{"id":81725,"date":"2025-07-26T14:04:58","date_gmt":"2025-07-26T14:04:58","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=81725"},"modified":"2025-07-26T14:04:58","modified_gmt":"2025-07-26T14:04:58","slug":"los-centros-de-datos-mas-bestiales-del-planeta-reunidos-en-este-grafico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=81725","title":{"rendered":"Los centros de datos m\u00e1s bestiales del planeta, reunidos en este gr\u00e1fico"},"content":{"rendered":"
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El desarrollo de la IA ha impulsado una nueva carrera \u2018armament\u00edstica\u2019<\/a> a nivel global. No se busca dominar a otro territorio, sino conseguir cuanto m\u00e1s poder de c\u00f3mputo, mejor. Las principales empresas tecnol\u00f3gicas est\u00e1n desplegando centros de datos por todo el mundo<\/a> con un objetivo en mente: entrenar a la inteligencia artificial<\/a>. Hay centros de datos que son aut\u00e9nticas burradas, y en este gr\u00e1fico podemos ver los cl\u00fasteres de datos m\u00e1s poderosos del mundo con un protagonista destacado:<\/p>\n

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Elon Musk.<\/p>\n

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\n \"Cluster
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Cl\u00faster<\/strong>. Antes de entrar en n\u00fameros, un matiz. Cuando hablamos de potencia de c\u00e1lculo, podemos hablar de un cl\u00faster de computaci\u00f3n o de una supercomputadora. Esta \u00faltima es un sistema extremadamente potente<\/a> que puede estar construido con procesadores especialmente dise\u00f1ados para alcanzar potencias de c\u00e1lculo extremas o, lo m\u00e1s com\u00fan actualmente, a partir de miles de servidores de alto rendimiento. Se utilizan para simulaciones cient\u00edficas<\/a> y tareas que requieren un enorme proceso de c\u00e1lculo, y su coste es brutal.<\/p>\n

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Por otro lado, tenemos la versi\u00f3n \u201casequible\u201d<\/a> de una supercomputadora: el cl\u00faster de computaci\u00f3n. Se trata de una serie de estaciones de trabajo interconectadas que trabajan de forma paralela resolviendo problemas. Es similar a un supercomputador, pero la ventaja es que es un sistema m\u00e1s flexible<\/a> porque, a medida que vayas necesitando m\u00e1s equipos, puedes ir ampliando el cl\u00faster. Adem\u00e1s, los componentes son m\u00e1s est\u00e1ndar, lo que tambi\u00e9n permite que el coste sea menor. Pero bueno, es un concepto que se ha difuminado estos \u00faltimos a\u00f1os.<\/p>\n

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El club de los 100.000<\/strong>. Dicho esto, volvamos al gr\u00e1fico elaborado por Visual Capitalist<\/a> con los datos de Epoch AI<\/a>. En \u00e9l, podemos ver los cl\u00fasteres m\u00e1s potentes actualmente, pero con algo de trampa: son tanto planeados como operativos. X, la empresa de Elon Musk, encendi\u00f3 en verano del a\u00f1o pasado el xAI Colossus Memphis Phase 1, un enorme centro de datos con 100.000 GPU H100 de Nvidia<\/a> con el objetivo de entrenar \u2018Grok\u2019, su modelo de IA. Fue algo que sorprendi\u00f3 incluso a Jensen Huang<\/a>, CEO de Nvidia.<\/p>\n

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Se trata de un monstruo de la computaci\u00f3n con un enorme poder de c\u00e1lculo, pero se espera que la cifra aumente hasta las 200.000 GPU. Ya veremos m\u00e1s adelante las consecuencias energ\u00e9ticas de esto. Siguiendo a la empresa de Musk, tenemos a Meta afirmando que tienen un cl\u00faster \u201cmayor que 100.000 GPU H100<\/a>\u201d para su modelo \u2018Llama 4\u2019. Luego hay quien mantiene algo m\u00e1s el misterio. Por ejemplo, Microsoft con su cl\u00faster<\/a> para Azure, Copilot y la IA de OpenAI que se estima tienen 100.000 GPU entre H100 y H200,<\/p>\n

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Dos mundos<\/strong>. Fuera de ese club de los 100.000 tenemos a Oracle<\/a> con sus 65.536 Nvidia H200, otra empresa de Musk -Tesla con el Cortex Phase 1 y sus 50.000 GPU, \u00a0y al Departamento de Energ\u00eda de Estados Unidos con El Capitan<\/a>, el superordenador m\u00e1s potente del mundo<\/a>. Oficiales o estimados, lo que queda claro con este gr\u00e1fico es que hay un pa\u00eds que se ha tomado en serio el c\u00e1lculo de la IA: Estados Unidos.<\/p>\n

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Son los que parecen empujar m\u00e1s fuerte con sus centros de datos en Estados Unidos (de los 10 cl\u00fasteres, los primeros nueve est\u00e1n en EEUU y el \u00faltimo en China) y no s\u00f3lo est\u00e1n construyendo dentro de sus fronteras: tambi\u00e9n fuera<\/a>. Un ejemplo es el plan de Meta para construir centros de datos en Espa\u00f1a<\/a> o el que tiene pr\u00e1cticamente el tama\u00f1o de Manhattan<\/a>.<\/p>\n

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Expansi\u00f3n europea<\/strong>. En el gr\u00e1fico, podemos ver dos cl\u00fasteres europeos. Por un lado, el Jupiter<\/a> del Centro de Supercomputaci\u00f3n de J\u00fclich en Alemania con sus 23.536 GPU confirmadas. Por otro lado, el de NexGen <\/a>en Noruega, con unas 16.300 GPU estimadas. Europa ha emprendido varias iniciativas de financiaci\u00f3n con el objetivo de impulsar su competitividad<\/a> gracias a programas como GenAI4EU<\/a> y su presupuesto de 700 millones de euros entre 2024 y 2026.<\/p>\n

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El objetivo es construir grandes centros de datos y, para la convocatoria de 2025, se presentaron 76 propuestas en 16 pa\u00edses diferentes. Ahora bien, ese desarrollo de la IA europea deber\u00e1 estar alineada con AI Act<\/a>, el acuerdo en vigor desde febrero de este 2025 que asegura transparencia y una IA \u00e9tica.<\/p>\n

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N\u00famero vs eficiencia en China<\/strong>. Quien s\u00ed se ha puesto las pilas en materia de IA, m\u00e1s all\u00e1 de las empresas estadounidenses, es China<\/a>. Siguiendo una hoja de ruta muy diferente a la occidental<\/a>, China se est\u00e1 centrando en tener (supuestamente) menos GPU funcionando, operando con una mayor eficiencia<\/a>, costes mucho menores<\/a> que los de las empresas estadounidenses y con resultados equivalentes. Deepseek<\/a> o la m\u00e1s reciente Kimi<\/a> son dos muestras de ello.<\/p>\n

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Nvidia se frota las manos<\/strong>. Y de toda esta batalla por la IA, hay una ganadora clara: Nvidia. De la manera que sea, y m\u00e1s all\u00e1 de qui\u00e9n tenga m\u00e1s o menos GPU para hacer el trabajo, es Nvidia la clara vencedora. En China no est\u00e1 tan claro debido al veto comercial, pero los principales centros de datos a nivel mundial emplean la arquitectura de Nvidia con sus gr\u00e1ficas H100 y H200<\/a>. Y eso si hablamos de tarjetas \u201cnormalitas\u201d para la IA, ya que tienen las B200 con cuatro veces el rendimiento de las H100<\/a>.<\/p>\n

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De hecho, la empresa parece tan centrada en esa carrera de la IA que habr\u00eda descuidado aquello por lo que durante a\u00f1os lider\u00f3 sobre AMD: sus tarjetas para jugadores<\/a>.<\/p>\n

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\n \"Servidor
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Esos son servidores de centros de datos de Lenovo. Las empresas buscan reducir la huella reutilizando el agua caliente tras la disipaci\u00f3n para, por ejemplo, llenar piscinas o duchas. Imagen | Xataka<\/span>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n

El planeta, no tanto<\/strong>. Y la consecuencia de esa expansi\u00f3n de la IA es que los centros de datos no s\u00f3lo necesitan ingentes cantidades de energ\u00eda<\/a> para funcionar, tambi\u00e9n agua para disipar el calor de los equipos. Hay un ausente importante en el gr\u00e1fico, Google, que tambi\u00e9n opera sus centros de datos para la IA y que, junto a otros como Meta o Microsoft<\/a>, necesita centrales nucleares para alimentar sus instalaciones<\/a>.<\/p>\n

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El consumo es tan exagerado que las renovables son insuficientes durante los picos de demanda, recurriendo a combustibles f\u00f3siles<\/a> como el carb\u00f3n o el gas (se estima<\/a> que, las 200.000 GPU de Colossus consumen 300 MW, suficiente para alimentar 300.000 hogares) y, como dec\u00edamos, el uso del agua<\/a> se ha convertido en material de discusi\u00f3n<\/a> en los territorios candidatos<\/a> a albergar nuevos centros de datos. Tanta disipaci\u00f3n necesita que China ya los est\u00e1 construyendo en el fondo del oc\u00e9ano<\/a>.<\/p>\n

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En Xataka | China quiere convertirse en motor mundial de la IA. Y su plan es depender solo de ella misma<\/a><\/p>\n<\/p><\/div>\n

Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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