Por Canuto  

Gcore y TengriAI firmaron un memorando para explorar un centro de datos de GPU en Kazajistán, con una capacidad objetivo de hasta 100 MW entre 2027 y 2029. El acuerdo es preliminar: todavía no supone una decisión definitiva de construir.
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  • El plan contempla desarrollar la capacidad por fases entre 2027 y 2029, hasta un objetivo máximo de 100 MW.
  • TengriAI aportaría terreno, energía, permisos y construcción; Gcore, la plataforma de nube de IA, las operaciones y la captación de clientes.
  • Los servicios podrían venderse a varios usuarios o alojar cargas de trabajo aisladas dentro de la instalación.

Gcore y TengriAI firmaron un memorando de entendimiento para explorar un centro de datos con GPU en Kazajistán, cuyo objetivo de capacidad podría llegar a 100 megavatios (MW). El desarrollo se plantearía por fases entre 2027 y 2029, pero el acuerdo no constituye un compromiso final de construcción. La iniciativa propone alojar cómputo de IA dentro del país y ofrecerlo a clientes de Asia Central, una región que, según las empresas, dispone de poca capacidad local.

Un acuerdo de exploración, no una obra aprobada

La noticia, reportada por Unite.AI, sitúa el proyecto en una etapa inicial: las dos compañías acordaron estudiar su viabilidad, no anunciaron que ya comenzarán las obras. La cifra de hasta 100 MW funciona como meta potencial y no como capacidad instalada ni como una cantidad confirmada para una primera fase. Esa distinción importa porque el calendario 2027-2029 describe el horizonte de desarrollo previsto, condicionado a que el plan avance.

La propuesta parte de una brecha que las empresas identifican en Asia Central: la disponibilidad limitada de infraestructura de cómputo de IA dentro de la región. En su planteamiento, esa escasez lleva a organizaciones locales a depender de capacidad ubicada en Europa, el Golfo o el este de Asia, donde las cargas de trabajo pueden quedar fuera de su jurisdicción regulatoria. Un centro operado desde Kazajistán podría ofrecer una alternativa local, aunque el memorando todavía no demuestra que vaya a satisfacer esa demanda.

Andre Reitenbach, CEO de Gcore, dijo que el proyecto llevaría infraestructura de GPU a gran escala al país y que esta sería operada desde allí para clientes regionales. La formulación conecta la ubicación física con la gestión del servicio: no se trata únicamente de instalar equipos, sino de ofrecer capacidad utilizable desde una plataforma de nube. Sin embargo, convertir esa posibilidad en un servicio comercial dependerá de que las compañías concreten el sitio, la energía, los permisos, la construcción y la llegada de clientes.

Por ahora, el anuncio describe una distribución de responsabilidades y una oportunidad que ambas firmas quieren evaluar. No confirma la ubicación específica del centro, una inversión, contratos con usuarios ni el volumen de GPU que estaría disponible en cada etapa. Tampoco presenta una fecha de entrada en operación. El objetivo escalonado deja margen para que el proyecto crezca si se cumplen las condiciones, pero no permite asumir que los 100 MW se desplegarán necesariamente.

Qué aportaría cada socio y cómo se vendería la capacidad

Según el memorando, TengriAI se ocuparía del terreno, la energía, los permisos y la construcción, es decir, de los componentes necesarios para desarrollar la instalación física. Gcore aportaría la pila de nube de IA, las operaciones y la demanda de clientes, con la misma plataforma que utiliza en sus propias nubes de GPU. La empresa también se identifica como NVIDIA Preferred Cloud Partner, un dato presentado para describir su experiencia y posición en servicios de infraestructura de GPU.

La división asigna a cada socio una capa distinta del proyecto: TengriAI estaría a cargo del emplazamiento y su desarrollo, mientras Gcore gestionaría el software y la operación comercial de la capacidad. Esa separación puede facilitar que un operador local aporte activos y conocimiento del país, y que el socio de nube suministre herramientas para organizar recursos y atender usuarios. No elimina, sin embargo, la dependencia entre ambos: sin energía, permisos y obra, la plataforma no tendría una instalación que administrar.

El memorando contempla dos modalidades para los clientes. Una permitiría medir, facturar y revender capacidad a varios usuarios, con un modelo de nube regional; la otra ofrecería cargas de trabajo aisladas que permanecerían dentro de la instalación. La primera apunta a compartir recursos entre clientes, mientras que la segunda se dirige a organizaciones que requieren un control más estricto sobre dónde se ejecuta su trabajo de IA.

La documentación de la plataforma AI Cloud Stack de Gcore describe herramientas de orquestación, monitoreo, facturación y soporte operativo las 24 horas. También incluye máquinas virtuales bajo demanda, GPU bare-metal, Kubernetes administrado y acceso a GPU como servicio. Estas funciones muestran qué tipo de oferta podría sostener una nube comercial para múltiples usuarios, pero su mención no significa que todas las opciones ya estén desplegadas en Kazajistán ni que estén disponibles allí en una fecha determinada.

La plataforma y el argumento de soberanía operativa

La plataforma también incluye controles de identidad, cuotas y multi-tenencia para recursos de CPU, red y almacenamiento. En términos prácticos, esas herramientas permiten separar accesos y asignaciones entre clientes que usan infraestructura compartida, sin que el modelo de nube implique que todos operen con los mismos permisos. La opción de etiquetado blanco completo permitiría a un operador local presentar el servicio bajo su propia marca, mientras que el soporte para revendedores facilitaría la venta de capacidad a terceros.

Ese conjunto técnico ayuda a entender por qué el memorando destaca la medición y la reventa: el centro propuesto podría servir como base para un negocio regional de nube de IA, además de alojar despliegues aislados. Son dos necesidades distintas dentro de una misma infraestructura. Un cliente podría buscar acceso flexible a recursos compartidos, mientras otro podría priorizar que sus cargas de trabajo permanezcan en una instalación concreta; el acuerdo presenta ambas posibilidades, no compromisos de compra ya confirmados.

La modalidad aislada responde al interés por controlar dónde se ejecutan las cargas de trabajo, una preocupación que las empresas vinculan con la dependencia de centros de datos situados fuera de la jurisdicción del cliente. Contar con equipos dentro de Kazajistán podría ofrecer a algunos usuarios una opción geográfica local, aunque la fuente no especifica qué requisitos regulatorios cumpliría el centro ni qué clientes la necesitarían. La ubicación, por sí sola, no permite concluir que toda organización obtendría automáticamente un nivel determinado de cumplimiento o protección.

El modelo de nube multiusuario plantea otra cuestión: además de construir capacidad, el operador tendría que atraer suficiente demanda para utilizarla. Gcore asumiría un papel explícito en el desarrollo de clientes, por lo que la generación de demanda no aparece como un aspecto secundario, sino como parte de su contribución al proyecto. Si el plan progresa, la capacidad comercializada dependerá tanto de la infraestructura como de la capacidad de ofrecer servicios, administrar recursos y conseguir usuarios regionales.

Por qué Kazajistán figura como sede potencial

Las empresas justifican la elección de Kazajistán con una combinación de energía a precios competitivos, terreno disponible y menores costos de refrigeración, además de la prioridad nacional que el gobierno atribuye a la infraestructura de IA. Esos factores conforman el argumento presentado por los socios, no una comparación independiente con otros países. Para que influyan en la decisión final, deberán traducirse en condiciones concretas para construir y operar el centro propuesto.

La ubicación y el marco de derecho común del Centro Financiero Internacional de Astana también forman parte de la justificación de las compañías. Su planteamiento amplía el argumento más allá de los costos operativos: busca considerar tanto el acceso a mercados vecinos como el entorno legal para clientes regionales. La fuente no detalla qué mercados contratarían el servicio ni cómo se resolverían eventuales diferencias regulatorias, por lo que ese alcance sigue siendo una expectativa ligada al proyecto.

Nurassyl Medeu, director general de TengriAI, describió la meta como convertir a Kazajistán en un centro líder de tokens de IA en Asia Central. También destacó la experiencia de Gcore en la operación de nubes de GPU a gran escala y su trabajo con operadores de telecomunicaciones. La declaración expresa la ambición de uno de los socios; no equivale a una evaluación independiente de la posición que Kazajistán ocupa hoy frente a otros centros de cómputo regionales.

En conjunto, el memorando enlaza una instalación física local con el software de nube operado por Gcore y dos vías de comercialización: capacidad compartida o cargas de trabajo aisladas. El siguiente paso depende de que la exploración se convierta en decisiones concretas sobre sitio, energía, permisos, obras y clientes. Hasta entonces, los 100 MW describen el techo al que aspira el plan, no una capacidad confirmada, y el calendario entre 2027 y 2029 sigue sujeto al avance del proyecto.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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