IA soberana

El acceso a la capacidad de computación es un elemento recurrente en los programas de IA soberana. En 2025, la Unión Europea presentó un  plan de 20.000 millones de euros para tres a cinco "gigafábricas" de IA, cada una con capacidad para albergar más de 100.000 procesadores avanzados. El plan combinaba el apoyo público con la inversión privada y también buscaba desarrollar semiconductores de IA de fabricación europea. ^{[ 8 ]} Corea del Sur anunció que obtendría 10.000 unidades de procesamiento gráfico (GPU) de alto rendimiento mediante cooperación público-privada para un centro nacional de computación de IA. Reuters señaló que Nvidia controlaba entonces alrededor del 80 por ciento del mercado mundial de GPU. ^{[ 14 ]}

Taiwán inauguró un centro de computación en la nube de 15 megavatios en Tainan en diciembre de 2025 como parte de su programa de IA soberana. El centro alberga la supercomputadora Nano 4 y combina la capacidad de fabricación de semiconductores e integración de sistemas de Taiwán con procesadores diseñados por la empresa estadounidense Nvidia. ^{[ 15 ]}

Los proyectos descritos como soberanos suelen ser transfronterizos. Un acuerdo marco de 2025 entre Francia y los Emiratos Árabes Unidos contemplaba inversiones en chips, centros de datos, talento y "embajadas de datos" virtuales destinadas a respaldar la IA soberana y la infraestructura en la nube en ambos países. ^{[ 16 ]} En Noruega, Aker y Nscale planificaron una instalación de propiedad conjunta que utilizaría procesadores Nvidia, con OpenAI como su primer cliente. ^{[ 17 ]}

Los modelos desarrollados o adaptados localmente tienen como objetivo mejorar la cobertura de lenguas y contextos culturales subrepresentados en los sistemas globales y proporcionar a las instituciones públicas sistemas que puedan adaptarse u operarse bajo control local. Los informes de 2025 describieron proyectos respaldados por el gobierno o regionales para lenguas del sudeste asiático, contextos lingüísticos y jurídicos de la India y el uso de lenguas en Suiza. Los desarrolladores de los modelos SEA-LION de Singapur los caracterizaron como complementos de sistemas internacionales más amplios, en lugar de sustitutos de estos. ^{[ 1 ]}

Suiza publicó el modelo abierto Apertus en 2025. Su código fuente, ponderaciones del modelo, datos de entrenamiento y proceso de desarrollo se pusieron a disposición, y el modelo se entrenó en más de 1800 idiomas utilizando datos públicos. ^{[ 18 ]} Portugal publicó Amalia, un modelo base abierto para el portugués europeo, en julio de 2026. Fue desarrollado por un consorcio de universidades e instituciones de investigación como base para aplicaciones en la administración pública, la educación, la investigación y los negocios, con acceso a recursos de supercomputación portugueses y europeos. ^{[ 19 ]}

Las políticas de IA soberana también utilizan subvenciones, inversión de capital, contratación pública, acceso a recursos informáticos y formación. La Comisión Europea asignó 1300  millones de euros para IA, ciberseguridad y competencias digitales en el marco del Programa Europa Digital 2025-2027. ^{[ 4 ]} Su posterior  estrategia de 1000 millones de euros, «Aplicar la IA», impulsó la adopción en sectores como la sanidad, la energía, la industria manufacturera, la movilidad y la defensa, y la vinculó a la autonomía estratégica europea. ^{[ 5 ]}

El Reino Unido lanzó un  fondo soberano de IA de 500 millones de libras esterlinas en 2026. Sus primeras inversiones combinaron participaciones gubernamentales en empresas nacionales con acceso a supercomputadoras financiadas con fondos públicos para empresas seleccionadas. ^{[ 13 ]} La secretaria de Tecnología, Liz Kendall, describió posteriormente la capacidad nacional como una respuesta a la concentración de la infraestructura informática global en manos de un pequeño número de empresas estadounidenses, al tiempo que afirmó que la soberanía no requería debilitar la cooperación con Estados Unidos. ^{[ 20 ]}

Los programas nacionales suelen depender de proveedores extranjeros. En 2025, la empresa Humain, respaldada por el fondo soberano de Arabia Saudita, acordó recibir 18 000 procesadores Nvidia para un gran proyecto de centro de datos. ^{[ 12 ]} El proyecto combinó la planificación estatal y la propiedad nacional con hardware importado.

Los servicios de IA soberana también se han convertido en parte de la competencia tecnológica internacional. Reuters informó sobre la afirmación de OpenAI de que Zhipu AI de China estaba ofreciendo a los gobiernos hardware privado e infraestructura soberana de modelos de lenguaje a gran escala en asociación con Huawei; el mismo informe señaló que OpenAI estaba promoviendo un programa de "IA abierta para países" en coordinación con el gobierno de Estados Unidos. ^{[ 21 ]} Sberbank de Rusia comercializó de manera similar modelos adaptados localmente a países del Sur Global, mientras que uno de sus ejecutivos reconoció la dependencia de chips extranjeros y del ecosistema de software CUDA de Nvidia . ^{[ 22 ]}

Los críticos argumentan que el término puede ocultar diferencias entre el alojamiento local de datos, la adaptación de un modelo extranjero y el control de una pila tecnológica completa. La falta de un umbral común permite que gobiernos y empresas apliquen la misma etiqueta a acuerdos sustancialmente diferentes. ^{[ 1 ] [ 7 ]}

Los proveedores de tecnología han ayudado a popularizar el concepto y pueden beneficiarse del gasto público asociado. Reuters informó que la campaña de Nvidia fomentó la inversión en infraestructura local, manteniendo sus procesadores como elementos centrales de muchos proyectos. ^{[ 2 ]} Associated Press describió a Nvidia presentándose como un motor de la infraestructura nacional de IA, mientras que los críticos cuestionaron si el capital, la energía y la mano de obra especializada necesarios para los grandes sistemas concentrarían la capacidad en estados y empresas ricos. ^{[ 9 ]} Una carta abierta de la industria, firmada por Airbus y más de 90 empresas y grupos comerciales europeos, abogó por un fondo soberano de infraestructura y la contratación pública de productos europeos en aplicaciones, modelos de IA, chips, computación, almacenamiento y conectividad. ^{[ 3 ]}

El entrenamiento de modelos de vanguardia y el funcionamiento de grandes centros de computación requieren un capital considerable, electricidad, refrigeración y mano de obra especializada. Analistas entrevistados por The Guardian argumentaron que los estados más pequeños podrían beneficiarse más adaptando modelos existentes, desarrollando experiencia en áreas específicas o cooperando regionalmente, que intentando reproducir sistemas de vanguardia. El mismo informe advirtió que un modelo nacional mal diseñado podría resultar costoso y poco utilizado. ^{[ 1 ]}

Los grandes anuncios de inversión también pueden ser difíciles de evaluar. Una investigación de The Guardian de 2026 sobre proyectos británicos de IA descubrió que algunas cifras provenían de empresas en lugar de auditorías gubernamentales independientes, que algunas inversiones anunciadas implicaban el alquiler de espacio en centros de datos existentes y que un emplazamiento propuesto para una supercomputadora soberana de IA seguía sin desarrollarse en el momento de la publicación del informe. ^{[ 23 ]}

Los sistemas que operan dentro de las fronteras nacionales aún pueden depender de procesadores, servicios en la nube y ecosistemas de software extranjeros. Los proyectos taiwanés, saudí y noruego combinaron la propiedad o el control local con tecnología suministrada por empresas extranjeras. ^{[ 15 ] [ 12 ] [ 17 ] [ 22 ]} El centro nacional de computación planificado por Corea del Sur se anunció en un mercado de GPU en el que Reuters estimó la participación de Nvidia en aproximadamente el 80 por ciento. ^{[ 14 ]}

La infraestructura informática también crea limitaciones ambientales y energéticas locales. El plan de la gigafábrica europea generó preocupación por la demanda de electricidad, el consumo de agua de refrigeración y el posible conflicto con los objetivos climáticos. ^{[ 8 ]} Reuters informó por separado que los altos costos de la electricidad y la creciente demanda representaban desafíos para el desarrollo de la IA soberana en Europa. ^{[ 2 ]}