Evolución de la Industria de la IA y Cadena de Valor para Canadá

Hallazgo clave: Menos del 2% de los clústeres de GPU de grado de IA globales se encuentran en Canadá. A pesar de un mercado de centros de datos en rápido crecimiento, los megavatios brutos son una métrica engañosa: la capacidad equipada con GPU es lo que determina la verdadera competitividad de IA de una nación.

El panorama de la IA antes de 2022

La Inteligencia Artificial ha experimentado varias olas de progreso, pero el período hasta 2022 puede verse como una época fundacional que sentó las bases para los rápidos avances actuales. Los primeros avances en aprendizaje automático (p. ej., redes neuronales profundas, redes convolucionales) alrededor de la década de 2010 demostraron el potencial de la IA en laboratorios y aplicaciones de nicho. Fundamentalmente, esta era vio a las GPU (unidades de procesamiento gráfico) emerger como la herramienta principal para la computación de IA, permitiendo el entrenamiento de modelos complejos que las CPU no podían manejar de manera eficiente. A finales de la década de 2010, las principales empresas tecnológicas e instituciones de investigación estaban aprovechando las GPU para lograr resultados históricos en reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz y modelado de lenguaje.

El advenimiento de modelos de aprendizaje profundo a gran escala como los transformadores (la arquitectura detrás de los modelos de lenguaje modernos) insinuó el salto de productividad que la IA podría proporcionar. Sin embargo, antes de 2022, estos esfuerzos, aunque impresionantes, estaban limitados en su implementación a escala industrial. La mayoría de las implementaciones de IA eran a pequeña escala o experimentales, y la infraestructura que soportaba la IA —desde centros de datos hasta algoritmos— aún estaba en desarrollo.

Es importante destacar que la cadena de valor de la IA aún no se reconocía plenamente como un ecosistema integrado. Muchas organizaciones veían la IA como una innovación de software o un esfuerzo de investigación, en lugar de un sector que requería una infraestructura de extremo a extremo. Los centros de datos seguían optimizados en gran medida para la computación empresarial y en la nube tradicional (impulsada por CPU), con solo algunos focos de clústeres centrados en GPU para tareas especializadas de IA y computación de alto rendimiento. El entrenamiento de modelos de IA se limitaba típicamente a laboratorios de investigación o gigantes tecnológicos, y la inferencia en el mundo real (el uso de modelos de IA en la práctica) era modesta —piense en asistentes de voz o motores de recomendación— impactante, pero aún no transformadora a escala económica nacional.

Esta fue la época de las aplicaciones de IA estrecha y la investigación fundamental. Terminó alrededor de 2022 con una convergencia de factores: la maduración de los algoritmos de IA, la disponibilidad de conjuntos de datos masivos y, crucialmente, la inminente ampliación de la potencia computacional utilizando GPU y chips avanzados. Estos elementos se combinarían para impulsar la IA a una nueva fase que daría forma a la industria.

En resumen, para 2022 la IA había demostrado su promesa a través de avances de investigación y aplicaciones piloto, pero aún no había redefinido industrias o la productividad nacional a escala. El escenario estaba preparado —con las GPU proporcionando la potencia bruta— para una explosión en las capacidades y el despliegue de la IA en los años siguientes. Este contexto es importante para comprender la evolución de la industria de la IA a partir de 2022, y por qué la próxima era requeriría ver la IA a lo largo de dos ejes críticos: (1) los tipos de cargas de trabajo de IA (entrenamiento vs. inferencia, IA conversacional generativa vs. IA analítica, etc.), y (2) la pila completa de recursos habilitadores (desde energía y hardware hasta modelos y aplicaciones).

La industria de la IA (2022–2030): Tipos de IA y la pila completa

De 2022 a 2030, la industria de la IA está experimentando una aceleración sin precedentes. Esta sección examina su evolución a lo largo de dos dimensiones: los tipos de actividades de IA (desde el entrenamiento de modelos hasta la inferencia y aplicaciones especializadas como la IA conversacional), y la pila de la cadena de valor de la IA (que abarca el suministro de energía, la infraestructura de centros de datos, hardware especializado como GPU, algoritmos/modelos y aplicaciones para el usuario final). Comprender esto iluminará cómo se crea y captura valor en la IA moderna, y qué se requiere para la competitividad nacional.

Tipos de cargas de trabajo de IA: Entrenamiento, inferencia y más allá

Seis categorías distintas de cargas de trabajo definen ahora el panorama de la computación de IA, cada una con diferentes requisitos de infraestructura, estructuras de costos y dinámicas de escalado:

• Entrenamiento de modelos de IA (de frontera y ajuste fino). Paralelismo extremo en clústeres de GPU; los factores de costo incluyen el rendimiento del acelerador, el precio de la energía y la eficiencia algorítmica.
• Inferencia (servicio a escala). Servicio continuo y sensible a la latencia a escala; los factores de costo incluyen cuantificación, procesamiento por lotes (batching), destilación y almacenamiento en caché (caching).
• IA conversacional y generativa. Interacciones de LLM en tiempo real; énfasis en la generación aumentada por recuperación (RAG), las salvaguardas (guardrails) y los modelos pequeños especializados para el control de costos.
• IA agéntica y autónoma. Planificación de múltiples pasos y uso de herramientas; la fiabilidad y las barreras de seguridad son esenciales para la operación autónoma.
• Percepción y análisis. Visión, voz, incrustaciones (embeddings) y recomendaciones; a menudo de escala media con oportunidades de compresión y poda.
• IA en el borde y en el dispositivo. Beneficios de privacidad y latencia; modelos compactos en NPU/GPU con kernels compilados y almacenamiento en caché en el dispositivo.

Entrenamiento de modelos de IA a escala

El entrenamiento se refiere al proceso computacionalmente intensivo de enseñar modelos de IA a partir de datos. Desde 2022, la escala del entrenamiento de IA ha crecido exponencialmente. Las empresas ahora entrenan rutinariamente modelos fundacionales —como grandes modelos de lenguaje (LLM) o modelos de generación de imágenes— que consisten en cientos de miles de millones o incluso billones de parámetros. El entrenamiento de estos modelos exige vastos recursos computacionales: a menudo requiere miles de chips GPU funcionando en paralelo durante semanas o meses.

El entrenamiento se encuentra ahora en la intersección de la innovación de software y la capacidad industrial pesada. No solo requiere algoritmos ingeniosos, sino también enormes cantidades de electricidad e instalaciones altamente especializadas. Una ejecución de entrenamiento de primer nivel podría consumir millones de vatios-hora de energía y utilizar chips que, colectivamente, realizan del orden de exaFLOPs (10¹⁸ operaciones por segundo) durante el período de entrenamiento.¹ ²

Críticamente, las cargas de trabajo de entrenamiento llevan al límite la arquitectura del hardware. Demandan un alto ancho de banda de memoria, interconexiones rápidas entre GPU y una refrigeración eficiente para racks que consumen decenas de kilovatios cada uno. El mercado ha respondido con hardware especializado: los aceleradores GPU de gama alta A100 y H100 de NVIDIA (y sus sucesores) se convirtieron en el estándar de facto para entrenar modelos grandes en esta era, mientras que también surgieron alternativas como la TPU de Google y varios chips de IA de startups (Graphcore, Cerebras, etc.).

Para 2025, entrenar un modelo de frontera no es solo un esfuerzo de ciencias de la computación, sino un ejercicio de logística e ingeniería, que requiere la planificación del suministro de energía y la refrigeración en los centros de datos, la adquisición de hardware acelerador escaso y, a menudo, presupuestos multimillonarios. La era 2022–2030 marca el entrenamiento como una actividad semi-industrial —una que históricamente solo unas pocas grandes empresas (y naciones) podían ejecutar, aunque tendencias como los modelos de código abierto y los esfuerzos de consorcio están intentando democratizarla.

Inferencia y despliegue de IA

Si el entrenamiento es similar a construir un motor potente, la inferencia es usar ese motor para realizar tareas en tiempo real. La inferencia implica desplegar modelos de IA entrenados para generar predicciones, respuestas u otras salidas para los usuarios. Esta faceta de la IA ha explotado desde 2022, particularmente con el auge de los servicios de IA generativa. A diferencia del entrenamiento —que es una tarea de fondo, ocasional—, la inferencia ocurre continuamente a medida que los usuarios finales interactúan con los modelos de IA.

Hallazgo clave: Una sola instrucción de IA generativa puede consumir entre 10 y 100 veces más electricidad que una búsqueda web típica. A medida que las aplicaciones de IA crecieron, la demanda de inferencia comenzó a impulsar una expansión significativa en la capacidad de los centros de datos.

La industria se dio cuenta rápidamente de que atender millones de consultas o solicitudes generativas a un modelo de IA puede igualar o incluso superar el costo de entrenarlo inicialmente. Cada consulta de un usuario a un modelo de lenguaje grande (como hacer una pregunta a ChatGPT) podría activar miles de millones de cálculos a través de múltiples GPU.³

A partir de 2023, los principales proveedores de IA cambiaron su enfoque para optimizar la inferencia —haciéndola más rápida y económica— porque el volumen de uso se estaba disparando. Las iniciativas recientes de OpenAI destacan la centralidad de la inferencia: OpenAI anunció planes para una capacidad de centro de datos a gran escala dedicada en gran parte a las cargas de trabajo de inferencia. Un ejemplo destacado es la expansión del proyecto "Stargate" de OpenAI a un centro de datos masivo en los EAU, donde OpenAI se comprometió a utilizar aproximadamente 1 gigavatio de capacidad —con 200 megavatios iniciales dedicados a clústeres de las últimas GPU de NVIDIA para el servicio de inferencia de alto volumen y bajo costo.⁴

Para poner esto en perspectiva, 200 MW de infraestructura de GPU de vanguardia equivalen a aproximadamente 100.000 GPU de primer nivel desplegadas en una sola ubicación.⁵ Esto refleja cómo la inferencia se ha convertido en una operación a gran escala y con un alto consumo de energía por derecho propio.

Los analistas proyectan que a medida que crezcan los despliegues de IA que consumen mucha energía, el consumo global de electricidad de los centros de datos podría duplicarse aproximadamente entre 2025 y 2030, en gran parte debido a las cargas de trabajo de IA.⁶ ⁷

Aplicaciones de IA Conversacional y Generativa

El lanzamiento de ChatGPT de OpenAI a finales de 2022 fue un momento decisivo —mostró un sistema de IA conversando a un nivel cercano a la fluidez humana sobre una variedad infinita de temas. Este avance popularizó la IA entre cientos de millones de usuarios casi de la noche a la mañana y demostró el potencial disruptivo de la IA generativa. La IA conversacional es esencialmente una carga de trabajo de inferencia (ejecutar un LLM para producir diálogo), pero desencadenó dinámicas industriales únicas: creó una demanda masiva de interacciones de IA por parte de los consumidores, obligó a muchas industrias a repensar el servicio al cliente y el trabajo del conocimiento, y estimuló una carrera armamentista entre laboratorios y empresas de IA para construir agentes conversacionales cada vez más capaces.

A partir de 2023, prácticamente todas las grandes empresas tecnológicas introdujeron o integraron sistemas conversacionales basados en LLM —ejemplos incluyen Bard de Google, la integración de GPT-4 de Microsoft en Bing y Office, los diversos asistentes de IA de Meta, y una miríada de ofertas de startups. La IA conversacional ha puesto de relieve las capas superiores de la pila de IA: algoritmos y aplicaciones. No se trata solo de hardware en bruto; también se trata del refinamiento del modelo, el control de datos (ya que estos modelos aprenden de vastos conjuntos de datos, lo que plantea preguntas sobre la gobernanza de datos y la privacidad), y el diseño de la interfaz de usuario para integrar la IA en los flujos de trabajo.

Un análisis frecuentemente citado por PwC estimó que la IA (incluidas tales mejoras de productividad) podría contribuir con alrededor de $15.7 billones a la economía global para 2030.⁸ Sectores como el comercio minorista, las finanzas y la atención médica están preparados para obtener grandes beneficios a medida que la IA aumente el trabajo humano.⁹ ¹⁰

En resumen, a lo largo de este primer eje de "tipo de IA", el panorama de 2022-2030 se define por el entrenamiento que empuja la frontera de la escala computacional (y se convierte en un activo estratégico para quien pueda hacerlo), la inferencia que se convierte en una demanda operativa masiva y continua (necesitando nueva infraestructura dedicada a los servicios de IA), y las aplicaciones conversacionales/generativas que impulsan la IA hacia el uso diario (creando nuevos mercados y expectativas).

La Cadena de Valor de la IA: Energía, Infraestructura, GPU, Modelos y Aplicaciones

El segundo eje a considerar es la pila de la industria de la IA —el espectro completo de componentes necesarios para entregar soluciones de IA desde la energía bruta hasta las aplicaciones orientadas al usuario. Una idea clave del panorama actual es que la IA no es una mera herramienta de software; es una cadena de valor completa. La debilidad o ausencia en cualquier capa de esta cadena significa que un país o una empresa no puede capturar todo el valor económico —en cambio, el valor fluirá hacia quien proporcione las piezas faltantes.

Suministro de Energía. La IA moderna, especialmente a escala, consume enormes cantidades de electricidad. La energía es el primer y más fundamental insumo —sin energía suficiente y confiable, nada más en la pila de IA puede funcionar.

Los centros de datos de IA requieren grandes cantidades de electricidad para alimentar hardware de alto rendimiento como las GPU, y esta demanda está creciendo rápidamente.¹¹ En promedio, en los centros de datos convencionales, el equipo de TI representa aproximadamente el 60% del uso de electricidad,¹² pero en las instalaciones centradas en IA esta proporción puede ser aún mayor debido a la naturaleza de alto consumo energético de las GPU.

Un solo chip de IA avanzado hoy en día puede consumir entre 400 y 700 vatios o más¹³ —varias veces un CPU de servidor típico—, y un rack de tales chips puede demandar 30-50 kW o más. Se espera que los chips de próxima generación de 2024 se acerquen a los 1.2 kilovatios cada uno.¹⁴ Para 2027, se anticipa que la potencia promedio por rack en los centros de datos de vanguardia superará los 50 kW por rack (frente a aproximadamente 36 kW en 2023).¹⁵

Las naciones ricas en energía limpia y asequible tienen una ventaja competitiva potencial para albergar infraestructura de IA. La abundancia de energía hidroeléctrica y el clima frío de Canadá se promocionan como activos para los centros de computación de alta densidad.¹⁶ Por otro lado, los lugares con redes eléctricas sobrecargadas están experimentando un rechazo regulatorio a los nuevos centros de datos —Irlanda y los Países Bajos, por ejemplo, pausaron temporalmente las construcciones de centros de datos para evaluar los impactos en el suministro de electricidad.¹⁷ ¹⁸

Infraestructura de Centros de Datos. En la era de la IA, los centros de datos están evolucionando hacia "fábricas de IA" —más parecidas a plantas industriales que a salas de servidores tradicionales. Las cargas de trabajo de IA de alto rendimiento producen calor concentrado y requieren refrigeración avanzada (por ejemplo, refrigeración líquida para racks, o incluso refrigeración por inmersión para los chips más calientes). La red dentro de estos centros de datos también es especializada: los clústeres de entrenamiento de IA necesitan un ancho de banda ultra alto y baja latencia entre las GPU (a menudo utilizando tejidos InfiniBand o NVLink) para operar como una sola máquina gigante.

El próximo campus de IA de 5 gigavatios de los EAU es un extremo, con el objetivo de albergar el hardware de IA de múltiples empresas en un sitio gigantesco.²⁰ ²¹

Para Canadá, informes recientes indican que el mercado de centros de datos se está expandiendo rápidamente, con más de 10 GW de capacidad total de TI ya operativa o en desarrollo.²² Las regiones clave son Toronto, Montreal y Alberta, que representan aproximadamente el 93% de la capacidad.²³ Proyectos importantes, como Wonder Valley en Alberta (carga de TI planificada de 5.6 GW),²⁴ ejemplifican las ambiciones de crear megasitios listos para GPU. El gobierno federal también ha destinado fondos —en particular, un compromiso de 240 millones de CAD para apoyar a Cohere en el desarrollo de centros de datos de IA, específicamente el proyecto "AI Fabric" de Bell, que se espera que añada 500 MW de capacidad para cargas de trabajo de IA.²⁵

Hallazgo clave: Una instalación de 100 MW de CPU no es comparable a una instalación de 100 MW de aceleradores de IA en términos de capacidad de IA. Canadá debe medir su capacidad de centros de datos en términos de "capacidad de IA" (ranuras de GPU o petaflops disponibles) en lugar de solo energía o espacio físico.

Hardware de Computación (GPU y Aceleradores). Este es el motor central de la pila de IA. El progreso moderno de la IA ha estado estrechamente ligado a los avances en hardware especializado —predominantemente GPU— que aceleran los cálculos de álgebra lineal que son el corazón del aprendizaje automático.

Las GPU se han convertido efectivamente en los "cerebros" de los centros de datos de IA, contribuyendo a menudo con más del 90% de la potencia computacional en los servidores que las poseen.²⁶ La cuota de mercado y los márgenes de NVIDIA son tan sólidos que sus GPU para centros de datos tienen márgenes brutos de alrededor del 75%, lo que refleja su valor estratégico.²⁷

NVIDIA introdujo una plataforma llamada QODA (Quantum Optimized Device Architecture) en 2022, esencialmente una extensión de CUDA para interactuar con procesadores cuánticos,²⁸ ²⁹ lo que permite algoritmos híbridos cuántico-clásicos.³⁰ ³¹

Se ha dicho acertadamente que "la computación es el petróleo de la IA moderna" —sin acceso soberano o asegurado a ella, otras ventajas (talento, ideas de investigación) no pueden realizarse plenamente.³² Menos del 2% de los clústeres de GPU de grado IA globales se encuentran en Canadá. Nuestros investigadores y startups de IA de clase mundial tendrán dificultades para escalar o incluso retener su propiedad intelectual si tienen que "hacer cola o pagar de más en el extranjero" por tiempo de computación.³³

Algoritmos y Modelos de IA. Esta capa es donde reside gran parte de la fortaleza histórica de Canadá: somos un país que ha superado su peso en la investigación fundamental de la IA. Los investigadores canadienses fueron pioneros en técnicas como la retropropagación, contribuyeron al desarrollo del aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo, y más recientemente fueron clave en la invención de la arquitectura Transformer (la columna vertebral de los LLM actuales).

Albergamos institutos de IA de renombre mundial (Vector Institute, Mila, AMII) y hemos formado una fracción significativa del talento global en IA.³⁴

Sin embargo, en la fase industrial a partir de 2022, los algoritmos han experimentado una industrialización. Lo que comenzó como experimentos académicos son ahora modelos productizados que requieren ingeniería continua. La frontera del desarrollo de modelos ahora a menudo implica ejecuciones de entrenamiento que cuestan decenas de millones de dólares. Ha habido un cambio del epicentro del desarrollo de modelos de IA de las universidades a laboratorios industriales bien financiados.

El desafío de Canadá es asegurar que nuestra sólida línea de investigación se traduzca en un desarrollo de modelos aplicados a gran escala que ocurra en suelo canadiense o bajo control canadiense —de lo contrario, corremos el riesgo de seguir siendo un "exportador intelectual" mientras otros cosechan las recompensas comerciales.³⁵ ³⁶

Un desarrollo prometedor es Cohere, fundado por exalumnos de Google Brain en Toronto, que se enfoca en crear grandes modelos de lenguaje para uso empresarial y corporativo. Ha recaudado más de 1.270 millones de dólares en financiación de capital de riesgo (la mayor cantidad de cualquier startup canadiense de IA),³⁷ diferenciándose al enfocarse en empresas con modelos personalizables.³⁸ Cohere tiene asociaciones con proveedores de la nube y, según se informa, con NVIDIA/CoreWeave para un centro de datos dedicado.³⁹ ⁴⁰

Las políticas pueden fomentar esto apoyando los recursos computacionales nacionales y quizás financiando modelos de "IA soberana" —modelos de lenguaje preentrenados en Canadá que comprendan nuestro contexto bilingüe y nuestros valores.⁴¹ ⁴²

Aplicaciones y Soluciones Industriales. En la parte superior de la pila se encuentran las aplicaciones —donde la IA ofrece valor tangible y ganancias de productividad en la economía. Esto incluye aplicaciones para el consumidor (chatbots, asistentes inteligentes, sistemas de recomendación) y una oportunidad aún mayor en aplicaciones empresariales y gubernamentales (análisis impulsado por IA, mantenimiento predictivo, descubrimiento de fármacos mejorado por IA, etc.).

Las encuestas indican que la mayoría de las pequeñas y medianas empresas canadienses citan el costo, la experiencia y la incertidumbre como barreras para la adopción de la IA.⁴³

Canadá tiene un ecosistema creciente de startups de IA aplicada que abordan diversas industrias —Coveo en Quebec, enfocándose en IA en la búsqueda empresarial; Waabi en Toronto, construyendo IA para el transporte autónomo; Ada en Toronto, para chatbots de servicio al cliente con IA, entre otras. Fomentar estas empresas centradas en soluciones es tan importante como el lado de la tecnología profunda, porque llevan la IA a los usuarios finales.

El gobierno puede desempeñar un papel catalítico en esta capa al ser un importante primer adoptante. El sector público tiene vastos servicios (desde la administración de la atención médica hasta los servicios fronterizos y el procesamiento de impuestos y beneficios) que podrían mejorarse con IA, y la contratación pública o los entornos de prueba (sandboxes) para soluciones de IA podrían tanto mejorar los servicios como proporcionar a las empresas canadienses de IA proyectos de referencia para impulsarse.

El Panorama Global Actual (2022–2025)

A nivel global, una carrera armamentista de IA está en marcha en todos los componentes de la cadena de valor. Estados Unidos lidera en muchas áreas —sus grandes empresas tecnológicas están invirtiendo recursos en el entrenamiento de modelos de IA cada vez más grandes y en la construcción de nuevos centros de datos (se proyecta que solo los hiperescaladores estadounidenses gastarán entre 1.6 y 1.7 billones de dólares en infraestructura entre 2025 y 2029).⁴⁵ Los estados del Golfo están invirtiendo petrodólares para convertirse en centros de alojamiento para IA (como se ve en el campus de 5 GW de los EAU y los planes saudíes para 500 MW de capacidad de IA).⁴⁶

Para Canadá, que es una economía de tamaño mediano y estrechamente aliada con EE. UU., este contexto global significa que tenemos socios que aprovechar, pero también una competencia feroz para mantenernos relevantes. No superaremos en gasto a EE. UU. o China —pero podemos identificar nichos y combinaciones estratégicas de nuestras fortalezas (talento, energía, entorno estable) para superar nuestro peso.

Debe disiparse la idea errónea de que cualquier centro de datos equivale a capacidad de IA. Nuestros centros de datos deben albergar importantes clústeres de GPU para contar en la carrera de la IA. De manera similar, la noción de que tener unas pocas startups o laboratorios de investigación de IA significa que estamos listos es engañosa a menos que esas startups puedan escalar en casa.

Los flujos financieros seguirán toda la cadena de valor: si carecemos de hardware de GPU, nuestros investigadores alquilarán tiempo en nubes estadounidenses (enviando dinero fuera). Si carecemos de modelos nacionales, nuestras industrias pagarán tarifas de API a empresas de IA extranjeras. Si carecemos de empresas de aplicaciones, nuestros negocios contratarán consultorías extranjeras o comprarán software extranjero que incorpore IA. Cada brecha es un embudo de valor económico que sale de Canadá, o un costo de oportunidad de empleos no creados aquí.

Más allá de 2030: Perspectivas para la Próxima Época

Mirando más allá de 2030, prevemos que la industria de la IA continuará su trayectoria como una tecnología de propósito general, cada vez más integrada en todas las facetas de la economía y la sociedad. Para principios de la década de 2030, la IA podría volverse tan ubicua y asumida en los negocios como la computación o la electricidad, una capacidad de fondo que toda organización competitiva utiliza.

Hardware y Arquitecturas. La década de 2030 probablemente traerá hardware de IA más especializado. El dominio actual de las GPU puede ser desafiado por nuevos paradigmas: ASIC mejorados específicos para IA (chips de aplicación específica), posiblemente aprovechando arquitecturas de chips 3D o fotónica para una transferencia de datos más rápida, y eventualmente, aceleradores cuánticos tempranos para ciertas tareas.

Los esfuerzos de NVIDIA con CUDA-QODA indican que la industria se está preparando para flujos de trabajo de computación híbrida cuántico-clásica para la IA.²⁸ ³¹

Para Canadá, que tiene fortaleza en investigación de semiconductores y fotónica, esta podría ser un área para innovar, por ejemplo, aprovechando la investigación canadiense en computación fotónica para la IA (empresas como Xanadu que trabajan en computadoras cuánticas fotónicas podrían alinearse con nuestra estrategia de IA).

Algoritmos y Capacidades. Para 2030+, los modelos grandes actuales podrían evolucionar hacia algo más cercano a la inteligencia artificial general (IAG) en ciertas dimensiones. Esperamos que los modelos sigan creciendo hasta cierto punto, pero también habrá esfuerzos para hacerlos más eficientes, interpretables y seguros. La IA multimodal (sistemas que integran sin problemas visión, lenguaje, sonido, etc.) estará más madura, permitiendo una comprensión del contexto más similar a la humana.

Ecosistema Global de IA. Geopolíticamente, la división entre los

Canadá debería promocionarse como un destino principal para proyectos de IA, dadas nuestras ventajas únicas: abundante energía limpia, una democracia estable con estado de derecho y una reputación de IA confiable y diversidad. Específicamente, debe apuntar y atraer inversiones específicas en IA: alentar a los hiperescaladores extranjeros a construir su próxima región de nube de IA en Canadá y negociar condiciones para que una parte de esa capacidad esté disponible para investigadores o empresas canadienses en términos favorables.

Dos salvaguardias son esenciales: primero, asegurar cláusulas de propiedad y PI para que la propiedad intelectual resultante o una parte significativa de los beneficios permanezcan en Canadá. Segundo, prevenir escenarios puramente extractivos: si una gran nube se construye aquí, quizás el 10-20% de esa capacidad de cómputo debería destinarse a startups canadienses o al uso gubernamental en condiciones preferenciales.⁵¹

Canadá también debería seguir defendiendo los esfuerzos multilaterales en gobernanza y estándares de IA. Al ser un líder de pensamiento en IA responsable, podemos tener un impacto diplomático superior a nuestro peso y asegurar que las reglas internacionales no desfavorezcan injustamente a los actores más pequeños.

Conclusión

En los próximos años, la IA será un determinante clave de la prosperidad económica y la autonomía estratégica. Canadá se encuentra en una encrucijada: tenemos activos envidiables en este nuevo panorama, pero también enfrentamos brechas significativas. La evolución de la industria de la IA a lo largo de los dos ejes descritos (la variedad de actividades de IA y el conjunto de recursos habilitadores) nos enseña que las medidas parciales no serán suficientes.

Construir algunos centros de datos, o financiar algunas startups, o publicar un documento de estrategia, nada de esto por sí solo posicionará a Canadá para aprovechar la oportunidad de la IA. Lo que se necesita es una acción orquestada en todos los frentes: desde los electrones hasta los algoritmos y la adopción. El gobierno federal tiene un poder de convocatoria único para alinear políticas en energía, innovación, habilidades y desarrollo industrial para que esto suceda.

La visión de Canadá debería ser cultivar un ecosistema de IA de pila completa en casa: uno donde un avance descubierto en un laboratorio canadiense pueda desarrollarse con recursos de cómputo canadienses, escalarse por una empresa canadiense en un centro de datos canadiense y luego aplicarse para beneficiar a las industrias y ciudadanos canadienses, todo mientras se exportan soluciones al extranjero para obtener ingresos. Lograr esto impulsará nuestra productividad y aumentará nuestra resiliencia económica y soberanía en un mundo impulsado por la tecnología.

La recomendación es clara: Canadá debe asegurar que todos los componentes clave de la cadena de valor de la IA estén presentes y sean robustos dentro de nuestras fronteras. Solo entonces podremos decir verdaderamente que hemos "cubierto" la industria de la IA. De lo contrario, el dinero, el talento y los datos se desviarán a jurisdicciones que sí lo hicieron, y Canadá perderá el tren del mayor motor de productividad de nuestro tiempo. Tenemos una oportunidad fugaz de subirnos a esta ola; con un enfoque estratégico y una acción audaz, podemos hacerlo, y al hacerlo, asegurar la prosperidad y la soberanía tecnológica para los canadienses en las próximas décadas.

Notas

1. Deloitte, "Technology, Media and Telecom Predictions — Gen AI's Impact on Power Consumption," Deloitte Insights, 2024.
2. Ibíd.
3. Ibíd. (Análisis de Deloitte que muestra que las indicaciones de IA generativa consumen entre 10 y 100 veces más electricidad que una búsqueda web típica.)
4. The Next Platform, "OpenAI Datacenters Follow The Money To Abu Dhabi," May 2025.
5. Ibíd.
6. Deloitte, op. cit.
7. Ibíd.
8. World Economic Forum / PwC, "Sizing the Prize: What's the Real Value of AI for Your Business and How Can You Capitalise?" 2017.
9. Ibíd.
10. Ibíd.
11. RCR Wireless, "Five Reasons AI Data Centers Require Massive Amounts of Power," March 2025.
12. Agencia Internacional de Energía (IEA), "Energy Demand from AI," 2024.
13. Deloitte, op. cit.
14. Ibíd.
15. Ibíd.
16. Data Center Knowledge, "Canada Emerges as Global Data Center Powerhouse," 2025.
17. Deloitte, op. cit.
18. Ibíd.
19. The Next Platform, op. cit. (Campus de IA de 5 GW de EAU.)
20. Ibíd.
21. Data Center Knowledge, op. cit.
22. Ibíd.
23. Ibíd.
24. Ibíd. (C$240M a Cohere / Bell AI Fabric.)
25. The Next Platform, "As CUDA Is To GPU, QODA Is To Quantum Compute," July 2022.
26. Kearney, "Breaking the GPU Stronghold: Emerging Competition in AI Infrastructure," 2024.
27. Fierce Electronics, "Nvidia Continues Quantum Moves with New QODA Framework," 2022.
28. Ibíd.
29. Ibíd.
30. The Next Platform, op. cit. (Cómputo híbrido cuántico-GPU CUDA-QODA.)
31. F. Nayebi, "Catalyzing Canada's AI Advantage: Five Actions to Win the Global AI Race," TheFutureEconomy.ca, 2025.
32. Ibíd.
33. CVCA Central, "Mapping the Growth of AI in Canada Through Investment," 2024.
34. Nayebi, op. cit.
35. Ibíd.
36. CVCA Central, op. cit. (Financiación de Cohere por $1.27B.)
37. Coursera, "Cohere vs. OpenAI: What's the Difference?"
38. G. Klockwood, "Canadian Sovereign AI."
39. Ibíd.
40. Nayebi, op. cit.
41. Ibíd.
42. Ibíd.
43. The Next Platform, op. cit. (Gasto proyectado de hiperescaladores de EE. UU. de $1.6–$1.7T para 2025–2029.)
44. Ibíd.
45. Nayebi, op. cit.
46. Klockwood, op. cit.
47. Nayebi, op. cit.
48. Data Center Knowledge, op. cit.
49. Nayebi, op. cit.