El eslabón perdido en la IA de los mercados emergentes: los flujos de capital omiten la capa de aplicaciones

Resumen ejecutivo

La inteligencia artificial se ha convertido en una tecnología definitoria de esta era, y el capital global está respondiendo en consecuencia. Pero la distribución de la inversión en IA es muy desigual, especialmente en los mercados emergentes. Un nuevo análisis de Accendo Signals revela que el 94% de toda la inversión comprometida en IA en África, Asia, América Latina y Oriente Medio se destina a centros de datos y clústeres de GPU, mientras que las aplicaciones que hacen que la IA sea útil para empresas, agricultores y hospitales reciben solo el 2%. Este desequilibrio estructural —una brecha de "eslabón perdido"— amenaza con dejar a las economías emergentes con infraestructura costosa pero con poco que mostrar en términos de transformación económica. Este artículo explora los hallazgos, las implicaciones comerciales y las medidas estratégicas que pueden cerrar esa brecha.

IntroducciónLa carrera global para construir capacidad de IA está remodelando las economías, pero los beneficios no se están acumulando de manera equitativa entre las regiones. En las economías avanzadas, el capital de riesgo y la I+D corporativa fluyen hacia una amplia mezcla de modelos, aplicaciones e infraestructura de IA. En los mercados emergentes, sin embargo, una mirada más cercana a los flujos de capital revela una concentración sorprendente en la capa física—centros de datos y unidades de procesamiento gráfico (GPU)—con muy poca inversión que llegue al software, los casos de uso localizados y los servicios que podrían hacer de la IA una herramienta práctica para el desarrollo.Un nuevo informe de Accendo Signals, un grupo de investigación que utiliza un enjambre de agentes de IA y un pequeño equipo para rastrear flujos de financiación, rastreó 159 transacciones de IA comprometidas en África, Asia, América Latina y Oriente Medio entre enero de 2023 y agosto de 2026. El valor total divulgado: US$42.770 millones. El hallazgo: el 94% de ese dinero financia la infraestructura sobre la que se ejecuta la IA, mientras que solo el 2% se destina a las aplicaciones, plataformas y servicios que generan valor para los usuarios finales. Las subvenciones filantrópicas representan apenas un 0,17%, dirigidas en gran medida al desarrollo de modelos en idiomas locales y a la experimentación a pequeña escala.

Contexto empresarialEl "eslabón perdido" es un problema conocido en las finanzas para el desarrollo. Las subvenciones, el capital semilla y el capital de riesgo en etapas tempranas ayudan a lanzar ideas, pero una enorme brecha a menudo impide que esas ideas alcancen escala. En el sector de la IA, esta brecha es particularmente aguda porque la capa de infraestructura absorbe casi todo el capital disponible, desplazando al ecosistema mismo que haría productiva esa infraestructura.

El análisis de Accendo Signals muestra que la mayor parte de la financiación de la IA en los mercados emergentes se concentra en proyectos de alta visibilidad e intensivos en capital, como centros de datos y clústeres de GPU. Los gobiernos y los inversores globales están ansiosos por respaldar estos proyectos porque son tangibles, estratégicamente significativos y, a menudo, están vinculados a las ambiciones digitales nacionales. Sin embargo, los servicios que se ejecutan en estos sistemas —como los modelos de IA en idiomas locales, las herramientas de asesoramiento agrícola, los diagnósticos de atención médica y las aplicaciones empresariales orientadas a las pymes— reciben una fracción de la atención y del capital.El resultado es un ecosistema que se asemeja a un nuevo tipo de dependencia: los mercados emergentes están construyendo el hardware, pero dependen de software y experiencia en IA importados para hacerlo funcionar. A largo plazo, esto podría socavar los beneficios económicos de la propia infraestructura.

Análisis principal

Los datos de Accendo Signals destacan tres brechas de financiación distintas. En primer lugar, existe una brecha de capital de crecimiento para las empresas de IA. La mayoría de las startups en etapa semilla y temprana en los mercados emergentes pueden acceder a un grupo limitado de inversores ángeles y capitalistas de riesgo en etapa temprana. Pero cuando necesitan expandirse, desarrollar ventas empresariales o crear productos localizados, las opciones de financiación se reducen. El informe propone un puente de capital de crecimiento dirigido específicamente a tickets de aproximadamente US$10 a 30 millones. Dicho instrumento se situaría entre el mercado de semilla y los fondos más profundos de capital que existen para las empresas en etapas posteriores de crecimiento.Segundo, los activos de datos compartidos están insuficientemente financiados. Los sistemas de IA requieren conjuntos de datos localizados y de alta calidad—corpus lingüísticos, puntos de referencia de evaluación y datos específicos de dominio. Estos recursos benefician a cientos o miles de aplicaciones simultáneamente, pero ninguna empresa individual tiene el incentivo de pagar por su creación. Tratar estos activos digitales compartidos como infraestructura pública, similar a las carreteras o las redes eléctricas, podría desbloquear un valor inmenso. Los gobiernos, las fundaciones filantrópicas y las instituciones de financiación del desarrollo podrían financiar la creación de conjuntos de datos abiertos y estándares de evaluación para los mercados emergentes, reduciendo la barrera para los desarrolladores locales de IA y haciendo que los modelos globales de IA sean más inclusivos.Tercero, el modelo actual financia la oferta, no la demanda. Los gobiernos de los mercados emergentes a menudo negocian acuerdos de cómputo por miles de millones de dólares con proveedores de hiperescala, pero rara vez incluyen condiciones que apoyen la adopción local. El informe sugiere que estos mismos gobiernos deberían negociar apoyo para los ecosistemas de desarrolladores locales, la adopción empresarial, las cargas de trabajo del sector público y las empresas locales de IA. Esto garantizaría que la capacidad de cómputo se utilice de manera productiva y que los beneficios económicos de la IA permanezcan en el país.

Impacto Comercial

Las implicaciones comerciales de este desequilibrio de financiación son significativas. Para las empresas locales, la escasez de financiación en la capa de aplicaciones significa que pocas herramientas de IA están adaptadas a sus necesidades. Un fabricante en Vietnam o un pequeño agricultor en Nigeria pueden tener acceso a plataformas globales de IA, pero a menudo estas no se adaptan bien a los idiomas, regulaciones o infraestructuras locales. Esto limita las ganancias de productividad y afianza la dependencia de tecnología importada.Para las corporaciones globales y los inversores, el desequilibrio crea tanto riesgo como oportunidad. El riesgo es que los activos de infraestructura rindan por debajo de lo esperado porque las aplicaciones que soportan no se materializan a gran escala. Los centros de datos y los clústeres de GPU son inversiones a largo plazo que solo generan rendimientos si se utilizan. Si el ecosistema local sigue subdesarrollado, estos activos pueden quedar varados. Por el contrario, la oportunidad es para los inversores de impacto, las instituciones de financiación del desarrollo y los estrategas corporativos de entrar en el «eslabón perdido» y construir la capa de aplicaciones mientras el mercado aún es incipiente. Ser un pionero en un segmento de alto crecimiento y desatendido puede generar retornos descomunales e influencia estratégica.

Perspectivas estratégicasPara los inversores, el informe recomienda un cambio deliberado de financiar hardware a financiar el ecosistema que lo rodea. Los inversores de impacto, en particular, tienen un papel fundamental que desempeñar en la construcción de una comprensión más amplia y capacidad para una IA responsable y relevante. Un puente de capital de crecimiento abordaría la brecha de financiación, pero también requeriría asistencia técnica y mecanismos de compartición de riesgos. Las empresas receptoras de inversión en mercados emergentes a menudo luchan con la complejidad regulatoria, reservas de talento limitadas y bases de clientes fragmentadas, por lo que los inversores deben estar preparados para ofrecer más que solo capital.El concepto de los datos como infraestructura merece una atención seria. Los conjuntos de datos en idiomas locales, los recursos de evaluación y los datos públicos anonimizados son bienes públicos. Una inversión coordinada en estos recursos reduciría la duplicación, aceleraría la innovación y garantizaría que los modelos de IA reflejen la diversidad lingüística y cultural de los mercados a los que sirven. Sin tales inversiones, la IA en los mercados emergentes seguirá dependiendo de modelos entrenados en otros lugares, perpetuando el sesgo lingüístico y cognitivo.Financiar la demanda es un enfoque novedoso. Los gobiernos y las instituciones públicas suelen ser los mayores compradores nacionales de tecnología. Al aprovechar su poder de contratación, pueden influir en el mercado de la IA. Por ejemplo, un gobierno que negocie un proyecto nacional de computación podría exigir que un porcentaje del contrato se asigne a empresas locales de IA, financiando proyectos piloto para hospitales públicos, escuelas o servicios de extensión agrícola. Esto crearía un mercado para las aplicaciones locales de IA y demostraría su valor a los compradores del sector privado.

Perspectivas futurasEn los próximos tres a diez años, la forma en que se aborde la brecha intermedia determinará si los mercados emergentes se convierten en participantes activos de la economía mundial de la IA o en consumidores pasivos de tecnología desarrollada en otros lugares. Es probable que el desarrollo de infraestructura continúe, impulsado tanto por la inversión privada como por consideraciones geopolíticas. Pero la tendencia más importante será la aparición de vehículos de financiación híbridos, cooperativas de datos y programas del lado de la demanda diseñados para cerrar la brecha.Podemos esperar ver asociaciones público-privadas más sofisticadas en IA, con los gobiernos reconociendo que la capacidad de cómputo por sí sola no se traduce en desarrollo económico. Los inversores de impacto probablemente desempeñarán un papel de convocatoria más amplio, alineando a inversores de infraestructura, usuarios corporativos y startups locales en torno a una agenda compartida. El puente de capital de crecimiento podría convertirse en un instrumento estándar de la financiación del desarrollo, similar a los programas de préstamos para pequeñas y medianas empresas (PYME) que han evolucionado en las últimas dos décadas.

La implicación económica a largo plazo es que el valor de la IA en los mercados emergentes se medirá no por el número de chips instalados, sino por los avances en productividad, salud, educación e inclusión financiera. Por lo tanto, construir el segmento medio faltante no es solo una oportunidad de inversión; es una condición previa para un crecimiento sostenible e inclusivo en la era digital.

ConclusiónEl análisis de Accendo Signals ofrece un recordatorio basado en datos de que los flujos de capital no son neutrales. Codifican prioridades estratégicas y moldean futuros económicos. En los mercados emergentes, la prioridad actual es inconfundible: infraestructura primero, todo lo demás muy por detrás. Pero el informe también revela un camino viable hacia adelante. Al construir un puente de capital de crecimiento, tratar los datos como infraestructura compartida y financiar la demanda en lugar de la oferta, los inversores y los responsables de políticas pueden corregir el desequilibrio. El segmento medio faltante puede ser una brecha hoy, pero también es una oportunidad para quienes tienen la previsión de cerrarla.- El 94% de los US$42.770 millones en transacciones de IA comprometidas en mercados emergentes (ene 2023–ago 2026) financiaron centros de datos y clústeres de GPU; solo el 2% se destinó a aplicaciones y casos de uso.

• Las subvenciones filantrópicas para IA en mercados emergentes representaron solo el 0,17% de la financiación total, centrándose en modelos de lenguaje y experimentación.
• Existe una brecha de "medio faltante" entre la financiación inicial/temprana y los fondos de capital más profundos necesarios para escalar las empresas de IA.
• Tres intervenciones pueden abordar la brecha: puentes de capital de crecimiento (tramos de US$10–30 millones), activos de datos compartidos como infraestructura y financiación de la adopción de IA del lado de la demanda.
• Cerrar la brecha es fundamental para garantizar que la infraestructura de IA genere valor económico y para permitir que los mercados emergentes participen plenamente en la economía global de la IA.inversión en IA en mercados emergentes, flujos de capital hacia la IA, brecha intermedia en IA, inversión de impacto en IA, centros de datos de infraestructura de IA, aplicaciones de IA en mercados emergentes, puente de capital de crecimiento para la IA, datos como infraestructura de IA, financiamiento de la IA desde el lado de la demanda, financiamiento del desarrollo de la IA

Fuentes

• Investigación de Accendo Signals compartida por Prateek Shrivastava en LinkedIn: Publicación original en LinkedIn