IA hoy Nokia apuesta por NVIDIA para reinventar la radio: ¿qué significa para América Latina?
Nokia lanza la primera plataforma de radio nativa en IA sobre GPU de NVIDIA. Promete duplicar la capacidad del espectro actual sin nuevo hardware, vía suscripción. Para América Latina, donde el espectro es escaso y caro, la propuesta es tentadora, pero exige evaluar costos energéticos y de infraestructura.
Nokia presentó el 15 de julio su plataforma AI-RAN, que califica como la primera comercial nativa en inteligencia artificial para redes de acceso radio. Construida sobre su software anyRAN y el sistema Aerial de NVIDIA, la propuesta técnica apunta a un cambio de paradigma: en lugar de depender de costosas actualizaciones de hardware, los operadores podrán extraer significativamente más capacidad del espectro que ya poseen mediante una suscripción de software.
La compañía reporta ganancias de eficiencia espectral superiores al 20% en pruebas iniciales, y se fija metas agresivas: 50% para 2027 y más del 100% para 2028, lo que en la práctica duplicaría la capacidad de las bandas actuales. Estas últimas cifras son objetivos, no resultados, y Nokia misma ubica los pilotos comerciales a finales de 2026, con disponibilidad general en 2027.
Un modelo de despliegue flexible
Los operadores podrán adoptar la plataforma mediante tres modalidades: una tarjeta aceleradora GPU para sitios AirScale existentes, un nodo AI-RAN independiente, o una construcción sobre servidores cloud a través de socios como Dell Technologies con sus servidores PowerEdge. Este abanico busca facilitar la transición desde redes 5G tradicionales hacia arquitecturas 5G-Avanzada y 6G.
La alianza con NVIDIA no es menor. La compañía de Jensen Huang invirtió 1.000 millones de dólares en Nokia en octubre de 2025, y ambas firmas trabajan con T-Mobile US para pruebas de campo durante 2026. Además, Orange ha ampliado su relación estratégica para incorporar la tecnología.
Según la consultora Omdia, el mercado de AI-RAN podría superar los 200.000 millones de dólares acumulados para 2030, lo que refleja el tamaño de la oportunidad que ven los actores involucrados.
¿Qué implica para América Latina?
Para los operadores de la región, la promesa de duplicar capacidad sin nuevas licencias de espectro resulta particularmente atractiva. En mercados donde las subastas son escasas y costosas, y donde el tráfico de datos crece a tasas de dos dígitos anuales, cualquier ganancia de eficiencia impacta directamente en la rentabilidad.
Sin embargo, hay aristas que requieren análisis. La plataforma se apoya en GPUs de NVIDIA, lo que incrementa el consumo eléctrico en los sitios de radio. En países con redes eléctricas inestables o costos energéticos elevados —como varios de Centroamérica y el Caribe—, ese costo adicional puede compensar las ganancias de capacidad. Además, la necesidad de refrigeración y espacio físico para los servidores GPU en la base de la torre no es trivial.
Otro punto crítico es la latencia. Si bien la promesa de AI-RAN incluye la capacidad de ejecutar inferencia de IA en el borde —para habilitar servicios como drones autónomos o realidad aumentada—, la dependencia de procesamiento GPU introduce latencia adicional respecto a soluciones puramente hardware. Para aplicaciones que requieren respuesta en milisegundos, como control industrial o vehículos autónomos, esto debe validarse en entornos reales.
Implicaciones para la estrategia de red
El cambio de modelo de negocio —de inversión en hardware a suscripción de software— podría aliviar el Capex inicial de los operadores latinoamericanos, pero traslada el costo a Opex recurrente. En economías con márgenes ajustados, la estructura de precios de la suscripción será determinante. Nokia no ha revelado los costos, pero la dependencia de licencias de software de NVIDIA podría generar una factura mensual significativa.
Desde la perspectiva de gobernanza de infraestructura, la integración de plataformas de IA en la red de acceso abre preguntas sobre seguridad y soberanía de datos. ¿Dónde se procesan los modelos? ¿Qué información del usuario queda expuesta? Los operadores deberán exigir transparencia sobre el manejo de datos y la trazabilidad de las decisiones de IA.
En definitiva, Nokia y NVIDIA están empujando una transformación que podría redefinir la economía de las redes móviles. Para América Latina, la ventana de oportunidad es real, pero la adopción dependerá de que los operadores puedan gestionar la complejidad técnica, los costos energéticos y los riesgos de dependencia de un ecosistema cerrado de GPU.
