Todos hablan de la crisis de la RAM, pero la siguiente batalla de la IA será por la fibra óptica

Sin esa infraestructura, los procesadores pasarían buena parte del tiempo esperando datos en lugar de realizar cálculos, lo que reduciría el rendimiento de los sistemas y elevaría los costos de operación. Así lo explica Carlos Zúñiga, gerente de ventas para el Cono Sur en Corning Optical Communications (dedicada al desarrollo y fabricación de soluciones de fibra óptica para redes de telecomunicaciones y centros de datos), el cual advierte que conforme las empresas amplían su capacidad de cómputo para IA, la demanda de fibra óptica crece.

"Detrás de cada modelo de inteligencia artificial y cada decisión automatizada hay una infraestructura invisible que lo hace posible, que es la fibra óptica; sin esa base no hay una verdadera transformación digital", resume en entrevista con Expansión.

De acuerdo con la Agencia Internacional de Energía (IEA), la demanda eléctrica de los centros de datos creció 17% en 2025, pero la de aquellos dedicados específicamente a inteligencia artificial se disparó 50%. El organismo prevé que el consumo eléctrico del conjunto de los centros de datos se duplicará hacia 2030, mientras que el de la infraestructura enfocada en IA se triplicará. En paralelo, el gasto de capital de cinco de las mayores empresas tecnológicas superó los 400,000 millones de dólares en 2025 y aumentará otro 75% durante 2026. Es, en buena medida, el mismo capital que hoy compite por asegurar energía, fibra óptica, chips y mano de obra especializada.

El negocio ya lo está viviendo

El caso de Corning funciona como termómetro de lo que está ocurriendo en la industria. La acción de la compañía cotizaba alrededor de 70 dólares hace un año y llegó a rozar los 200 dólares en semanas recientes, de acuerdo con Zúñiga. En paralelo, su división de comunicaciones ópticas, hoy la unidad más relevante del grupo, llevó los ingresos anuales de la corporación de 12,000 millones a cerca de 40,000 millones de dólares.

El directivo atribuye ese salto a que fabricantes de GPU como Nvidia y los llamados hyperscalers, empezaron a asegurar contratos de fibra óptica de la misma forma en que lo hicieron con la memoria, a través de acuerdos de largo plazo atados a nuevas plantas de cables.

"La necesidad de asegurar el suministro de fibra óptica responde a que los modelos de inteligencia artificial se están volviendo cada vez más complejos", explica Zúñiga.

El siguiente paso, añade, ya no consiste únicamente en desplegar más fibra entre servidores o centros de datos, la apuesta ahora es llevar la conectividad óptica hasta el propio chip mediante tecnologías fotónicas, con el objetivo de acelerar el intercambio de datos, reducir el consumo energético y eliminar los cuellos de botella que empiezan a surgir en los sistemas de IA.

Con todo, Zúñiga es enfático en un matiz que distingue este cuello de botella del de la memoria, pues en la actualidad “no hay una crisis de escasez de fibra como tal”, en su lugar identifica “estrés, desafío hacia futuro", aunque reconoce que los plazos de entrega para ciertos proyectos sí pueden verse presionados.

La fibra óptica, insiste, no solo conecta a los grandes jugadores de IA; también llega a la fibra que entra a los hogares, a las antenas de telecomunicaciones, a hospitales y a servicios básicos, por lo que cualquier tensión en el suministro tiene un efecto que se siente en toda la cadena.

Tres polos concentran la infraestructura regional

En América Latina, la fotografía de la infraestructura instalada está lejos de ser pareja debido a que México, Brasil y Chile concentran los tres polos regionales de centros de datos, y entre los dos primeros se reparten cerca del 60% de la capacidad instalada.

Ese crecimiento del cómputo, sin embargo, no viene acompañado siempre de la conectividad necesaria para sostenerlo. Zúñiga apunta que los grandes operadores, en su mayoría empresas estadounidenses acostumbradas a una infraestructura ya desplegada en su territorio, instalan sus centros de datos en las periferias de las ciudades, donde hay terreno disponible, pero no siempre existe ahí la red de fibra que esas operaciones requieren.

Además, si en el caso de la memoria RAM el cuello de botella está en la manufactura de las obleas, en la fibra óptica el punto de quiebre, según Zúñiga, es la escasez de técnicos capaces de fusionar cables de nueva generación.

Se trata de un oficio que perdió relevancia cuando la fibra óptica se convirtió en un commodity durante el despliegue masivo de las redes de fibra hasta el hogar (FTTH). "Antes, fusionar un cable requería un especialista casi al nivel de un doctor; con el tiempo ese perfil se abarató junto con el resto de la tecnología", explica.

Ahora la industria vuelve a necesitar ese conocimiento, los centros de datos para IA están dejando atrás las troncales de 288 fibras para instalar cables ribbon de hasta 2,880 hilos e incluso enlaces de 6,912 fibras, ya presentes en algunos proyectos de Estados Unidos y América Latina. En otras palabras, cada cable concentra hasta diez o veinte veces más fibras ópticas que hace unos años, por lo que conectarlas dejó de ser una tarea rutinaria. Unir miles de hilos con precisión milimétrica exige personal altamente especializado, un perfil que la industria dejó de formar cuando la fibra dejó de considerarse un recurso estratégico.

La consecuencia de esa falta de talento se refleja en la latencia, es decir, el tiempo que tardan los datos en viajar de un punto a otro. "Hoy ya tenemos la tecnología para que un especialista en México pueda realizar una cirugía asistida por un robot ubicado en Chile o Argentina. El problema es que la infraestructura todavía no ofrece la velocidad de respuesta que esa aplicación necesita", ejemplifica Zúñiga. En otras palabras, el desarrollo de la conectividad empieza a convertirse en un límite para tecnologías que ya existen.

Zúñiga anticipa que la disponibilidad de redes de fibra de última generación se convertirá en un factor cada vez más determinante para decidir dónde se instalan los próximos grandes proyectos de cómputo. El desafío, advierte, es especialmente relevante para América Latina, una región donde históricamente la infraestructura digital ha avanzado al ritmo de la demanda y no de la planeación de largo plazo. Primero ocurrió con la banda ancha, después con las redes móviles y ahora podría repetirse con la infraestructura que exige la inteligencia artificial.