Jensen Huang, CEO de Nvidia: "Las supercomputadoras de IA de Nvidia se construyen en México"

Durante años, hablar de México y tecnología significaba hablar de manufactura. El país podía producir automóviles, televisores, servidores y una larga lista de componentes para empresas extranjeras, pero buena parte del diseño, el software y la tecnología detrás de ellos ocurría en otro lugar y ahora la inteligencia artificial está empezando a cambiar esa historia.

Jensen Huang, CEO y fundador de NVIDIA, lo dijo durante un encuentro con Marcelo Ebrard, secretario de Economía, en el marco de la reunión de ministros de Innovación del G20 en Chapel Hill, Carolina del Norte: "Resulta que las supercomputadoras de inteligencia artificial de NVIDIA se construyen en México". Después añadió que espera visitar el país para ayudar a impulsarlo hacia la era de la inteligencia artificial. 

Ebrard y Huang acordaron organizar esa visita para avanzar en el desarrollo de capacidades y el despliegue de inteligencia artificial en México. La frase podría parecer simplemente una buena noticia para la industria manufacturera mexicana, pero hay algo más interesante detrás: México ya participa físicamente en una parte de la infraestructura que está haciendo posible la actual carrera por la IA y la pregunta es qué tan lejos puede llevar esa posición.

Una supercomputadora de IA no es simplemente una computadora más grande

Para entender por qué importa lo que dijo Huang, hay que quitarle un poco de misterio a la palabra "supercomputadora". No estamos hablando de una PC gigantesca con unos cuantos componentes adicionales, sino de sistemas que reúnen grandes cantidades de capacidad de cómputo para realizar operaciones de forma simultánea y trabajar con enormes volúmenes de datos.

En inteligencia artificial, estas máquinas sirven para tareas como entrenar modelos, procesar grandes cantidades de información y ejecutar aplicaciones que requieren una capacidad de cálculo que un equipo convencional simplemente no puede ofrecer. NVIDIA se convirtió en uno de los actores centrales de esta industria precisamente por sus GPU y por toda la infraestructura que se construye alrededor de ellas.

Por eso, cuando Huang habla de que sus supercomputadoras de IA se construyen en México, no está hablando de una computadora convencional. Está señalando la participación mexicana en una cadena tecnológica que se ha vuelto estratégica y en la que ya no basta con fabricar productos electrónicos de consumo: también se necesitan equipos capaces de alimentar centros de datos y sistemas de inteligencia artificial.

Eso sí, que las supercomputadoras se construyan en México no significa que toda la tecnología detrás de ellas haya sido desarrollada aquí, ni que NVIDIA tenga necesariamente una fábrica propia en el país para realizar cada etapa del proceso. La construcción de estos sistemas puede involucrar proveedores, instalaciones y tecnología de distintos países.

México no solamente está fabricando hardware

La declaración de Huang tampoco llega en el vacío. México lleva meses intentando atraer una nueva generación de infraestructura relacionada con la inteligencia artificial y los centros de datos son una parte importante de esa apuesta.

En abril de 2026, el gobierno mexicano anunció una inversión de 1,000 millones de dólares de Flex entre 2026 y 2028 para desarrollar centros de datos de inteligencia artificial. El proyecto contempla más de 5,000 empleos directos, principalmente en Guadalajara, Aguascalientes y Ciudad Juárez, y forma parte de una estrategia para ampliar la capacidad de manufactura avanzada relacionada con esta industria. 

Un centro de datos es, explicado sin demasiado misterio, el lugar donde viven físicamente muchos de los servidores que utilizamos todos los días, aunque rara vez pensemos en ellos. Para inteligencia artificial necesitan enormes cantidades de cómputo, almacenamiento, redes y, sobre todo, energía para mantener funcionando todos esos equipos.

Aquí México parte de una ventaja que ya conoce bien: tiene una industria manufacturera importante, cadenas de suministro estrechamente conectadas con Norteamérica y experiencia produciendo equipos electrónicos a gran escala. Pero fabricar servidores y equipos para centros de datos es solamente una parte de la historia.

El siguiente paso es tener capacidad propia

Y aquí la historia es interesante. México no solamente busca fabricar o alojar la infraestructura que utilizan otras empresas; también está intentando desarrollar capacidad propia de supercómputo para investigación y para resolver problemas nacionales.

El proyecto más llamativo es Coatlicue, la supercomputadora pública mexicana que tendrá una inversión de alrededor de 6,000 millones de pesos y cuyo diseño contempla un periodo de construcción de 24 meses. El gobierno plantea utilizarla para inteligencia artificial y procesamiento masivo de datos, con aplicaciones que van desde predicciones climatológicas hasta planeación agrícola y análisis de grandes volúmenes de información. 

La lista de usos previstos ayuda a dimensionar para qué quiere México una máquina de esta escala. El gobierno menciona predicciones de fenómenos meteorológicos y desastres naturales, planeación de siembras, procesamiento de imágenes para exploración y producción de gas y petróleo, planificación del consumo energético y análisis de información para ayudar a detectar posibles actos de corrupción y evasión fiscal. 

La diferencia es importante. Una cosa es fabricar la infraestructura que permite ejecutar inteligencia artificial y otra muy distinta es utilizar esa infraestructura para resolver problemas propios, generar conocimiento y desarrollar aplicaciones desde México, y es ahí donde una cadena de manufactura puede empezar a convertirse en una capacidad tecnológica.

El verdadero problema: los datos

Una supercomputadora por sí sola no convierte a un país en potencia de inteligencia artificial. También hacen falta investigadores, ingenieros, software, capacidad energética, infraestructura de datos y, quizá lo más importante, información que pueda utilizarse de manera adecuada.

El Programa Sectorial de la Agencia de Transformación Digital y Telecomunicaciones 2025-2030 plantea precisamente la necesidad de desarrollar tecnología pública y capacidades propias, con énfasis en la soberanía de los datos y en el uso de inteligencia de datos para mejorar la función de gobierno y la toma de decisiones. El documento también contempla fortalecer los sistemas y la infraestructura digital del Estado para que puedan trabajar de manera más integrada.

Y aquí aparece una diferencia importante frente a simplemente tener más servidores. México necesita que esas máquinas puedan conectarse con sus datos, sus instituciones, sus investigadores y sus aplicaciones, porque de poco sirve aumentar la capacidad de cómputo si la información sigue fragmentada o si no existe suficiente personal especializado para convertirla en herramientas útiles.

Ese es quizá uno de los retos menos vistosos de toda la carrera por la IA. Construir una supercomputadora puede ser la parte más espectacular, pero conseguir que toda la infraestructura tecnológica funcione como un sistema y produzca conocimiento útil para el país es bastante más complicado.

De fabricar para otros a desarrollar para sí mismo

Por eso, la frase de Jensen Huang importa por algo más que por la manufactura. México ya participa en la construcción de infraestructura para inteligencia artificial, está atrayendo inversiones relacionadas con centros de datos y, al mismo tiempo, busca crear su propia capacidad pública de supercómputo.

El verdadero desafío será conectar esas piezas con universidades, investigadores, empresas, bases de datos y talento especializado. La infraestructura puede ser el punto de partida, pero no garantiza por sí sola que aparezca una industria nacional de inteligencia artificial capaz de desarrollar sus propios modelos, herramientas y aplicaciones.

Incluso el contexto de la visita de Huang apunta en esa dirección. Su encuentro con Ebrard terminó con el acuerdo para organizar una visita a México y avanzar en el desarrollo de capacidades y el despliegue de IA en el país; y el siguiente capítulo, por tanto, ya no está solamente en las líneas de producción. 

Jensen Huang acaba de confirmar que, al menos en la parte de las máquinas, México ya está dentro de la revolución de la inteligencia artificial. El reto ahora es bastante menos vistoso que construir una supercomputadora: conseguir que esas máquinas produzcan tecnología, conocimiento y soluciones que también se queden en México.

Imágenes | Pexels, Wikimedia

En Xataka México | Claudia Sheinbaum: "México no debe ser el centro de datos de otros países"

En Xataka México | Las empresas mexicanas invierten cada vez más en IA, pero pocas tienen control sobre ella