Nvidia avisa a Europa: "Cada país debe contar con una fábrica de IA" para garantizar su soberanía digital

“Cada país debe contar con su propia fábrica de inteligencia artificial”, lanzaba Carlo Ruiz, vicepresidente de Operaciones para EMEA de Nvidia, al inicio de su intervención este miércoles. “Queremos que dispongan de la infraestructura crítica necesaria para que desarrollen su propia IA bajo sus propias reglas y regulaciones”.

Con esta declaración de intenciones, el directivo de la tecnológica estadounidense inauguró el encuentro que la multinacional Vertiv celebró esta semana en Piove di Sacco (Italia). Quien advirtió a los asistentes que la velocidad a la que evolucionan todas las tecnologías en este momento “resulta abrumador para todos”.

Un mensaje que no sólo hacía referencia al negocio, también puede entenderse como una llamada de atención a la falta de soberanía digital europea y una nueva oportunidad para darle la vuelta en los próximos años.

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Ante estas aseveraciones surge una pregunta: ¿qué necesita Europa para ser relevante de una vez por todas en el ámbito tecnológico?

Mientras Estados Unidos y China siguen a la cabeza en carreras como la de los chips -en la que la UE se ha quedado atrás-, la supercomputación y la IA son el próximo bastión a conquistar por el Viejo Continente.

A día de hoy, Europa planea construir un total de 19 fábricas de inteligencia artificial (AI Factories) distribuidas en 16 países. Una iniciativa cuyo objetivo es dotar a la región de infraestructuras propias para el desarrollo y la adopción de soluciones avanzadas en IA.

“Disponer de esta infraestructura permitirá impulsar el ecosistema local de startups, atraer y retener talento y generar valor para la ciudadanía, incluso en áreas relacionadas con la seguridad nacional”, defendió el directivo, en línea con lo que la Comisión Europea ha pregonado en los últimos años.

Fábricas de producción de IA

Esto no sólo se traducirá en una mayor riqueza y relevancia tecnológica a escala global. Su valor para la investigación es casi incalculable, al ser ya una herramienta “esencial” para la ciencia “igual que lo es un microscopio, un telescopio o un acelerador de partículas". La IA es ya la gran máquina científica de nuestra generación”.

Pero no resulta tan sencillo o, al menos, no con las reglas que se han manejado hasta ahora. “Hemos pasado de diseñar chips a sistemas completos, después centros de datos y ahora fábricas de IA a escala gigavatio, que exigen más que sólo GPUs”, enumera Ruiz.

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En estas infraestructuras, las GPUs son el motor, pero "necesitamos diseñar toda la arquitectura de extremo a extremo”. Esto incluye las unidades de procesamiento de datos, una red que conecte clústeres y racks, y software. “La red es uno de los componentes más críticos de una fábrica de IA, nuestro valor diferencial está en ese codiseño”.

Porque, recuerda, “si quieres entrenar un modelo de lenguaje, construir un robot o trabajar en investigaciones científicas, ya existen librerías y herramientas. Por esto, dedicamos el 80% de nuestro esfuerzo de ingeniería al software”. “Igual que en la revolución industrial se construyeron fábricas físicas; la fábrica de IA no es un simple centro de datos, produce inteligencia”, apunta. Salvando las distancias, la lógica en ambos casos es la misma: “quien fabrique bien, será más competitivo”.

Más cerca de la “IA física”

Baja latencia, eficiencia energética y costes ajustados es lo que requieren estos entornos complejos. “Ha habido un cambio fundamental: antes hablábamos sobre todo de entrenamiento a gran escala; ahora [con la IA] la mayor parte de nuestra tecnología es para inferencia a escala”, de modo que “con el mismo espacio y energía, puedes hacer mucho más”.

Cita como ejemplo que en las pruebas realizadas con Llama 3, el último modelo de lenguaje a gran escala de Meta, “muchos competidores ni siquiera pudieron ejecutarlo”.

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En esta nueva carrera, los modelos de IA no son el único factor a entrenar. La potencia también se mide por la capacidad para aumentar el rendimiento y reducir el consumo energético. Detrás, una hoja de ruta que Nvidia trata de ejecutar lo más rápido posible, con innovaciones tanto en hardware como en software.

“Ya estamos pasando de racks de 40 kW a 150 kW, pronto 300 kW y llegando a 1 MW”. Unos logros que, admite, requieren trabajar con todo el ecosistema: “desde el chip hasta el centro de datos y la infraestructura energética”. Además de con cada uno de los países para adaptarse a su normativa o conocer la disponibilidad de suelo industrial.

“Los gobiernos han pasado de la intención a la ejecución, con diferentes inversiones en Alemania, Francia o Polonia. Y la Unión Europea está financiando nuevas fábricas de IA, con 19 ya anunciadas y cinco gigafactorías previstas”. Unas iniciativas a las que añade la “fuerte tradición que el continente tiene en la supercomputación" como una de sus mayores bazas.

En su mirada al futuro, Ruiz apuesta por la llegada inminente de la IA física, con robots que interactuarán con el mundo real, como es el caso de la automoción autónoma o soluciones en logística. Para ello hacen falta tres tipos de infraestructuras: “la fábrica de IA para entrenar modelos avanzados, equipos de simulación a gran escala para casos en el edge y el ordenador implantado en el robot”. Avances que, concluye “ya están ocurriendo”.