Casi reviviendo el espíritu de la guerra fría del siglo XX, en 2026 el mundo vive una carrera “armamentística” entre dos superpotencias para desarrollar la Inteligencia Artificial General (AGI). En ese esfuerzo se han creado modelos de lenguaje tan conocidos como ChatGPT, Gemini, Claude, Deepseek y Qwen, entre otros, que a pesar de sus logros ocultan los esfuerzos de otras latitudes.
Porque, impulsado por las guerras arancelarias e inestabilidad geopolítica de comienzos del 2026, el panorama mundial atraviesa el deseo de una IA soberana. Un movimiento busca reducir la dependencia tecnológica permitiendo que otras regiones desarrollen sus propias capacidades de procesamiento y modelos fundacionales.
De acuerdo con el estudio global de Accenture titulado Sovereign AI: From Managing Risk to Accelerating Growth, el 61 % de los líderes gubernamentales y empresariales prefiere actualmente soluciones tecnológicas soberanas debido al incremento de los riesgos geopolíticos y la necesidad de preservar la autonomía económica y cultural.
Una tendencia que se fortalece en sectores críticos como los servicios públicos (gobierno), defensa y banca, donde la necesidad de preservar la autonomía económica y proteger datos críticos es clave.
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Algunos esfuerzos en Europa
Aparte de los esfuerzos de China y Estados Unidos, en Europa, el ecosistema está liderado por compañías como la francesa Mistral AI, una startup fundada en abril de 2023, con una valoración reportada de US$10.000 millones (según el Financial Times) que es la principal ficha de este continente frente a los modelos extranjeros.
Alemania también aporta actores clave como Aleph Alpha, que en 2024 ejecutó un giro estratégico de ser solo un desarrollador de modelos de lenguaje (LLM) a convertirse en un proveedor de infraestructura de nivel empresarial y gubernamental bajo el nombre PhariaAI.
Esta transición responde a la dificultad de competir en una carrera de gasto masivo con las empresas estadounidenses. PhariaAI se enfoca en sectores regulados y en la administración pública, priorizando la trazabilidad y la transparencia para cumplir con las normativas europeas.
Iniciativas del Medio Oriente
En otras partes, el dinero no es el problema. Como para los países del Consejo de Cooperación del Golfo (CCG) quienes están acelerando las inversiones en infraestructura de IA y centros de datos, con énfasis en la capacidad de cómputo soberana y acuerdos de suministro tecnológico.
En los Emiratos Árabes Unidos, el instituto TII (parte del ecosistema del Advanced Technology Research Council) lanzó la familia de modelos Falcon, mientras en Arabia Saudita, Humain y Nvidia anunciaron una alianza para construir AI factories en el reino. Su primera fase contempla un despliegue de 18 000 sistemas Nvidia GB300 Grace Blackwell.
Por su parte, Asia-Pacífico está liderando la creación de una IA vertical, donde la relevancia cultural y la eficiencia de costos son más valoradas que el simple tamaño de los parámetros. En Corea del Sur, Naver ha desarrollado HyperCLOVA X, un modelo optimizado para el contexto empresarial y cultural coreano.
En Japón, la firma NTT lanzó en octubre de 2025 su modelo Tsuzumi 2, diseñado para ser ultraeficiente, lo que reduce drásticamente el consumo de energía. En la India, misiones gubernamentales con presupuestos superiores a los 1.250 millones de dólares han impulsado a empresas como Sarvam AI y Krutrim para crear modelos centrados en lenguas locales.
¿Hacia dónde fluye el dinero?
En términos de infraestructura física para IA, IDC estima que el mercado global alcanzará los 758.000 millones de dólares en 2029. Aunque Estados Unidos concentra actualmente el 76% del gasto en este rubro otras regiones como Europa, Medio Oriente y África (EMEA) presentan una tasa de crecimiento anual compuesta proyectada del 17.3 %.
Esta expansión se refleja en la creación de fábricas de IA en la Unión Europea, con centros seleccionados en España, Italia, Alemania y Finlandia, destinados a proporcionar potencia de cálculo a empresas locales y reducir la cuota de mercado de los proveedores extranjeros, que actualmente controlan cerca del 70 % de la nube europea.
Por otra parte, los modelos de código abierto (Open Source) también están diversificando el ecosistema de IA permitiendo la entrada de más jugadores. Al respecto, reportes de Menlo Ventures indican que la cuota de mercado empresarial de OpenAI descendió del 50% al 25% en el 2025. Sin embargo, es importante destacar que este descenso estadístico no significa necesariamente que OpenAI tenga menos usuarios sino que el mercado se está expandiendo.
Desafíos estructurales e influencia geopolítica
El desarrollo de la IA fuera de Estados Unidos enfrenta barreras significativas, siendo el acceso al hardware el principal obstáculo. En este sentido, el Banco Mundial señala la presencia de una brecha de cómputo, donde los países de altos ingresos poseen el 86% de los sistemas de alto rendimiento del mundo.
Sin embargo, la geopolítica actual ha servido como el principal motor de la geopatriación” de la tecnología. La competencia entre Estados Unidos y China ha forzado a otras naciones a implementar planes de exportación de sus propias apuestas tecnológicas para garantizar su seguridad nacional y esto incluye a América Latina.
Es importante recordar que el auge de la IA fuera de las dos superpotencias no sería posible sin el movimiento del código abierto (open source), que se ha convertido en el gran democratizador del conocimiento técnico. Europa es actualmente la región que más impulsa esta filosofía. Este enfoque no solo reduce los costos de entrada, sino que permite que la IA soberana sea auditable y cumpla con los estrictos estándares de privacidad y ética.
El ChatGPT de la región
El avance de la Inteligencia Artificial en América Latina presenta un panorama fragmentado. Según los datos del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA), países como Chile, Brasil y Uruguay lideran la infraestructura y gobernanza en la región, mientras que otras naciones enfrentan brechas significativas en conectividad y marcos regulatorios. Como respuesta a estos desafíos, el proyecto Latam‑GPT busca desarrollar un modelo de lenguaje abierto “hecho en Latinoamérica, para Latinoamérica”, con el objetivo de reflejar mejor la cultura, el lenguaje y la historia de América Latina y el Caribe.
La iniciativa es coordinada por CENIA (Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile), un centro que busca impulsar la investigación y la transferencia tecnológica en Inteligencia Artificial mediante colaboración multidisciplinaria y articulación con academia, industria y sector público.
De acuerdo con CENIA, Latam‑GPT se construye de forma colaborativa con más de 30 instituciones de América Latina y el Caribe, aunque si bien se han utilizado nodos de cómputo en universidades de la región, la escala de estos modelos aún es reducida frente a las soluciones comerciales internacionales, lo que limita su implementación masiva en sectores industriales de alta complejidad.
Como vemos, a pesar de los desafíos técnicos y monetarios, el mundo parece dirigirse hacia un sistema multipolar de Inteligencia Artificial con Estados Unidos y China sosteniendo el liderazgo en volumen de modelos y capital privado, mientras otras regiones como Europa se posicionan en regulación y eficiencia, y con el Medio Oriente como el nuevo centro de infraestructura impulsado por su riqueza energética.
¿Qué papel ejercerá América Latina en este futuro? Eso está por verse…
