China quiere cuadruplicar su capacidad de cómputo para inteligencia artificial antes de 2030
China prepara una expansión masiva de su infraestructura para inteligencia artificial. El Gobierno ha fijado el objetivo de elevar su capacidad nacional de cómputo hasta los 9.800 exaflops en 2030, frente a los 2.185 exaflops registrados a finales de junio. La meta implica multiplicar por aproximadamente 4,5 los recursos actuales y estará respaldada por una inversión de 3,8 billones de yuanes, unos 488.000 millones de euros.
El anuncio forma parte de un nuevo plan quinquenal impulsado por el Ministerio de Industria y Tecnología de la Información. La estrategia busca reforzar la posición del país en la carrera global de la IA, reducir su dependencia tecnológica del exterior y proporcionar capacidad suficiente para entrenar y ejecutar modelos cada vez más grandes.
Una capacidad de cómputo que crece a gran velocidad
La capacidad de computación para IA de China alcanzó los 2.185 exaflops a finales de junio, un 177% más que un año antes. Esta expansión se ha apoyado en la construcción de 52 centros de datos equipados con más de 10.000 tarjetas aceleradoras cada uno.
Un exaflop representa un trillón de operaciones de coma flotante por segundo. Estas operaciones son cálculos matemáticos empleados para entrenar redes neuronales, procesar grandes volúmenes de información y ejecutar modelos generativos. Cuantos más exaflops disponibles, mayor es la capacidad potencial para desarrollar servicios de IA, aunque el rendimiento final también depende de la eficiencia de los chips, el software y las redes de comunicación.
El crecimiento responde a una demanda que no deja de aumentar. La Administración Nacional de Datos de China calcula que el consumo diario de tokens pasó de 100.000 millones a principios de 2024 a 140 billones en marzo de este año.
Los tokens son las unidades en las que los modelos de lenguaje dividen el texto, como palabras, fragmentos de palabras o signos. Cada consulta, respuesta o documento procesado requiere tokens, por lo que esta métrica sirve para medir de forma aproximada la actividad de los sistemas de IA.
Clústeres de hasta 100.000 GPU
El plan contempla la creación de diferentes tipos de clústeres de computación. Los más pequeños contarán con unas 10.000 GPU, mientras que los grandes podrán alcanzar o superar las 100.000 unidades. Una GPU es un procesador especializado en realizar muchas operaciones en paralelo, una característica especialmente útil para entrenar modelos de inteligencia artificial.
La estrategia también prevé centros de datos diseñados específicamente para tareas de inferencia. Este término describe el momento en el que un modelo ya entrenado genera una respuesta, clasifica una imagen o analiza una petición. El entrenamiento requiere enormes cantidades de cálculo durante periodos prolongados, pero la inferencia exige una infraestructura distribuida capaz de atender a millones de usuarios con baja latencia.
La elección de chips nacionales será una prioridad. Pekín pretende acelerar la autosuficiencia tecnológica y disminuir el impacto de las restricciones internacionales que dificultan el acceso a determinados semiconductores avanzados. Para ello, el despliegue combinará procesadores desarrollados en China con mejoras en sistemas de interconexión, almacenamiento y software.
Centros de datos en el oeste del país
La expansión se apoyará en el proyecto Datos del Este, Computación del Oeste, lanzado en 2022. Su objetivo es trasladar parte de las cargas de trabajo digitales a regiones occidentales menos pobladas, donde el suelo y la energía pueden resultar más baratos que en los principales núcleos urbanos de la costa.
Esta distribución permitirá separar físicamente los lugares donde se generan los datos de aquellos en los que se procesan. Las tareas que no necesitan una respuesta inmediata, como el entrenamiento de modelos, pueden ejecutarse a cientos o miles de kilómetros. En cambio, las aplicaciones que requieren rapidez deberán apoyarse en centros cercanos a los usuarios.
El despliegue plantea retos importantes. Los centros de datos para IA consumen grandes cantidades de electricidad y necesitan sistemas avanzados de refrigeración. Además, el país tendrá que garantizar redes de alta capacidad, suministro estable y una gestión eficiente de los recursos para que el aumento de potencia no se traduzca en un incremento descontrolado del consumo energético.
5G avanzado y preparativos para el 6G
El nuevo plan no se limita a los centros de datos. También incluye una modernización de las redes de comunicaciones, con una mayor integración entre el 5G y el sistema de navegación por satélite BeiDou, la ampliación de la cobertura de 5G-Advanced y los primeros preparativos para la comercialización del 6G.
En mayo, China aprobó el uso de la banda de 6 GHz para realizar las primeras pruebas relacionadas con el 6G. Al mismo tiempo, el organismo internacional 3GPP trabaja en el primer estándar global de esta tecnología, cuya finalización está prevista para 2029.
Una red móvil más rápida y con menor latencia será clave para conectar vehículos autónomos, robots industriales, dispositivos médicos y sistemas de IA distribuidos. En este modelo, parte del procesamiento se realiza en la nube y otra parte cerca del dispositivo, una arquitectura conocida como computación periférica o edge computing.
Una apuesta para competir en la carrera de la IA
Con esta inversión, China pretende que la disponibilidad de cómputo no se convierta en un límite para sus empresas, universidades y organismos públicos. El país ya ha impulsado planes para integrar la IA en la producción y fortalecer el desarrollo de modelos abiertos, pero el acceso a una infraestructura a gran escala será determinante para convertir esos objetivos en aplicaciones comerciales.
El desafío será completar el despliegue manteniendo la eficiencia, el acceso a chips competitivos y la coordinación entre las distintas regiones. Si China logra alcanzar los 9.800 exaflops en 2030, habrá multiplicado de forma sustancial la capacidad disponible para entrenar y ejecutar inteligencia artificial, consolidando una posición capaz de rivalizar con Estados Unidos en uno de los sectores tecnológicos más estratégicos.
