2026: año que redefinirá la infraestructura global de Inteligencia Artificial
Kevin Cochrane | Chief Marketing Officer de Vultr
En la última década, México ha avanzado con fuerza en su transformación digital, pero 2026 marcará un punto de inflexión. La adopción de la IA dejará de ser un experimento para convertirse en un motor real de crecimiento económico, y los países que consoliden la infraestructura y el marco regulatorio adecuados serán los que logren una verdadera ventaja competitiva.
México se encuentra justo en ese momento clave: contamos con un ecosistema emprendedor dinámico, el impulso del nearshoring y la intención política de fortalecer nuestra soberanía digital.
Sin embargo, si no establecemos una ruta clara para la infraestructura de IA, la estrategia de Nube y la capacidad de ejecución empresarial, podríamos quedarnos rezagados frente a mercados que se mueven más rápido.
A continuación, comparto algunas de las tendencias de IA y Nube que definirán la agenda de innovación del país en el próximo año y los temas a los que empresas, reguladores y líderes tecnológicos deberán prestar especial atención.
El año de la Nube soberana
En México, la conversación sobre soberanía digital ha ganado fuerza, pero el camino para llevarla a la práctica sigue siendo poco claro. En 2026, eso finalmente cambiará.
A nivel global, la Nube soberana dejará de ser una aspiración conceptual para convertirse en una estrategia concreta y con propósito, vinculada directamente a la competitividad nacional, el desarrollo de ecosistemas de IA, la investigación académica y la aceleración de startups.
Para México, esto representa una oportunidad única. Un marco de Nube soberana que se alinee con el liderazgo del país en el sector fintech, su ecosistema manufacturero y las necesidades de modernización del sector público podría convertirse en un pilar esencial para la adopción sostenible de la IA a largo plazo.
La pregunta ya no es si necesitamos una Nube soberana, sino para qué la necesitamos, y las respuestas definirán la economía digital del país en la próxima década.
La reconstrucción de la IA empresarial empieza a mostrar un impacto real
Las empresas mexicanas, especialmente de retail, servicios financieros, logística y manufactura, están empezando la ejecución real de la IA. En 2026, el cambio más importante será interno: los desarrolladores, y no los analistas de datos, serán quienes impulsen la integración de IA, aprovechando herramientas de código abierto y prácticas de platform engineering para desplegar casos de uso con mayor rapidez y transparencia.
Los ecosistemas abiertos, los hiperescaladores alternativos y la creciente diversidad de opciones están reduciendo la dependencia de proveedores y disminuyendo el riesgo, lo cual da a las organizaciones la confianza para invertir en transformaciones que realmente importan.
El ascenso de los hiperescaladores alternativos
A medida que las cargas de trabajo de IA siguen creciendo, las empresas en México buscan mucho más que la Nube pública tradicional. Necesitan escala, infraestructura especializada para IA y la flexibilidad de no quedar atadas a un solo proveedor.
Está surgiendo una nueva categoría de proveedores: los hiperescaladores alternativos. Estas plataformas combinan todas las capacidades de una Nube pública con infraestructura GPU de alto desempeño, ofreciendo un entorno abierto, modular y diseñado para operar IA a gran escala.
Para México, esta evolución es clave: permite que empresas e instituciones públicas aceleren la adopción de IA sin depender exclusivamente de los grandes hiperescaladores globales, cuyas capacidades pueden ser limitadas o demasiado costosas para cargas de trabajo intensivas.
Este cambio democratizará el acceso a tecnologías avanzadas de IA en múltiples industrias y fortalecerá la competitividad del país en plena era del nearshoring.
El inicio de la era de las GPU heterogéneas
Las aspiraciones de México en materia de IA dependen del acceso a una capacidad de cómputo diversa. En 2026, las empresas a nivel global migrarán hacia portafolios heterogéneos de GPU: Nvidia y AMD seguirán liderando las implementaciones, pero cada vez más organizaciones integrarán chips especializados de compañías como Groq o Cerebras para tareas específicas.
Para las empresas mexicanas, esta tendencia reduce significativamente la barrera de entrada a la experimentación. Tener más opciones de GPU, más accesibles y adaptadas a distintos tipos de cargas de trabajo, junto con ciclos de iteración más rápidos, permitirá probar más casos de uso, ajustar modelos con mayor agilidad y lanzar productos impulsados por IA al mercado en menos tiempo.
El avance de los LLM especializados
La idea de que toda solución de IA debe operar sobre modelos gigantes y de propósito general, como ChatGPT o Claude, está quedando atrás.
En 2026, los LLM pequeños, diseñados para tareas específicas y optimizados para inferencia, empezarán a consolidarse dentro de las empresas.
Este cambio es especialmente relevante para mercados como el mexicano, donde la eficiencia y los costos operativos son determinantes. Los modelos ligeros requieren menos infraestructura, reducen la latencia y permiten que las compañías desplieguen soluciones de IA más cerca del edge. Para industrias como retail, automotriz, logística o manufactura, esto significa que la IA podrá integrarse en las operaciones del día a día con costos mucho más bajos.
Comienza la consolidación de la Neocloud
A nivel global, más de 80% del suministro de GPU de Nvidia y AMD quedará concentrado en un pequeño grupo de proveedores de Neocloud y Nubes alternativas. Los ganadores serán aquellos con el capital, la escala y la capacidad comercial necesarios para competir al más alto nivel.
Para México, esto marca una nueva realidad: el acceso a cómputo de última generación dependerá de elegir socios capaces de responder al ritmo acelerado de la demanda global de IA. Las empresas sin escala o sin recursos quedarán rezagadas, y las organizaciones deberán ser mucho más cuidadosas al decidir dónde construir su infraestructura de IA.
Un mercado más consolidado traerá mayor estabilidad y estandarización, pero también exigirá una alineación estratégica mucho más clara.
La IA Agentiva en el edge se vuelve altamente especializada por industria
La adopción de IA en el edge en México avanzará de manera distinta según cada sector. Aunque el despliegue generalizado de agentes de propósito general aún tomará varios años, 2026 marcará el despegue de casos de uso altamente especializados: control de calidad en tiempo real dentro de plantas, enrutamiento avanzado para logística, operaciones inteligentes en retail, monitoreo agrícola y inspecciones industriales con drones.
Los ganadores serán las organizaciones que apuesten por modelos diseñados para su industria y por infraestructura edge robusta —no aquellas que esperen a que los agentes de propósito general maduren.
México está entrando en una fase decisiva. La convergencia de una estrategia de Nube soberana, IA lista para la empresa, cómputo heterogéneo y una nueva generación de hiperescaladores le abre al país una oportunidad única para fortalecer su competitividad digital.
Pero aprovecharla exigirá liderazgo valiente: desde el gobierno, desde la industria y desde el ecosistema tecnológico. El 2026 no premiará a los observadores pasivos; premiará a las naciones y compañías dispuestas a replantear su infraestructura, adoptar la apertura y desplegar IA con un propósito claro.