Latam-GPT es el nombre del “gran modelo de lenguaje” (LLM) que Chile presentó este martes 10 de febrero de 2026 como una apuesta regional por una inteligencia artificial entrenada con datos representativos de América Latina y el Caribe. El proyecto apunta a reducir la brecha de representación del Sur Global en los modelos dominantes y, con ello, mitigar sesgos y errores asociados a la baja presencia de información latinoamericana.
Un modelo abierto con foco en representación regional
La definición central del proyecto es su carácter abierto: Latam-GPT se plantea como un modelo de lenguaje de acceso abierto para que gobiernos, universidades, startups y empresas construyan aplicaciones sobre una base común, con datos trazables y criterios explícitos de colaboración.
En la agenda del lanzamiento de Latam-GPT se describe al modelo como un “bien público regional” y una infraestructura habilitante orientada a reducir dependencias externas y a fortalecer capacidades propias en IA desde la región.
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Quiénes lo impulsan y dónde se presentó
El lanzamiento se programó para el martes 10 de febrero de 2026, entre 9:00 y 11:30, en el Estudio 4 de Televisión Nacional de Chile (TVN), según la información publicada por CAF. La misma convocatoria indica que el proyecto es coordinado por CENIA y construido de manera colaborativa por más de 60 instituciones y cerca de 200 especialistas de la región.
En la presentación participan CAF, CENIA, el Gobierno de Chile, AWS y Data Observatory, de acuerdo con la convocatoria oficial del evento.
Datos y escala del entrenamiento: 8 TB y un modelo “comparable a GPT-3.5”
En una descripción técnica del proyecto publicada por CENIA, la entidad reporta que, gracias al trabajo con universidades, fundaciones, bibliotecas, entidades gubernamentales y organizaciones de la sociedad civil, se reunieron más de 8 terabytes de información en texto plano, equivalentes a “millones de libros”.
Ese mismo reporte sostiene que durante 2024 se consolidaron 33 alianzas estratégicas para formar el corpus de datos y que el modelo se proyecta con “50 billones de parámetros”, lo que CENIA describe como comparable a GPT-3.5.
En cuanto al objetivo frente a los grandes competidores, CENIA lo define sin ambigüedades: “No buscamos competir con OpenAI o uno de los gigantes. Queremos un modelo propio de Latinoamérica y el Caribe”, según la publicación institucional.
Infraestructura y financiamiento: supercómputo en el norte y aporte de CAF
CENIA también detalla que uno de los pilares del desarrollo es la infraestructura de alto rendimiento instalada en la Universidad de Tarapacá. Según su publicación, la UTA planea invertir USD 10 millones para la creación de un Centro de Supercómputo en dos etapas, con un clúster descrito como 12 nodos, cada uno implementado con 8 GPUs NVIDIA H200.
En paralelo, el financiamiento regional aparece explicitado en el convenio informado por el Ministerio de Ciencia, donde se señala un aporte de US$250.000 por parte de CAF para apoyar el desarrollo del prototipo funcional y la capacitación de equipos técnicos regionales.
El trasfondo: cómputo, datos y la carrera por la infraestructura
El lanzamiento de Latam-GPT se inserta en una tendencia más amplia: la competencia por capacidad de cómputo, disponibilidad de datos y ecosistemas que permitan entrenar y operar modelos de IA con costos controlados. En esa línea, la discusión sobre soberanía tecnológica y supercomputación ya venía escalando en la región, como se ha abordado en la cobertura sobre la carrera por la inteligencia artificial y la supercomputación y el peso estratégico de la infraestructura para no depender de terceros.
A nivel país, Chile también empuja capacidades de supercómputo aplicadas a IA a través de iniciativas como el laboratorio de supercómputo para IA, que refuerzan el eje de hardware, redes y talento como condición previa para escalar proyectos intensivos en datos.
Qué observar desde ahora: señales concretas del proyecto
Más allá del anuncio, hay hitos verificables que permiten seguir la evolución de Latam-GPT en el corto plazo:
Gobernanza y trazabilidad de datos: CENIA plantea un enfoque basado en datos diversos, trazables y autorizados, con colaboración de instituciones públicas y privadas.
Calidad del corpus regional: el volumen reportado (más de 8 TB de texto plano) y el crecimiento de alianzas es uno de los indicadores críticos para desempeño en contexto latinoamericano.
Capacidad de cómputo local: la infraestructura descrita en la Universidad de Tarapacá es un componente clave para ciclos de entrenamiento y mejoras.
Aportes y coordinación regional: el aporte de CAF informado por el Ministerio de Ciencia marca un precedente de financiamiento multilateral asociado al desarrollo del prototipo.
En paralelo, el crecimiento de infraestructura digital en el país —incluyendo la expansión de data centers en Chile— se cruza con el escenario que habilita o restringe el despliegue de IA a escala: permisos, energía, conectividad y capacidad instalada.
