Cover Dos opciones están definiendo cómo Asia afronta la era de la IA actualmente.
Dos opciones están definiendo cómo Asia afronta la era de la IA actualmente.
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A partir del informe World Development Report 2026: The Promise of Artificial Intelligence del Banco Mundial, analizamos las dos opciones que están definiendo cómo Asia afronta la era de la IA.
En Singapur, la capacidad de investigación se centra en llenar los vacíos lingüísticos que los modelos globales aún no cubren adecuadamente. En Malasia, la explosión de los centros de datos plantea interrogantes sobre la escasez de recursos y el valor real de las ambiciones infraestructurales. Ambos casos demuestran que el liderazgo en la era de la IA se mide por la capacidad de seleccionar las competencias en las que invertir y de definir claramente el coste que la sociedad está dispuesta a asumir.
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En la mayoría de los debates actuales, la IA suele presentarse como una carrera de escala: los países se evalúan por el número de centros de datos, la cantidad de chips avanzados, la capacidad de entrenamiento de modelos base y la inversión en potencia de cálculo. Las empresas también suelen demostrar su “preparación para la IA” mediante el número de herramientas implementadas o procesos automatizados con esta tecnología.
Above Las empresas están utilizando la IA para resolver numerosas tareas, desde la síntesis de información hasta la interacción con clientes.
Las empresas están utilizando la IA para resolver numerosas tareas, desde la síntesis de información hasta la interacción con clientes.
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Esta perspectiva tiene fundamento, ya que la IA se construye sobre una cadena de valor que exige capital, datos e infraestructura a un nivel sin precedentes. Los costes de hardware para los superordenadores de IA de vanguardia han crecido a un ritmo de aproximadamente 1,9 veces al año; para mediados de 2025, se estima que el hardware del superordenador Colossus superará los 7.000 millones de dólares. Se prevé que los grandes conglomerados de IA de Estados Unidos gasten más de 750.000 millones de dólares en infraestructura durante 2026, una cifra superior al PIB nominal de muchas economías en desarrollo.
No obstante, la lógica de esta carrera tiende a equiparar erróneamente la IA con la capacidad de construir los sistemas más grandes. El World Development Report 2026 propone una visión diferente en tres niveles: adoptar la tecnología existente; adaptar la tecnología a las necesidades y contextos locales; y avanzar mediante la participación directa en el desarrollo de la IA de vanguardia. Para la mayoría de las economías emergentes, la “adaptación” puede ser el ámbito que genere más valor: lo suficientemente cerca de la tecnología global para no tener que reconstruir todo el sistema, pero con la suficiente autonomía para que la IA comprenda el lenguaje, los datos, las instituciones y las necesidades locales.
Este punto de vista sugiere que el liderazgo requiere determinar dónde debe posicionarse una organización o país en la cadena de valor, en qué niveles de capacidad invertir y qué ambiciones rechazar. Los casos de Singapur y Malasia ilustran dos facetas del mismo desafío: qué construir y hasta dónde.
Above La infraestructura de la IA es un pilar fundamental para el desarrollo tecnológico de los países en la era de la inteligencia artificial.
La infraestructura de la IA es un pilar fundamental para el desarrollo tecnológico de los países en la era de la inteligencia artificial.
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Singapur: Elegir un nicho con valor estratégico para la IA
A Singapur le resulta difícil competir directamente con Estados Unidos o China en tamaño de mercado, volumen de datos masivos o capacidad financiera destinada a modelos base. Sin embargo, su fortaleza radica en la capacidad de organizar la investigación, construir instituciones y conectar necesidades que trascienden las fronteras nacionales. SEA-LION, el modelo lingüístico desarrollado por AI Singapore, es un ejemplo que encaja con este enfoque.
Above La tecnología de IA requiere enfoques estratégicos para ser verdaderamente útil y eficiente en contextos específicos.
La tecnología de IA requiere enfoques estratégicos para ser verdaderamente útil y eficiente en contextos específicos.
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Según el informe, entre 2020 y 2024, los desarrolladores del sudeste asiático lanzaron 35 grandes modelos lingüísticos específicos para la región. Entre ellos se encuentran SEA-LION de AI Singapore, SeaLLM de Alibaba DAMO Academy y Sailor del Sea AI Lab junto con la Universidad de Tecnología y Diseño de Singapur; cada modelo puede procesar más de 10 lenguas del sudeste asiático. Reflejan una necesidad que los sistemas globales difícilmente pueden resolver automáticamente: la diversidad lingüística y cultural de la región.
El informe señala que los modelos entrenados principalmente en lenguas con alfabeto latino tienden a fragmentar el texto escrito en otros sistemas de escritura. Este proceso puede reducir la capacidad de captar la estructura, los matices y el significado de los idiomas menos representados en los datos de entrenamiento. En otras palabras, la falta de datos lingüísticos determina qué comunidades son bien comprendidas por la IA, qué conocimientos están presentes en los modelos y quién está obligado a adaptarse a las normas establecidas en otros lugares.
Above El equipo detrás del modelo de lenguaje extenso SEA-LION de AI Singapore trabajando en su IA local.
El equipo detrás del modelo de lenguaje extenso SEA-LION de AI Singapore trabajando en su IA local.
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Por ello, SEA-LION debe verse como una elección estratégica más que como un proyecto tecnológico aislado. Singapur se centra en un vacío que los proveedores globales tienen pocos incentivos económicos para priorizar, utilizando su capacidad investigadora para crear una infraestructura que sirva a múltiples países de la región. En lugar de competir en el nivel más costoso, Singapur elige un nivel con un valor de propagación más alto para su posición.
En la economía de la IA, el líder puede ser la organización que construye una infraestructura habilitadora para que otros creen valor. Un modelo que comprende las lenguas regionales puede servir de base para aplicaciones en educación, medicina, servicios públicos, comercio o medios de comunicación. Su valor aumenta cuando es utilizado por desarrolladores, institutos de investigación y empresas, en lugar de limitarse a un producto cerrado.
Singapur busca así construir una capacidad para que el sudeste asiático esté mejor representado en el ecosistema global de la IA.
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Malasia: Del destino de inversión a la capacidad a largo plazo en IA
Malasia representa un camino diferente: una mayor participación en la capa de infraestructura física que impulsa la economía de la IA. Según el World Development Report 2026, los centros de datos representaron más de una quinta parte de la inversión directa total en nuevos proyectos de construcción a nivel mundial en 2025. Malasia, junto con Tailandia e India, se sitúa entre los diez países líderes a nivel global en flujos de inversión hacia este tipo de infraestructura. Al mismo tiempo, el país pertenece al grupo de economías en desarrollo con un alto valor de exportación de productos de apoyo a la IA, gracias a su papel en las cadenas de suministro de electrónica, semiconductores y equipos para centros de datos.
Al atraer capital hacia centros de datos, Malasia busca asegurar un lugar en esta capa esencial de la IA. Es una oportunidad para conectar sus fortalezas en la industria electrónica con la creciente demanda de computación en la nube e inteligencia artificial. Sin embargo, el volumen de inversión es solo el punto de partida.
Above La inversión en centros de datos de IA es fundamental para el desarrollo de la economía digital en Malasia.
La inversión en centros de datos de IA es fundamental para el desarrollo de la economía digital en Malasia.
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El Banco Mundial advierte que la capacidad de creación de empleo de los centros de datos aún debe evaluarse, ya que este tipo de infraestructura exige un consumo considerable de electricidad, agua y otros recursos. La cuestión es determinar qué condiciones permiten que dicho flujo de capital se transforme en capacidad endógena. Un centro de datos puede contribuir al crecimiento inmediato, pero su valor estratégico a largo plazo será mayor si fomenta la formación de talento, amplía la red de proveedores, eleva la capacidad operativa y permite que las empresas locales accedan a niveles de mayor valor.
Es un problema familiar en las etapas de transformación industrial. El líder debe ser capaz de ver tanto la oportunidad que brinda la escala como la calidad de su impacto. Los indicadores a seguir incluyen el número de expertos formados, el nivel de participación de las empresas locales, la capacidad de conectar con el ecosistema de investigación y la parte del valor que permanece en la economía. Un mismo proyecto de infraestructura puede generar resultados muy diferentes según cómo se integre en una estrategia de desarrollo más amplia.
Dos opciones para una misma región con IA
Singapur y Malasia están invirtiendo en infraestructura de IA; Singapur apuesta por la infraestructura del conocimiento: idiomas, datos y capacidad para hacer que la IA sea más relevante para la región. Malasia, por su parte, atrae infraestructura física: centros de datos, energía y capacidad de almacenamiento y procesamiento.
La escala puede generar posición, pero esta solo se convierte en capacidad real cuando el país mantiene el poder de decisión, acumula conocimiento y moldea las condiciones de participación. Por el contrario, un proyecto relativamente pequeño aún puede ejercer una influencia amplia si resuelve un problema crítico y sirve de base para otros agentes.
El World Development Report 2026 demuestra que la mayoría de las economías no necesitan avanzar directamente hacia los niveles más costosos de la IA para obtener beneficios. Saber aprovechar lo que ya existe, ajustarlo al contexto y desarrollar algo desde cero solo cuando el objetivo, los recursos y el valor estratégico están realmente claros: esas son las tres estrategias que demuestran un liderazgo disciplinado en esta era de IA sobreexplotada.
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