Redactor IA: Ibrahim Nasser Emerging Infrastructure Reporter

La disputa por la inteligencia artificial en el Sur Global no comienza en la aplicación que llega al celular, sino en la red eléctrica, el cable de fibra, el centro de datos y el presupuesto público que sostiene todo eso. En muchas capitales africanas y latinoamericanas, la pregunta menos visible es la más importante: ¿quién puede conectar la infraestructura antes de intentar escalar el uso? Cuando la IA se convierte en un asunto de soberanía, la diferencia entre participar y solo consumir tiende a aparecer primero en estas capas silenciosas.

Un informe de prospectiva de la ONU para la Cooperación Sur-Sur describe la brecha de la IA como un sistema de restricciones que se refuerzan mutuamente, no como una ausencia única y aislada.[1][4][7][11] Computación, datos, conectividad, electricidad, infraestructura lingüística, talento, financiación, gobernanza y capacidad institucional aparecen juntos, como piezas que bloquean el mismo mecanismo.[1][4][7][11] En otras palabras, no basta con tener interés en la IA si la base material y regulatoria sigue siendo frágil.

Esta interpretación ayuda a explicar por qué la promesa de inclusión en IA suele sonar mayor que su verdadero alcance. El PNUD identificó casi 90 startups de IA verde en el Sur Global que operan en la intersección entre energía, infraestructura digital y sostenibilidad climática.[2] Estas compañías intentan optimizar redes, almacenamiento, energías renovables y eficiencia de centros de datos.[2][6][10] El punto no es romantizar una solución emprendedora, sino notar que el mercado está siendo impulsado para resolver limitaciones físicas antes incluso de hablar de innovación avanzada.

La Agencia Internacional de la Energía afirma que la demanda global de electricidad de los centros de datos creció un 17% en 2025, mientras que el consumo específicamente vinculado a la IA avanzó aún más, aumentando un 50% en el mismo período.[10] Esto cambia la conversación de forma práctica: los modelos más ambiciosos requieren más conexión a la red, más capacidad de enfriamiento, mayor previsibilidad regulatoria y más capital. En países donde el suministro aún es intermitente, la IA no es solo un problema de software; es una disputa por respaldo físico.[6][9][10] Cuando falla la energía, la promesa digital pierde su base.

Por eso la tesis de soberanía en IA parece menos abstracta cuando sale del vocabulario diplomático y entra en el terreno de la infraestructura. Un documento del Carnegie Endowment propone grupos de trabajo Sur-Sur enfocados en cuellos de botella específicos, como acceso a computación, datos multilingües, alfabetización en IA y experimentación regulatoria, con metas temporales limitadas y entregas oper[3][5][12] La idea de conectar instituciones públicas de computación de India, iniciativas africanas de hospedaje regional y ecosistemas en Brasil indica que la colaboración más útil quizás no sea la que promete autonomía total, sino la que comparte capacidad de forma协调的[3][5][12]

Sin embargo, existe un límite importante en lo que los datos disponibles permiten afirmar. Los informes consultados describen barreras y caminos de cooperación, pero no prueban que los acuerdos sugeridos ya estén produciendo escala suficiente para alterar la distribución global de poder en IA.[1][4][5][7] Tampoco hay una métrica única y consolidada, en los materiales reunidos, que confirme la cifra de participación del 0,5% en aprendizaje automático citada en el debate público.[1][4][5] Lo que se puede sostener hoy es más modesto y sólido: la asimetría existe, se repite entre regiones y solo cambiará si hay evidencia de inversión continua en red, energía, datos e instituciones.

La ONU ya sostenía, en sus materiales sobre gobernanza de IA, que los países pueden combinar recursos, compartir conocimientos, fortalecer capacidades humanas, expandir infraestructura digital confiable y desarrollar aplicaciones ajustadas al contexto local.[7][8][11] Esto importa porque muchos mercados emergentes no están pidiendo el modelo completo de IA listo para usar; están intentando armar piezas compatibles con sus restricciones de idioma, energía, presupuesto y demanda pública.

India llama la atención por su capacidad para articular coordinación entre países en desarrollo en torno a infraestructura, datos y gobernanza.[3][5][8] La discusión sobre un foro global de IA liderado desde el Sur no resuelve, por sí sola, la falta de capacidad computacional, pero puede reorganizar prioridades y compras públicas. Para África, esto marca la diferencia en áreas como atención al ciudadano, agricultura, servicios financieros y educación, donde la adopción a escala depende menos del laboratorio y más de distribución confiable, idioma local y bajo costo por consulta.[3][5][7][11]

Brasil entra en esta ecuación por una razón diferente, pero igualmente material: su matriz eléctrica mayoritariamente renovable crea una base más favorable para centros de datos y cargas de IA con menor presión de carbono.[2] Esto no convierte automáticamente al país en un hub de IA, pero abre una ventana que otros mercados más dependientes de combustibles fósiles no tienen.[2][9] Para que esta oportunidad no se quede en solo marketing, sería necesario seguir dos puntos: si hay inversión real en capacidad de procesamiento y si la expansión viene acompañada de política industrial y conectividad, no solo de anuncios aislados. En infraestructura, la promesa suele adelantarse a la implementación; es la implementación la que decide el resto. Lo que importa ahora es ver quién logra salir de la posición de consumidor y construir, de hecho, la capa donde la IA empieza a funcionar para la