El 17 de septiembre de 2026, el PNUD publicó un informe que debería ir mucho más allá de los círculos técnicos. Bajo el título «Local AI compute infrastructure in Africa: Lessons from six country-hosted deployments on governance and effective use», se recoge una experiencia política y económica que merece atención. Seis países africanos, Kenia, Malawi, Ruanda, Sudáfrica, Togo y Zambia, han diseñado, adquirido, instalado y comenzado a activar infraestructuras nacionales de cálculo para IA. GPU. Servidores. Centros de datos.
Y es precisamente aquí donde el informe adquiere todo su valor, al abordar cuestiones relacionadas con la gobernanza, los datos, las competencias y la financiación.
Por GPU se entiende la unidad de procesamiento gráfico, un procesador especializado que permite acelerar las cargas de cálculo de IA. En este informe, el término hace referencia a la infraestructura de cálculo avanzado desplegada y a los servidores que la alojan.
Aissata De, directora regional interina de la Oficina Regional para África del PNUD, establece desde el principio el marco de referencia: «la soberanía no consiste en hacerlo todo por cuenta propia. Consiste en tener la capacidad y la confianza necesarias para tomar decisiones estratégicas».
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Esta afirmación no supone una concesión, sino una lección de realismo. Los seis despliegues demuestran que África puede adquirir y alojar capacidad de cálculo avanzada. Pero también ponen de manifiesto que las máquinas por sí solas no son suficientes. El informe lo repite: disponer de infraestructura no garantiza su uso, la generación de valor público ni su sostenibilidad.
El programa AI Infrastructure Activation, impulsado por la Oficina Regional para África del PNUD en el marco de la iniciativa timbuktoo, ha cubierto toda la cadena, desde la definición de las necesidades, la arquitectura y la nomenclatura hasta el aprovisionamiento, la entrega, la instalación, la activación y la formación de los operadores.
No se trata de un proyecto piloto de laboratorio. Es un intento de construir capacidad nacional de cálculo para IA en contextos muy diferentes. El informe insiste en que no existe un modelo único, sino un conjunto de decisiones prácticas que cada país adapta a sus propias circunstancias.
La primera conclusión es estructural. La capacidad de cálculo disponible todavía no equivale a una capacidad efectiva. Entre ambas se encuentra lo que el informe denomina «conversión de capacidades», que engloba los datos utilizables, las competencias, la autoridad institucional, los modelos operativos, la ciberseguridad, el acceso y la asignación. En otras palabras, el verdadero cuello de botella no siempre está en la GPU, sino a menudo en las instituciones.
El PNUD analizó 21 casos de uso en los seis países. Veinte de ellos presentaban un nivel de preparación de los datos inferior al necesario para poder escalar. Es una cifra que invita a la reflexión. Los servicios públicos y la administración constituyen el mayor grupo de potenciales aplicaciones. La agricultura es el ámbito sectorial más compartido, con iniciativas que van desde la financiación agrícola en Kenia hasta los servicios de asesoramiento a agricultores en Malawi y la observación de cultivos en Sudáfrica.
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Zambia destaca en el ámbito de los minerales críticos. Malawi y Togo trabajan en modelos en lenguas locales, en un contexto marcado por la limitada disponibilidad de datos lingüísticos de calidad. Ruanda, por su parte, avanza en una plataforma soberana destinada a los funcionarios, GPT.gov.rw, en la que la confidencialidad, la gobernanza de los datos y la autoridad institucional ocupan un lugar central.
Jóvenes emprendedores tecnológicos en Ruanda. En Kigali, algunas startups siguen pagando miles de dólares al mes por servicios de nube extranjeros, mientras la capacidad de cálculo local alojada en Bugesera permanece infrautilizada debido a la falta de normas de acceso, tarifas y servicios de soporte adecuados. La paradoja de Kigali es precisamente esa, existe capacidad disponible, pero todavía no se ha conseguido hacerla visible, accesible y asignarla de forma eficaz a la demanda.
Aissata De, directrice régionale par intérim du Bureau régional Afrique du PNUD, ne définit pas la souveraineté comme un repli sur soi. Pour elle, «la souveraineté ne consiste pas à tout faire seul. Elle consiste à avoir la capacité et la confiance de faire des choix stratégiques.» Concrètement, cela signifie que les pays peuvent combiner infrastructure nationale, cloud commercial, fournisseurs spécialisés, plateformes régionales et partenariats internationaux. L’enjeu n’est pas de choisir un modèle unique, mais de s’assurer que ces choix servent les priorités nationales, protègent les intérêts essentiels et renforcent les capacités domestiques.
La paradoja de Kigali
El PNUD utiliza una expresión contundente, «la paradoja de Kigali». Disponer de infraestructura de cálculo por sí solo no garantiza que la capacidad disponible sea visible, accesible y se adapte eficazmente a la demanda. En Kigali, las startups siguen pagando miles de dólares al mes por servicios de nube externos, mientras algunos casos de uso públicos de alto valor esperan un acceso fiable al cálculo local. Ambas realidades coexisten. No se trata de una limitación técnica inevitable, sino de un problema relacionado con los precios, la visibilidad, la asignación, el entorno de software, la fiabilidad y el soporte.
Ruanda constituye el principal caso operativo analizado en el informe. El Gobierno ha identificado 42 casos de uso de IA en ocho sectores. Un servidor GPU financiado por el PNUD opera en el centro de cálculo especial de Bugesera, gestionado por la Rwanda Information Society Authority. El Estado mantiene la propiedad del activo. Sin embargo, la demanda institucional y la procedente del ecosistema de startups ya presionan sobre la capacidad disponible. En el momento de elaboración de la nota conceptual, las modalidades de acceso, facturación y sostenibilidad a largo plazo todavía estaban en proceso de definición.
Ruanda propone una estructura de gobernanza de cinco niveles, un modelo de acceso de cuatro niveles, un comité de dirección conjunto y un comité de revisión de los casos de uso. También plantea, a medio plazo, un modelo basado en dos servidores, uno destinado a las cargas de trabajo gubernamentales y otro a las startups y al ecosistema tecnológico, con un acceso mediante contribución por debajo de las tarifas comerciales. Mientras tanto, el país estudia dividir el servidor existente, con una financiación puente del PNUD de unos seis meses y alrededor de 7.000 dólares mensuales, antes de establecer un mecanismo nacional de reparto de costes. La lección es clara, la gobernanza debe construirse al mismo tiempo que el despliegue y no después.
El PNUD rechaza las disyuntivas simplistas. ¿Nube o infraestructura local? La respuesta depende de la carga de trabajo. Los experimentos y las pruebas de corta duración pueden beneficiarse de la flexibilidad y el coste de los servicios en la nube. En cambio, los datos públicos sensibles, los expedientes confidenciales o los sistemas administrativos centrales requieren garantías sobre la residencia de los datos, el acceso, la seguridad, la auditabilidad y la continuidad. La soberanía se evalúa en seis dimensiones, datos y jurisdicción, infraestructura y control operativo, derechos de decisión y responsabilidad, dependencia tecnológica y conocimiento, capacidad local y creación de valor, así como lengua y pertinencia social.
Este marco evita una trampa, creer que poseer el hardware es suficiente. La dependencia de modelos propietarios, del mantenimiento externo, de la financiación o del software puede limitar el control real incluso cuando la infraestructura está alojada dentro del país. La soberanía no es, por tanto, un estatus, sino una relación de fuerzas institucional y contractual.
El PNUD extrae implicaciones directas para la iniciativa AI10 Billion, una plataforma continental impulsada por el Banco Africano de Desarrollo y el PNUD a través de su AI Hub. Su objetivo es hacer que los proyectos sean financiables. Sin embargo, el PNUD advierte de que financiar la infraestructura sin reforzar las instituciones y los sistemas que la rodean podría reproducir la paradoja de Kigali a gran escala. Capacidad de cálculo disponible, servicios retrasados y una demanda sin atender.
Tres principios se imponen. El primero consiste en financiar conjuntamente la infraestructura y la conversión de capacidades. El segundo, en permitir que la principal limitación de cada país determine el equilibrio entre la inversión material y la inversión en recursos humanos, instituciones y datos. El tercero, en vincular la financiación a la preparación, el uso y los resultados. Las instituciones de financiación del desarrollo pueden respaldar ambos frentes, mientras que la Unión Africana, Smart Africa y las comunidades económicas regionales pueden impulsar modelos reutilizables para el cálculo compartido y transfronterizo.
Kenia y Sudáfrica concentran una capacidad de cálculo de mayor especificación y potencial de desarrollo. Otros países disponen de capacidades orientadas a la inferencia y a las aplicaciones locales. Zambia explora un modelo de GPU como servicio a través de sus centros de innovación. Malawi y Togo recuerdan que, sin datos lingüísticos locales, una IA inclusiva sigue siendo un objetivo pendiente. Ruanda demuestra que un activo público puede convertirse en un laboratorio de gobernanza.
Las recomendaciones del informe se organizan por horizontes temporales. Antes de la compra y durante los seis primeros meses, se recomienda evaluar la demanda, la capacidad existente y la preparación de las instalaciones, así como definir el propietario, el anfitrión, el operador, las normas de acceso, las responsabilidades y los costes recurrentes. A corto plazo, se plantea resolver las cuestiones relacionadas con los datos y la autoridad y establecer normas transparentes de asignación. A medio plazo, formar y retener a los operadores, garantizar una financiación plurianual y vincular la expansión al uso demostrado. A largo plazo, construir marcos para el cálculo compartido y transfronterizo, con principios coordinados sobre localización de datos, ciberseguridad, interoperabilidad y propiedad intelectual.
Marruecos, por su parte, está escribiendo otra página. En junio de 2025, un consorcio formado por Nvidia, Naver, Nexus Core Systems y Lloyds Capital anunció un centro de datos de IA de 500 MW en Nouaceur, cerca de Casablanca, con una inversión aproximada de 1.200 millones de dólares y destinado a Europa, Oriente Medio y África. Un memorando de entendimiento firmado en abril de 2026 con tres instituciones marroquíes contempla una «Nexus AI Factory» que combinaría computación de alto rendimiento, transferencia de competencias e innovación.
Este modelo híbrido apuesta por la exportación regional y la nube soberana. Pero el informe del PNUD plantea una cuestión clave, ¿quién será el propietario, quién operará y quién asignará las GPU? Sin normas transparentes, tarifas adaptadas y casos de uso públicos, Marruecos podría enfrentarse a una «paradoja de Casablanca».
La directora regional interina de la Oficina Regional para África del PNUD lo resume así: «África no necesita esperar a que el próximo capítulo de la historia de la IA se escriba en otros lugares». Los seis países ya han escrito una página. No es perfecta ni está terminada. Pero es africana. Y demuestra que la batalla ya no se libra únicamente por adquirir las máquinas, sino también por los datos, las reglas, las competencias y la capacidad de convertir un servidor en un servicio público.
