IA en todas partes: La inteligencia artificial está cambiando las reglas del juego. Punto. Pero sin las GPU, el sueño de un futuro soberano con inteligencia artificial sigue siendo solo un sueño. Esto se debe a que los recursos de GPU en Europa son escasos, sobre todo si las empresas quieren utilizarlos con soberanía. Su escasez dificulta la realización de grandes proyectos de IA. ¿Cómo puede Europa seguir marcando el rumbo hacia un futuro digital?
La vida es injusta. Durante décadas, eran los jugadores quienes compraban fielmente las últimas generaciones de tarjetas gráficas. Entre «Can it run Crysis» (2007) y «The Witcher 3» (2022), los juegos han superado una y otra vez los límites de la potencia gráfica. ¿Quién iba a pensar que lo que inicialmente era solo para juegos se convertiría un día en un factor económicamente relevante? En 2024/2025, todas las empresas gritan de repente por más GPU (unidades de procesamiento gráfico). Gamificación de otra manera, se podría decir.
Desde que ChatGPT entró en escena y desencadenó el auge de la inteligencia artificial (IA), el apetito mundial por las GPU ha crecido desmesuradamente. Las GPU están en el «menú» de las empresas emergentes de IA, así como de institutos de investigación y empresas consolidadas como proveedores de logística, fabricantes de automóviles y empresas manufactureras. El uso de GPU está creciendo rápidamente, a un ritmo anual de entre el 20 % y el 30 %1. El hambre de GPU resulta del renderizado en el cloud y la visualización en tiempo real. Además, los gemelos digitales, las simulaciones y los sistemas autónomos generan demanda de GPU. Pero los grandes «consumidores» de GPU son los proyectos de IA. Se dice que el entrenamiento de GPT-4 requirió más de 25.000 GPU A100 a lo largo de varios meses, el equivalente a miles de millones de horas de GPU1.
En el mundo de la IA, la mezcla de muchos proyectos grandes y pequeños es la principal razón de la elevada carga de la GPU. Por un lado, se trata de iniciativas para desarrollar modelos especializados de IA generativa más allá de modelos genéricos como GPT. Por ejemplo, es posible implementar un LLM abogado o un LLM médico. Se necesitan millones de horas de GPU para la formación. O el entrenamiento de modelos clásicos de aprendizaje automático, por ejemplo, para problemas de clasificación o sistemas de recomendación, tal y como los conocemos de Amazon, Spotify y otros.
Por otro lado, hay muchos proyectos pequeños que generan carga de inferencia. Los modelos existentes se mejoran con los conocimientos del sector, por ejemplo mediante el uso de la generación aumentada por recuperación (RAG). La inferencia también aumenta enormemente con sistemas, casos de uso o flujos de trabajo cada vez más complejos. Un ejemplo de ello es el conocido ChatGPT: ya no se trata de un LLM puro, sino de un sistema basado en agentes con razonamiento. El razonamiento lleva, en parte, a multiplicar por 10 o por 20 el número de tókenes. Otros modelos multimodales o de visión generan una carga de inferencia significativamente mayor que los modelos de habla puros.
La tendencia hacia la «IA física» está impulsando actualmente los avances en el entorno de la IA. Aquí, «cosas» como robots, coches o dispositivos electrónicos se enriquecen con IA generativa para que tengan que vincular conceptos más allá de los límites de la modalidad. Esto significa que tienen que entender el habla, así como analizar y contextualizar los datos de cámaras o sensores. También deben ser conscientes de sus propias posibilidades y comprender qué acciones tienen qué resultados para poder resolver tareas complejas de forma autónoma. Los robots inteligentes pueden abrir un sinfín de nuevas posibilidades en la producción flexible, entre otras cosas. Pero estos robots móviles e inteligentes también podrían incorporarse pronto a la vida cotidiana en los sectores asistencial y de servicios, allí donde escasee la mano de obra. Está surgiendo un mundo en el que la ciencia ficción se hace realidad.
Para Klaus Werner, Director General de la división de Clientes Empresariales de Deutsche Telekom, «la IA es la moneda del futuro». Dicho por lo claro: Las empresas que no aprovechen el potencial de la IA se quedarán rezagadas frente a la competencia. A la inversa, esto significa que las GPU se están convirtiendo en un factor de éxito para economías enteras. La consecuencia: Los analistas de ResearchANDMarkets prevén que el mercado mundial de GPU crezca de 97.000 millones de USD (2024) a 228.000 millones de USD (2030), solo para los centros de datos. El crecimiento anual de algo menos del 14 % representa una estimación bastante conservadora. ¿O se trata de una predicción exagerada? En absoluto. Como proveedores de nuestro propio cloud, el Open Telekom Cloud, podemos confirmar la gran demanda de GPU por experiencia propia.
Hoy en día, los recursos informáticos ya no son solo recursos informáticos, sino un componente geopolítico. Un factor que determina la competitividad global. La UE ha reconocido la importancia estratégica de la IA y ha puesto en marcha el programa AI Gigafactory2. Tiene previsto construir hasta cinco gigafactorías europeas con 100.000 GPU por planta Solo la UE quiere invertir aquí 20.000 millones de euros. Las empresas implicadas aportarán más fondos, de modo que la inversión real será significativamente mayor. El objetivo: mayor independencia y la oportunidad de producir grandes modelos «made in Europe». El problema: Europa no dispone de las capacidades de chip necesarias para hacer avanzar la IA a gran escala. Pero ya hay movimiento en la iniciativa europea.
Junto con NVIDIA, líder mundial en computación de inteligencia artificial, Deutsche Telekom está creando en suelo alemán el primer cloud industrial de IA para empresas europeas. NVIDIA proporciona 10.000 procesadores de alto rendimiento para este fin. T-Systems opera el hardware en sus centros de datos seguros. El nuevo cloud de IA, que será utilizado por los primeros clientes a más tardar en 2026, ofrece a los fabricantes europeos un acceso soberano a las tecnologías más avanzadas de diseño, simulación y producción.
Los fondos del programa europeo de financiación no se asignarán hasta 2026. Esto significa que las primeras gigafactorías no estarán operativas hasta 2027 como muy pronto. Deutsche Telekom no quiere esperar tanto y ya está empezando ahora, en 2025, a convertirse en pionera de la IA construyendo la primera cabeza de puente europea de IA. La iniciativa, junto con NVIDIA, formará parte de las gigafactorías europeas de inteligencia artificial que se pondrán en marcha en los próximos años.
Esta iniciativa refuerza de forma sostenible la competitividad de Alemania, y de Europa en su conjunto, como emplazamiento industrial. Estamos enviando una señal clara a favor de la independencia tecnológica de Europa. Nuestro objetivo es crear una infraestructura de IA segura y de alto rendimiento que se ciña a los valores europeos y permita la innovación para nuestra industria.
Ferri Abolhassan, CEO de T-Systems y miembro del Consejo de Administración de Deutsche Telekom
La fábrica de IA de Alemania utiliza la última tecnología del líder del mercado de GPU, NVIDIA: Las 10.000 GPU de la nueva arquitectura Blackwell se suministran en forma de sistemas NVIDIA DGX B200 y servidores NVIDIA RTX PRO, que incluyen redes y software de IA de NVIDIA. NVIDIA DGX™ B200 ofrece ocho GPU NVIDIA Blackwell conectadas a través de NVIDIA® NVLink™ de quinta generación. Según NVIDIA, esto multiplica por tres el rendimiento de entrenamiento y por 15 el rendimiento de inferencia en comparación con los sistemas de la generación anterior.
Los servidores NVIDIA RTX PRO™ permiten crear fábricas de IA. Son adecuados para la IA, pero su principal campo de aplicación es la visualización 3D, los gráficos, el vídeo, el renderizado, especialmente el trazado de rayos. El trazado de rayos para la creación de efectos realistas de luces y sombras es especialmente importante para las simulaciones de gemelos digitales o las plataformas del metaverso. Al mismo tiempo, la arquitectura exhibe una alta eficiencia energética, una cuestión clave que no debe pasar desapercibida durante el auge de la IA.
T-Systems es el primer proveedor europeo que dispone de grandes cantidades de potencia de GPU. Las capacidades de GPU se proporcionan en un modelo de cloud a partir de las plataformas del Open Telekom Cloud existentes (GPU como servicio). Esto significa que las empresas tienen acceso a los recursos en todo momento y pueden utilizar las GPU como y cuando las necesiten, sin ningún coste de inversión. Esto reduce significativamente el umbral de entrada para la utilización de la GPU.
La disponibilidad de GPU es un factor crítico para el futuro de Europa. Muchos de los nuevos modelos de negocio, y la inteligencia artificial en particular, dependen en gran medida del acceso sin restricciones a las GPU. La iniciativa de Deutsche Telekom permite disponer de GPU bajo demanda desde el Open Telekom Cloud a gran escala y con soberanía. Se están sentando las bases de la futura competitividad digital de Europa.
1 Global data center – GPU Market, 2024, Grand view research, en línea
2 If Europe builds gigafactories will an ai industry come? , Reuters, 2025, en línea
