Por Javier Surasky
Ya hemos hablado en un post anterior sobre la infraestructurafísica que sostiene el funcionamiento de la IA, y también vimos, al analizar la geopolítica de los datos, que sin datacenters, redes de alta capacidad y un suministro energético masivo y estable, la IA no puede entrenarse ni actuar a gran escala. En este nuevo blog vamos a ir hacia el elemento que hoy combina infraestructura y datos masivos: el cloud computing o computación en la nube.
Se trata de una
arquitectura tecnológica que sostiene servicios esenciales del Estado, de la
economía digital y el desarrollo y operación de sistemas avanzados de IA,
integrando centros de datos hiperescala, redes de telecomunicaciones de alta
capacidad, interconexión dedicada, servicios gestionados y el consumo intensivo
de energía (Hu, 2015; International Energy Agency, 2025).
Esta centralidad hace necesario analizar al cloud
computing como una infraestructura crítica global privatizada que produce
poder estructural y genera dependencias de largo plazo. Desde esta perspectiva,
la soberanía digital y la gobernanza de la IA entran en un nuevo campo de
competencia por alcanzar capacidad efectiva para gestionar esas dependencias
infraestructurales, que ya son parte del ecosistema digital (Bratton, 2015; BCG,
2025).
Comencemos por definir el cloud computing como una
forma especializada de computación distribuida que introduce modelos de
utilización para el aprovisionamiento remoto de recursos escalables, medidos y
usualmente a través de Internet. De esta simple definición surgen sus cinco
características principales:
·
Su utilización bajo demanda (on-demand usage),
que implica que un usuario de la nube puede acceder a ella de forma unilateral para
utilizarlos recursos que allí se encuentran (como capacidad de memoria, de
cómputo, o datos) sin interacción humana adicional por parte del proveedor.
·
El acceso ubicuo (ubiquitous access) que
es la capacidad amplia de acceso a los servicios en la nube, lo que facilita la
colaboración y la movilidad de actores.
·
La elasticidad (elasticity), denominación
que recibe la capacidad automatizada de una nube para aumentar o disminuir su
capacidad según sea necesario, de acuerdo con las condiciones de tiempo de
ejecución o configuraciones predefinidas, habilitando un aumento o disminución
dinámico de la capacidad de uso de sus recursos.
·
El uso medido (measured usage), que surge
de la capacidad de la tecnología de la nube para dar seguimiento al uso que
cada usuario hace de ella, permitiendo al proveedor cobrar al consumidor solo de
por los recursos realmente utilizados y de acuerdo con el tiempo durante el
cual fueron utilizados (el “pago por uso”).
·
La puesta en común de recursos (resource pooling)
por la que los proveedores agrupan grandes recursos tecnológicos en la nube y
se valen de tecnologías de “tenencia compartida” (multitenancy) de estos para
dar servicio a múltiples consumidores al mismo tiempo mediante la asignación y reasignación
dinámica de recursos en línea con los cambios de demanda (NIST, 2011; Erl &
Barceló Monroy, 2024).
Existen tres grandes modelos de servicios en la nube
(1) La “Infraestructura como servicio” (Infrastructure as a
Service, IaaS) que ofrece recursos informáticos virtuales e infraestructura
básica (servidores, almacenamiento y redes). Aquí el proveedor ofrece hardware,
virtualización, servidores y networking.
(2) La “Plataforma como servicio” (Platform as a Service,
PaaS) donde se pone a disposición del usuario un entorno "listo para
usar" que le permite desarrollar, testear y desplegar aplicaciones. El
proveedor ofrece la infraestructura que el usuario requiere (servidores,
sistemas operativos, almacenamiento) y plataformas de condiciones
preestablecidas para el desarrollo de sus actividades.
(3) El “software como servicio” (Software as a Service,
SaaS) donde el proveedor ofrece un programa completo como un servicio
compartido, accesible a través de Internet y el cliente gestiona su uso y la
configuración de parámetros personales.
Una de las características propias de esta distribución del
poder de computación y del uso de datos el a invisibilización de su
materialidad: Hu (2015) nos mostraba hace ya más de una década que la “nube” no
es una entidad etérea ni puramente técnica, sino el resultado de
encadenamientos de decisiones políticas y militares. Compartimos la visión del
autor al entender la metáfora de la “nube” no como reflejo de su “carácter
etéreo” sino como referencia a un dispositivo cultural que oculta centros de
datos, trabajo humano, consumo energético y redes físicas, dificultando su
reconocimiento.
Como corolario de su manto de invisibilidad, la “nube” se
presenta a sí misma como neutral, cuando en realidad lo que hace es ocultar de
la vista múltiples relaciones de dependencia entre actores privados y públicos,
como si al eliminar la materialidad de la infraestructura mágicamente
desaparecieran también las asimetrías de poder visibles en sus formas corpóreas.
Un gran truco de magia donde el naipe de la desigualdad tecnológica desaparece
justo ante nuestra mirada.
Y con ello volvemos a un asunto al que ya nos hemos referido
repetidamente en Global Radar Analytics: la desterritorialización de la vida
internacional. La propia soberanía, pilar de la vida estatal, sobrepasa su
extensión física y muta en una capacidad distribuida en capas, un orden que Bratton
(2015) define como un stack estratificado, concepto en el que conviene
detenerse un momento:
El modelo de Stack (pila) propuesto por Benjamín
Bratton es una herramienta conceptual para comprender la forma en que la
computación a escala planetaria, que incluye la infraestructura de la nube, ha
transformado la geopolítica global. El autor nos dice que, a diferencia de los
mapas tradicionales, la infraestructura tecnológica dibuja un mapa multicapa,
vertical y estratificado. Así, el Stack “no es solamente una especie de
sistema informático a escala planetaria; sino además una nueva arquitectura
para la forma en que dividimos el mundo en espacios soberanos" (Bratton,
2015:7).
Según este autor, las capas que dan forma al sistema van
desde soportes físicos hasta elementos puramente conceptuales: el planeta,
origen de recursos y energía (capa Earth), la infraestructura de los centros de
datos (capa cloud), el entorno urbano que combina infraestructura física,
informacional y ecológica para establecer las formas concretas de acceso al
espacio social (capa city), la sistematización a nivel granular que permite
identificar y nombrar cualquier elemento físico o virtuales para incluirlo en
los flujos de comunicación (capa address), las herramientas que utilizamos para
interactuar con la red (capa interface) y las personas, programas y otras
entidades que utilizan las funciones que crea el “apilamiento” (capa user).
Estas capas apiladas verticalmente son interdependientes, por
lo que el modelo Stack opera como una herramienta para analizar cómo las
nuevas tecnologías impactan sobre las formas que asume la soberanía, destacando
que actores privados cumplen funciones “cuasi-soberanas” cuando definen las arquitecturas
técnicas, estándares y condiciones de acceso a algunas de esas capas (Bratton,
2015).
Puesto en otras palabras, este modelo sugiere que el acceso
a servicios cloud no equivale a la posesión de capacidades estratégicas
de IA, sino que estas quedan en cabeza del propietario de la nube, quien
también es afectado por restricciones de las capas “planeta” y “ciudad” (Hu,
2015; Bratton, 2015). La definición de la capa “dirección”, agregamos nosotros,
es un llamado directo a que expertos de la comunicación se inserten en las
disputas de poder propias del control de la IA.
Partiendo de esa mirada, verificamos rápidamente que el
mercado global de servicios de infraestructura cloud está altamente concentrado
en un número (muy) reducido de proveedores hiperescala (SRG, 2025), es decir
los grandes proveedores globales que poseen una participación dominante en el
mercado mundial de servicios de infraestructura en la nube como Amazon Web
Services (AWS), Microsoft, Google, Meta, Oracle, IBM, y Alibaba), que levantan barreras
de entrada al sector cada vez más duras. La dinámica de inversión refuerza este
patrón de exclusión, ya que se ha creado un modelo de crecimiento sostenido y
asimétrico del gasto de capital, es decir de la inversión empresarial en
activos físicos de larga duración (SRG, 2024), lo que cristaliza la actual arquitectura
del cloud.
A ello deben agregarse otros tres mecanismos que conducen a
la hiperconcentración de la provisión de servicios en la nube, como son el
mercado, basado en economías de escala y lock-in tecnológico, la
distribución geográfica en nodos que condicionan latencia (velocidad),
capacidad y resiliencia de las operaciones en la nube, y un mecanismo de
control de servicios avanzados (seguridad de datos, identidad de los usuarios, etc.)
difícil de replicar fuera de las pautas dominantes.
Como resultado de todo ello observamos una jerarquía entre
proveedores de cloud computing relativamente estable que nadie parece decidido
a “romper”, aunque ha habido algunos intentos de cambios que, hasta hoy al
menos, no modifican el sistema descrito.
Los neoclouds, por ejemplo, operan en nichos
específicos y suelen insertarse como capas complementarias dentro del
ecosistema dominado por los proveedores hiperescala, sin pretender alterar el
control sobre el sistema existente (SRC, 2025), y la fragmentación regulatoria
puede modificar ciertas condiciones de operación, pero no modificar los
patrones de inversión que sostienen la concentración.
De todo ello nace un riesgo sistémico: bases de datos de
incidentes, como CIRAS, muestran la recurrencia sostenida de fallos asociados a
dependencias de terceros en el acceso a poder de cómputo y a los altos niveles
de interconexión que se han logrado en materia de infraestructuras, lo que resulta
en un ecosistema computacional susceptible a efectos en cascada (CIRAS, 2024; CRP,
2023). Como refuerzo de esta advertencia, el Cloud Reassurance Project
advierte que, aunque no se haya materializado un colapso generalizado, la
combinación de dependencia común, complejidad técnica y opacidad operativa
justifica un enfoque preventivo desde la política pública (CRP, 2023) mientras
que ENISA (2024) documenta incidentes significativos asociados a fallos de
sistema por motivos técnicos, humanos o de dependencia de terceros (ENISA,
2024). Choi et al. (2024) muestran que errores aparentemente menores pueden
escalar y afectar funciones esenciales del Estado (salud, educación, seguridad,
provisión de agua y energía a las personas, etc.).
Como es esperable, los niveles de concentración e
interdependencia alcanzados en “la nube” generan una cartografía de
desigualdades. Conforme lo señala TeleGeography (2024) los nodos de
interconexión y la conectividad de alta capacidad se concentran en América del
Norte, Europa y Asia Oriental, mientras que África, América Latina y otras
regiones conforman una zona de periferia global de la nube, en una nueva
expresión de la brecha digital. La dirección del negocio de la provisión de
servicios en la nube está priorizando la densificación de nodos existentes por
sobre su ampliación a nuevas zonas, proyectando esta desigualdad en el tiempo y
sugiriendo que se ampliará aún más (TeleGeography, 2024). En este sentido, el cloud
conecta territorios y con ello selecciona y cristaliza capacidades basadas en
intereses de lógica empresarial.
En consecuencia, la postergación digital que sufren, en
general, los países del Sur no es una fase transitoria de atraso, sino un
efecto estructural de la arquitectura global del cloud computing, que
solo se vuelve hacia ellos cuando se trata de solucionar problemas en la capa
inferior del Stack: la apropiación de recursos naturales y energéticos, en una
primarización económica 2.0 del mundo subdesarrollado.
Aquí aparece un fenómeno interesante y, en parte,
contradictorio, ya que múltiples informes señalan que ejecutar aplicaciones en
la nube requiere entre un 60 y un 90%menos de energía que la que consumen
centros de locales de datos (451 Research, 2019; Microsoft, 2020; S&P
Global Market Intelligence, 2021; Zheng and Bohacek, 2022, Alibaba, 2025), pero
al mismo tiempo se muestra que el mayor daño ambiental que produce la demanda
de servicios basados en la nube se encuentra en los centros de datos, que son
“la columna vertebral del mundo digital” (UNCTAD, 2024:v)
Como siempre, existen países subdesarrollados y economías
emergentes con mayor margen de maniobra, pero lo novedoso en este campo es que
solo pueden aplicar sus herramientas a nivel territorial, utilizando la
concepción tradicional de soberanía sobre el propio territorio, cuando, como
explicamos antes, las disputas tienen lugar dentro de un marco de soberanías
desterritorializadas que les trazan limites a las capacidades de acción de los
Estados.
Esto que afirmamos se deja ver con total claridad en la
“reprimarización económica 2.0”, ya que el crecimiento del consumo eléctrico
asociado a centros de datos y a la IA en general crea tensiones ambientales locales
(IEA 2025) en países de desarrollo medio y bajo, que no generan como
compensación una apropiación proporcional por el Estado del valor generado por
sus pérdidas: en otras palabras, la desterritorialización de la soberanía lleva
a estados subdesarrollados a querer responder desde la soberanía territorial, y
esto produce un reprimarización económica 2.0 que a su vez deriva en un
“intercambio desigual 2.0” (ver Arghiri et al, 1980) o, en el peor de los
casos, en prácticas coloniales apenas disfrazadas.
En respuesta, los Estados. Independientemente de su nivel de
progreso digital, han comenzado a establecer estrategias nacionales de
seguridad cloud, buscando desplazar el problema desde el nivel
organizacional hacia el nacional. Su respuesta, sin embargo, sigue atada a
reglas de juego que están más allá de su control: vemos nacer las llamadas
“nubes soberanas” (sovereign clouds), cuyo fin es “garantizar que la
información sensible se mantenga dentro de la jurisdicción del país cuyos datos
están en la red [que] se construyen en torno a la soberanía tecnológica y
operativa en el país anfitrión de la red y aísla los datos de los conflictos
geopolíticos y de las interrupciones de las redes de nube globales. Y quizás lo
más importante, su propósito es garantizar que los activos digitales de una
nación se controlen localmente en un entorno estable y seguro para datos
nacionales críticos y estén protegidos contra enredos legales
internacionales" (BCG, 2025:2).
Estas nubes soberanas son, de hecho, instrumentos de gestión
de riesgo mediante un mayor control estatal sobre datos e infraestructura, pero
deben competir con los proveedores hiperescala en las condiciones tecnológicas
que ellos han impuesto: la agencia estatal no desaparece, pero sus márgenes de
acción quedan acotados.
Frente a todo esto, podemos afirmar que la computación en la
nube da forma a un régimen estructural que distribuye de manera desigual
capacidades críticas para la IA y la economía digital, estableciendo jerarquías
relativamente estables en el sistema internacional y desplazando capacidades
soberanas digitales desde el Estado hacia grandes actores del sector privado,
dando como resultado niveles disímiles de dependencia en el sistema
internacional, donde los más vulnerables son los más afectados
Gobernar algoritmos y datos sin gobernar la infraestructura digital
que los contiene y les da operatividad implica una gobernanza de la IA
incompleta, pero incorporar las tecnologías en la nube requiere reconocer su
materialidad y enfrentar grandes intereses privados.
En una comedia clásica escrita por Aristófanes, titulada
justamente La Nube, el autor critica a Sócrates por afirmar que las
nubes eran origen de la lluvia, del trueno y del relámpago, desposeyendo a los
dioses de esos atributos. Era una nueva forma de ver el mundo, despojado de
deidades, en la que Aristófanes veía solo corrupción moral. Su comedia se mofa
de que las nubes puedan siquiera intentar reemplazar a los dioses. Siglos
después, el avance tecnológico digital parece darle, una vez más, la razón a Sócrates.
Referencias
451
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