Cuando pensamos en inteligencia artificial, nuestra mente suele volar hacia los modelos más avanzados: GPT, Gemini, Claude y sus sucesores. Sin embargo, detrás de esta competencia visible existe otra, igual de intensa pero menos evidente: la carrera por la infraestructura necesaria para entrenar y desplegar estos sistemas a gran escala.
La inteligencia artificial moderna exige cantidades masivas de capacidad de cálculo lo que ha llevado a la construcción de centros de datos gigantescos que requieren enormes cantidades de electricidadrefrigeración y conectividad. Esta es la batalla oculta de la IA, una competencia que se está librando en el terreno de la infraestructura tecnológica.
Galaxy Campus: el gigante de la computación en Mongolia Interior
En Ulanqab, Mongolia Interior la empresa Envision ha puesto en marcha Galaxy Campus un complejo dedicado a la computación para IA. El edificio central, de aproximadamente 120.000 m² es presentado como el mayor centro de datos del mundo destinado a este propósito. Cuando esté completamente desplegado, podrá albergar hasta un millón de aceleradores.
Es importante diferenciar entre el edificio de 120.000 m², el campus que lo rodea y la capacidad futura que Envision planea alcanzar. El conjunto está diseñado para superar los 2 GW de capacidad aunque esta cifra describe la escala prevista y no el consumo actual. Galaxy Campus es el primer proyecto insignia de Mission Gobi una iniciativa que busca desarrollar hasta 5 GW de centros de datos verdes para IA en regiones desérticas y áridas de aquí a 2030.
La estrategia china frente a las restricciones tecnológicas
China está adoptando una estrategia innovadora para compensar las limitaciones en la fabricación de semiconductores avanzados. empresas como HuaweiBirenMoore ThreadsSugonMetaX y Enflame están desarrollando supernodos de IA sistemas que conectan miles de chips para trabajar como un único sistema.
El objetivo es conseguir más potencia efectiva aunque cada procesador individual no pueda competir directamente con las GPU más avanzadas de Nvidia. Esta estrategia se ha vuelto especialmente clara durante la World Artificial Intelligence Conference (WAIC) celebrada en julio en Shanghái, donde se presentaron sistemas que agrupan un número cada vez mayor de aceleradores con conexiones de alta velocidad.
El futuro de la infraestructura de IA a nivel global
China no está sola en esta carrera. Meta está preparando en Luisiana el proyecto Hyperion un campus que alcanzará hasta 5 GW de capacidad computacional. En Ohio otro proyecto vinculado a OpenAINvidia y SB Energy eleva la escala a aproximadamente 8 GW-IT. Europa, por su parte, está preparando hasta siete futuras AI Gigafactories con capacidades que van desde 75.000 hasta 100.000 aceleradores equivalentes a H100.
Estos proyectos reflejan el desplazamiento de la competencia por la IA hacia la infraestructura necesaria para soportarla. Ya no basta con desarrollar un buen modelo o acceder a los chips adecuados; también hay que ser capaz de concentrar computaciónenergía y conectividad en instalaciones de dimensiones extraordinarias.
