedar expuestos a deterioros de valor hacia 2030 si los ingresos no alcanzan para justificar el ritmo actual de gasto.

Eso introduce disciplina en la conversación.

No toda inversión en data centers será rentable.

No toda capacidad de cómputo encontrará demanda.

Y no toda región que aspire a atraer infraestructura conseguirá convertirla en desarrollo económico sostenible.

Por eso México no debería competir únicamente por atraer capital.

Debería competir por construir capacidades que sigan teniendo valor incluso cuando cambie el ciclo tecnológico.

Lectura ADMAIORA

La próxima frontera de la inteligencia artificial se está construyendo mucho antes de que un usuario escriba un prompt.

Se construye en laboratorios. En fábricas. En universidades. En plantas eléctricas. En centros de datos.

Y en empresas capaces de resolver problemas industriales concretos.

Para México, la oportunidad puede resumirse en tres decisiones:

Especializar. Identificar los segmentos donde ya existe experiencia industrial y podemos avanzar hacia actividades de mayor valor.

Conectar. Vincular manufactura, universidades, centros de investigación y necesidades reales del mercado.

Invertir con disciplina. Evaluar energía, demanda, retorno, talento y sostenibilidad antes de confundir crecimiento con oportunidad.

La carrera por la IA no comienza en la pantalla.

Comienza en todo lo que tiene que existir para que la pantalla responda.

Y ahí México todavía tiene mucho espacio para construir.