Ulanqab: la ciudad china que se convirtió en el combustible de la era IA

De campos y patatas a centros de datos de escala continental

Si se les pidiera nombrar cinco ciudades chinas, Ulanqab probablemente no aparecería entre las primeras. Históricamente es una región rural de Mongolia Interior conocida por la ganadería y las patatas. Pero en los últimos años ha cambiado radicalmente su perfil: en sus llanuras y vientos fríos se están instalando algunos de los mayores centros de datos del mundo destinados a entrenar y poner en marcha modelos de inteligencia artificial.

El más reciente punto de atención es el Galaxy Campus, un proyecto de Envision Group que ocupa 120.000 metros cuadrados, una extensión equivalente a unos 17 campos de fútbol. El complejo está diseñado para soportar hasta un millón de aceleradores de IA y planifica más de 2 gigavatios de potencia instalada. Para poner esa cifra en contexto, la consultora Epoch AI sitúa esas cifras por encima de Colossus 2, el centro de datos de xAI, que ronda los 1,5 gigavatios.

Por qué Ulanqab atrae inversión masiva en centros de datos

La concentración de infraestructura informática en Ulanqab no es casualidad. La región suma varias ventajas estratégicas para proyectos de gran consumo energético:

• Terreno abundante y barato que facilita el desarrollo de plantas de gran escala.
• Clima frío y ventoso: la temperatura media ronda los 5 °C, lo que permite refrigerar equipos de forma más eficiente aprovechando el aire exterior.
• Recursos eólicos significativos: la zona concentra casi el 10% de los recursos eólicos de China y cerca de un tercio de los de Mongolia Interior, según la agencia estatal Xinhua.
• Electricidad económica: el kilovatio-hora se sitúa en torno a 0,35 yuanes, menos de la mitad del precio de muchas provincias del este del país.

Estas condiciones se traducen en una eficiencia operativa notable: centros de datos en la zona reportan ratios de eficiencia energética (PUE) por debajo de 1,15, un benchmark muy competitivo a escala global.

Un clúster que creció con nombres conocidos

Este boom no comenzó ayer. Desde 2013 distintas empresas de tecnología comenzaron a apostar por Ulanqab: Huawei construyó un centro en 2013; en 2018 Apple anunció planes para alojar parte de iCloud allí; ese mismo año la plataforma de nube china UCloud inició instalaciones; en 2020 llegó Kuaishou, la plataforma de vídeos cortos, y otras empresas han seguido firmando. En total, el gobierno local reporta 89 acuerdos para centros de datos en la zona, 86 de ellos orientados a IA. Incluso empresas más jóvenes del sector han proyectado añadir capacidad de gigavatio en la región.

El lado oscuro del auge: la demanda eléctrica crece rápido

El despliegue masivo de centros de datos cambia rápidamente el mapa del consumo eléctrico. En 2025, los centros de datos chinos consumieron 170.000 millones de kWh, lo que representó aproximadamente el 1,6% del consumo eléctrico nacional. Las proyecciones oficiales son claras: para 2030 ese consumo podría ascender a 800.000 millones de kWh, cerca del 6% del total nacional.

En respuesta, las autoridades introdujeron un enfoque de coordinación entre potencia de computación y suministro eléctrico. Ese marco propone integrar generación (especialmente renovable), capacidad de la red, almacenamiento de energía y recursos informáticos para optimizar el uso de la electricidad renovable. En la práctica, la red eléctrica sería la base estable y limpia; la red informática, el ‘cerebro’ que programa cuándo y cómo se usan los recursos; y la red de comunicaciones, la vía que conecta todo.

Mucha infraestructura, pero uso real limitado

Un desafío que acompaña al despliegue de centros de datos es la falta de utilización plena de la capacidad instalada. Datos de la Academia China de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones indican que en 2025 solo se utilizó el 36,8% de la capacidad de cómputo inteligente disponible en el país. En parte esto se debe a que la demanda de IA y servicios vinculados sigue concentrada en las grandes ciudades del este, lejos de las zonas donde se construyen las infraestructuras más baratas.

Para contrarrestar ese desbalance, Ulanqab presentó un plan para 2026-2028 que apunta a superar los 200.000 petaflops de capacidad computacional y a mover la región de ser solo vendedora de electricidad y cómputo a ofrecer servicios más avanzados, incluidos esquemas comerciales como la venta de tokens de IA.

Lecciones y riesgos relevantes para América Latina

Lo que está ocurriendo en Ulanqab tiene lecciones importantes para gobiernos y empresas de América Latina que buscan atraer inversión en infraestructura digital o desplegar proyectos de IA a gran escala:

• Recursos naturales y clima importan: regiones con recursos renovables abundantes y condiciones de enfriamiento natural pueden reducir costos operativos de centros de datos. En América Latina hay regiones con gran potencial eólico y solar; adaptar las condiciones locales (por ejemplo, soluciones de enfriamiento distintas al aire exterior) será clave.

• Integración energía-computación: planificar la generación eléctrica, la red de transmisión, el almacenamiento y la demanda informática en conjunto evita sobredimensionamiento y mejora la utilización de renovables.

• Evitar activos ociosos: la construcción masiva sin una estrategia de demanda sólida puede generar capacidad infrautilizada. Incentivar uso local (servicios, centros de datos colocalizados con usuarios finales) y facilitar la conectividad reduce ese riesgo.

• Riesgos regulatorios y ambientales: proyectos de gran escala requieren marcos claros sobre uso de suelo, emisiones indirectas y gobernanza de datos. La transparencia en acuerdos y evaluación de impacto serán decisivas para la aceptación social.

• Oportunidad industrial y de empleo: un clúster de centros de datos puede impulsar proveedores locales, capacitación técnica y cadenas de suministro, si se acompaña de políticas de formación y contratación.

Conclusión: más que un lugar frío, una estrategia integrada

Ulanqab ejemplifica cómo la convergencia de energía barata, espacio y clima puede transformar una región en un nodo crítico para la inteligencia artificial. Pero el caso también muestra los desafíos de coordinar red eléctrica, capacidad de cómputo y demanda real para evitar infraestructuras subutilizadas y presiones sobre el sistema energético.

Para América Latina, el mensaje no es replicar exactamente el modelo de Ulanqab, sino entender los principios: aprovechar ventajas locales, integrar planificación energética e informática, promover demanda y preparar regulaciones que mitiguen riesgos. Con esas piezas en su lugar, la región puede aspirar a atraer proyectos de infraestructura digital que impulsen la adopción de IA sin dejar de lado la sostenibilidad y la eficiencia.