México y la economía circular de la IA
En la inteligencia artificial (IA) está apareciendo una “economía circular” distinta a la ecológica.
Aquí, circular no significa reciclar plástico, sino reciclar capital en cómputo.
Los fabricantes de chips ponen dinero o incentivos en su mayor cliente, ese cliente precompra capacidad en la nube para años, con ese cómputo entrena modelos y lanza productos; los ingresos vuelven a la base como más pedidos de chips y centros de datos.
El volante gira, y cada vuelta es más grande.
En el centro de este diseño están Nvidia, OpenAI, Oracle y AMD (con actores como CoreWeave en la retaguardia).
No son anuncios aislados, son piezas de un circuito que reordena estrategia, finanzas e infraestructura.
Cómo funciona el círculo
Imagine una fábrica que necesita tres cosas para producir “inteligencia”: chips especializados, centros de datos y dinero.
Los chips (Nvidia/AMD) son los motores.
Las nubes (Oracle y otros) son los edificios y la energía donde esos motores trabajan.
El dinero hace posible reservar motores y levantar edificios antes de que los productos existan.
La novedad no es que una empresa compre servidores, lo novedoso es que proveedores y clientes se vuelven socios financieros y apuestan juntos por varios años.
Resultado: menos fricción para construir y más barreras para quien quiera alcanzarlos.
Lo que acaba de cambiar: la escala real
El Financial Times (FT) le pone un número a esta película: OpenAI ha firmado este año alrededor de un billón de dólares en acuerdos de cómputo con Nvidia, AMD, Oracle y CoreWeave.
Esos contratos le darían acceso a más de 20 gigavatios (GW) de capacidad en la próxima década –el equivalente a unos 20 reactores nucleares– y cada GW costaría hoy unos 50 mil millones de dólares.
Esto diluye cualquier parámetro que teníamos de gasto tecnológico: hablamos de infraestructura de país, no de una granja de servidores más.
Esa escala solo cuadra con finanzas creativas.
Según el FT, Nvidia planea invertir hasta 100 mil millones de dólares en OpenAI a lo largo de los despliegues (dinero que, a su vez, ayuda a comprarle chips a Nvidia).
Y AMD otorgó a OpenAI warrants que podrían llevarla a poseer hasta 10% del fabricante, si se cumplen metas de entrega y otras condiciones.
En paralelo, Oracle habría comprometido centenas de miles de millones en centros de datos para OpenAI, mientras CoreWeave divulgó acuerdos de cómputo por más de 22 mil millones.
La foto: chips + nubes + financiamiento, cerrando el círculo y asegurando gigavatios por varios años.
El volante de la circularidad: dos carriles de chips, una fábrica de nubes
El acuerdo incluye no solo suministro de sistemas, sino inversión.
Nvidia pretende aportar hasta 100 mil millones y desplegar al menos 10 GW, con un primer gigavatio que arrancaría en la segunda mitad de 2026 sobre su plataforma Vera Rubin.
Ese diseño mezcla acciones sin voto con entregas por etapas y ya despertó preguntas antimonopolio.
¿Hasta qué punto el mayor proveedor puede financiar a su mayor cliente sin distorsionar el mercado?
Para diversificar el riesgo, OpenAI firmó un acuerdo multianual con AMD para alrededor de 6 GW (con 1 GW inicial en 2026) y recibió opciones que podrían convertirla en dueña de hasta 10% de AMD si cumple metas de suministro y precio.
La señal al mercado fue inmediata: la acción de AMD saltó con el anuncio.
La nube dejó de ser “alquiler elástico” y se volvió obra civil: electricidad, agua, permisos, redes y contratos de varios años.
En este esquema, Oracle pasa de prestador de servicios a planta industrial de IA, con ingresos ya comprometidos a futuro.
“AI Inc”: el imperio de dependencias mutuas
La columna Lex del FT lo resume con una metáfora útil: OpenAI está tejiendo una telaraña de dependencias –participaciones cruzadas, acuerdos de inversión, compras garantizadas– que recuerdan, en espíritu, a los keiretsu japoneses o a los viejos entrecruces accionarios europeos.
En este entramado, Nvidia invierte en OpenAI, OpenAI puede ser accionista relevante de AMD, Nvidia tiene participación en CoreWeave, que a su vez provee a OpenAI, y Microsoft y Google aparecen como socios, clientes o plataformas.
La idea: alinear intereses para acelerar.
El riesgo: si se frena el crecimiento de OpenAI, la telaraña tiembla.
En el lado de AMD, Lex subraya un matiz: el “regalo” a OpenAI (warrants muy favorables) es más generoso que el de Nvidia, y se entiende: AMD es el perseguidor y necesita atracción de demanda. Si todo sale bien, el contrato podría empujar ventas por magnitudes equivalentes a varios años de sus ingresos y atraer a otros clientes que copien a OpenAI.
Entusiasmo de inversores
Con dinero e incentivos amarrados, los fabricantes reservan producción en plantas de producción, aseguran memoria HBM y empaquetado avanzado, las nubes bloquean energía y espacio; los calendarios se cristalizan.
El costo por “inteligencia” va a la baja.
Aparece un panorama con más tokens, más baratos y con menor latencia.
Eso abre copilotos en finanzas, salud y educación; agentes para trámites y diagnósticos; y una ola de productividad en oficina y campo.
Los centros de datos por gigavatios se vuelven fábricas del siglo XXI: empleo técnico, cadenas de proveedores, fiscalidad local.
El talón de Aquiles
El propio FT recuerda el talón de Aquiles: los compromisos de cómputo de OpenAI superan con creces sus ingresos actuales.
La empresa quema efectivo en infraestructura, chips y talento; ha levantado deuda y capital a una escala sin precedentes, y planea más.
Si el uso de IA se estanca o desacelera, el entusiasmo inversor que ha impulsado acciones y valuaciones puede aflojarse rápido.
Moody’s, por ejemplo, ya miró con lupa cuánto depende el negocio futuro de centros de datos de Oracle del desempeño de OpenAI.
Esta telaraña es virtuosa cuando crece y frágil si acaso patina.
¿Qué significa para México?
Para México, esta “economía circular” de la IA es oportunidad y riesgo. Si Norteamérica va a instalar centros de datos y fábricas de chips por gigavatios, nuestro país puede quedar solo como consumidor de servicios o convertirse en plataforma de esa cadena.
¿Cómo prepararse? Con una estrategia de Estado que combine:
1. Energía firme y limpia con contratos de largo plazo y expansión de redes para habilitar campus de cómputo (ubicados donde haya menor estrés hídrico y mejor interconexión).
2. Permisología exprés y reglas claras de uso de suelo, agua y transmisión, más estándares de eficiencia energética e hídrica para centros de datos.
3. Una agenda T-MEC para atraer etapas de ensamble/empacado y prueba de semiconductores y la manufactura de equipos de enfriamiento, racks y cableado de alta densidad.
4. Talento: programas cortos de técnicos y posgrados en sistemas de potencia, redes ópticas, empaquetado avanzado y MLOps mediante consorcios universidad-industria.
5. Neutralidad de cómputo en compras públicas (sin exclusividades), portabilidad de datos y marcos de seguridad/privacidad que den confianza a inversión y adopción.
6. Datos públicos de calidad y vouchers para que PYMES usen IA en productividad.
7. Educación para usar y crear con IA, Esta es la gran oportunidad para las nuevas generaciones de mexicanas y mexicanos: pasar de “oír de la IA” a entenderla, usarla y añadir valor con ella.
Necesitamos currículos desde educación básica y media superior que enseñen pensamiento computacional, alfabetización de datos, ingeniería de prompts, evaluación crítica de resultados, privacidad y ética, además de automatización de tareas con agentes y herramientas de programación sin código o con mínimo código.
También hace falta formación docente intensiva, microcredenciales y bootcamps para reconversión laboral; laboratorios escolares con acceso subsidiado a cómputo en la nube; modelos duales de bachillerato/universidad con estadías en empresas; y proyectos en español orientados a problemas locales (salud primaria, agro, logística, turismo, justicia cívica).
La prioridad no es que todos programen, sino que todos sepan usar la tecnología para resolver problemas reales.
Si México alinea energía, reglas, talento, T-MEC y educación para la IA, puede capturar inversión, empleo calificado y exportaciones digitales, en vez de ver pasar la ola desde la orilla.
Por ahora, una lección simple: todo empieza por el cómputo, y –con estas telarañas bien amarradas– todo tiende a regresar a él.