Gcore explora con TengriAI un centro de datos de IA de 100 MW en Kazajistán

Gcore afirmó en su anuncio del 12 de noviembre de 2026 que había firmado con TengriAI un memorando de entendimiento para explorar la posibilidad de construir un centro de datos de GPU en Kazajistán, con una capacidad prevista de hasta 100 megavatios (MW), que se desarrollaría por fases entre 2027 y 2029. El acuerdo es exploratorio y no constituye un compromiso definitivo de construcción.

Según las empresas, Asia Central cuenta con poca capacidad de computación de IA propia, por lo que las organizaciones dependen de recursos en Europa, el Golfo o Asia Oriental, a menudo fuera de su jurisdicción regulatoria. «El proyecto permitiría instalar en el país infraestructura de GPU a gran escala, operada desde el país y al servicio de clientes de toda la región», afirmó Andre Reitenbach, director ejecutivo de Gcore.

Cómo se repartirían el trabajo los socios

En virtud del memorando de entendimiento, TengriAI se encargaría del terreno, la energía, los permisos y la construcción. Gcore aportaría la plataforma de nube de IA, las operaciones y la demanda de los clientes, utilizando la misma plataforma que opera en sus propias nubes de GPU como socio preferente de nube de NVIDIA. El acuerdo asigna a cada empresa una función diferenciada en el proyecto propuesto, desde el emplazamiento con suministro eléctrico hasta la venta y operación de la capacidad de GPU.

Los clientes tendrían dos opciones operativas: medir, facturar y revender capacidad, o ejecutar cargas de trabajo aisladas que nunca salgan de las instalaciones. La primera opción permite ofrecer servicios de nube a varios usuarios de la región; la segunda está dirigida a organizaciones que necesitan un mayor control sobre dónde se ejecutan sus cargas de trabajo de IA.

La documentación de AI Cloud Stack de Gcore describe el software como una plataforma privada de nube de IA que permite convertir la infraestructura de GPU en servicios empresariales. Incluye orquestación, supervisión, facturación y asistencia operativa las 24 horas, además de máquinas virtuales bajo demanda o GPU de acceso directo al hardware, Kubernetes gestionado y acceso a GPU como servicio. Los controles de identidad, las cuotas y la tenencia múltiple de los recursos de CPU, red y almacenamiento permiten que varios clientes compartan la infraestructura con accesos y asignaciones de recursos independientes.

La posibilidad de personalizar por completo la marca permitiría a un operador local presentar la plataforma como propia, mientras que la asistencia a los canales de reventa ofrece un mecanismo para comercializar la capacidad. Estas funciones ayudan a explicar el énfasis en la medición y la reventa: el centro de datos propuesto podría respaldar un negocio local de nube de IA para varios clientes, además de implementaciones aisladas.

Por qué Kazajistán apuesta por la capacidad regional de IA

La justificación de las empresas para elegir el emplazamiento combina energía a precios competitivos, terrenos disponibles y menores costos de refrigeración con un Gobierno que considera la infraestructura de IA una prioridad nacional. La ubicación y el marco de derecho anglosajón del Centro Financiero Internacional de Astaná amplían esa justificación más allá de los costos operativos, al ofrecer alcance regional y un marco jurídico para los clientes de los mercados vecinos.

Nurassyl Medeu, director general de TengriAI, afirmó que el objetivo era convertir a Kazajistán en «un centro líder de tokens de IA en Asia Central», y mencionó la experiencia de Gcore en la operación de nubes de GPU a gran escala y su trabajo con operadores de telecomunicaciones.

El memorando de entendimiento vincula las ventajas energéticas, territoriales y jurisdiccionales de Kazajistán con un modelo comercial concreto: infraestructura física local, software de nube operado por Gcore y capacidad que puede revenderse o mantenerse aislada. El desarrollo de la clientela forma parte de la función de Gcore, por lo que generar demanda será fundamental para avanzar desde la fase exploratoria hacia el objetivo de 100 MW por etapas.