Nota editorial: Este reportaje se apoya en una entrevista exclusiva de Interesante, realizada por Alejandro Mancilla a Rodrigo Durán (CENIA).La inteligencia artificial ya no es un experimento: es infraestructura. Estados Unidos marca el ritmo con OpenAI, Google y Meta. China financia modelos propios a gran escala, de Ernie (Baidu) a Wu Dao (Tsinghua University). Europa impulsa a Mistral y Aleph Alpha. India lanza BharatGPT para cubrir su mosaico lingüístico. En ese tablero, América Latina presenta Latam-GPT, un modelo de 50 mil millones de parámetros entrenado con 8 terabytes de datos locales, como reportó El País.
No es solo tecnología. Es política: quién define la memoria digital y desde qué marco cultural se escribe el futuro.
En 2025, cada bloque busca reducir su dependencia de Silicon Valley. India empuja BharatGPT con apoyo estatal y corporativo. Europa combina fondos públicos y capital de riesgo para sostener a Mistral y Aleph Alpha. China invierte en semiconductores y regula su mercado interno para escalar sus modelos. América Latina llega con menos recursos, pero con una premisa clara: un modelo que comprenda español, portugués y lenguas indígenas sin pasar por la traducción anglo. Como explica Rest of World, entrenar desde cero con datos latinoamericanos evita diluir las culturas locales en un marco anglocéntrico.
La desventaja estructural es evidente. GPT-4o se entrenó en superclusters con más de 10.000 GPUs H100, de acuerdo con Semafor. Google opera Gemini sobre TPU v5. Meta dedicó racks completos de GPUs a Llama-3. Latam-GPT, en cambio, depende de 2 millones de dólares en créditos de nube de AWS. Es un inicio, pero insuficiente para hablar de independencia real. Sin centros de cómputo propios, la “soberanía digital” queda condicionada.
Aquí aparece el único movimiento hacia autonomía infra: Chile proyecta migrar parte del entrenamiento a un centro de datos solar en Atacama, una de las zonas con mayor radiación del planeta, según The World. No equilibrará la balanza frente a Azure o Google Cloud, pero sí establece un precedente: energía y datos regionales al servicio de un modelo local.
El proyecto no está libre de críticas. Rest of World advierte que, sin granjas de servidores propias, Latam-GPT podría quedarse en gesto cultural. Organismos como la UNESCO han subrayado la importancia de diversidad cultural en IA; esta iniciativa se alinea con esa agenda, aunque el respaldo material siga siendo el punto débil.
En la entrevista exclusiva con Interesante, Alejandro Mancilla preguntó por la ambición real del modelo. Rodrigo Durán fue directo: “Esto no se trata de competir con ChatGPT; se trata de construir algo que incentive a más países a sumarse”. También reconoció límites: “A la escala que queríamos —70 mil millones de parámetros— no teníamos la capacidad en Chile”. Y definió prioridades: antes que interfaz de chat o efectos de marketing, limpiar datos, validar entrenamiento y abrir el modelo para que universidades, gobiernos y startups construyan sobre una base común.
Lo que está en juego no es alcanzar a GPT-4o en benchmarks. Es abrir un espacio estable donde América Latina deje de ser usuaria pasiva y pase a producir su propio archivo digital. Dos caminos posibles: convertir Latam-GPT en infraestructura funcional para educación, salud y servicios públicos, aunque sea a escala limitada; o dejarlo en símbolo citado en conferencias, sin impacto material.
El veredicto, por ahora, es prudente. Latam-GPT no es rival de los gigantes y no pretende serlo. Es una declaración con responsabilidades: o la región invierte en cómputo y gobernanza de datos para sostenerla, o quedará como una buena idea sin continuidad. La diferencia la marcará la capacidad de pasar de créditos en la nube a capacidad propia y de pilotos vistosos a servicios cotidianos. Ahí se medirá su valor.
