Hoy conversé con Sergio Rosengaus, uno de los emprendedores tecnológicos más exitosos de México. Fundó KIO, una de las mayores empresas de data centers de Latinoamérica, que llegó a valer más de 1.000 millones de dólares y fue el primer unicornio mexicano.
La vendió en 2021 y, a los 60 años, decidió volver a empezar apostándolo todo a la siguiente ola: las fábricas de inteligencia sobre las que corre la IA. Para eso fundó dos empresas, Bleeding Edge, que las construye, y Macro One, que invierte en toda su cadena de suministro.
Su tesis central es que no hay burbuja, y su argumento es concreto: en el año 2000 quedó dark fiber sin usar, y hoy no hay una sola GPU apagada en el mundo.
Hablamos de por qué un data center de IA no es un data center, de por qué México podría convertirse en la fábrica de inteligencia de Estados Unidos, y de qué preguntas no se están haciendo los CEOs con los que habla.
Estructura y Highlights Clave
De los Ferrocarriles a los Data Centers
- Power user de tecnología desde joven, terminó quince años en construcción por necesidad, viviendo solo desde muy chico
- Estudió brevemente en Estados Unidos y volvió rápido a México porque lo corrieron de la escuela
- Entró a la empresa de construcción de un tío con condiciones estrictas: una hora para llegar a la universidad y una para volver
- Su mentor profesional fue el fundador de esa empresa familiar, de quien aprendió la forma de atacar problemas que no se han resuelto antes
- Nunca soltó la parte tecnológica: automatizó lo que se podía y puso correo electrónico en todos los escritorios de una constructora, antes de internet
- Construyó vías por todo México, Estados Unidos, Argentina y Chile
- Rehabilitó el Chihuahua al Pacífico, viviendo en campamentos a los que solo se llega por tren
El Humor como Herramienta
- Sus contrapartes en el mundo ferroviario tenían el doble de su edad, y él tenía 20 o 21
- El albur era el idioma del gremio, y aprendió a defenderse después de perder muchas rondas
- Su tesis: el humor es un gran empatizador, y hay que empatizar con la familia, los hijos, los clientes y los colegas
- En su oficina se escuchan risas todos los días, aunque el trabajo sea de alta presión
- Su lectura: cuando tienes enfrente gente muy analítica, a veces la vía de entrada es el humor
Por Qué Volvió al Mismo Sector, que Ya no Es el Mismo
- Vendió KIO en 2021 con la infraestructura más robusta que se había construido en un país donde no podías depender del ecosistema
- El contraste que menciona: había facilities donde se iba la luz dos veces por semana, frente a instalaciones en Estados Unidos donde nunca se ha ido
- Lo que vieron venir: la infraestructura para IA sería una clase distinta, no una remodelación
- Su argumento técnico: si el consumo pasa de 10 a 12 remodelas, pero si pasa de 10 a 150 las variables de diseño son de otro orden de magnitud
- Lo que armó la nueva empresa: talento de infraestructura que venía con él, más socios con ocho años en machine learning desde 2014
- Su matiz sobre el momento ChatGPT: le contó de la IA al mundo, no a quienes llevaban años en ella
Data Center contra Fábrica de Inteligencia
- El data center tradicional almacena, archiva y resguarda, con un cómputo fijo desde el día que lo compraste
- La fábrica de inteligencia no guarda inteligencia, la produce
- Por dentro son instalaciones industriales, llenas de chimeneas que sacan el calor
- La ecuación: metes energía, la pasas por GPUs, le metes los modelos, y el output son tokens
- La analogía que considera mejor: la inteligencia no es software, se consume como combustible
- La consecuencia práctica: si lo usaste mucho hoy, mañana el modelo sigue ahí pero sin combustible no produces inteligencia
- El caso que la mayoría no ve: una organización grande conectando sus systems of record a los modelos puede hacer cien millones de preguntas al día y gastar cientos de miles o millones de dólares al mes
Cómputo Soberano, Bien Entendido
- Aclara que no se trata de soberanía nacionalista, sino de que el cómputo esté dentro de tu geografía y nadie más lo controle
- El equivalente que usa: tener un solo proveedor de combustible, con el riesgo de un shock o de una decisión unilateral de precio
- El ejemplo reciente que le sirve: el apagado de Fable en veinte minutos tras una llamada de la Casa Blanca
- Su frase para explicarlo: no le puedes pedir permiso a nadie para pensar
- Por qué las empresas del Fortune 500 se frenan: no van a volverse totalmente dependientes de algo que no controlan
- El otro motivo para controlarlo: el costo, porque esto responde directamente a la paradoja de Jevons
Qué no Están Preguntando los CEOs
- El top of mind actual es que la IA quita gente, y eso es lo obvio y lo racional para un CFO
- Su corrección: el costo es el low hanging fruit, y el lado que hay que mirar es el crecimiento
- El back office se va a automatizar solo, pero lo que quieres es vender el doble, captar el doble de clientes, cerrar en la mitad del tiempo
- Sus tres condiciones para que funcione: que la IA viva en el consejo, tenga presupuesto y tenga accountability
- Por qué esto es top down y el cloud fue bottom up: el cloud lo empujaron los programadores rentando máquinas virtuales, y esto es transversal a toda la organización
- Lo que confirma la experiencia de los fundadores que venden a empresas: empiezas con el CIO y aparecen el CFO y el CHRO
- En su propia organización tienen un AI operating system del que nada queda fuera: finanzas, construcción, operación, mensajería
Por Qué Dice que no Hay Burbuja
- En el website de Macro One hay un elefante caminando, porque quieren sacarlo del cuarto
- El trauma de referencia es la burbuja de internet, con dos síntomas: empresas que perdían dinero e infraestructura que quedó sin usar, el dark fiber
- Su dato central: no hay una sola GPU oscura en el mundo, ni siquiera las de diez años de antigüedad
- Su matiz técnico: no todos los tokens son iguales, hay baratos, medios, caros y ultra caros
- Cómo describe su negocio: token refineries, con la analogía del combustóleo hasta la turbosina
- Por qué el compute crunch no se cierra: la demanda de tokens crece a velocidad de software y la infraestructura hay que construirla físicamente
- La diferencia con el año 2000: los hiperescalares invierten desde las empresas más rentables de la historia
- La otra diferencia: la agentificación multiplica el consumo unitario en órdenes de magnitud, porque cada agente llama a otros diez y se forma un enjambre
- Su cuenta de servilleta sobre si hay dinero para pagarlo: el PIB mundial ronda 105 billones, de los cuales 35 a 40% son nóminas, unos 40 billones anuales
- Su cierre del argumento: todos los chips que se prenden se consumen, y hay de dónde pagarlos
La Oportunidad para Latinoamérica
- Reconoce el punto de partida: los modelos frontera y los chips están en Estados Unidos y China
- Su distinción clave: entrenamiento está del lado del costo, inferencia del lado del ingreso
- Entrenar cuesta y no le importa a nadie dónde ocurre. La única forma de monetizar el modelo es que alguien le pregunte
- Su apuesta: la inferencia será el 90% o más del cómputo del mundo, y se consume en todas las geografías
- Cómo cree que se distribuirá: de forma capilar, regional, estatal, de ciudad, hasta de colonia
- Lo que ya están haciendo otros países: Francia asignando fábricas de inteligencia por 15.000 millones de euros, Brasil eliminando el impuesto de importación al equipo
- El dato que le da margen a la región: en Estados Unidos alrededor de 40 de cada 100 proyectos se retrasan o bloquean por permisos, energía o rechazo comunitario
- Sobre el argumento del agua: las factories modernas no usan agua, y regar un campo de golf consume mucho más que un data center grande
- La ventaja específica de México: cercanía con Estados Unidos, sector industrial, talento, y proyectos pegados a la frontera para hacer nearshoring de inteligencia
- Su paralelo histórico: integrarse a esta cadena de valor es tan importante como lo fue el tratado de libre comercio hace treinta años para autopartes y aeroespacial
Qué se Subestima del Negocio
- Es un negocio mucho más técnico y complejo de operar que un data center tradicional
- Eso deja más espacio de diferenciación para un gran operador
- Lo que dijo un líder de la industria en Cannes, en lo que él llama el Super Bowl de la infraestructura digital: el componente número uno es la capacidad de ejecución de la gente, por encima del riesgo financiero
- Su prueba práctica: si alguien te trae un proyecto, pídele que enseñe cuántos ha puesto en producción
- El filtro que impone NVIDIA: sin el nivel de compliance necesario no te mandan los chips aunque los hayas pagado, porque prefieren dárselos a quien pueda encenderlos ya
- El nivel de charlatanería que recibe: gente con un terreno grande cerca de una subestación que asume que ya tiene un data center
Qué le Diría al Gobierno
- Que entiendan que esto no es un software más, ni una migración de SAP
- Su argumento: cambiar el software a una empresa de 50 personas no es problema, a una de 50.000 sí, y esto es otra cosa
- Su comparación con el cloud: aquello quedó arrinconado en las áreas de TI, y esto es horizontal y vertical a la vez
- Su metáfora de la carrera: en unas olimpiadas normales hay ocho carriles y ves quién corre más rápido. Aquí hay setenta, y no ves ni al que va en el puesto veinte
- Su conclusión: no nos podemos dar el lujo de no participar
A Quién Agradece
- A su esposa, su socia de toda la vida, que lo acompañó en los proyectos buenos y en los difíciles
- Su observación sobre el compounding: lleva treinta años en la misma industria sin echar un volado
- Lo que recuerda de vender data centers en el año 2000: le decían cómo iba a atender él los servidores de la tercera empresa del país
- Su recomendación a quien trabaja con él: estar inconforme todos los días, sin importar el éxito logrado
- Lo que dice sobre la oportunidad hoy: hay más capital en el mundo que talento para ejecutar cosas con él
Glosario Silicon Valley
| Término | Qué significa | Contexto en el episodio |
|---|---|---|
| Fábrica de inteligencia | Instalación que produce tokens en vez de almacenar datos | La categoría que él construye, distinta de un data center |
| Inferencia | El cómputo de responder, frente al de entrenar | Donde él ve el 90% del cómputo mundial y la oportunidad regional |
| Entrenamiento | El cómputo de crear el modelo | Puro costo para el laboratorio, y donde manda la profundidad de capital de Estados Unidos |
| Token | La unidad de consumo de inteligencia | Su analogía con el combustible, y la unidad en la que se factura |
| Cómputo soberano | Que el cómputo esté en tu geografía y bajo tu control | Su respuesta al riesgo de depender de un solo proveedor |
| Systems of record | Los sistemas de gestión primaria de una empresa | Lo que al conectarse a modelos dispara el consumo a cientos de millones de tokens diarios |
| Paradoja de Jevons | Abaratar un recurso aumenta su consumo total | Por qué el costo del token tiende a cero y el consumo a infinito |
| Dark fiber | Fibra instalada en los 2000 que quedó sin usar | El fantasma de la burbuja que él usa para contrastar |
| Compute crunch | La brecha entre demanda de cómputo y capacidad instalada | Por qué no se cierra aunque entren billones de dólares |
| Agentificación | Que cada usuario dispare enjambres de agentes | El multiplicador de órdenes de magnitud en el consumo |
| Nearshoring | Producir cerca del mercado de destino | Su tesis para la frontera norte de México |
| NIMBY | Not in my backyard, el rechazo comunitario a construir | Uno de los frenos a los data centers en Estados Unidos |
| Token refinery | Su forma de describir una fábrica según el tipo de token que produce | Del combustóleo a la turbosina, según la generación de chips |
Personas, Empresas y Referencias
Personas Mencionadas
- Sergio Rosengaus: fundador de KIO, Bleeding Edge y Macro One
- Su esposa: a quien atribuye el empuje de toda su carrera
- Su tío: quien le dio el primer trabajo en construcción
- El fundador de esa constructora: su mentor profesional, ya fallecido
- Jensen Huang: a quien atribuye la categoría de fábrica de inteligencia
- Enzo Cavalie: host del podcast
Empresas y Organizaciones
- KIO: la empresa de data centers que fundó, vendida en 2021, primer unicornio mexicano
- Bleeding Edge: la empresa que construye fábricas de inteligencia
- Macro One: la que invierte en la cadena de suministro, con un elefante en su web
- NVIDIA: el filtro de compliance para recibir chips
- Colossus: las instalaciones que menciona entre los proyectos de escala en Estados Unidos
- SoftBank: otro actor en esa escala
- Mistral: el ejemplo europeo de modelo abierto nacional
- GLM 5.2: el modelo chino que menciona como on fire
Datos y Referencias
- ~1.000 millones de dólares: la valoración de KIO
- 105 billones de dólares: el PIB mundial, con 35 a 40% en nóminas
- 40 de cada 100: proyectos de data center retrasados o bloqueados en Estados Unidos
- 15.000 millones de euros: lo que Francia está asignando a fábricas de inteligencia
- 2 millones de tokens al día: lo que consume su propia oficina