La carrera de la IA que observamos habitualmente a través del rendimiento de los modelos tiene un sustrato físico que crece a un ritmo difícil de seguir. En Ulanqab, Mongolia Interior, la empresa china Envision ha puesto en servicio el Galaxy Campus, un complejo cuyo edificio central ocupa 120.000 metros cuadrados dedicados a computación para IA.
La compañía lo presenta como el mayor edificio individual del mundo destinado a un centro de datos de este tipo, diseñado para alojar hasta un millón de aceleradores de IA cuando complete su despliegue.
Antes de continuar, conviene separar tres escalas que en la cobertura mediática suelen fundirse. Una cosa es el edificio de 120.000 m². Otra, el campus completo que lo rodea y que está diseñado para superar los 2 gigavatios de capacidad total.
Y una tercera, la capacidad de un millón de aceleradores, que es un objetivo de despliegue a largo plazo, no el inventario operativo de hoy. El campus ya está en servicio; esa capacidad máxima pertenece al futuro del proyecto.
¿Qué significa exactamente «un millón de aceleradores» en este contexto?
Envision no ha especificado qué aceleradores va a instalar, cuántos hay operativos en este momento, ni cuándo espera completar el despliegue. «Acelerador de IA» es una categoría más amplia que GPU: incluye chips especializados como los de Huawei Ascend, Cambricon u otros fabricantes chinos que los controles de exportación de EE.UU. no pueden alcanzar directamente.
La empresa también anuncia alcanzar un millón de PFLOPS, sin especificar la precisión numérica usada en el cálculo —INT8, FP8, FP16— lo que hace imposible comparar esa cifra directamente con los benchmarks de otros supercomputadores o clústeres de entrenamiento sin ese detalle.
Según declaraciones de la empresa a Xinhua, Galaxy está orientado a grandes empresas tecnológicas y de IA que necesiten escalar capacidad de cómputo doméstica china. Es un nodo de la estrategia de independencia tecnológica: en 2025, los fabricantes de chips chinos ya acaparaban alrededor del 41% del mercado doméstico de aceleradores para servidores de IA, según IDC. Galaxy está diseñado para servir a ese mercado con infraestructura física de escala equivalente.
¿Por qué Mongolia Interior y no Shanghái o Pekín?
La ubicación no es aleatoria. Ulanqab tiene recursos eólicos y solares abundantes, conexiones de fibra de baja latencia hacia Pekín y una tradición previa de albergar centros de datos de empresas como ByteDance y JD.com. Envision integra generación renovable, almacenamiento y conexión eléctrica directa en la infraestructura del campus.
Galaxy Campus es además el primer proyecto insignia de Mission Gobi, la iniciativa de Envision para desarrollar hasta 5 GW de centros de datos verdes en regiones desérticas y áridas de aquí a 2030. El enfoque energético coincide con la política nacional china de explorar instalaciones de IA a escala de gigavatio en regiones con excedente de energías renovables.
La apuesta encaja en el patrón que analizamos cuando Meituan entrenó LongCat-2.0, su modelo de más de un billón de parámetros, íntegramente con chips chinos: si China puede producir modelos de frontera con silicio propio y alimentarlos desde infraestructura propia, las restricciones de exportación de hardware pierden parte de su efecto estratégico.
La carrera de infraestructura que no tiene pausa
Galaxy no está solo. Meta prepara en Luisiana el campus Hyperion, orientado a hasta 5 GW de capacidad computacional cuando alcance su desarrollo completo. El proyecto vinculado a OpenAI, NVIDIA y SB Energy en Ohio apunta a aproximadamente 8 GW-IT.
Europa prepara siete AI Gigafactories, cuatro de ellas con mínimo 75.000 aceleradores equivalentes a H100. Las magnitudes no son directamente intercambiables, pero todas apuntan en la misma dirección: la infraestructura para entrenar y servir modelos de IA crece a una escala que hace dos años habría parecido exagerada.
El problema de fondo es el que analizamos al cubrir los centros de datos hiperescalados para IA y su factura energética: la IA avanza a ritmo de software, con ciclos de meses, pero la infraestructura avanza a ritmo de hormigón y cables de alta tensión, con ciclos de años. Quien empiece antes la construcción tiene ventaja, independientemente de qué modelos corra después.
Lo que dibuja Galaxy Campus es la evidencia más concreta hasta la fecha de que la apuesta de China por la infraestructura de IA no es un plan en papel sino acero y hormigón ya en servicio. Meta ha comprometido entre 115.000 y 135.000 millones de dólares en CapEx para IA solo en 2026.
Las cifras chinas son distintas pero la dirección es la misma: la carrera de la IA también se gana en el terreno de la infraestructura, y ese frente no tiene pausa.
Lo que queda por resolver en Galaxy Campus es la pregunta de validación independiente. Envision hace afirmaciones de escala —un millón de aceleradores, un millón de PFLOPS— que no pueden verificarse con los datos públicos disponibles. El campus ya está en servicio, lo que es constatable.
La capacidad máxima prevista es una proyección de futuro, no un hecho presente. Para evaluar Galaxy con la misma exigencia con que analizaríamos cualquier otro anuncio de infraestructura tecnológica a esta escala, habría que ver los datos de potencia instalada actual, el número real de aceleradores en rack y el tipo de chips. Sin esa verificación, Galaxy es una apuesta de infraestructura enorme —y real— cuyo alcance final todavía está por demostrar.
Galaxy Campus es tambien una senal de madurez en la estrategia de infraestructura de IA de China. Hace dos anos, la conversacion sobre el ecosistema chino se centraba en los modelos y en si podian competir sin acceso a los chips mas avanzados. En 2026, incluye tambien la infraestructura fisica a escala industrial. Ese salto de la capa de software a la capa de infraestructura es el mismo que hicieron las grandes tecnologicas americanas hace cinco anos, y es una senal de que el ecosistema chino entra en una fase de madurez diferente.
Para los observadores de la industria que llevan anos siguiendo la carrera de infraestructura de IA, Galaxy Campus es un marcador de progreso significativo. China ha pasado de discutir si puede construir modelos competitivos a construir la infraestructura para entrenar y servir esos modelos a escala industrial. Ese desplazamiento de la conversación del software al hormigón es un indicador de madurez del ecosistema que merece seguimiento en los próximos trimestres.
Fuente: wwwhatsnew.com
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