México articula capacitación, supercómputo e investigación para fortalecer capacidades nacionales en inteligencia artificial y tecnologías avanzadas. El Memorando de Entendimiento busca fortalecer capacidades mexicanas en inteligencia artificial, cómputo de alto rendimiento, semiconductores e investigación mediante formación de talento, intercambio de conocimiento, talleres, seminarios y la identificación de proyectos científicos y tecnológicos de interés nacional.  Crédito de la foto: Secihti / AMD

Aspectos clave

• Secihti y AMD firmaron un Memorando de Entendimiento centrado en IA, HPC, semiconductores, investigación y talento especializado.
• El acuerdo contempla intercambio de conocimiento, capacitación, actividades académicas y búsqueda de proyectos potenciales; no anuncia una compra de infraestructura AMD.
• México desarrolla paralelamente la supercomputadora Coatlicue, proyectada con 314 PFLOPS y planteada por el Gobierno como la más potente de América Latina cuando entre en operación.
• El Gobierno anunció para Coatlicue una inversión pública de 6.000 millones de pesos y una construcción prevista durante 24 meses a partir de 2026.
• El Clúster Nacional de Cómputo de Alto Rendimiento e IA reúne a Secihti y ATDT con UNAM, UAM, Cinvestav, IPICYT, CICESE, CIMAT, BUAP, UdeG y Unison.
• AMD aporta experiencia comprobada en sistemas exaescala: Frontier utiliza CPUs EPYC y aceleradores Instinct MI250X, mientras El Capitan emplea AMD Instinct MI300A. (OLCF)
• El Capitan continúa siendo una referencia mundial del supercómputo y registró 1,809 exaflops en HPL en la medición citada por Lawrence Livermore en noviembre de 2025. (Lawrence Livermore National Laboratory)

México quiere pasar de utilizar cómputo avanzado a construir capacidades propias

Ciudad de México, 24 de agosto de 2026.— La expansión de la inteligencia artificial está elevando el valor estratégico de una infraestructura que durante años permaneció asociada principalmente con laboratorios especializados: el cómputo de alto rendimiento —HPC—. Modelar clima, estudiar nuevos materiales, simular moléculas, desarrollar modelos de inteligencia artificial o procesar grandes volúmenes de información científica requiere algo más que computadores convencionales. Requiere: infraestructura + software + investigadores + especialistas capaces de utilizarla. Ese último elemento es precisamente el centro del Memorando de Entendimiento firmado entre la Secretaría de Ciencia, Humanidades, Tecnología e Innovación de México —Secihti— y AMD. El acuerdo busca fortalecer capacidades nacionales en inteligencia artificial, HPC, semiconductores, investigación científica y formación de talento especializado. No se trata, por tanto, solamente de instalar más procesadores. Se trata de construir personas e instituciones capaces de convertir capacidad computacional en conocimiento.

La infraestructura científica necesita talento para generar valor

Celina Peña Guzmán, subsecretaria de Desarrollo Tecnológico, Vinculación e Innovación de Secihti, resumió una de las ideas más relevantes del acuerdo:

No buscamos únicamente incorporar herramientas creadas en otros lugares, queremos que el conocimiento, el talento y la infraestructura disponibles en nuestro país se articulen para generar soluciones nacionales”.

La formulación es importante porque establece una diferencia entre: consumir tecnología y desarrollar capacidades tecnológicas. Un país puede comprar una supercomputadora. Pero para convertirla en descubrimientos necesita especialistas en: arquitecturas paralelas, software, programación acelerada, modelado, ciencias de datos, IA y disciplinas científicas específicas. El Memorando contempla precisamente actividades académicas, seminarios, talleres, intercambio de conocimiento e identificación de áreas de colaboración.

HPC e IA empiezan a converger

Durante años podían imaginarse como disciplinas parcialmente separadas. El supercómputo estaba asociado con: simulación científica, meteorología, física, química computacional. La inteligencia artificial se desarrollaba principalmente alrededor de machine learning y posteriormente modelos profundos. Hoy existe una creciente convergencia. Las mismas arquitecturas aceleradas pueden ejecutar: simulación + analítica + entrenamiento de IA + inferencia científica.

Por eso Keith Strier, vicepresidente senior de Mercados Globales de Inteligencia Artificial de AMD, sitúa el HPC como una infraestructura transversal a disciplinas que van desde energía y biología hasta clima y materiales. La infraestructura computacional comienza a convertirse en instrumentación científica, comparable conceptualmente con laboratorios y observatorios.

Frontier y El Capitan muestran hasta dónde puede escalar ese modelo

La participación de AMD tiene además un antecedente tecnológico relevante. Frontier, instalado en Oak Ridge National Laboratory, utiliza nodos equipados con CPU AMD EPYC y cuatro aceleradores AMD Instinct MI250X por nodo. El Capitan, desarrollado con HPE para Lawrence Livermore National Laboratory, utiliza AMD Instinct MI300A, una arquitectura acelerada que integra capacidad CPU y GPU con memoria de alto ancho de banda. En noviembre de 2025 Lawrence Livermore informó que El Capitan permanecía en el primer lugar mundial y había alcanzado 1,809 exaflops en HPL.

El acuerdo Secihti-AMD no indica que Coatlicue vaya a utilizar tecnología AMD.

Coatlicue es otro proyecto y debe mantenerse separado del Memorando El comunicado coloca correctamente a Coatlicue como parte del contexto mexicano. El gobierno mejicano proyecta una capacidad de 314 PFLOPS, y su agenda de infraestructura digital la presenta como la futura supercomputadora más potente de América Latina. La Presidencia anunció anteriormente una inversión pública de 6.000 millones de pesos mexicanos, con un proceso de construcción previsto durante 24 meses a partir de 2026. Los usos previstos incluyen: modelos climáticos, fenómenos hidrometeorológicos, procesamiento de imágenes agrícolas, modelos de lenguaje, planificación energética y análisis de grandes volúmenes de datos públicos. La precisión temporal importa: Coatlicue es infraestructura en desarrollo, no una supercomputadora ya plenamente operativa.

El Clúster Nacional busca distribuir capacidades antes de centralizarlas

México está construyendo además otra capa. En junio de 2026, Secihti y la Agencia de Transformación Digital y Telecomunicaciones integraron el Clúster Nacional de Cómputo de Alto Rendimiento e Inteligencia Artificial mediante una Carta de Intención con universidades y centros públicos de investigación. Participan instituciones como UNAM, UAM, Cinvestav, IPICYT, CICESE, CIMAT, BUAP, Universidad de Guadalajara y Universidad de Sonora. El objetivo no es únicamente disponer de una máquina más grande. Es articular infraestructura que ya existe, especialistas y conocimiento distribuido entre diferentes instituciones. Esto permite distinguir tres capas complementarias: Clúster → capacidades distribuidas. Coatlicue → gran infraestructura nacional. Acuerdos como Secihti-AMD → talento y transferencia de conocimiento. Juntas forman una estrategia más interesante que cualquiera de esas iniciativas por separado.

Formar talento en semiconductores amplía el alcance del acuerdo

El Memorando incluye explícitamente semiconductores. Este elemento merece resaltarse porque la discusión sobre soberanía tecnológica suele reducirse incorrectamente a fabricar chips. La cadena de conocimiento de semiconductores es mucho más amplia: arquitectura, diseño, EDA, packaging, firmware, validación, software, sistemas. México posee además una importante integración con las cadenas industriales norteamericanas. Por eso formar talento puede generar impacto aun sin construir inmediatamente una fábrica de nodos avanzados. La soberanía tecnológica no significa necesariamente fabricar absolutamente todo dentro de una frontera. También puede significar poseer conocimiento suficiente para diseñar, integrar, operar y decidir estratégicamente sobre la tecnología.

La IA no sustituye a la ciencia: cambia sus instrumentos

Keith Strier introduce otra idea que merece subrayarse. La inteligencia artificial, según su planteamiento, no sustituye a científicos e investigadores, sino que amplía su capacidad. El concepto encaja con la realidad de HPC. Una simulación no sustituye al físico. Un modelo climático no sustituye al climatólogo. Un algoritmo de biología computacional no sustituye al investigador. La tecnología modifica: qué preguntas pueden responderse, qué volumen puede analizarse y cuánto tarda una hipótesis en probarse computacionalmente. Por eso quizá debamos empezar a mirar la IA científica no solamente como automatización, sino como nuevo instrumental intelectual.

Del curso aislado a una trayectoria de especialización

Marco Moreno Ibarra, director general de Desarrollo, Transferencia de Tecnología e Innovación de Secihti, describe una ruta especialmente interesante:

Del intercambio de conocimiento a la formación experta, y de ahí a proyectos de alto impacto nacional”.

Esta secuencia evita un problema habitual de los programas tecnológicos: curso → certificado → fin. El verdadero valor aparece cuando la capacitación continúa hacia: especialización → proyecto → investigación → capacidad institucional. El desafío para Secihti y AMD será precisamente demostrar en el tiempo cuántos talleres o programas evolucionan hacia: especialistas formados, investigadores capacitados, proyectos realizados, software desarrollado, publicaciones, innovaciones o transferencia tecnológica. Esos KPI serán mucho más importantes que contabilizar únicamente asistentes.

La soberanía científica necesita también software

HPC no es solamente hardware. Una supercomputadora sin software optimizado puede quedar muy lejos de su capacidad teórica. Se necesitan: compiladores, bibliotecas matemáticas, frameworks, middleware, orquestación y código científico capaz de explotar paralelismo. Frontier, por ejemplo, integra el ecosistema abierto ROCm de AMD junto con CPUs EPYC y aceleradores Instinct. Eso significa que la formación avanzada debería abarcar también la portabilidad y optimización de cargas científicas, no limitarse a conocer arquitecturas de hardware. Ahí puede encontrarse parte del valor más duradero de este tipo de colaboración.

Más contexto

El Memorando no equivale a contrato de compra. Las fuentes oficiales describen cooperación académica, desarrollo de talento, transferencia de conocimiento e identificación de posibles proyectos. No anuncian que México haya adquirido GPUs o sistemas AMD mediante este acuerdo. AMD no ha sido anunciada como proveedor de Coatlicue. Mantendría completamente separadas ambas iniciativas hasta que exista una adjudicación o anuncio oficial. Coatlicue todavía está en desarrollo. Cuando el Gobierno la denomina “la más poderosa de América Latina” expresa una característica proyectada para cuando entre en operación.

314 PFLOPS no equivale automáticamente a rendimiento HPL. La ficha gubernamental habla de capacidad de cómputo; sin una metodología explícita no debemos compararla directamente con resultados TOP500 medidos mediante HPL. Frontier y El Capitan sí utilizan tecnología AMD. Este punto está documentado por Oak Ridge, Lawrence Livermore y AMD. (OLCF) “Soberanía tecnológica” es un objetivo de política pública. No implica independencia total de cadenas globales de hardware, software y manufactura.

Datos citables

El Memorando cubre IA, HPC, semiconductores, investigación científica y talento. Coatlicue está proyectada con 314 PFLOPS. El Gobierno anunció 6.000 millones de pesos de inversión y 24 meses de construcción. El Clúster Nacional reúne a nueve universidades y centros de investigación junto con Secihti y ATDT. Frontier utiliza cuatro AMD Instinct MI250X por nodo junto con CPUs EPYC. El Capitan utiliza AMD Instinct MI300A y registró 1,809 exaflops HPL en la referencia de noviembre de 2025.

Preguntas y respuestas para comprender el acuerdo Secihti-AMD

¿Qué es HPC?

High Performance Computing o cómputo de alto rendimiento utiliza sistemas capaces de procesar grandes cantidades de operaciones y datos mediante arquitecturas paralelas y aceleradas.

¿Supercómputo e inteligencia artificial son lo mismo?

No. Son disciplinas distintas, pero convergen cada vez más porque muchas cargas modernas de IA y ciencia pueden aprovechar aceleradores y arquitecturas HPC.

¿AMD construirá Coatlicue?

El acuerdo publicado no lo establece. Secihti y AMD anuncian cooperación en formación, conocimiento y proyectos potenciales; no existe en estas fuentes una adjudicación de Coatlicue a AMD.

¿Qué es el Clúster Nacional de Cómputo de Alto Rendimiento e IA?

Es una iniciativa que busca articular infraestructura, talento y conocimiento de universidades y centros públicos mexicanos para fortalecer capacidades nacionales de HPC e inteligencia artificial.

¿Por qué es importante formar talento si ya existe hardware potente?

Porque explotar HPC requiere conocimientos especializados en programación paralela, optimización, software científico, IA y disciplinas específicas. Sin esas capacidades, una parte importante de la infraestructura puede quedar subutilizada.

¿Por qué aparecen semiconductores en el convenio?

Porque el desarrollo de capacidades de cómputo avanzado depende también del conocimiento sobre arquitectura, diseño, integración y ecosistemas de chips.

Knowledge Layer | Glosario

• HPC —High Performance Computing: cómputo de alto rendimiento utilizado para resolver problemas que requieren enormes cantidades de procesamiento.
• Supercomputadora: sistema diseñado para ejecutar cálculos científicos o técnicos a escalas muy superiores a las computadoras convencionales.
• PFLOPS: medida equivalente a un cuatrillón de operaciones de punto flotante por segundo; su significado concreto depende del tipo de precisión y benchmark utilizado.
• Exaflop: capacidad equivalente a 10¹⁸ operaciones de punto flotante por segundo.
• Acelerador: procesador especializado —como una GPU— utilizado para ejecutar determinadas cargas de manera altamente paralela.
• AMD Instinct: familia de aceleradores AMD orientada a HPC e inteligencia artificial.
• AMD EPYC: familia de procesadores de servidor de AMD.
• ROCm: plataforma abierta de software de AMD para computación acelerada.
• Soberanía tecnológica: capacidad de un país para desarrollar, controlar o decidir estratégicamente sobre tecnologías e infraestructura críticas sin depender completamente de terceros.
• Vocaciones científicas: iniciativas destinadas a fomentar interés y formación en ciencia, tecnología, ingeniería y otras disciplinas de investigación.

¿Por qué es importante?

La carrera por inteligencia artificial no se decide únicamente comprando GPUs. Los países necesitan personas capaces de programarlas, científicos capaces de convertir cómputo en descubrimientos e instituciones capaces de mantener ese conocimiento en el tiempo. El acuerdo Secihti–AMD cobra relevancia precisamente porque intenta colocar la formación de talento junto a la expansión de infraestructura científica mexicana.

Visión Estratégica

México parece estar construyendo las piezas de una estrategia de capacidad computacional nacional: Coatlicue como infraestructura de gran escala, el Clúster Nacional como red institucional y acuerdos internacionales como el de AMD para desarrollar conocimiento especializado. La prueba verdadera llegará cuando estas iniciativas produzcan investigadores, software, modelos y proyectos propios. La soberanía científica no se alcanza únicamente poseyendo una supercomputadora; se alcanza cuando un ecosistema local sabe qué problemas resolver con ella, cómo programarla y cómo transformar ese cómputo en conocimiento e innovación. En la era de la IA, el recurso escaso puede terminar siendo tanto el talento como los propios aceleradores.

Acerca de AMD

Advanced Micro Devices desarrolla CPUs, GPUs, aceleradores, redes y software para computación personal, data centers, HPC e inteligencia artificial. AMD confirma oficialmente que sus acciones cotizan en Nasdaq bajo el símbolo AMD. (Advanced Micro Devices, Inc.)

Enlaces relacionados

• Secihti — acuerdo con AMD sobre IA y supercómputo
• AMD Newsroom — Secihti and AMD to Develop AI and Supercomputing Talent in Mexico
• Secihti — Clúster Nacional de Cómputo e IA
• Coatlicue, Gobierno de México

Tu Opinión Importa

La expansión de la inteligencia artificial suele medirse por GPUs, centros de datos y capacidad de cómputo. Sin embargo, ninguna de esas inversiones alcanza su potencial sin científicos, ingenieros y desarrolladores capaces de convertir infraestructura en descubrimientos y tecnología propia.

¿Qué debería priorizar México y América Latina: invertir primero en grandes infraestructuras de supercómputo o acelerar simultáneamente la formación de especialistas capaces de utilizarlas?

¿Puede una estrategia de soberanía tecnológica construirse mediante alianzas con compañías globales sin generar nuevas formas de dependencia tecnológica?

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