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Tendencias e Informaci贸n del Mercado Global de Plataformas Sostenibles de Entrenamiento de Modelos de IA

La Escala de los Modelos de Base Obliga a Optimizar el C贸mputo por Token

El entrenamiento de grandes modelos de lenguaje a escala de frontera ha cambiado la l贸gica de costos del mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA, ya que el consumo de electricidad ahora afecta directamente cada decisi贸n de adquisici贸n importante.^{[1]C. Ringler, "Pron贸stico Basado en Escenarios de la Demanda Global de Energ铆a y la Huella de Carbono de la Inteligencia Artificial", PLOS ONE, plos.org} Un estudio de modelado basado en escenarios publicado en PLOS ONE mostr贸 que el entrenamiento de GPT-3 consumi贸 1.287 MWh de electricidad, las generaciones de modelos posteriores consumieron entre 50 y 70 GWh, y que el entrenamiento podr铆a representar hasta el 68,5% de las emisiones de carbono del ciclo de vida de la IA en condiciones de tendencia habitual. Investigadores del MIT CSAIL y del Instituto Max Planck tambi茅n demostraron que comprimir modelos durante el entrenamiento con CompreSSM elimina el paso de entrenamiento adicional requerido por la poda posterior, cambiando as铆 el dise帽o de los m贸dulos de optimizaci贸n. Ese resultado favorece a los proveedores de plataformas que incorporan controles de compresi贸n y eficiencia dentro del ciclo de entrenamiento en lugar de tratarlos como un paso de limpieza posterior a la ejecuci贸n. Los compradores est谩n respondiendo a la misma presi贸n en t茅rminos comerciales, con CoreWeave reportando una cartera de pedidos de ingresos de USD 66,8 mil millones a finales de 2025, lo que muestra con qu茅 fuerza los laboratorios de IA est谩n asegurando capacidad costosa con anticipaci贸n. En el mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA, los proveedores que reducen el desperdicio por token durante el entrenamiento se est谩n acercando al centro de las decisiones de selecci贸n de plataformas y renovaci贸n de contratos.

Demanda Creciente de Flujos de Trabajo de Entrenamiento de Modelos Conscientes del Carbono

La programaci贸n consciente del carbono se est谩 convirtiendo en un requisito fundamental en el mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA porque la ubicaci贸n, la fuente de energ铆a y el momento de la carga de trabajo ahora determinan tanto las emisiones como el costo operativo.^{[2]C. Ringler, "Pron贸stico Basado en Escenarios de la Demanda Global de Energ铆a y la Huella de Carbono de la Inteligencia Artificial", PLOS ONE, plos.org} Una revisi贸n sistem谩tica de 2026 en Energy Informatics encontr贸 que la ubicaci贸n del centro de datos, la intensidad de carbono de la red el茅ctrica, el PUE y la programaci贸n de cargas de trabajo pueden desplazar las emisiones totales de entrenamiento en m谩s de un orden de magnitud, y que la programaci贸n consciente del carbono con enrutamiento geogr谩fico puede reducir las emisiones entre un 20% y un 70%, dependiendo de la combinaci贸n de la red el茅ctrica. Esta demanda est谩 llegando r谩pidamente a la capa comercial porque las obligaciones de la Ley de IA de la UE para la IA de prop贸sito general entraron en vigor en agosto de 2025 y requieren que los proveedores documenten y divulguen el consumo de energ铆a conocido o estimado del modelo. AWS respondi贸 en marzo de 2026 lanzando su consola de Sostenibilidad con informes de Alcance 1 a 3 y visibilidad de emisiones a nivel regional casi en tiempo real, lo que brinda a los equipos de MLOps una visi贸n operativa m谩s clara mientras se preparan para los plazos de presentaci贸n de informes. La investigaci贸n tambi茅n est谩 avanzando hacia la relevancia en producci贸n, con CarbonGearRL demostrando una reducci贸n de CO2 de hasta el 52% sin p茅rdida de rendimiento en modelos de estilo LLaMA de 70 mil millones de par谩metros mediante el ajuste del ancho del cl煤ster y la precisi贸n aritm茅tica frente a se帽ales de red el茅ctrica en vivo. La apertura comercial en el mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA radica en convertir esos prometedores m茅todos de investigaci贸n en flujos de trabajo que sean utilizables, auditables y f谩ciles de implementar a escala para los compradores.

Los Equipos Empresariales de MLOps Priorizan la Telemetr铆a Energ茅tica y la Gobernanza de Costos

La telemetr铆a energ茅tica est谩 pasando a ser un criterio central de compra de plataformas en el mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA porque la eficiencia del entrenamiento ahora se revisa con el mismo escrutinio que la utilizaci贸n del c贸mputo y el 茅xito de los experimentos. Este cambio est谩 ampliando el conjunto de compradores m谩s all谩 de los equipos de sostenibilidad, ya que los grupos de finanzas e ingenier铆a quieren cada vez m谩s una mayor visibilidad del perfil de costos de las ejecuciones de entrenamiento prolongadas. Weights and Biases, tras su integraci贸n en la plataforma de CoreWeave, a帽adi贸 retransmisi贸n de telemetr铆a y detecci贸n de rezagados de GPU a trav茅s de Mission Control, brindando a los equipos una forma de encontrar nodos de bajo rendimiento y ajustar las cargas de trabajo antes de que el desperdicio se acumule en todo un cl煤ster. En trabajos grandes de m煤ltiples nodos, un solo nodo d茅bil puede retrasar toda la ejecuci贸n, por lo que la visibilidad a nivel de nodo se est谩 volviendo financieramente importante en lugar de operativamente opcional. Los proveedores que integran la telemetr铆a de energ铆a y rendimiento en los paneles de seguimiento de experimentos, en lugar de aislarla en pantallas de informes separadas, est谩n fortaleciendo su posici贸n en el mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA. Ese modelo operativo tambi茅n facilita que los compradores empresariales justifiquen el gasto en plataformas por razones de gobernanza de costos, incluso antes de que se imponga un mandato formal de sostenibilidad.

Las Iniciativas de IA Soberana Favorecen la Eficiencia del Entrenamiento Regional

Los programas de IA soberana est谩n creando una corriente de demanda duradera para el mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA, ya que los gobiernos buscan mantener el c贸mputo, los datos y el desarrollo de modelos dentro de l铆mites regionales de confianza. El Consejo de Cooperaci贸n del Golfo comprometi贸 m谩s de USD 200 mil millones durante cinco a帽os para infraestructura de IA soberana, subrayando la escala de la oportunidad del sector p煤blico para plataformas que puedan respaldar entornos de entrenamiento regional responsables. En 颁补苍补诲谩, TELUS y el Gobierno de 颁补苍补诲谩 avanzaron en infraestructura de IA soberana en Vancouver, utilizando instalaciones alimentadas con un 98% de energ铆a renovable y sistemas de enfriamiento l铆quido proyectados para reducir el consumo de energ铆a de enfriamiento en un 80% en comparaci贸n con los dise帽os convencionales. Estos programas no simplemente copian los modelos de los hiperescaladores dentro de las fronteras nacionales, porque tambi茅n requieren procedencia de energ铆a trazable, historiales de trabajos auditables y atribuci贸n de carbono que las autoridades gubernamentales puedan verificar. En enero de 2026, Tamil Nadu firm贸 un memorando de entendimiento de INR 10.000 crore (USD 1,16 mil millones) con Sarvam AI para construir el primer Parque de IA Soberana de pila completa de India en Chennai, con datos, modelos y c贸mputo que deben permanecer dentro del l铆mite de confianza del estado.^{[3]Sarvam AI y personal de BusinessToday, "Tamil Nadu y Sarvam AI firman un memorando de entendimiento de Rs 10.000 crore para construir el primer Parque de IA Soberana de India", BusinessToday, businesstoday.in} En el mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA, los proveedores que puedan cumplir estos requisitos de gobernanza manteniendo al mismo tiempo una eficiencia de entrenamiento competitiva probablemente ganar谩n una posici贸n m谩s s贸lida en una de las categor铆as de adquisici贸n de m谩s r谩pida expansi贸n.

Las Altas Densidades de Potencia y las Limitaciones de Enfriamiento Restringen el Rendimiento del Entrenamiento

Las limitaciones de densidad de potencia y enfriamiento est谩n frenando el mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA, ya que muchas instalaciones heredadas no pueden alojar los 煤ltimos racks de IA sin importantes trabajos de modernizaci贸n. Esto significa que la adquisici贸n de energ铆a renovable por s铆 sola no desbloquea la capacidad de entrenamiento si la planta f铆sica todav铆a no puede soportar cargas sostenidas de alta densidad. El campus de Crusoe en Abilene fue dise帽ado con un PUE anualizado de 1,2 a 1,4 para la Fase 1, y los requisitos de sostenibilidad del proyecto de 2026 ajustaron el objetivo a 1,1-1,25, lo que muestra cu谩n preciso debe ser ahora el dise帽o de la infraestructura.^{[4]C. Ringler, "Pron贸stico Basado en Escenarios de la Demanda Global de Energ铆a y la Huella de Carbono de la Inteligencia Artificial", PLOS ONE, plos.org} Las consecuencias a nivel de plataforma son igualmente importantes porque el c贸mputo limitado debido a la saturaci贸n t茅rmica puede aparecer como ineficiencia de software a menos que el margen t茅rmico se monitoree en tiempo real. Preferred Networks, IIJ y JAIST reforzaron ese v铆nculo en marzo de 2026 cuando desplegaron servidores de IA de alta densidad con enfriamiento l铆quido directo en un centro de datos modular de prop贸sito espec铆fico dise帽ado como caso de referencia para las m茅tricas de energ铆a de infraestructura refrigerada por agua. El mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA depender谩, por tanto, no solo de mejores controles de software, sino tambi茅n de una coordinaci贸n m谩s estrecha entre las capas de orquestaci贸n y los l铆mites t茅rmicos de las instalaciones donde se ejecutan esas cargas de trabajo.

La Escasez de Suministro de GPU Retrasa los Despliegues de Infraestructura Sostenible

Los cuellos de botella de hardware contin煤an restringiendo el mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA porque los sistemas de IA avanzados todav铆a enfrentan restricciones de suministro en memoria, 贸ptica, redes y servidores completamente configurados. El director ejecutivo de NVIDIA, Jensen Huang, declar贸 en junio de 2026 que la demanda segu铆a superando la oferta y que las condiciones de escasez podr铆an persistir hasta 2027. Ese entorno favorece a los hiperescaladores con acceso de asignaci贸n establecido, mientras que las empresas m谩s peque帽as y los programas soberanos enfrentan despliegues m谩s lentos y un acceso m谩s tard铆o a hardware eficiente. Tambi茅n retrasa el despliegue de las mejoras de software, porque los compradores no pueden beneficiarse plenamente de las capas de optimizaci贸n m谩s nuevas si su actualizaci贸n de hardware se pospone. Como resultado, los proveedores est谩n poniendo mayor 茅nfasis en t茅cnicas como la precisi贸n mixta, el punto de control de gradientes y la sintonizaci贸n de hiperpar谩metros m谩s eficiente para que los compradores puedan aumentar la producci贸n por GPU asignada, incluso en un entorno de suministro limitado. El mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA sigue teniendo una demanda s贸lida, pero la escasez de suministro est谩 extendiendo los plazos de implementaci贸n y aumentando el valor comercial del software que extrae m谩s trabajo 煤til del hardware limitado.

*Nuestras previsiones consideran los impactos de impulsores y restricciones como direccionales, no aditivos. Las previsiones de impacto reflejan el crecimiento base, los efectos de mezcla y las interacciones entre variables.

An谩lisis de Segmentos

Por Componente: El Software Ancla los Ingresos Mientras los Servicios Escalan

El software tuvo el 69,85% de la participaci贸n del mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA en 2025, lo que indica que los compradores todav铆a otorgan el mayor valor a las capas de orquestaci贸n, optimizaci贸n e inteligencia de carbono antes de comprometerse con la infraestructura f铆sica. El software de plataforma de entrenamiento central sigue siendo el subsegmento m谩s grande porque la orquestaci贸n del entrenamiento, la programaci贸n de trabajos y la asignaci贸n de recursos son la base de cada ejecuci贸n de entrenamiento grande en el mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA. Los m贸dulos de inteligencia de carbono se est谩n comercializando r谩pidamente porque respaldan tanto el control de costos como la preparaci贸n para el cumplimiento normativo, donde los compradores necesitan registros m谩s claros del uso de energ铆a del modelo. El DSX OS de NVIDIA, lanzado como software modular de c贸digo abierto en mayo de 2026, ilustra este cambio al incorporar la telemetr铆a de tokens por vatio directamente en la capa operativa para las f谩bricas de IA. Ese movimiento tambi茅n muestra c贸mo las empresas vinculadas al hardware est谩n avanzando en la pila de software para capturar m谩s del valor de optimizaci贸n en el mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA.

Se proyecta que los servicios crecer谩n a una CAGR del 25,34% de 2026 a 2031, convirti茅ndolos en el componente de m谩s r谩pido crecimiento del mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA. Este crecimiento refleja una brecha pr谩ctica, porque muchas empresas pueden comprar la plataforma pero a煤n necesitan ayuda para convertir la telemetr铆a en cambios que mejoren la eficiencia de las ejecuciones y la calidad de los informes. Los servicios gestionados, la consultor铆a de sostenibilidad y la consultor铆a de eficiencia de modelos est谩n ganando terreno a medida que las empresas intentan operacionalizar los datos generados por las herramientas de software. El patr贸n se asemeja al desarrollo anterior del MLOps en la nube, donde las organizaciones primero adoptaron las herramientas y luego a帽adieron socios de servicio para traducir los resultados de la plataforma en decisiones del d铆a a d铆a. Esa atracci贸n de servicios tambi茅n sugiere que la industria de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA est谩 pasando de una fase inicial de herramientas a una fase centrada en la ejecuci贸n, donde el software y la experiencia humana se venden cada vez m谩s juntos.

Por Modo de Implementaci贸n: El Dominio de la Nube Enmascara el Impulso 贬铆产谤颈诲辞

La implementaci贸n basada en la nube represent贸 el 67,12% del mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA en 2025, ya que la mayor铆a de las organizaciones todav铆a no pueden replicar la capacidad de entrenamiento a hiperescala en sus propias instalaciones. La nube sigue siendo el modo predeterminado para las cargas de trabajo de frontera que requieren un acceso intensivo a GPU, escalado r谩pido e integraci贸n estrecha con servicios de infraestructura m谩s amplios en el mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA. El Informe de Sostenibilidad Ambiental del Ejercicio Fiscal 2025 de Microsoft declar贸 que la empresa contrat贸 34 GW de electricidad libre de carbono en 24 pa铆ses, un aumento de 18 veces desde 2020, lo que ayuda a los clientes de la nube a acceder a c贸mputo de entrenamiento con menor contenido de carbono sin gestionar el aprovisionamiento de energ铆a por s铆 mismos. Esa infraestructura respaldada por energ铆as renovables es parte de la raz贸n por la que las plataformas en la nube contin煤an dominando el mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA incluso cuando los compradores se preocupan m谩s por la responsabilidad energ茅tica. La implementaci贸n local sigue siendo importante, pero est谩 concentrada en sectores regulados como los servicios financieros, la atenci贸n m茅dica y la defensa, donde los datos confidenciales no pueden trasladarse libremente a entornos de nube compartidos.

Se espera que la implementaci贸n h铆brida crezca a una CAGR del 25,89% de 2026 a 2031, convirti茅ndola en el modo de m谩s r谩pido crecimiento en el mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA. La raz贸n principal es estructural, no estil铆stica, porque los programas de IA soberana y las industrias reguladas necesitan control local sobre d贸nde se almacenan y procesan los datos, al mismo tiempo que necesitan acceso a herramientas de nivel hiperescala. Las F谩bricas de IA de AWS reflejan esa respuesta de dise帽o al colocar infraestructura de IA de AWS dedicada en los centros de datos de los clientes y operarla como una Regi贸n de AWS privada. Esta arquitectura ofrece a los compradores empresariales y soberanos un camino para combinar localidad, control de pol铆ticas y flujos de trabajo de entrenamiento a hiperescala dentro del mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA. Tambi茅n se est谩 volviendo m谩s relevante para los operadores de colocaci贸n que desean ofrecer capacidad de GPU de alta densidad y con energ铆a sostenible a clientes que poseen los modelos pero no pueden construir infraestructura dedicada con suficiente rapidez por su cuenta.

Por Tecnolog铆a: La Optimizaci贸n Distribuida Lidera Mientras la Automatizaci贸n Green MLOps Surge

La optimizaci贸n del entrenamiento distribuido represent贸 el 28,74% del tama帽o del mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA en 2025, ya que se sit煤a en el centro de cualquier ejecuci贸n de entrenamiento que abarque m煤ltiples GPU o nodos. En el mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA, esta capa determina qu茅 tan bien los cl煤steres manejan la sincronizaci贸n de gradientes, el paralelismo de tensores y la sobrecarga de comunicaci贸n entre nodos en condiciones operativas reales. La diferencia entre una utilizaci贸n d茅bil y una fuerte del cl煤ster afecta directamente el uso de energ铆a por token, por lo que los compradores contin煤an tratando esta tecnolog铆a como un requisito de primer orden en lugar de una funci贸n adicional. Los enfoques de hardware especializado tambi茅n est谩n reforzando la importancia de esta capa, ya que los proveedores buscan reducir la sobrecarga de comunicaci贸n y mejorar la eficiencia de escalado mediante un dise帽o de sistema m谩s ajustado. La investigaci贸n presentada en AAAI 2026 a帽adi贸 a esa direcci贸n, con SEAP mostrando un 50% de dispersi贸n y menos del 1,5% de disminuci贸n del rendimiento en la mayor铆a de las tareas, lo que sugiere un papel m谩s importante para la poda y la compresi贸n en los futuros m贸dulos de optimizaci贸n.

Se proyecta que la automatizaci贸n Green MLOps crecer谩 a una CAGR del 26,12% de 2026 a 2031, convirti茅ndola en el segmento tecnol贸gico de m谩s r谩pido crecimiento en el mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA. Este crecimiento est谩 vinculado al paso de los informes est谩ticos a la programaci贸n activa consciente del carbono, lo que cambia cu谩ndo y d贸nde se ejecutan las cargas de trabajo. CarbonFlex, un programador consciente del carbono nativo de Kubernetes integrado con la API de WattTime, logr贸 ahorros de carbono de hasta el 57% en comparaci贸n con las l铆neas de base agn贸sticas al carbono en implementaciones de AWS ParallelCluster. Las empresas tambi茅n buscan rastros de carbono auditables de las cargas de trabajo, lo que est谩 aumentando la demanda de capas de automatizaci贸n que puedan conectar los datos de emisiones a experimentos espec铆ficos, versiones de modelos y configuraciones de c贸mputo. Al mismo tiempo, las herramientas de aprendizaje federado y distribuido est谩n ganando relevancia en la industria de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA porque ayudan a las organizaciones a entrenar en entornos de datos dispersos sin centralizar informaci贸n confidencial.

Por Usuario Final: Los Hiperescaladores Lideran Mientras las Startups Aceleran

Los proveedores de infraestructura de nube a hiperescala e IA representaron el 30,41% de la participaci贸n del mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA en 2025, ya que ejecutan las cargas de trabajo de entrenamiento m谩s grandes y obtienen los mayores beneficios directos de las ganancias de eficiencia. El caso de negocio es sencillo en el mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA, ya que peque帽as mejoras porcentuales en la eficiencia energ茅tica generan ahorros de costos muy grandes cuando la potencia activa alcanza niveles de escala de servicios p煤blicos. CoreWeave report贸 superar 1 GW de potencia activa en el primer trimestre de 2026, demostrando la escala a la que la eficiencia de la plataforma comienza a traducirse en apalancamiento operativo material. Los operadores de centros de datos de colocaci贸n son el siguiente grupo de usuarios principales, ya que utilizan las capacidades de la plataforma para diferenciar la capacidad de GPU multiinquilino bas谩ndose en atributos de eficiencia energ茅tica y gobernanza. Ese posicionamiento importa m谩s a medida que los compradores empresariales y soberanos imponen condiciones m谩s estrictas de sostenibilidad e informes dentro de las solicitudes de adquisici贸n.

Se espera que las startups de IA y los desarrolladores de modelos crezcan a una CAGR del 25,92% de 2026 a 2031, lo que los convierte en el grupo de usuarios finales de m谩s r谩pido crecimiento en el mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA. Su crecimiento refleja el auge de los laboratorios respaldados por capital de riesgo que ven la eficiencia de entrenamiento por token como un factor directo en la gesti贸n de la liquidez y el escrutinio de los inversores. Este grupo de usuarios suele estar m谩s dispuesto a adoptar t茅cnicas de optimizaci贸n agresivas porque los costos de entrenamiento tienen un impacto inmediato en la velocidad de lanzamiento y la confianza en la recaudaci贸n de fondos. Las instituciones de investigaci贸n tambi茅n est谩n emergiendo como una clase significativa de alto crecimiento, especialmente donde los proyectos p煤blico-privados vinculan el c贸mputo de IA a sistemas de energ铆a m谩s amplios. El proyecto de supercomputadora de IA energ茅ticamente eficiente de Dinamarca con Danfoss y HPE ilustra esa direcci贸n al combinar c贸mputo avanzado con recuperaci贸n de calor residual en la red de energ铆a de distrito del municipio de S酶nderborg.

An谩lisis Geogr谩fico

Am茅rica del Norte represent贸 el 34,56% del mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA en 2025, convirti茅ndola en el mayor contribuyente regional. Estados Unidos sigue siendo el centro de demanda principal porque alberga hiperescaladores, desarrolladores de modelos de frontera, nubes de IA especializadas y una densa base de proveedores en capas de infraestructura y MLOps. Los resultados del primer trimestre de 2026 de CoreWeave mostraron que la capacidad estaba efectivamente agotada para todo 2026, con visibilidad de contratos que se extend铆a hasta 2027, lo que refleja la fuerte demanda de entrenamiento en la regi贸n. 颁补苍补诲谩 est谩 emergiendo como un submercado diferenciado a trav茅s de infraestructura liderada por la soberan铆a y las energ铆as renovables, con TELUS y el Gobierno de 颁补苍补诲谩 avanzando en instalaciones en Vancouver alimentadas con un 98% de energ铆a renovable y sistemas de enfriamiento l铆quido, proyectados para reducir el consumo de energ铆a de enfriamiento en un 80% en comparaci贸n con los centros de datos tradicionales. 惭茅虫颈肠辞 sigue en una etapa m谩s temprana de desarrollo, con un crecimiento vinculado m谩s a la prestaci贸n de servicios de IA en la zona cercana y a la proximidad a la demanda de Estados Unidos que a la infraestructura de entrenamiento dom茅stica a escala de frontera.

Se espera que 础蝉颈补-笔补肠铆蹿颈肠辞 registre la CAGR m谩s r谩pida del 26,45% de 2026 a 2031 en el mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA. La regi贸n est谩 avanzando a trav茅s de una combinaci贸n de inversi贸n en IA soberana, construcciones a hiperescala y atenci贸n pol铆tica a sistemas de c贸mputo m谩s ecol贸gicos. El consumo de electricidad de los centros de datos de China alcanz贸 1.660 mil millones de kWh en 2024, equivalente al 1,68% del consumo nacional de energ铆a y vinculado a 85,9 millones de toneladas de emisiones de CO2, mientras que algunas instalaciones avanzadas alcanzaron tasas de uso de electricidad renovable del 80% bajo el impulso de c贸mputo de Este a Oeste del pa铆s. India tambi茅n se est谩 volviendo estructuralmente importante, con el Grupo Adani comprometiendo USD 100 mil millones para centros de datos listos para IA con energ铆a renovable para 2035 y Google comenzando la construcci贸n en 2026 de un centro de IA de USD 15 mil millones en Visakhapatnam descrito como uno de sus proyectos de centros de datos m谩s ecol贸gicos. 闯补辫贸苍 a帽ade otro camino importante, con Eurus Energy y Toyota Tsusho comenzando la construcci贸n en abril de 2026 de un centro de datos verde directamente conectado a una planta de energ铆a e贸lica a trav茅s de una l铆nea de energ铆a privada.

Europa tuvo la tercera participaci贸n regional m谩s grande en 2025, y los requisitos de cumplimiento bajo la Ley de IA de la UE determinan en gran medida las adquisiciones en el mercado de plataformas sostenibles de entrenamiento de modelos de IA. Los pa铆ses n贸rdicos se destacan porque la supercomputadora nacional de IA de Dinamarca vincula la recuperaci贸n de calor residual a un sistema de energ铆a municipal neutro en CO2, proporcionando a la regi贸n un s贸lido modelo de referencia para una infraestructura de entrenamiento eficiente. Oriente Medio y 脕蹿谤颈肠补 son m谩s desiguales, con los estados del Golfo impulsando la mayor parte de la demanda de IA soberana mientras otros pa铆ses se encuentran en etapas m谩s tempranas de implementaci贸n, creando espacio para proveedores que puedan combinar un rendimiento energ茅tico trazable con las necesidades de cumplimiento regional. Brasil lidera Am茅rica del Sur, pero la adopci贸n sigue siendo limitada por grupos de talento locales de MLOps m谩s reducidos y mayores costos de transferencia de datos transfronterizos que los que enfrentan los compradores en regiones m谩s maduras.