Cuando hablamos de la carrera de la inteligencia artificial solemos mirar hacia los modelos: GPT, Gemini, Claude, DeepSeek y la siguiente generación que promete ser más capaz, más rápida o más eficiente. Sin embargo, detrás de esa competición hay otra que empieza a crecer con la misma intensidad y resulta bastante más difícil de esconder. Entrenar y desplegar grandes modelos a escala exige enormes cantidades de capacidad de cálculo, lo que está llevando a concentrar miles de aceleradores en centros de datos que requieren electricidad, refrigeración y conectividad a otra escala. La batalla por la IA también se está librando, cada vez más, en el terreno de la infraestructura.
Ese salto ya tiene una expresión muy concreta en China. En Ulanqab, Mongolia Interior, Envision ha puesto en servicio Galaxy Campus, un complejo cuya pieza central es un edificio de unos 120.000 m² dedicado a computación para IA. La compañía lo presenta como el mayor edificio individual del mundo destinado a un centro de datos de este tipo y asegura que, cuando complete su despliegue, podrá albergar hasta un millón de aceleradores. Como decimos, el campus ya ha entrado en servicio, pero esa capacidad máxima y el despliegue completo de la instalación todavía pertenecen al desarrollo futuro del proyecto.
Conviene separar tres escalas que pueden confundirse. Una cosa es el edificio de 120.000 m², otra el Galaxy Campus que lo rodea y otra la capacidad que Envision espera desplegar con el tiempo. El conjunto está diseñado para superar los 2 GW de capacidad, una cifra que describe la escala prevista del campus y no su consumo actual ni la potencia concentrada exclusivamente en ese edificio. Galaxy Campus es, además, el primer proyecto insignia de Mission Gobi, la iniciativa con la que la compañía pretende desarrollar hasta 5 GW de centros de datos verdes para IA en regiones desérticas y áridas de aquí a 2030.
Un millón de aceleradores bajo un mismo techo
Ahora bien, no podemos traducir automáticamente ese millón de aceleradores como un millón de GPU. Un acelerador de IA es una categoría más amplia que puede incluir distintos tipos de chips especializados, y Envision no ha revelado qué fabricantes o modelos utilizará, cuántos hay instalados hoy ni cuándo espera completar el despliegue. La compañía también habla de alcanzar un millón de PFLOPS, pero no especifica la precisión utilizada para calcular esa cifra. Sin ese dato, no podemos compararla de forma rigurosa con otros superordenadores o grandes clústeres de IA.
Aunque todavía no sepamos qué aceleradores concretos acabarán instalándose, sí conocemos el tipo de demanda que Envision quiere atender. Según explicó la compañía a Xinhua, el complejo está orientado a grandes empresas tecnológicas y de inteligencia artificial que necesiten utilizar a gran escala capacidad de cálculo doméstica china. Ese matiz importa porque sitúa a Galaxy dentro del esfuerzo por ampliar la infraestructura nacional de computación, sin permitirnos atribuirle chips de Huawei, Cambricon o cualquier otro proveedor.
La ubicación tampoco es casual. Ulanqab ya era uno de los grandes polos chinos de centros de datos antes de Galaxy, con decenas de proyectos, abundantes recursos eólicos y solares y enlaces de fibra de baja latencia hacia Pekín. Sobre esa base, Envision plantea integrar generación renovable, almacenamiento y conexión eléctrica directa con la propia infraestructura de computación. El enfoque coincide además con una política nacional reciente que plantea explorar instalaciones de IA a escala de gigavatio en regiones con suficientes recursos energéticos, especialmente renovables, y con capacidad para integrarlos de forma estable en el sistema eléctrico.
Vista nocturna de Galaxy Campus, el complejo de computación para IA de Envision en Ulanqab, Mongolia Interior
Ese contexto ayuda a entender por qué la apuesta por capacidad de cálculo nacional importa. Estados Unidos mantiene una ventaja clara en inversión privada y en número de modelos de IA destacados, pero China ha reducido con rapidez la distancia de rendimiento entre sus mejores sistemas y los estadounidenses. Al mismo tiempo, los controles de exportación de Washington siguen restringiendo el acceso chino a parte de los aceleradores más avanzados, mientras los fabricantes locales ganan terreno dentro de su propio mercado. En 2025 ya acaparaban alrededor del 41% del mercado chino de aceleradores para servidores de IA.
China no está sola en esta carrera por llevar la IA a escala industrial. Meta prepara en Luisiana Hyperion, un campus compuesto por múltiples instalaciones y concebido para alcanzar hasta 5 GW de capacidad computacional. En Ohio, otro proyecto vinculado a OpenAI, Nvidia y SB Energy eleva todavía más la escala anunciada, con aproximadamente 8 GW-IT previstos cuando alcance su desarrollo completo. Europa sigue otra vía: prepara hasta siete futuras AI Gigafactories, cuatro de ellas con un mínimo de 75.000 aceleradores equivalentes a H100 y otras tres con al menos 100.000. No son magnitudes directamente intercambiables, pero todas apuntan en la misma dirección: la infraestructura necesaria para la IA está creciendo a una escala extraordinaria.
Todo esto ayuda a entender hacia dónde se está desplazando una parte de la competición por la IA. Ya no basta con desarrollar un buen modelo o acceder a los chips adecuados: también hay que ser capaz de concentrar computación, energía y conectividad en infraestructuras de dimensiones difíciles de ignorar. Galaxy resume bien ese salto porque combina un campus que ya ha entrado en servicio con una ambición todavía por completar. Bajo ese techo no hay hoy un millón de aceleradores, pero el hecho de que la instalación haya sido diseñada para llegar hasta esa cifra explica bastante bien el tamaño de la apuesta.
Imágenes | Envision
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China ha levantado el mayor edificio del mundo para centros de datos de IA: bajo su techo cabrán hasta un millón de aceleradores
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Xataka
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Javier Marquez
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