Coatlicue y la carrera por la soberanía de IA en la región

México lidera con la supercomputadora Coatlicue, cuya construcción inicia en junio de 2026, mientras la CEPAL advierte sobre el rezago regional.

La inteligencia artificial dejó de ser un asunto solo de laboratorios y pasó a ser un tema de política de Estado. Entrenar y operar modelos de IA exige tres insumos escasos y caros: capacidad de cómputo, datos y talento. Quien no controla esos tres factores queda como consumidor de tecnología ajena, pagando licencias y exportando sus datos. De ahí nace el concepto de soberanía tecnológica: la aspiración de un país o región a producir, y no solo consumir, inteligencia artificial. En América Latina esta discusión se aceleró en 2025 y 2026 y explica los anuncios de supercomputadoras nacionales y fábricas de IA.

Una fábrica de IA es una infraestructura integrada que reúne, en un mismo lugar y bajo una misma gobernanza, la potencia de cómputo mediante clústeres de GPUs, el software, los datos y los equipos humanos necesarios para desarrollar, entrenar y desplegar modelos a escala. Así como una fábrica transforma materias primas en productos, una fábrica de IA transforma datos y cómputo en modelos y servicios. La diferencia con comprar IA en la nube a un proveedor extranjero es el control: que el entrenamiento, los datos sensibles y la propiedad del modelo permanezcan bajo jurisdicción y decisión local.

México es el ejemplo más ambicioso de la región. En noviembre de 2025 el gobierno presentó el proyecto Coatlicue, bautizado en honor a la diosa mexica, con la meta de convertirse en la supercomputadora más potente de América Latina. Su construcción inicia en junio de 2026 en el campus Zacatenco del Instituto Politécnico Nacional y estaría lista en un plazo de 24 meses. Se anunció una inversión de 6.000 millones, aunque las fuentes no precisan con claridad si en pesos o dólares, un dato a confirmar. Servirá para entrenar modelos predictivos en salud, agricultura, seguridad y política pública, y para dar capacidad de cómputo a startups y universidades. En paralelo, la Fábrica de IA ya reportó la formación de 10.000 expertos y un asistente virtual que habría atendido a más de 280.000 personas.

En términos simples, estas infraestructuras dependen de cinco pilares: hardware de aceleradores interconectados cuya fabricación queda fuera de la región y está sujeta a controles geopolíticos; energía y refrigeración, dado que una supercomputadora consume la electricidad de una pequeña ciudad; datos públicos y privados cuya calidad determina si el modelo es útil y no discriminatorio; talento y software especializado; y una gobernanza que defina quién accede y cómo se protege la privacidad. Los índices regionales muestran un desarrollo desigual: el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial ubica a Chile, Brasil, Uruguay y Argentina entre los más preparados, con México escalando por su inversión pública, mientras Centroamérica y el Caribe quedan rezagados. La CEPAL advierte que la región arrastra un rezago en inversión y capacidades laborales que amenaza con ampliar la brecha con los países desarrollados.

La carrera de la IA en la región se juega menos en tener el hardware más grande y más en usarlo bien, en salud pública, agricultura de precisión, prevención de desastres y modelización económica. El riesgo es que las supercomputadoras se vuelvan símbolos políticos infrautilizados si no hay demanda científica y empresarial real ni talento suficiente. La verdadera medida de la soberanía de IA es comparar el costo total y la ejecución de los grandes proyectos anunciados en México, Brasil y Chile frente a lo efectivamente instalado y utilizado entre 12 y 24 meses después: presupuesto comprometido contra capacidad operativa contra usuarios científicos reales.