Chile viene consolidando un camino que hoy empieza a rendir frutos: inversión sostenida, políticas estables y alianzas estratégicas para construir un ecosistema propio de inteligencia artificial y supercomputación. Ese avance —que incluye infraestructura pública de alto desempeño, cooperación con empresas tecnológicas globales y proyectos regionales de IA— posiciona al país como referente latinoamericano. Y, al mismo tiempo, expone la distancia que separa a la Argentina en un terreno considerado estratégico para la próxima década.
El reciente desembarco de AMD en Santiago, con un acuerdo con el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) y una visita a la supercomputadora pública Leftraru 2, reavivó una discusión central: qué países tendrán capacidad real de entrenar modelos propios, controlar sus datos y competir en la economía digital.
La frase que atravesó las jornadas fue contundente: “El que no computa, no compite”.
Un ecosistema que maduró
Para Nicolás Cánovas, director general de AMD en América Latina, el avance chileno responde a planificación y continuidad. “Chile vio antes el impacto de la inteligencia artificial y movilizó recursos”, señaló. La combinación de Estado, academia y empresas permitió construir una hoja de ruta común y orientar inversiones a proyectos de interés público.
La alianza con CENIA apunta precisamente a eso: investigación conjunta, formación de talento y acceso a infraestructura de alto rendimiento para entrenar modelos. Ese marco también impulsa a Latam-GPT, un modelo de lenguaje entrenado con datos latinoamericanos obtenidos mediante acuerdos con gobiernos, universidades y bibliotecas.
Álvaro Soto, director de CENIA, destacó que el diferencial está en los datos. Los grandes modelos globales fueron entrenados casi exclusivamente en inglés. “Aprendieron mucho de otros lugares y muy poco de Latinoamérica”, explicó. Por eso, el proyecto pone el foco en datos locales y en reglas de gobernanza claras: quién los entrega, cómo se usan y con qué fines.
La apuesta por la supercomputación pública
El otro pilar es la infraestructura. Desde 2024, el Laboratorio Nacional de Computación de Alto Rendimiento opera Leftraru 2, la supercomputadora más potente del país. Con servidores Lenovo SR645 V3 con procesadores AMD EPYC y unidades GPU AMD Instinct, la máquina cuadruplicó la capacidad de cómputo chilena.
Ese salto ya habilita proyectos impensados hace pocos años. El programa MIRAI Chile, que anticipa casos de cáncer de mama en el sistema público, reduce tiempos de procesamiento de meses a días. También acelera trabajos en astronomía, modelamiento matemático y ciencias básicas. Chile es, hoy, uno de los pocos países de la región con una plataforma abierta de este calibre.
Para Soto, la región enfrenta un cuello de botella evidente: la falta de cómputo. Y Chile ya proyecta nuevas inversiones en hardware y centros energéticamente eficientes en el norte del país. Keith Strier, vicepresidente sénior de AMD para mercados globales de IA, lo resumió con crudeza: “Sin acceso a 20 o 30 mil GPUs no podés construir un modelo de frontera”.
Soberanía y estrategia
El concepto de “IA soberana” atravesó las discusiones. Según Cánovas, el desarrollo de inteligencia artificial involucra seguridad nacional, competitividad industrial y capacidad para atraer inversiones. Por eso requiere un marco regulatorio robusto y un rol activo del Estado.
Soto añadió otra dimensión: no alcanza con ejecutar modelos; se necesita poder entrenarlos y crear conocimiento orientado a necesidades locales, desde agricultura hasta sistemas médicos.
Latam-GPT, que tendrá su primera versión pública entre diciembre y enero, avanza en esa dirección. Fue entrenado con datos regionales no disponibles en la web abierta y evaluado con benchmarks diseñados para medir desempeño en contextos latinoamericanos.
Argentina: talento sin infraestructura
Argentina apareció una y otra vez en el debate. Para Cánovas, el país cuenta con talento y un ecosistema emprendedor sólido, además de iniciativas puntuales como el clúster de supercomputación desarrollado junto a AMD en la Universidad Nacional de Córdoba. Pero carece de continuidad política y de una estrategia nacional sostenida.
“Lo que falta es que las políticas perduren, más allá del signo político”, advirtió. El sector privado, dijo, no puede compensar en soledad la escala de inversión que requieren estos proyectos.
La región, en general, enfrenta obstáculos similares: inversiones fragmentadas, cómputo insuficiente y dificultades para atraer capital. Strier sintetizó el problema: “Necesitás gente, clientes, cómputo y capital. Los países que facilitan eso son los que atraen startups”.
Una ventaja que ya juega
Chile avanzó simultáneamente en los tres ejes que hoy definen la competencia global en IA: talento, datos e infraestructura. Argentina destaca en el primero, progresa en el segundo y muestra rezagos significativos en el tercero.
La combinación de instituciones coordinadas, prioridades claras y acuerdos público-privados coloca a Chile en un lugar singular del mapa regional. No es un liderazgo definitivo, pero sí una ventaja acumulada en un momento en que la IA redefine industrias enteras.
La advertencia repetida durante las jornadas quedó flotando: “El que no computa, no compite”.
Para la Argentina —y para la región— el reloj ya está corriendo.
Fuente: Clarín/Redacción TE.
