Tech Day Guatemala 2026: la carrera de la IA no la ganará el mejor algoritmo, sino quien tenga la energía para correrlo
- Eduardo Cubillo
- hace 1 día
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Roberto Rivera, gerente general de Data Trust, explicó que la situación abre una gran ventana de oportunidad para Latinoamérica: la inferencia local.
El verdadero desafío de la inteligencia artificial (IA) no reside en el software ni en los modelos matemáticos, sino en la infraestructura física y, de manera más crítica, en la disponibilidad de energía eléctrica para soportarla. Esta fue la principal premisa compartida por Roberto Rivera, gerente general de Data Trust, durante su intervención titulada sobre el impacto oculto de la IA en los centros de datos.
La ponencia se llevó a cabo en el marco del Tech Day Guatemala 2026, el evento tecnológico más importante de la región, que en esta edición contó con Tigo Guatemala como main sponsor. Rivera cerró la jornada destacando el rol de Centroamérica ante la llegada de lo que calificó no como una ola tecnológica, sino como un auténtico "tsunami" de adopción digital.
Durante su disertación, Rivera expuso el cambio radical que ha sufrido la industria tecnológica. Mientras que los data centers tradicionales operaban bajo un enfoque centrado en el CPU y con una densidad por rack de aproximadamente 5 kW, los nuevos entornos diseñados para IA son "GPU céntricos" y alcanzan densidades de entre 50 y 100 kW por rack.
"Estamos llevando la infraestructura física al extremo; es el equivalente a meter el consumo de diez casas dentro de una sola", explicó el ejecutivo.
Esta mutación responde a que las GPUs procesan modelos de forma paralela y masiva, demandando operar al 100% de su capacidad continuamente.
El conferencista enfatizó que el cuello de botella global ya no es la fabricación de chips, sino la energía. Ilustró esta crisis energética comparando el consumo de los megadata centers de entrenamiento en países desarrollados.
Por ejemplo, el centro de datos de AWS en Pensilvania cuenta con una potencia de 1.9 GW, una cifra cercana al consumo máximo histórico de toda Guatemala, que ronda los 2.5 GW para una población de 18 millones de habitantes. Con proyectos futuros en el mundo que planifican capacidades de hasta 9 GW, las grandes corporaciones tecnológicas ya están acaparando contratos de energía e incluso plantas nucleares hasta el año 2032.
Ante este escenario, Rivera evaluó las tres opciones de las empresas: construir, colocar o usar la nube. Para la región centroamericana, aclaró que el entrenamiento de grandes modelos resulta inviable debido a los altos costos energéticos locales, que superan los 20 centavos de dólar por kilovatio hora en comparación con los 5 centavos que buscan los hyperscalers.
Sin embargo, el gerente general de Data Trust abrió una gran ventana de oportunidad para Latinoamérica: la inferencia local.
"No vamos a tener las fábricas de Apple en la región, pero sí podemos tener las tiendas. La inferencia es correr modelos localmente para resolver temas de latencia y soberanía de datos en sectores como banca, gobierno y servicios", puntualizó.
Como caso de éxito, compartió que Data Trust opera en El Salvador un clúster de ocho nodos enfocado en inferencia bajo la modalidad de bare metal, demostrando que la adecuación de la infraestructura regional es posible y rentable. La energía y el enfriamiento son la nueva moneda global, y el futuro pertenecerá a quienes aseguren estos recursos.
Dentro de la ponencia de Rivera quedan tres claves para el futuro de la infraestructura tecnológica:
El "efecto ChatGPT" y la previsión: Mientras Netflix tardó 10 años en llegar a 100 millones de usuarios, ChatGPT lo logró en solo dos meses. OpenAI y Microsoft aguantaron el impacto únicamente porque construyeron con anticipación un "aeropuerto" masivo de GPUs.
Adiós al enfriamiento por aire: El aire acondicionado tradicional ya es obsoleto para la IA. Las nuevas arquitecturas de Nvidia (como Rubin) requerirán obligatoriamente enfriamiento directo al chip o por líquido, forzando la readecuación total de los data centers.
El negocio de los brokers de GPUs: Alquilar infraestructura local en modalidad bare metal a empresas extranjeras por hora (a un promedio de $4 por GPU/hora) surge como una opción altamente rentable para dinamizar la región.
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