Chile, Brasil, Colombia y otros seis países ya tienen proyectos de cómputo y modelos propios, según un nuevo relevamiento global
América Latina ya tiene rostro propio en la carrera por la inteligencia artificial soberana. Según la nueva versión del Sovereign AI Index del Center for a New American Security (CNAS), la región reúne 11 iniciativas gubernamentales en ocho países, orientadas a reducir la dependencia tecnológica externa. El dato cobra relevancia en un contexto donde Estados Unidos y China concentran cerca del 90% de la capacidad de cómputo mundial necesaria para desarrollar IA de frontera.
¿Qué mide el índice?
El CNAS define como “IA soberana” a todo proyecto respaldado por un gobierno, con inversión pública en infraestructura, modelos o datos, y motivado por objetivos de seguridad nacional, autonomía tecnológica o preservación cultural. A nivel global, el relevamiento identifica 184 proyectos, divididos en tres capas: infraestructura de cómputo (59%), modelos fundacionales (32%) y conjuntos de datos (9%). Estos datos fueron compartidos por Observatorio Blockchain.
Entre los proyectos destacados figuran Latam-GPT, liderado por Chile con colaboración regional; SoberanIA y Jairu, de Brasil; IA Hecha País, de Colombia, enfocada en biodiversidad y salud; y Clementina XXI, de Argentina. También aparecen iniciativas en México, Paraguay, Uruguay y República Dominicana, en distintas fases de desarrollo. Con 11 proyectos, la región supera a África, Eurasia y Canadá, pero queda lejos de Europa (79) y Asia-Pacífico (54).
Cooperación regional: el caso Latam-GPT
El ejemplo de Latam-GPT resume bien el enfoque que empieza a predominar en la región. En lugar de que cada país intente desarrollar en soledad un modelo fundacional propio (una tarea que exige inversiones que pocos gobiernos latinoamericanos pueden afrontar), Chile impulsó un proyecto pensado desde el inicio como un esfuerzo compartido, con aportes de distintos países de la región.
Esa lógica asociativa permite repartir costos de infraestructura, combinar datos y conocimiento técnico, y avanzar más rápido en el entrenamiento de modelos adaptados al español y al portugués. Es, en cierto modo, una respuesta pragmática a una limitación estructural: sin escala regional, resulta difícil competir siquiera en un nicho tecnológico frente a potencias con muchísimo más músculo financiero.
La paradoja de la dependencia
El informe expone una contradicción entre buscar soberanía tecnológica sin poder prescindir de proveedores extranjeros. A escala global, más de tres quintas partes de los proyectos declaran al menos un socio externo, y cuatro de cada cinco son firmas estadounidenses. NVIDIA, por ejemplo, provee las GPU del 45% de la infraestructura registrada, mientras que entre los modelos de pesos abiertos predomina Llama, de Meta.
Para CNAS, ni siquiera Estados Unidos logra una soberanía tecnológica completa, por lo que el verdadero desafío no es la autosuficiencia total sino decidir qué capas de la cadena de IA resultan estratégicas para cada país. En ese sentido, América Latina avanza con recursos limitados, pero empieza a definir agenda propia: adaptar modelos a sus idiomas, atender necesidades locales como salud o biodiversidad, y construir alianzas regionales que le permitan ganar margen de decisión, aun dependiendo de la infraestructura tecnológica del exterior.