Publicado el 13 de octubre 2026
Durante la última década, la evolución de las infraestructuras tecnológicas parecía seguir una dirección bastante clara: el datacenter tradicional perdía protagonismo mientras el cloud público ganaba terreno, impulsado por ventajas difíciles de replicar en términos de escala, elasticidad, velocidad de innovación y capacidad de inversión.
El resultado ha sido una importante concentración del mercado alrededor de los grandes hyperscalers. Y, lejos de cambiar esa dinámica, la llegada de la Inteligencia Artificial la está acelerando.
En el segundo trimestre de 2026, AWS, Microsoft y Google concentraban conjuntamente un 63% del mercado mundial de infraestructura cloud. El mercado crecía además un 43% interanual, su mayor ritmo en ocho años, siendo la IA generativa el principal motor de esa aceleración, según Synergy Research Group.
La IA necesita enormes capacidades de cómputo, almacenamiento, conectividad y aceleradores especializados. Y muy pocas compañías pueden invertir al ritmo necesario para construirlas.
Los hyperscalers, por tanto, van a seguir teniendo un papel fundamental.
Pero al mismo tiempo está apareciendo otra fuerza que está modificando el mercado: la soberanía.
De elegir un modelo de cloud a elegir un nivel de soberanía
En nuestras conversaciones con clientes estamos comprobando cómo la soberanía ha dejado de ser una cuestión limitada a Administraciones Públicas, defensa o determinados sectores altamente regulados.
Cada vez aparecen más preguntas sobre dónde están los datos, quién tiene acceso a ellos, quién controla las claves, quién opera la plataforma, de qué jurisdicción depende el servicio o qué capacidad existe para cambiar de proveedor.
No significa que las organizaciones quieran abandonar el cloud público. Al contrario, quieren mantener sus capacidades, pero empiezan a analizar con mayor profundidad qué grado de control están dispuestas a ceder para obtenerlas.
Europa está acelerando esa conversación.
La Comisión Europea ha creado un Cloud Sovereignty Framework que evalúa la soberanía mediante 48 criterios agrupados en ocho dimensiones, que incluyen aspectos jurídicos, tecnológicos, operacionales, de cadena de suministro, seguridad y también datos e Inteligencia Artificial.
Más significativo todavía es que la propuesta europea del Cloud and AI Development Act plantea ya cuatro niveles diferentes de soberanía en función de las necesidades y del riesgo.
El concepto es importante porque rompe con una visión demasiado simple.
La batalla ya no consiste en decidir entre cloud pública o cloud soberana.
Consiste en determinar qué nivel de soberanía necesita cada carga de trabajo.
Para determinadas aplicaciones, un hyperscaler global continuará siendo probablemente la mejor alternativa. Otras requerirán garantías sobre residencia de datos o control de claves. Y algunas cargas especialmente críticas podrán necesitar mayores niveles de autonomía tecnológica, operacional o jurisdiccional.
Los propios hyperscalers están adaptando sus propuestas para responder a esta nueva demanda. Y junto a ellos están creciendo proveedores europeos y una nueva generación de operadores especializados y neoclouds.
No parece, por tanto, que vayamos hacia la sustitución de un modelo por otro.
Vamos hacia un ecosistema mucho más heterogéneo.
La IA también está transformando el datacenter
Esta evolución coincide con una transformación profunda de la propia infraestructura.
El peso relativo del datacenter empresarial tradicional continúa reduciéndose. Según Synergy Research Group, las instalaciones on-premise representaban el 56% de la capacidad mundial de datacenter en 2018. A finales de 2025 suponían ya solamente el 32% y podrían caer hasta aproximadamente el 19% en 2031.
En paralelo, los hyperscalers pasarían del 48% de la capacidad mundial actual al 67% en ese mismo periodo.
Pero sería un error interpretar esos datos como el final del datacenter.
Está ocurriendo precisamente lo contrario.
La Inteligencia Artificial está provocando una enorme nueva demanda de infraestructura. McKinsey estima que las necesidades mundiales de capacidad de datacenter podrían pasar de aproximadamente 82 GW en 2025 a unos 220 GW en 2030, impulsadas en gran medida por las nuevas cargas asociadas a IA.
Lo que está desapareciendo progresivamente no es el datacenter, sino una determinada forma de entenderlo.
Estamos pasando de infraestructuras diseñadas principalmente para alojar aplicaciones corporativas a plataformas de cómputo intensivo donde cobran una importancia creciente las GPU, la energía, la refrigeración, los datos y las arquitecturas distribuidas.
Y esta nueva infraestructura vuelve a situar cuestiones como la capacidad, la localización, la dependencia tecnológica y el control en el centro de las decisiones estratégicas.
Cuanta más inteligencia, mayor necesidad de control
La IA introduce además una segunda transformación.
Hasta ahora, una arquitectura podía analizarse atendiendo a sus aplicaciones, servidores, redes, almacenamiento, datos y proveedores cloud.
En las nuevas arquitecturas tenemos que incorporar también modelos, GPU, plataformas de inferencia, bases de datos vectoriales, APIs, agentes y servicios que pueden estar distribuidos entre múltiples proveedores.
La cadena de dependencias crece.
Y con ella aparecen nuevas preguntas.
¿Dónde se ejecutan nuestros modelos? ¿Quién controla los datos que utilizan? ¿Podemos cambiar de modelo o proveedor? ¿Qué ocurre con los prompts, embeddings o logs? ¿Qué servicios externos consume un agente? ¿Quién puede observar y gobernar sus decisiones?
La evolución hacia sistemas cada vez más autónomos hace estas preguntas todavía más importantes.
Porque cuanto mayor sea la capacidad que entreguemos a una tecnología para interpretar información, ejecutar procesos y tomar decisiones, mayor deberá ser también nuestra capacidad para observarla, gobernarla y mantener el control sobre ella.
Por eso la IA no reduce la necesidad de soberanía.
La multiplica.
Y también modifica la manera en la que tendremos que gestionar las infraestructuras.
El reto ya no será únicamente operar correctamente cada tecnología de manera independiente. Será disponer de visibilidad y control sobre un ecosistema distribuido formado por infraestructura tradicional, múltiples clouds, plataformas soberanas, datos, modelos y agentes.
Esto obligará a evolucionar la observabilidad, la automatización, la seguridad y AIOps hacia modelos capaces de entender y gobernar arquitecturas mucho más dinámicas.
Y pone en valor otra dimensión que a menudo olvidamos: la soberanía operacional.
Podemos tener los datos en Europa, controlar las claves y utilizar una infraestructura correctamente aislada. Pero si dependemos completamente de un tercero para operarla, recuperarla o evolucionarla, nuestra capacidad real de decisión sigue siendo limitada.
La soberanía, por tanto, no significa eliminar todas las dependencias tecnológicas. En un ecosistema global sería probablemente imposible y tampoco tendría sentido.
Significa conocer esas dependencias, decidir cuáles estamos dispuestos a aceptar y mantener el control allí donde realmente importa.
Durante años hemos diseñado nuestras arquitecturas buscando el equilibrio entre coste, seguridad, disponibilidad, rendimiento e innovación.
Ahora tenemos que añadir una nueva variable a esa ecuación.
La soberanía.
Y la llegada de la Inteligencia Artificial hará que sea todavía más relevante.
No parece una moda pasajera. Todo apunta a que está convirtiéndose en una nueva condición de diseño de la tecnología.
