Demanda global de IA retrasa siete meses entrega de servidores en México

La demanda mundial de inteligencia artificial (IA) ha provocado que el tiempo de entrega de servidores especializados en México llegue hasta siete meses, cuando antes era de seis a ocho semanas. Esta situación afecta a empresas tecnológicas y sectores que requieren estos equipos para proyectos de IA, debido a la escasez de componentes clave y el cambio de prioridades en la producción global de hardware.¹

Directivos del sector señalan que la presión sobre los fabricantes se debe al auge de los grandes proveedores de servicios en la nube, que absorben la mayor parte de la infraestructura disponible para IA, así como al incremento en los precios de componentes como unidades de estado sólido y procesadores gráficos.¹

Retrasos y causas en la entrega de servidores

Actualmente, los plazos para recibir servidores de IA en México han alcanzado entre 27 y 30 semanas, según Esteban Rey, CEO de Ignia. Los equipos menos sofisticados presentan tiempos de entrega de 16 a 18 semanas. La principal causa es la escasez de componentes como unidades de almacenamiento de estado sólido, memoria y procesadores gráficos (GPU), esenciales para estos equipos.¹

El crecimiento de la IA exige servidores de altas capacidades, con discos duros de estado sólido, chips avanzados y componentes cuyo precio sigue en aumento. Los fabricantes destinan gran parte de su producción a grandes proveedores de servicios en la nube, conocidos como hiperescaladores, quienes realizan pedidos de infraestructura para IA por valores de miles de millones de dólares y están dispuestos a pagar precios elevados para acelerar su crecimiento.¹

Impacto en centros de datos y eficiencia energética

La expansión de la IA está marcada por el auge de la inferencia, es decir, el procesamiento que ocurre cada vez que se utiliza un modelo y se realiza una consulta. Según Carlos Sánchez, director de Desarrollo de Negocios de Qualcomm para Hispanoamérica, más del 90% de las actividades en estos modelos serán de inferencia, lo que modifica las necesidades de los centros de datos, que deben coordinar procesadores, memoria y conectividad para evitar cuellos de botella.¹

El reto para las empresas es aumentar la capacidad de procesamiento sin elevar proporcionalmente el consumo energético, ya que el costo de operación de los centros de datos especializados en IA depende en parte de la energía utilizada. Qualcomm apuesta por soluciones que equilibren capacidad de cómputo, memoria y transferencia de datos, buscando eficiencia en el costo por millón de tokens generados. La disponibilidad de servidores, el precio de los componentes y el consumo energético son factores decisivos para ampliar el uso empresarial de la IA en México.¹

Perspectivas de inversión en México

Según Carlos Sánchez, si México logra mejorar la eficiencia en costos, podría captar cerca de la mitad de la inversión prevista en centros de datos para inferencia en América Latina, excluyendo a Brasil. El ritmo de adopción de la IA y su masificación dependerán de la reducción de costos y de la capacidad de las empresas mexicanas para acceder a infraestructura de alto rendimiento.¹

Esteban Rey considera que la disponibilidad y el precio de los servidores, así como el consumo energético, serán clave para que las empresas mexicanas amplíen el uso de la inteligencia artificial en sus operaciones.¹

Qué significa para México

El retraso de hasta siete meses en la entrega de servidores especializados afecta directamente a las empresas tecnológicas mexicanas y a sectores que dependen de la inteligencia artificial para innovar o mejorar procesos. Estos retrasos pueden limitar la capacidad de las compañías para lanzar nuevos proyectos, competir a nivel internacional o responder a la demanda local de soluciones basadas en IA.¹

Nota de la Redacción: esta nota se basa en la información disponible al publicarla y se actualizará si otras fuentes aportan más datos.

Fuentes

Texto elaborado por la Redacción de Columna Digital a partir de estas fuentes:

1. El Financiero ↩

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