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La infraestructura para Inteligencia Artificial vive una transformación impulsada por la inversión récord en centros de datos, la escasez de componentes y la adopción de agentes de IA. Descubre cómo este escenario crea nuevas oportunidades de negocio para integradores y distribuidores de tecnología en México.
Durante los últimos tres años, la conversación sobre Inteligencia Artificial ha estado dominada por modelos generativos, asistentes conversacionales y agentes capaces de automatizar procesos cada vez más complejos. Sin embargo, detrás de esa revolución existe una realidad menos visible, pero mucho más determinante: la infraestructura tecnológica necesaria para sostener ese crecimiento.
La competencia global ya no se concentra exclusivamente en desarrollar mejores modelos de IA. Hoy, el verdadero desafío consiste en disponer de suficientes procesadores, memoria de alto desempeño, energía eléctrica, sistemas de enfriamiento e interconexiones para soportar cargas de trabajo que aumentan a un ritmo sin precedentes. Esta presión está modificando la cadena de suministro mundial y obligando a fabricantes, hyperscalers, distribuidores e integradores a replantear sus estrategias.
De acuerdo con GlobalData, la industria entró en una nueva etapa en la que la capacidad de suministro comienza a definir la velocidad con la que podrá expandirse la Inteligencia Artificial, incluso por encima de la demanda de cómputo. El crecimiento acelerado de fabricantes de memoria, procesadores y aceleradores confirma que la infraestructura se ha convertido en el recurso más estratégico de la economía digital.
Para José Ángel Morales, director de System Channel para SMBs para Latinoamérica Hispana en AMD Latinoamérica, este comportamiento confirma que la IA dejó de ser una tendencia pasajera.
«La inteligencia artificial la verdad es que ha tenido una evolución muy importante. De repente algunos ahí todavía creen que es una burbuja. No es una burbuja, hay una tendencia muy clara exponencial que está creciendo y tiene que ver con la demanda que los usuarios tienen.»
Su visión coincide con el escenario descrito por GlobalData: la discusión ya no gira alrededor de si la Inteligencia Artificial será adoptada por las empresas, sino sobre qué tan rápido podrá desplegarse la infraestructura necesaria para soportarla.
México se posiciona como un nuevo polo de infraestructura digital
Mientras los grandes proveedores de nube incrementan sus inversiones a niveles históricos, México comienza a consolidarse como uno de los mercados con mayor potencial para el desarrollo de infraestructura digital en América Latina.
Las proyecciones indican que el gasto mundial en tecnologías de la información alcanzará los 6.08 billones de dólares durante 2026, mientras que el mercado mexicano crecerá entre 6 y 7%, impulsado principalmente por la nube pública, la ciberseguridad y la Inteligencia Artificial. Al mismo tiempo, la Asociación Mexicana de Data Centers estima inversiones superiores a 20,630 millones de dólares hacia 2031, respaldadas por una rápida expansión de la capacidad instalada y de la interconexión regional.
Este crecimiento responde a una transformación estructural del mercado. Las organizaciones ya no buscan únicamente ampliar su capacidad de procesamiento; necesitan plataformas capaces de ejecutar modelos de IA, analizar grandes volúmenes de información y responder en tiempo real con altos niveles de disponibilidad y eficiencia energética.
Como señala Cristiano Amon, presidente y director general de Qualcomm, la IA agentica incrementará significativamente la demanda de inferencia en centros de datos, obligando a desarrollar infraestructuras con mayor rendimiento y menor consumo energético.
Para el ecosistema de integradores, esta expansión representa mucho más que nuevas ventas de servidores. Significa participar en proyectos de diseño, modernización, migración hacia arquitecturas híbridas y administración de plataformas que serán críticas para la operación de las empresas durante la próxima década.
La evolución de la IA obliga a construir una nueva generación de infraestructura
La evolución de la Inteligencia Artificial también está modificando el tipo de infraestructura que requieren las organizaciones.
Hace apenas unos años, las cargas de trabajo se limitaban principalmente al procesamiento de texto o a modelos relativamente sencillos. Hoy, las empresas comienzan a incorporar agentes capaces de ejecutar procesos completos, interactuar con múltiples aplicaciones y tomar decisiones a partir de información contextual.
Morales explica cómo esta evolución incrementa las exigencias para la infraestructura tecnológica.
«Al principio nada más era así como que textos… Ahora son agentes, son actividades repetitivas que se van retroalimentando… requieren una infraestructura más sólida.»
No obstante, esta transformación no implica que todas las organizaciones deban construir grandes centros de datos propios.
La consecuencia inmediata es un crecimiento sostenido en la demanda de plataformas especializadas capaces de acelerar tareas de entrenamiento e inferencia mediante procesadores de alto desempeño, unidades de procesamiento gráfico (GPU), memorias especializadas y redes de baja latencia.
Iván Gutiérrez, gerente de Preventa y Posventa de Forlac Store, explica que el primer paso consiste en entender el problema de negocio antes de definir la infraestructura.
«Con base en las necesidades del cliente es lo que nosotros recomendamos.»
Desde su experiencia como arquitecto de soluciones para centros de datos, Gutiérrez señala que existen servidores diseñados específicamente para Inteligencia Artificial que incorporan múltiples GPU y gran capacidad de procesamiento para entrenar modelos avanzados. Sin embargo, también reconoce que representan inversiones considerablemente mayores que las plataformas tradicionales.
Su estimación es que un servidor preparado para cargas intensivas de IA puede costar entre 40 y 50% más que un servidor convencional, debido al uso de aceleradores especializados, memoria de mayor desempeño y licenciamiento adicional.
Este escenario está impulsando un cambio profundo en el papel de los integradores. La venta de infraestructura deja de centrarse en especificaciones técnicas y comienza a depender de la capacidad para dimensionar correctamente cada proyecto, calcular su retorno de inversión y seleccionar la arquitectura que mejor responda a los objetivos del cliente.
Ese cambio de enfoque anticipa una transformación todavía más profunda: el paso desde la infraestructura tradicional hacia modelos híbridos que combinan centros de datos, nube pública y procesamiento local con Inteligencia Artificial.
Del hardware a la arquitectura: el nuevo papel de los integradores
Durante décadas, el negocio del canal de distribución de tecnología se construyó alrededor de la venta de servidores, almacenamiento y equipos de red. Sin embargo, la irrupción de la Inteligencia Artificial está modificando ese modelo. Hoy, la ventaja competitiva ya no reside únicamente en suministrar infraestructura, sino en diseñar arquitecturas capaces de combinar procesamiento local, nube, ciberseguridad y automatización para resolver necesidades específicas de cada organización.
Este cambio coincide con el diagnóstico de GlobalData: el mercado ya no recompensa al integrador que vende más hardware, sino al que logra traducir la complejidad tecnológica en eficiencia operativa y resultados de negocio. La consultoría, el dimensionamiento de proyectos y los servicios administrados comienzan a generar más valor que la simple comercialización de equipos.
En Forlac Store, esa transición ya forma parte del trabajo cotidiano.
El gerente de Preventa y Posventa y arquitecto de soluciones para centros de datos explica que cada proyecto inicia con un proceso de descubrimiento para comprender las necesidades del cliente antes de seleccionar la tecnología.
«Con base a las necesidades del cliente es lo que nosotros recomendamos.»
La metodología implica analizar aplicaciones, cargas de trabajo, expectativas de crecimiento y retorno de inversión antes de definir si una empresa requiere infraestructura especializada para IA, una plataforma tradicional o una arquitectura híbrida que combine recursos locales y servicios en la nube.
Para Eric Peña, director Comercial de Forlac, ese cambio representa una evolución natural del negocio.
«Primero es ver qué es lo que necesita un cliente, qué objetivo tiene al renovar su infraestructura y, a partir de ahí, saber qué le conviene más.»
En otras palabras, la Inteligencia Artificial está desplazando la conversación desde la adquisición de hardware hacia el diseño integral de soluciones.
La infraestructura híbrida se convierte en la opción más rentable
Aunque los grandes modelos de lenguaje han incrementado el interés por instalar servidores especializados, la mayoría de las organizaciones aún busca equilibrar desempeño, costo y flexibilidad.
En ese contexto, las arquitecturas híbridas comienzan a consolidarse como el modelo predominante.
Para Forlac, la combinación de infraestructura local con servicios en la nube permite mantener aplicaciones críticas dentro de la organización, mientras otras cargas de trabajo aprovechan la elasticidad de plataformas como Microsoft Azure.
Gutiérrez explica que esta estrategia también fortalece la continuidad operativa y la protección de la información.
«Manejamos todo el tema de Software as a Service. No solamente nos enfocamos en la parte on premise; recomendamos mantener algunos aplicativos críticos localmente y otros servicios en la nube, dependiendo de las necesidades y de la seguridad que requiere cada cliente.»
La propuesta coincide con la tendencia identificada por GlobalData, que considera a los modelos Network as a Service (NaaS) y a las infraestructuras híbridas como la base para soportar cargas de IA sin obligar a las organizaciones a realizar inversiones masivas en infraestructura física.
La IA también comienza a ejecutarse en el dispositivo
La evolución de la infraestructura no sólo ocurre en los centros de datos.
Mientras hace pocos años prácticamente todo el procesamiento de IA dependía de la nube, los avances en procesadores especializados están trasladando parte de esas capacidades hacia computadoras personales, estaciones de trabajo y equipos de borde.
José Ángel Morales considera que este cambio permitirá reducir latencias, proteger información sensible y aprovechar mejor los recursos de cómputo.
«No necesariamente tenemos que ir y venir a la nube para poder razonarlo… Se debe tener las características correctas para poder hacerlo.»
Esta evolución explica por qué fabricantes como AMD han ampliado su portafolio para cubrir distintos niveles de procesamiento de IA.
En dispositivos cliente destacan las familias Ryzen AI Serie 300, Serie 400 y Serie 8000, diseñadas para ejecutar modelos de Inteligencia Artificial directamente en computadoras personales mediante unidades de procesamiento neuronal (NPU).
Para estaciones de trabajo, la compañía incorpora aceleradores gráficos de la familia Radeon RX 9000, orientados a cargas de procesamiento paralelo.
En centros de datos, la estrategia combina procesadores EPYC con aceleradores AMD Instinct, destinados al entrenamiento e inferencia de modelos de gran escala.
La evolución continuará con plataformas como AI Halo, un formato ultracompacto optimizado para ejecutar IA local, y AI Helios, un rack de servidores que integra procesadores, aceleradores e interconexiones de alta velocidad para centros de datos preparados para Inteligencia Artificial.
Más allá del hardware, AMD impulsa un ecosistema abierto mediante ROCm, además de alianzas con desarrolladores de modelos como OpenAI, Meta y Anthropic para optimizar el desempeño de aplicaciones de IA sobre sus plataformas.
El mercado mexicano ya demanda equipos preparados para IA
Uno de los indicadores más claros de esta transición proviene del propio canal de distribución.
De acuerdo con José Ángel Morales, alrededor del 80% de los procesadores comercializados por el Commercial y System Channel corresponden actualmente a modelos Ryzen 5 o superiores, lo que refleja una preferencia creciente por plataformas con capacidad suficiente para ejecutar aplicaciones de Inteligencia Artificial.
El dato sugiere un cambio relevante en las decisiones de compra.
Hace apenas unos años, gran parte del mercado privilegiaba equipos básicos para tareas de productividad. Hoy, las organizaciones buscan plataformas capaces de responder a nuevas cargas de trabajo relacionadas con asistentes inteligentes, análisis de datos, automatización y herramientas de productividad impulsadas por IA.
Este comportamiento también explica el incremento en la demanda de memoria, almacenamiento de alto desempeño y aceleradores especializados observado por fabricantes y mayoristas durante los últimos meses.
El desabasto redefine las estrategias comerciales
Sin embargo, el crecimiento de la demanda ocurre en un momento particularmente complejo para la industria.
GlobalData identifica que la capacidad de producción de memorias HBM, nodos avanzados de fabricación y suministro energético se encuentra prácticamente comprometida por los grandes proyectos de IA desarrollados por hyperscalers y fabricantes de semiconductores.
Ese escenario ya tiene efectos visibles en México.
Forlac reporta que la escasez de procesadores, memorias y otros componentes especializados ha extendido significativamente los tiempos de entrega de infraestructura para centros de datos.
Iván Gutiérrez reconoce que configurar servidores para IA se ha convertido en un desafío operativo.
«Tratamos de configurar un servidor y nos llega de seis a ocho meses. Los costos también están variando mucho y eso ha dificultado que los clientes se adapten a estas nuevas infraestructuras.»
Eric Peña agrega que la situación no parece resolverse en el corto plazo.
Según la información compartida por fabricantes con los que trabaja la empresa, la normalización del suministro podría comenzar hasta finales de 2028, mientras la mayor parte de la producción de componentes especializados permanece comprometida por proyectos internacionales de Inteligencia Artificial.
Como respuesta, los integradores están modificando su estrategia comercial.
En lugar de depender exclusivamente de configuraciones personalizadas, recurren con mayor frecuencia a plataformas run rate disponibles en inventario de los mayoristas, complementándolas con servicios de migración a la nube y consultoría para acelerar la adopción tecnológica sin depender completamente del hardware especializado.
Esta evolución anticipa un cambio aún más profundo para el canal: la rentabilidad dejará de depender del volumen de equipos vendidos y estará cada vez más ligada a la capacidad para diseñar servicios administrados, gobernar entornos de Inteligencia Artificial y acompañar la transformación digital de los clientes, temas que se desarrollan en la tercera y última entrega.
Oportunidades para el canal: el negocio ya no está en vender servidores, sino en diseñar la IA empresarial
La Inteligencia Artificial está modificando la forma en que las organizaciones invierten en tecnología, pero también está redefiniendo el papel que desempeñan distribuidores, mayoristas e integradores de soluciones. Si durante años la rentabilidad del canal dependió de colocar más infraestructura, hoy el valor comienza a desplazarse hacia la consultoría, la integración y la operación de ecosistemas digitales.
La propia experiencia de Forlac demuestra que los proyectos de IA ya no se resuelven con una lista de especificaciones técnicas. Cada implementación exige comprender procesos de negocio, estimar el retorno de inversión, seleccionar la arquitectura adecuada y acompañar al cliente durante todo el ciclo de adopción.
GlobalData llega a una conclusión similar: el integrador que tendrá éxito no será quien venda más hardware, sino quien sea capaz de administrar la complejidad, reducir riesgos y ofrecer servicios de valor alrededor de la infraestructura tecnológica.
Seis oportunidades de negocio para los integradores
1. Consultoría para proyectos de IA
El primer paso ya no consiste en seleccionar un servidor, sino en responder preguntas de negocio.
- ¿Qué proceso conviene automatizar?
- ¿Qué datos utilizará la IA?
- ¿Dónde debe ejecutarse el modelo?
- ¿Cuál será el retorno esperado?
La consultoría previa se convierte en un servicio con alto valor agregado y en la puerta de entrada para proyectos de mayor alcance.
2. Diseño de arquitecturas híbridas
Las organizaciones difícilmente trasladarán toda su operación a la nube ni mantendrán todas sus aplicaciones en sus propios centros de datos.
La tendencia apunta hacia arquitecturas híbridas que combinen:
- infraestructura on premise
- nube pública
- nube privada
- procesamiento local
- servicios administrados
Esta integración representa una oportunidad permanente para el canal, pues requiere actualización, monitoreo y optimización continua.
3. Modernización de infraestructura existente
No todas las empresas necesitan construir un nuevo centro de datos.
En numerosos casos, basta con actualizar:
- almacenamiento
- memoria
- redes
- servidores
- estaciones de trabajo
para incorporar capacidades de Inteligencia Artificial.
Esta estrategia reduce costos y acelera la adopción tecnológica.
4. IA en el dispositivo
El crecimiento del procesamiento local abre un mercado prácticamente nuevo.
Equipos equipados con NPUs, procesadores Ryzen AI y estaciones de trabajo con aceleradores gráficos permitirán ejecutar asistentes inteligentes sin depender permanentemente de la nube.
Para el canal, esto significa nuevas oportunidades en renovación de parque instalado, capacitación y soporte especializado.
5. Servicios administrados
La infraestructura para IA necesita:
- monitoreo
- respaldo
- seguridad
- actualización
- optimización
Es decir, servicios recurrentes.
GlobalData identifica precisamente este cambio como uno de los principales motores de rentabilidad para los integradores.
6. Gobernanza de Inteligencia Artificial
La IA introduce nuevos desafíos relacionados con:
- privacidad
- protección de datos
- cumplimiento regulatorio
- supervisión humana
- administración de modelos
Forlac reconoce que muchos clientes apenas comienzan a definir políticas para administrar estas plataformas, lo que abre una nueva línea de consultoría especializada.
El talento se convierte en el recurso más escaso
Aunque la conversación suele centrarse en procesadores, GPUs y centros de datos, diversos especialistas coinciden en que el principal desafío será la disponibilidad de talento.
GlobalData advierte que la capacitación técnica y la certificación de especialistas serán elementos diferenciadores para los proveedores de servicios administrados.
José Ángel Morales coincide en que la evolución tecnológica no elimina la necesidad de experiencia humana.
«Siempre la parte de intervención de una persona va a ser necesaria. Quien va a dar la dirección de hacia dónde se va a ir dando también somos las personas, son las organizaciones.»
Su reflexión recuerda que la IA automatiza tareas, pero las decisiones estratégicas continúan dependiendo del conocimiento del negocio y de la capacidad para traducir la tecnología en resultados.
La ventana de oportunidad ya está abierta
Uno de los mayores riesgos para el canal consiste en asumir que la Inteligencia Artificial todavía se encuentra en una etapa experimental.
Morales considera que esa percepción puede convertirse en una desventaja competitiva.
«Hay que aventarse. Hay que aventarse y hay beneficios ya tangibles que podemos tocar. Sin embargo, lo que no podemos hacer es esperar a que esto madure… porque es muy probable que cuando eso suceda vayamos a estar tarde.»
La afirmación adquiere mayor relevancia cuando se observa el comportamiento del mercado.
GlobalData estima que la inversión mundial en infraestructura continuará creciendo porque la demanda supera la capacidad disponible de memoria, fabricación de chips y suministro energético. Paralelamente, México acelera el desarrollo de nuevos centros de datos y fortalece su posición como plataforma regional para servicios digitales.
En otras palabras, la transformación ya comenzó.
Más allá de los servidores
La infraestructura para Inteligencia Artificial no representa únicamente una nueva generación de servidores o aceleradores gráficos. Constituye una reorganización completa del ecosistema tecnológico.
Los centros de datos evolucionan para soportar mayores densidades de procesamiento; las redes se automatizan para responder a cargas dinámicas; el almacenamiento debe alimentar modelos cada vez más complejos; y las estaciones de trabajo comienzan a ejecutar inferencia local mediante procesadores especializados.
En ese entorno, el integrador deja de ser un proveedor de equipos para convertirse en el arquitecto que conecta todos esos componentes en una plataforma funcional, segura y escalable.
Como demuestra la experiencia de Forlac, el éxito de un proyecto ya no depende de vender el servidor más potente, sino de recomendar la arquitectura correcta para cada necesidad. Y como plantea AMD, la siguiente etapa de la IA combinará centros de datos, nube y procesamiento local, multiplicando los escenarios donde el canal puede aportar valor.
