La Última Interfaz requiere la Primera Infraestructura: Por qué Microsoft apuesta a lo mundano
Mientras todos persiguen el modelo más brillante, Satya Nadella revela dónde está realmente el poder
El 12 de noviembre de 2025 Satya Nadella, CEO de Microsoft, recorrió las instalaciones de Fairwater 2 en Atlanta con Dwarkesh Patel y Dylan Patel (fundador de SemiAnalysis), mostrando lo que Microsoft describe como el datacenter de IA más poderoso del mundo. En medio del rugido de los sistemas de enfriamiento y las filas interminables de racks vacíos esperando GPUs, Nadella dejó escapar una frase que resume la paradoja de su estrategia: “Dirijo una compañía de software. Bienvenidos a la compañía de software”.
La ironía es evidente. Microsoft está invirtiendo cientos de miles de millones en acero, silicio y electricidad. Construyendo infraestructura industrial a una escala que rivaliza con plantas nucleares. Y sin embargo, Nadella insiste: esto sigue siendo una empresa de software.
¿Qué está pasando realmente? La respuesta revela una de las apuestas estratégicas más audaces de la era de la IA. Y para las empresas latinoamericanas navegando esta transformación, es la diferencia entre construir un castillo en la arena o cimentar ventajas duraderas.
La maldición del ganador
Durante esa conversación en Fairwater 2, Nadella articuló una de las tesis más contraintuitivas sobre el futuro de la IA:
“Puedo argumentar que si eres una compañía de modelos, puedes tener la maldición del ganador. Hiciste todo el trabajo duro, innovación increíble, excepto que está a una copia de distancia de ser comoditizado”.
Piensa en eso por un momento. Los modelos de IA —por más brillantes que sean— están fundamentalmente expuestos a la comoditización. Los modelos de AI se pueden copiar. Las técnicas se replican. Las capacidades convergen. Ya lo estamos viendo: múltiples modelos compiten en capacidades similares, y la ventaja competitiva de cualquier modelo individual se erosiona constantemente.
Pero la infraestructura que provisiona, asegura, gobierna y orquesta esos modelos... esa no se copia tan fácilmente.
Microsoft entendió esto. Por eso, mientras todos miran el brillo de ChatGPT, ellos están construyendo algo mucho menos sexy pero infinitamente más estratégico: la plomería del futuro de la IA.
Fairwater: La fábrica de IA que cambia las reglas
Fairwater 2 había comenzado operaciones recientemente cuando se realizó el tour en noviembre de 2025, mostrándose ya como una demostración de la nueva arquitectura de Microsoft. Pero los números que Nadella y su equipo revelaron son los que realmente importan:
Cientos de miles de GPUs NVIDIA GB200 y GB300 desplegadas en una sola red plana
Más de 2 gigawatts de capacidad agregada entre todas las instalaciones Fairwater
193.000 kilómetros de fibra óptica dedicada agregados en un solo año (un aumento del 25%)
Diseño de dos pisos para maximizar densidad y minimizar latencia entre racks
Sistema de enfriamiento líquido de circuito cerrado
Una red de 1 petabit que conecta múltiples sitios dentro de Fairwater
Durante el tour, Scott Guthrie (EVP de Cloud y IA de Microsoft) explicó que el objetivo es “10x la capacidad de entrenamiento cada 18 a 24 meses”. Y que la óptica de red en un solo edificio equivale a todo Azure de hace dos años y medio.
Pero aquí está lo crítico que Nadella enfatizó repetidamente: “Quieres estar escalando en el tiempo, en lugar de escalar una vez y quedarte atascado con eso”.
¿Por qué esta obsesión con la fungibilidad? Porque Nadella vio venir algo que muchos aún no entienden: “Va a haber un nuevo chip. Tomemos Vera Rubin Ultra” —la próxima generación de GPUs de NVIDIA después de Blackwell— “Tendrá una densidad de potencia tan diferente, con requisitos de enfriamiento tan diferentes. Así que no quieres construir todo para una sola especificación”.
La era de la IA es brutal con la obsolescencia. Los chips de vanguardia de hoy, serán mediocres en 18 meses. Construir una instalación monolítica optimizada para una sola generación de hardware es como construir una fábrica que solo puede producir un modelo de auto. Cuando el modelo se vuelve obsoleto, toda la fábrica se vuelve obsoleta.
Microsoft está apostando a algo más inteligente: infraestructura modular que puede adaptarse a múltiples cargas de trabajo (pre-entrenamiento, ajuste fino, aprendizaje por refuerzo, generación de datos sintéticos, inferencia) y que puede actualizarse incrementalmente sin tener que reconstruir todo desde cero.
El negocio oculto: Scaffolding sobre modelos
Mientras las startups de IA pelean por tener el modelo más potente, Microsoft está construyendo silenciosamente algo más valioso: el scaffolding —los andamios— que sostienen todo el ecosistema.
Como escribe Saanya Ojha en su análisis de la estrategia de Microsoft: “Los modelos son temporales. El gobierno es para siempre”.
¿Qué es el scaffolding? Son las cosas aburridas que nadie ve pero que todos necesitan:
1. Identidad y credenciales de agentes
Como Nadella explicó en la entrevista: “Nuestro negocio, que hoy es un negocio de herramientas para usuarios finales, se convertirá esencialmente en un negocio de infraestructura para apoyar a los agentes haciendo el trabajo”.
Cada agente de IA necesitará su propia identidad credenciada. Piénsalo como darle a cada agente su propio usuario, contraseña y permisos de acceso. Microsoft está construyendo esa capa de identidad a escala.
2. Almacenamiento y memoria persistente
Los agentes necesitan recordar contexto de sesión en sesión. Esa memoria no flota en el éter —vive en infraestructura de almacenamiento, bases de datos, sistemas de archivos. Todo eso requiere provisión, seguridad, backups, y discovery legal.
3. Perímetros de seguridad y control de acceso
Un agente que maneja finanzas no debería tener acceso a emails personales. Uno que escribe código no debería poder modificar bases de datos de producción. Alguien tiene que establecer y hacer cumplir esos límites, con auditorías y logs completos.
4. Observabilidad y auditoría
Cuando un agente hace algo raro, necesitas saber qué pasó, por qué, y cómo evitar que vuelva a pasar. Necesitas métricas, trazabilidad, la capacidad de hacer rollback. Esa es infraestructura crítica de misión.
Todo esto es profundamente aburrido. No aparece en la portada de TechCrunch. No genera videos virales. Pero es donde está el verdadero poder duradero.
El modelo de negocio del futuro: Pricing por agente
Según el análisis de Saanya Ojha, Microsoft está evolucionando su modelo de negocio de manera fundamental. Las subscripciones tradicionales (pagar $X por mes por acceso a software) están transformándose. El futuro es “entitlements para consumir IA” —básicamente, pagas por cuánta capacidad de agente puedes usar.
Más específicamente, el pricing será “por agente”. Cada agente tendrá su propio costo basado en:
Cuántos tokens consume
Cuánta memoria y almacenamiento necesita
Qué nivel de modelo usa
Qué perímetro de seguridad requiere
Qué nivel de observabilidad demanda
Como dice Saanya: “Microsoft 365 evoluciona de suite para usuarios finales a infraestructura para compañeros de trabajo autónomos”.
¿Y los márgenes? Son más bajos que software tradicional, porque la inferencia de IA es cara. Pero el mercado se expande tan masivamente que compensa con creces. GitHub Copilot, según Saanya, pasó de cero a una escala de varios miles de millones dólares en aproximadamente un año, a pesar de los costos de cómputo.
GitHub: El cable bundle de agentes
Durante la entrevista, Dylan Patel mostró un gráfico revelador: la categoría de agentes de código ha crecido de aproximadamente 500 millones de dólares de run rate a finales de 2024 (solo GitHub Copilot) a 5-6 mil millones de dólares de run rate en Q4 de 2025. Ahora compiten GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, Windsurf, Replit, Cognition y OpenAI Codex.
La reacción de Nadella fue fascinante: “Me encanta este gráfico. Por tantas razones. La primera es que todavía estamos liderando el mercado. La segunda es que todas estas compañías listadas aquí son compañías que nacieron en los últimos cuatro o cinco años”.
Pero aquí está la jugada maestra que pocos están viendo. Nadella no necesita que Copilot “gane” la carrera de agentes de programación. Porque todos esos competidores usan GitHub como backend.
Como explicó Nadella: “Lo más interesante que ha pasado es que todos los repos de todos estos otros tipos que están generando muchísimo código van a GitHub. GitHub está en máximos históricos en términos de creación de repos, PRs, todo”.
La estrategia es construir “Agent HQ” —el cuartel general de agentes. Una consola donde las empresas pueden lanzar múltiples agentes, orquestar tareas, monitorear ejecuciones. Como lo describe Nadella: “El cable TV de todos estos agentes de IA”.
No importa cuál agente específico uses para programar —todos necesitan un repositorio, todos generan pull requests, todos requieren control de versiones. Mientras uses GitHub, Microsoft gana. Y el efecto de red se refuerza: más actividad = más valor para desarrolladores = más difícil migrar a otra plataforma.
La lección para empresas latinoamericanas
Casi nadie puede construir datacenters de 2 gigawatts. Pero la lección estratégica de Microsoft es universalmente aplicable:
Construye sobre tus ventajas estructurales, no sobre las de otros.
Las empresas incumbentes en América Latina tienen algo que ninguna startup de IA puede replicar fácilmente: clientes reales y datos reales. Tienen relaciones de décadas con retailers, distribuidores, vendedores. Tienen información de patrones de compra, comportamientos de pago, preferencias regionales, dinámicas de canal.
Eso es infraestructura. No del tipo de hardware y GPUs, sino del tipo de relaciones y datos. Y es mucho más difícil de commoditizar que cualquier modelo.
En Yom, estamos aplicando exactamente esta filosofía. No estamos apostando a tener el mejor modelo de IA del mundo —eso sería como competir con OpenAI, Anthropic, o Google en su propio terreno. Estamos apostando a tener el mejor scaffolding de agentes para el canal tradicional en Latinoamérica.
Nuestro sistema de tres agentes (B2B, Call Center, WhatsApp) no reemplaza a los equipos de ventas humanos sino que los complementa, les da más control, más visibilidad, y más capacidad. Y todo está orquestado sobre la infraestructura de relaciones y datos que las empresas ya tienen.
Es la misma lógica de Microsoft: no necesitamos ser OpenAI. Necesitamos ser la plataforma que hace que OpenAI (y Claude, y Gemini, y lo que venga después) sea útil para resolver problemas reales en mercados fragmentados.
La apuesta de confianza sobre capacidad
Al final de la entrevista con Dwarkesh y Dylan, después de discutir la competencia china, soberanía digital, y el futuro multipolar de la IA, Nadella ofreció quizás la insight más profunda de toda la conversación:
“Puede que la característica más importante no sea ni siquiera la capacidad del modelo. Es: ‘¿Puedo confiar en ti, tu país, y sus instituciones para ser un proveedor de largo plazo?’”
Esto explica por qué Microsoft invierte tanto en cosas como:
EU Data Boundary (límites de datos europeos)
Clouds soberanos en Francia y Alemania
Confidential computing (computación confidencial)
Garantías de zero-standing-access (cero acceso permanente)
No es solo compliance. Es construir confianza como una capa de infraestructura.
Para empresas latinoamericanas, la lección es clara: tu ventaja no es solo lo que puedes hacer, sino en quién pueden confiar tus clientes para hacerlo de manera sostenida.
¿Tienes 30 años de historial operando en mercados complejos? Eso es infraestructura de confianza. ¿Entiendes las regulaciones locales de 5 países diferentes? Eso es infraestructura de confianza. ¿Tienes relaciones personales con los dueños de 10.000 tiendas? Eso es infraestructura de confianza.
Todo eso es más difícil de replicar que cualquier modelo de IA.
El verdadero significado de “La Última Interfaz”
He sostenido que la IA representa “la última interfaz”: La capacidad de hablar directamente con las computadoras en lenguaje humano como la evolución final de la interacción humano-máquina.
Pero aquí está el matiz que la estrategia de Microsoft ilumina: la última interfaz requiere la primera infraestructura.
La magia de hablar con un agente y que “simplemente funcione” no es magia. Es el resultado de cientos de sistemas invisibles trabajando en armonía: identidad, autenticación, almacenamiento, memoria persistente, observabilidad, seguridad, auditoría, orquestación.
Cuando le pides a un agente que “prepare un análisis de mis clientes top en Colombia del último trimestre y compáralo con Brasil”, lo que parece una simple conversación en realidad dispara:
Autenticación: ¿Tienes permiso para ver esos datos?
Recuperación: ¿Dónde están esos datos y en qué formato?
Orquestación: ¿Qué modelos necesitamos llamar y en qué orden?
Ejecución: ¿Cómo procesamos millones de registros eficientemente?
Almacenamiento: ¿Dónde guardamos los resultados para futuras consultas?
Observabilidad: Si algo falla, ¿cómo lo detectamos y corregimos?
Todo eso es infraestructura. Aburrida, invisible, pero absolutamente esencial.
La apuesta a largo plazo
Microsoft está haciendo una apuesta multibillonaria: que en la era de los agentes de IA, quien controle la infraestructura controlará el valor. Que los modelos se volverán intercambiables (OpenAI hoy, Claude mañana, algo nuevo pasado mañana), pero la plataforma que los hace útiles, seguros y gobernables será donde se captura el valor durable.
¿Es una apuesta segura? El tiempo lo dirá. Los márgenes se están comprimiendo. Los CAPEX son astronómicos. La tasa de obsolescencia de hardware es brutal.
Pero si Microsoft tiene razón —si efectivamente el futuro es agentes proliferando exponencialmente, cada uno necesitando identidad, memoria, seguridad, observabilidad— entonces construir la plataforma que provee todo eso no es un gasto, es la inversión más inteligente posible.
Como señaló Nadella durante el tour mientras observaban las celdas vacías esperando racks de GPUs: “Dirijo una compañía de software. Bienvenidos a la compañía de software”.
La ironía no podía ser más evidente. Pero también la estrategia.
Tu movimiento
Para ti, líder de una empresa en América Latina, la pregunta es: ¿Cuál es tu equivalente de scaffolding?
¿Qué infraestructura invisible tienes o puedes construir que haga que la IA sea útil para tus clientes específicos? ¿Qué relaciones, datos, conocimientos, procesos tienes que son difíciles de replicar?
Porque aquí está la verdad incómoda: si tu única estrategia de IA es “usar ChatGPT” o “implementar un chatbot”, estás construyendo sobre la infraestructura de otros. Y cuando todos construyen sobre la misma infraestructura genérica, el único diferenciador que queda es el precio. Es una carrera hacia el fondo.
Pero si construyes tu propio scaffolding -sistemas de identidad de agentes específicos para tu industria, memoria persistente de interacciones con clientes en tu mercado, orquestación de procesos únicos de tu canal- entonces estás creando ventajas defensibles.
No se trata de tener el mejor modelo. Se trata de tener la mejor infraestructura para que cualquier modelo sirva a tus problemas específicos.
Lo mundano siempre vence a lo brillante. Solo que lo mundano toma más tiempo en mostrar su poder.