Amy Vela: La revolución de los centros de datos tiene nombre: AI Factories

Los centros de datos tradicionales han sido durante años la columna vertebral de la infraestructura digital. Su función principal es almacenar y distribuir información a través de procesadores de propósito general (CPU), los mismos que se utilizan en la mayoría de las computadoras. Pero hoy, en plena era de la inteligencia artificial (IA), esa arquitectura ya no es suficiente.

La nueva generación de centros —conocidos como AI Factories— representa un cambio estructural: en lugar de CPUs, dependen de unidades de procesamiento gráfico (GPU) capaces de ejecutar miles de cálculos al mismo tiempo, lo que permite que sistemas de IA funcionen con velocidades y capacidades que antes no eran posibles.

¿Por qué es tan importante esta diferencia?

Porque una cosa es guardar y mandar información… y otra muy distinta es procesarla, analizarla y convertirla en conocimiento en tiempo real. Eso es precisamente lo que hacen las fábricas de inteligencia.

Ejemplo: Pensemos en una línea de producción automotriz en Nuevo León. Cada automóvil debe pasar por controles de calidad en milisegundos: sensores, cámaras y algoritmos verifican soldaduras, pintura, dimensiones y ensamblaje.

Para que la IA detecte un error en una pieza no puede depender de que la imagen viaje a un servidor ubicado en otro país y esperar una respuesta de vuelta: la detección tiene que ocurrir en el mismo instante.

Ahí entra el papel de una AI Factory. Al estar localizada cerca de la planta, el procesamiento ocurre localmente, reduciendo la latencia —el tiempo que tarda en viajar la información de un punto a otro— y acelerando la inferencia, que es el momento en que el modelo de IA genera una respuesta o predicción.

Si antes ese flujo podía tomar segundos críticos, ahora ocurre en milisegundos y en industrias donde cada error cuesta millones, esa diferencia es muy valiosa.

Latencia e inferencia: la clave de la velocidad

En pocas palabras: latencia es la espera; inferencia, la respuesta. Cuando una empresa usa un centro de dato alojado en servidores a miles de kilómetros, por ejemplo en otro país, cada solicitud debe viajar y volver, y aunque no sean “horas” (porque no lo son), sí puede generar retrasos suficientes para frenar una operación crítica.

Una AI Factory local elimina ese problema, ya que procesa datos a gran velocidad y reduce cuellos de botella. Esto no solo mejora la productividad, también permite que la IA funcione en aplicaciones sensibles al tiempo, como manufactura, logística, energía o incluso salud.

Las AI Factories no solo procesan grandes volúmenes de datos, también requieren sistemas avanzados de enfriamiento líquido, ya que las GPU generan más calor que un servidor tradicional.

Este tipo de enfriamiento permite mantener temperaturas estables y operar con mayor eficiencia energética, un factor crucial si consideramos que estos centros pueden consumir mucha energía.

En entrevista exclusiva con El Financiero —cuya nota completa será publicada próximamente— Sergio Rosengaus, fundador de Bleeding Edge, me adelantó que para el primer trimestre de 2026 construirán la primera AI Factory en Nuevo León.

Además, explicó que estas instalaciones pueden levantarse hasta ocho veces más rápido que un centro de datos tradicional.

“Podemos tener una AI Factory operando en 120 días”, aseguró.

Bleeding Edge ya cuenta con un campus de AI Factories en Querétaro, y su expansión al norte del país no es casualidad: Nuevo León se ha consolidado como un hub industrial y tecnológico, especialmente con el auge del nearshoring.

Instalar en la Entidad una fábrica de IA significa acercar esta capacidad directamente a las empresas que más podrían beneficiarse de ella.

Este tipo de infraestructura no solo mejora la velocidad de procesamiento, también representa un paso estratégico para México en la carrera global por la IA.

Tener AI Factories locales no es solo una ventaja técnica: es un salto estratégico para las empresas nacionales, que ganan velocidad, autonomía y control sobre sus datos más sensibles.

Además, estas fábricas de inteligencia impulsan inversión, generan talento especializado y consolidan a regiones como Nuevo León en el mapa de la Vanguard-IA.

La autora es Licenciada en Ciencias de la Comunicación de la UANL, cuenta con cursos y cobertura sobre temas de innovación tecnológica en México y Estados Unidos con enfoque hacia la Inteligencia artificial (IA).

Contacto: avela@elfinanciero.com