La carrera por la IA enfrenta otro desafío: aumentar la capacidad de cómputo sin disparar el consumo de energía

El crecimiento de los modelos de inteligencia artificial está planteando un nuevo desafío para la industria tecnológica: aumentar drásticamente la capacidad de procesamiento sin que el consumo de energía crezca al mismo ritmo. En medio de esta carrera por construir infraestructuras capaces de soportar modelos cada vez más complejos, Huawei presentó en HUAWEI CONNECT 2026, en Shanghái, una nueva arquitectura con la que busca multiplicar por 10 su capacidad de cómputo hacia 2030 y reducir en más de 55% el consumo energético frente a arquitecturas tradicionales.

La propuesta se materializa en Atlas 960E SuperPoD, una infraestructura diseñada para conectar miles de procesadores y responder a las crecientes necesidades de entrenamiento e inferencia de los modelos fundacionales de IA. El sistema puede integrar hasta 4.096 NPU y alcanzar un rendimiento de 8 EFLOPS en precisión FP8 y 16 EFLOPS en FP4.

“Los modelos fundacionales de inteligencia artificial se aproximan a la siguiente gran frontera, por lo que las infraestructuras requieren innovaciones arquitectónicas a nivel de sistema, capaces de entrenar modelos de diez billones de parámetros. En Huawei estamos comprometidos con la construcción de una infraestructura de inteligencia artificial potente y con el desarrollo de sistemas abiertos para consolidar ecosistemas de cómputo”, señaló David Wang, presidente rotatorio de Huawei y vicepresidente del Consejo de Administración.

Uno de los principales cambios está en la manera como los procesadores intercambian información. A medida que aumenta el número de chips trabajando simultáneamente, la velocidad con la que los datos circulan entre ellos puede convertirse en un cuello de botella y elevar el consumo energético. Para enfrentar este desafío, Huawei incorporó conexiones ópticas mucho más cerca de los procesadores, reduciendo la distancia que debe recorrer la señal.

Esta arquitectura utiliza Hi-ONE, un motor óptico NPO con fuente de luz integrada producido en masa, capaz de alcanzar velocidades de transmisión de 7,2 Tbit/s. La compañía busca con esta tecnología sustituir parte de las conexiones eléctricas tradicionales por transmisión óptica y disminuir tanto las pérdidas de señal como la energía necesaria para movilizar grandes volúmenes de información.

El sistema incorpora además refrigeración líquida y UnifiedBus, una tecnología de interconexión que permite administrar de manera unificada los recursos de memoria y procesamiento. De acuerdo con Huawei, esta arquitectura puede reducir el consumo energético en más de 550 kilovatios por nodo.

La escala es otro de los componentes de la apuesta. Para operaciones que demandan mayores capacidades, diferentes unidades Atlas 960E SuperPoD pueden conectarse entre sí mediante UnifiedBus o redes RoCE. Esta configuración permite alcanzar hasta 512.000 NPU en una topología Clos de dos niveles y escalar hasta un millón de NPU mediante una arquitectura multi-rail.

Huawei también está extendiendo este enfoque más allá del procesamiento especializado de inteligencia artificial. La compañía presentó TaiShan 950 SuperPoD para cómputo general y OceanStor M900 para almacenamiento, con el propósito de integrar procesamiento, conectividad y gestión de datos dentro de una misma arquitectura de infraestructura.

En paralelo, Huawei anunció la apertura del código de CANN, su plataforma de software para cómputo de IA, con el objetivo de ampliar las posibilidades de desarrollo sobre su ecosistema tecnológico.

La estrategia de la compañía no contempla, por ahora, concentrarse en desarrollar un modelo fundacional propio. Según explicó Guo Ping, presidente del Consejo de Supervisión de Huawei, la apuesta está en construir la infraestructura sobre la cual puedan operar modelos desarrollados por diferentes actores, apoyándose en tecnologías como Ascend, Kunpeng y SuperPoD.

Con esta arquitectura, Huawei apunta a elevar la disponibilidad operativa de sus sistemas hasta el 99,8%, en un momento en el que la competencia por la inteligencia artificial comienza a trasladarse también hacia la infraestructura capaz de sostener su crecimiento.