El secretario de Economía, Marcelo Ebrard, acordó el 2 de septiembre de 2026 organizar una visita a México de Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia, durante la reunión de ministros de Innovación del G20 en Chapel Hill, Carolina del Norte. En ese encuentro, Ebrard también conversó con el secretario de Comercio de Estados Unidos, Howard Lutnick, y con representantes de empresas como OpenAI y Anthropic para abordar el desarrollo y el despliegue de inteligencia artificial.
El anuncio coloca a México ante una oportunidad concreta: aprovechar la manufactura electrónica que ya existe en el país para avanzar hacia actividades de mayor valor. Pero también plantea una pregunta central: ¿México está fabricando tecnología de Nvidia o, sobre todo, ensamblando equipos diseñados y basados en componentes desarrollados en otros países?
En breve
- Qué se anunció: Ebrard y Jensen Huang acordaron trabajar en una visita del directivo de Nvidia a México para explorar capacidades y despliegue de inteligencia artificial.
- Qué se fabrica en el país: La evidencia pública apunta al ensamblaje e integración de servidores y sistemas de cómputo acelerado, incluidos equipos asociados con la plataforma Blackwell, no a la fabricación de los chips de Nvidia.
- Cuál es el reto: Para capturar más valor, México necesita fortalecer diseño, software, talento especializado, proveeduría nacional, propiedad intelectual, energía y centros de datos.
La oportunidad ya está en Guadalajara
La participación mexicana en la cadena de Nvidia no comienza con la reunión del G20. En Guadalajara, Foxconn y su filial Ingrasys operan una plataforma de manufactura electrónica vinculada con servidores de inteligencia artificial. En octubre de 2024, directivos de Foxconn informaron que la empresa construiría en Jalisco una instalación de gran escala para integrar sistemas basados en la plataforma GB200 de Nvidia, parte de la familia Blackwell.
La propia Nvidia ha mostrado la relación con Foxconn en Guadalajara. En una publicación sobre manufactura inteligente, la empresa estadounidense describió un gemelo digital de una planta en la ciudad y explicó que allí se preparaban procesos para ensamblar servidores Blackwell. Esa referencia es relevante porque confirma el tipo de actividad: integración de sistemas complejos, automatización, pruebas, manejo térmico y logística de componentes.
El punto requiere precisión. México no produce en esas instalaciones las unidades de procesamiento gráfico que Nvidia diseña para inteligencia artificial. La fabricación de los chips depende de empresas especializadas como TSMC y de cadenas de suministro internacionales para memoria, sustratos, interconexiones, tarjetas, sistemas de energía y enfriamiento. Lo que se realiza en México es una fase industrial avanzada, pero distinta de diseñar el procesador, producir las obleas de silicio o controlar la arquitectura completa del sistema.
Además de Foxconn e Ingrasys, México cuenta con una base amplia de fabricantes por contrato y proveedores de electrónica, entre ellos Jabil y otras empresas con presencia en Jalisco y en distintas regiones industriales. Esa infraestructura puede facilitar la producción de tarjetas, gabinetes, cableado, sistemas de enfriamiento, fuentes de poder, pruebas y servicios de integración. Sin embargo, que una empresa tenga capacidad para manufacturar equipo electrónico no significa automáticamente que sea proveedora directa de Nvidia para cada producto.
El valor agregado no se mide sólo por exportaciones
La llegada de servidores de inteligencia artificial puede generar empleos técnicos, inversión y demanda para proveedores nacionales. Pero el valor económico que permanece en México depende de cuánto se compra localmente, qué procesos se realizan en el país, quién es dueño de la tecnología y dónde se toman las decisiones de diseño, investigación y comercialización.
Hasta ahora no existe un desglose público específico que permita saber qué porcentaje del valor de un servidor GB200 ensamblado en Jalisco se queda en México. Esa ausencia no permite afirmar que el país capture una proporción determinada del valor del equipo. Sí permite identificar un riesgo conocido en las cadenas globales: una exportación de alto valor puede incorporar una cantidad importante de insumos importados y dejar en el territorio principalmente salarios, servicios industriales, logística y algunos componentes locales.
Los datos del Inegi sobre la manufactura global muestran justamente por qué conviene separar exportaciones de valor agregado. En 2024, la fabricación de componentes electrónicos y la de computadoras y equipo periférico mantuvieron una participación relevante en el empleo de la manufactura global, pero estas actividades operan con insumos intermedios suministrados desde el exterior. El indicador de valor agregado busca distinguir la contribución efectiva de México del valor que sólo atraviesa el país dentro de una cadena internacional.
Para que el proyecto de inteligencia artificial tenga un efecto más profundo, la política industrial tendría que medir metas como el número de proveedores mexicanos certificados, el gasto local en investigación y desarrollo, las patentes generadas en el país, la formación de ingenieros y la participación de empresas nacionales en el diseño y mantenimiento de la infraestructura.
El talento será tan importante como las plantas
La manufactura de servidores avanzados necesita técnicos y especialistas en electrónica, automatización, redes, refrigeración, firmware, pruebas de calidad y operación de centros de datos. El desarrollo de modelos de inteligencia artificial requiere además científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, expertos en ciberseguridad y personas capaces de trabajar con sistemas de cómputo de alto desempeño.
El gobierno mexicano ya reporta acciones en esa dirección. La Secretaría de Educación Pública informó en 2025 que 184 mil estudiantes de educación media superior cursaban carreras técnicas relacionadas con semiconductores, ciencia de datos, inteligencia artificial, electrónica, mecatrónica y robótica. También se han anunciado laboratorios de diseño de semiconductores y programas para actualizar planes de estudio.
El desafío es que la matrícula no equivale por sí sola a talento disponible para proyectos industriales. México necesitará profesores especializados, laboratorios con equipos vigentes, certificaciones reconocidas internacionalmente y mecanismos para que las empresas participen en la formación. También será necesario retener a los egresados mediante empleos de investigación y desarrollo, no únicamente puestos de operación o ensamblaje.
Centros de datos, energía y propiedad intelectual
La visita de Jensen Huang tendría sentido si se vincula con proyectos concretos. México puede atraer inversión para ensamblar servidores, pero para desarrollar capacidades propias también necesita infraestructura donde esos equipos se utilicen. Los centros de datos requieren electricidad confiable, conectividad, agua o sistemas de enfriamiento adecuados, seguridad física y reglas claras para el tratamiento de datos.
La energía será un factor decisivo. Un centro de datos para entrenamiento o inferencia de modelos consume mucho más que una instalación digital convencional. Sin disponibilidad eléctrica, costos competitivos y una red capaz de soportar cargas intensivas, las inversiones podrían quedarse en la manufactura de equipos destinados a operar en Estados Unidos u otros mercados.
La propiedad intelectual representa el segundo gran desafío. México puede avanzar en diseño de circuitos, software especializado, modelos de inteligencia artificial y soluciones para sectores como manufactura, salud, agricultura y servicios públicos. Para ello se requieren fondos de investigación, compras gubernamentales que funcionen como primer mercado y reglas que den certidumbre a universidades, empresas y desarrolladores sobre la titularidad de sus invenciones.
La Secretaría de Economía ha planteado una estrategia de semiconductores que incluye diseño, manufactura avanzada, empaquetado, pruebas, proveeduría y formación de talento. Esa ruta puede servir como base, pero la inteligencia artificial exige una política más amplia: no basta con atraer una planta; es necesario conectar esa planta con universidades, proveedores nacionales, centros de cómputo, empresas de software y usuarios industriales.
La oportunidad frente a la competencia regional
La competencia por la cadena de inteligencia artificial ocurre en toda Norteamérica. Estados Unidos está impulsando la fabricación de chips y supercomputadoras dentro de su territorio, mientras Canadá busca atraer investigación y empresas de software. México tiene ventajas de proximidad, experiencia manufacturera, integración comercial y una base de ingenieros. También enfrenta rezagos en investigación, infraestructura digital, inversión privada en innovación y contenido nacional.
Por eso, el encuentro de Ebrard con Huang debe leerse como el inicio de una negociación, no como la confirmación de que México ya desarrolló una industria nacional de inteligencia artificial. El resultado dependerá de si la visita se traduce en compromisos verificables: nuevos laboratorios, programas de capacitación, contratos con proveedores mexicanos, proyectos de cómputo soberano, centros de datos y actividades de diseño.
El país ya tiene una puerta de entrada en la manufactura de servidores Nvidia. El siguiente paso será evitar que esa puerta conduzca únicamente a más ensamblaje. La meta industrial tendría que ser que una parte creciente del conocimiento, los componentes, el software y la propiedad intelectual de la inteligencia artificial también se genere en México.
Fuentes consultadas
- El Financiero, sobre el acuerdo entre Marcelo Ebrard y Jensen Huang, 2 de septiembre de 2026.
- Nvidia, información sobre su red de socios de manufactura y producción de infraestructura de inteligencia artificial.
- Nvidia Blog, referencia a la planta de Foxconn en Guadalajara y al ensamblaje de servidores Blackwell.
- Reuters, vía Investing.com, sobre la planta de Foxconn para sistemas GB200 en México.
- Inegi, Valor Agregado de Exportación de la Manufactura Global 2024.
- Secretaría de Economía, estrategia binacional de semiconductores y desarrollo de capacidades nacionales, 17 de julio de 2026.
- Secretaría de Educación Pública, actualización curricular y formación técnica en semiconductores, 23 de septiembre de 2025.