📡 ¿Y si cada torre de telefonía de tu ciudad pudiera pensar por sí misma? En lugar de depender de enormes centros de datos a cientos de kilómetros, la IA podría funcionar justo donde estás, en la estación base más cercana. El gobierno de Japón acaba de moverse para hacerlo posible, y la decisión dice bastante sobre cómo se gestionará la infraestructura de IA.

El gobierno de Japón entra en la Alianza AI-RAN: qué ocurrió

En febrero de 2026, el Ministerio de Asuntos Internos y Comunicaciones (MIC) de Japón se unió a la "Alianza AI-RAN", un consorcio internacional que trabaja para integrar inteligencia artificial directamente en las estaciones base de telefonía móvil. El movimiento apuesta por un futuro en el que la infraestructura de telecomunicaciones funcione también como capacidad de cálculo distribuida.

La alianza se presentó en febrero de 2024 en el MWC de Barcelona. Sus fundadores fueron diez empresas (SoftBank, NVIDIA, Samsung Electronics, Ericsson, Nokia, Microsoft, AWS, Arm, T-Mobile y DeepSig) más la Northeastern University de EE. UU. como socio académico, once miembros en total.

El crecimiento posterior ha sido rápido: 75 organizaciones en el MWC de 2025, más de 100 en julio de ese año y, el 26 de febrero de 2026, coincidiendo con el anuncio japonés, la propia alianza cifró en 132 sus miembros en todo el mundo, con Qualcomm, SK Telecom y Vodafone incorporados a su consejo. La entrada del MIC como representante de un gobierno añade peso regulatorio y político a la iniciativa.

Qué es AI-RAN: la estación base como cerebro

Para entender AI-RAN conviene mirar primero el cuello de botella actual de la IA.

Las herramientas de IA generativa necesitan centros de datos enormes. Esas instalaciones se concentran en pocas regiones, consumen mucha electricidad y añaden latencia: el tiempo que tardan los datos en ir de tu dispositivo a un servidor lejano y volver. Para la conducción autónoma o la cirugía a distancia, cien milisegundos ya son demasiados.

AI-RAN invierte el modelo. En lugar de enviarlo todo a la nube, dota de capacidad de cálculo a las estaciones base ya desplegadas. RAN significa Red de Acceso Radio: la infraestructura de primera línea que conecta tu teléfono con la red. Al añadir chips de IA a esas estaciones, el procesamiento de comunicaciones y el de IA pueden correr sobre el mismo equipo.

La alianza trabaja en tres grupos. "AI for RAN" usa IA para mejorar la propia red: previsión de tráfico, asignación del espectro, reducción del consumo eléctrico de las estaciones. "AI and RAN" busca que aplicaciones de IA y cargas de telecomunicaciones convivan en el mismo hardware, de modo que una sola inversión genere dos fuentes de ingresos. "AI on RAN" se ocupa de entregar servicios de IA directamente desde el borde de la red.

Según las estimaciones de NVIDIA y SoftBank, un operador puede esperar unos 5 dólares de ingresos por inferencia de IA a lo largo de cinco años por cada dólar de inversión en infraestructura AI-RAN. Contando gastos de capital y de operación, SoftBank calcula un retorno de hasta el 219% por cada servidor AI-RAN que añade. Son cifras de los propios promotores; falta verificación independiente.

Por qué ahora: la estrategia 6G de Japón

La decisión del MIC está ligada a la hoja de ruta japonesa hacia el 6G.

Japón anunció en 2020 su "Estrategia de Promoción Beyond 5G", con el despliegue comercial del 6G previsto hacia 2030. En 2023 creó un fondo de investigación de 66.200 millones de yenes (unos 440 millones de dólares) dedicado a estas tecnologías. En junio de 2024 el ministerio publicó un informe con cuatro pilares: I+D, implantación social, propiedad intelectual y estandarización, y expansión exterior.

El 6G apunta a velocidades muy superiores a las del 5G, con latencia mínima y gran capacidad. Lo relevante, sin embargo, no es la velocidad: el 6G se está diseñando desde el principio en torno a la integración con IA. AI-RAN es la base de ese planteamiento, y por eso importa estar sentado en la mesa donde se fijan los estándares.

Los cuatro grandes operadores japoneses (NTT DoCoMo, KDDI, SoftBank y Rakuten Mobile) investigan en 6G. La iniciativa IOWN (Innovative Optical and Wireless Network) de NTT, centrada en una infraestructura óptica de nueva generación, encaja de forma natural con el procesamiento de IA distribuido. En noviembre de 2025, SoftBank realizó la primera prueba de campo en exteriores en la banda de 7 GHz (onda centimétrica) hecha por un operador japonés.

En abril de 2024, NTT DoCoMo, NTT, NEC y Fujitsu demostraron conjuntamente una transmisión de 100 Gbps en las bandas subterahercios de 100 GHz y 300 GHz, con visión directa y a 100 metros de distancia. Equivale a unas 20 veces el máximo de 4,9 Gbps definido para el 5G actual.

La carrera tecnológica EE. UU.-China y el lugar de Japón

La adhesión a la alianza tiene también un peso geopolítico.

A medida que se intensifica la rivalidad tecnológica entre Estados Unidos y China, la infraestructura de telecomunicaciones se ha vuelto un asunto de seguridad nacional. Los fabricantes chinos Huawei y ZTE han quedado progresivamente excluidos de las redes 5G occidentales, y los grandes operadores japoneses han mantenido fuera de sus núcleos 5G el equipamiento chino.

China avanza con una estrategia paralela. China Mobile presentó su concepto de "Computility", que integra procesamiento de IA en la red de telecomunicaciones, antes incluso de que existiera la Alianza AI-RAN. La idea es tratar la capacidad de cálculo como un servicio básico, igual que la electricidad o el agua.

En ese tablero, la Alianza AI-RAN, que reúne a empresas de EE. UU., Japón, Corea del Sur y Europa, está en posición de definir el estándar de facto de la convergencia telecomunicaciones-IA entre países aliados. La entrada del gobierno japonés manda un mensaje: Tokio quiere estar entre quienes escriben las reglas, no solo entre quienes aportan tecnología. El resultado en banda subterahercios de 2024 es parte de lo que le da credenciales para pretenderlo.

IA distribuida: menos dependencia de los grandes centros de datos

El núcleo de AI-RAN es la idea de una infraestructura de procesamiento de IA distribuida.

Hoy la mayor parte del cálculo de IA se concentra en centros de datos operados por gigantes estadounidenses: Google, Microsoft, Amazon. Esa concentración trae consumo eléctrico desigual, dudas sobre la soberanía de los datos y exposición geopolítica. La Agencia Internacional de la Energía proyecta que el consumo eléctrico mundial de los centros de datos pasará de unos 415 TWh en 2024 a alrededor de 945 TWh en 2030, algo más que todo el consumo eléctrico actual de Japón.

En el modelo distribuido, las estaciones base funcionan como pequeños centros de datos repartidos por el territorio. El procesamiento ocurre cerca del usuario, lo que reduce la latencia y evita mover grandes volúmenes de datos a larga distancia. Para conducción autónoma, telemedicina, fábricas inteligentes y respuesta a desastres, esa diferencia es el argumento entero.

La infraestructura distribuida también resiste mejor los desastres. Para un país golpeado con frecuencia por terremotos, tifones y tsunamis, una arquitectura que no dependa de un único centro de datos refuerza la resiliencia de las comunicaciones.

Cómo cambia el día a día el edge AI

¿Qué se vuelve posible cuando la estación base puede ejecutar IA localmente?

En conducción autónoma, la decisión en tiempo real no es negociable. La IA en la nube puede añadir hasta 100 milisegundos de ida y vuelta; el edge AI baja eso a un solo dígito. A 100 km/h, ese margen es seguridad.

En telemedicina, los robots quirúrgicos exigen conectividad en tiempo real sin fisuras. El procesamiento de baja latencia en el borde podría llevar procedimientos avanzados a islas remotas y zonas rurales, algo que conecta directamente con la falta de médicos en las regiones envejecidas de Japón.

En fábricas inteligentes, cientos de sensores y robots se comunican a la vez. Procesar los datos en el sitio en lugar de enviarlos a la nube mejora la optimización de la línea y el mantenimiento predictivo, que detecta averías antes de que ocurran.

En protección civil, estaciones base con IA podrían analizar los daños durante un terremoto, calcular rutas para los equipos de rescate y automatizar la evacuación. La experiencia del terremoto de 2011 mantiene alto el interés japonés por este tipo de aplicaciones.

Desafíos

Quedan obstáculos considerables.

El coste de inversión va primero. Añadir capacidad de IA a las estaciones base existentes exige GPU de alto rendimiento, con un coste estimado de entre 50.000 y 200.000 dólares por rack. Los grandes operadores pueden absorberlo; los pequeños, quizá no.

Sigue la complejidad técnica. Hacer convivir cargas de IA y de telecomunicaciones en el mismo servidor sin degradar la calidad de red exige ingeniería de software cuidadosa y una gestión fina de recursos.

Después están la seguridad y la privacidad. Que la estación base procese IA localmente significa que los datos del usuario se tratan en el borde de la red, y las reglas internacionales para puntos de procesamiento distribuidos no han seguido el ritmo de la tecnología.

Y queda la energía. El procesamiento de IA consume mucha electricidad. Reducirlo es un objetivo declarado de la investigación de la alianza, pero si la infraestructura distribuida es realmente más eficiente que los centros de datos centralizados es algo que solo dirán los datos reales.

Actualización (julio de 2026): El MIC no se quedó en la adhesión. El 16 de julio de 2026, el ministerio firmó con NVIDIA una carta de intenciones sobre tecnologías de 6G y AI RAN como base de conectividad para la IA física. Por parte de NVIDIA firmó Ronnie Vasishta, vicepresidente sénior de su unidad de telecomunicaciones. Ambas partes dicen compartir objetivos estratégicos en 6G y AI RAN y querer construir un marco de cooperación estructurado.

¿Hasta dónde ha llegado el edge AI en tu país? ¿Qué opinas del alejamiento respecto de los grandes centros de datos centralizados? Nos interesa tu punto de vista.

Referencias