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La infraestructura que México requiere para las AI

Ruben Torres Por Ruben Torres
mayo 16, 2026
in Política Energética
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La infraestructura que México requiere para las AI

Querétaro concentra hoy el mayor número de centros de datos del país. Las grúas no paran, los anuncios de inversión se acumulan y los titulares hablan de un boom. Pero detrás del ruido, hay un número que lo corta todo: México opera alrededor de 279 megawatts de capacidad instalada y necesita llegar a 1,500 para ser un destino serio de inteligencia artificial. Eso es quintuplicar lo que existe hoy.

Energía, el primer muro

Sin electricidad suficiente, barata y estable, no hay centro de datos que funcione. Para las cargas de IA —entrenamiento de modelos, procesamiento masivo de datos— se requieren decenas o cientos de megawatts por campus, con suministro continuo. La Comisión Federal de Electricidad (CFE) tendría que respaldar una expansión que la industria estima en al menos 1,200 MW adicionales, con una inversión en infraestructura eléctrica de unos 8,800 millones de dólares.

El problema va más allá de los números: más de 70% de la electricidad en México sale de fuentes fósiles. Eso encarece la operación, frena cualquier argumento de sostenibilidad y aleja a empresas que ya operan bajo compromisos de carbono neto cero.

La infraestructura que México requiere para las AI también depende del agua

Las instalaciones de alta densidad computacional consumen agua en sus sistemas de enfriamiento. Querétaro y el Bajío ya cargan con presión hídrica antes de que lleguen más centros de datos. Si la expansión ocurre sin inversión proporcional en tecnologías de enfriamiento eficientes, el conflicto social no tarda.

Conectividad y talento, los otros dos huecos

La demanda de ancho de banda entre centros de datos podría multiplicarse por seis en los próximos cinco años. México necesita redes de fibra óptica capaces de mover 400 a 800 gigabits por segundo por enlace, con latencias bajas entre nodos.

El talento es el cuello más silencioso. No hay suficientes ingenieros eléctricos, mecánicos ni operadores de centros de datos para construir y sostener la infraestructura proyectada. La propia industria lo reconoce: los proyectos de nearshoring tecnológico se topan con escasez de perfiles antes de que se pongan la primera piedra.

Lo que está en juego

México ya ocupa el segundo lugar en el mercado latinoamericano de centros de datos. Hay inversiones directas proyectadas por más de 9,000 millones de dólares y efectos indirectos que superan los 27,000 millones. Si la infraestructura se construye, el país podría alojar cargas de IA para el mercado estadounidense y el latinoamericano desde una posición geográfica que ningún otro país de la región tiene.

Si no se construye, esas inversiones se van a mercados con energía abundante y verde —algunos estados de Estados Unidos, Canadá, países con excedentes hidroeléctricos en Sudamérica. México se quedaría pagando los costos del boom sin capturar sus beneficios.

Lo que pide la industria

La Asociación Mexicana de Data Centers: MEXDC ha señalado de forma directa que sin un plan nacional de energía con metas claras, regulaciones que agilicen permisos de fibra y programas acelerados de formación técnica, México no consolida su posición. No como advertencia, sino como condición.

Cuarenta y tres por ciento de los nuevos centros de datos en el país tendrá que destinar su capacidad a cargas de trabajo de inteligencia artificial. Eso ya no es una proyección: es la dirección que toman los contratos y las decisiones de inversión hoy.

La pregunta no es si México quiere ser hub de IA. La pregunta es si puede armar en tiempo la cadena eléctrica, hídrica, de fibra y de talento que eso exige. Los proyectos anunciados para 2030 tienen fecha. La infraestructura, todavía no.

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Tags: centros de datosCFEInfraestructura tecnológicainteligencia artificialMEXDCnearshoring

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