Hay tres tiempos de duplicación en circulación

El 1 de agosto, Epoch AI actualizó la base de datos que mantiene sobre los centros de datos de IA del mundo. Ahora registra 12,8 millones de equivalentes H100 en 75 emplazamientos, construida a partir de imágenes de satélite de alta resolución, licencias de obra y declaraciones de las empresas, y la organización estima que eso representa alrededor del 27 por ciento de la computación de IA entregada en todo el mundo. Dos días antes, el New York Times había levantado un reportaje extenso sobre el trabajo de Epoch, describiendo una riada entrante de capacidad de cálculo: hoy unos 20 millones de chips de IA en centros de datos, duplicándose cada nueve meses aproximadamente, unos 200 millones a finales de 2028.

La construcción es real y ese reportaje está bien hecho. La dificultad está en la constante. Epoch publica al menos tres tiempos de duplicación distintos para la computación de IA, miden objetos diferentes, y el que ha entrado en circulación general no es el que describe un recuento mundial de chips.

La cifra de nueve meses habla de 57 máquinas

Los nueve meses vienen de Trends in AI Supercomputers, un artículo de Konstantin Pilz, James Sanders, Robi Rahman y Lennart Heim presentado en abril de 2025. Construye un conjunto de datos de 500 superordenadores de IA entre 2019 y 2025 y halla que el rendimiento computacional se duplicó cada nueve meses, mientras que el coste de adquisición del equipo y las necesidades de potencia se duplicaron cada año. La ficha más breve de Epoch estrecha la muestra a 57 sistemas punteros, los que figuraban entre los diez más potentes al entrar en servicio, y afirma con claridad que esos clústeres suponen en rendimiento entre el 10 y el 20 por ciento de todos los chips de IA fabricados hasta enero de 2025. Los nueve meses se descomponen en 1,6 veces más chips al año multiplicado por 1,6 veces más rendimiento por chip.

La cifra describe, pues, el caudal máximo de las máquinas más grandes, medido hasta un corte de principios de 2025 y publicado antes de que arrancara el ciclo constructivo actual. La serie de capacidad de Epoch, publicada el 9 de enero de 2026, responde a otra pregunta y da otro número: la capacidad mundial de cálculo crece 3,3 veces al año desde 2022, con un intervalo del 90 por ciento de 2,7 a 4,1, es decir, una duplicación cada siete meses. Esa serie lleva su propia advertencia en lenguaje llano. Sus datos siguen ventas de chips, no despliegues, y se expresa en equivalentes H100 y no en recuentos brutos. Ninguna de las series cuenta chips en servicio. Epoch no publica ninguna que lo haga.

La misma proyección, calculada de tres maneras

De agosto de 2026 al final de 2028 median unos 29 meses. Tome los 20 millones reportados como punto de partida y aplique por turno cada constante publicada. Con una duplicación de nueve meses el multiplicador es 9,3, lo que aterriza en unos 186 millones y explica de dónde sale la cifra de unos 200 millones, o diez veces el nivel actual. Con la tasa de siete meses el multiplicador es 17,7, es decir, unos 354 millones. Y existe una tercera vía: si la capacidad total crece 3,3 veces al año mientras cada chip nuevo es 1,6 veces más rápido que el anterior, que es la propia descomposición de Epoch, entonces el número de chips crece alrededor de 2,1 veces al año, una duplicación de unos doce meses, con un multiplicador de 5,3 y unos 107 millones.

Ese cálculo es nuestro, aplicado a constantes publicadas por Epoch; no es la proyección de Epoch y la institución no lo ha refrendado. Pero la horquilla es el hallazgo. Tres tasas de un mismo grupo de investigación, aplicadas a una misma cifra de partida en una misma ventana, producen respuestas que difieren en más de tres a uno. Ninguna de las tasas es errónea. Responden a preguntas distintas, y la diferencia resulta invisible cuando el número llega a una diapositiva. Cualquier supuesto de capacidad que entre en un presupuesto a tres años hereda en silencio la constante que la fuente recogió por casualidad.

Europa cuenta chips, Epoch cuenta equivalentes

Hay ahora mismo una ilustración europea de este problema de unidades a la vista de todos. El 30 de julio la Empresa Común EuroHPC abrió su licitación para gigafábricas de IA, hasta 10.000 millones de euros de dinero público frente a un objetivo de al menos 20.000 millones más de inversores privados. Cuatro instalaciones menores deben albergar cada una al menos 75.000 chips de IA y pueden captar hasta 500 millones de euros; tres mayores deben albergar cada una al menos 100.000 chips y pueden captar hasta 1.000 millones. El plazo cierra el 12 de noviembre y las adjudicaciones se esperan a principios de 2027.

Ponga ahora esos umbrales junto a la medición que hace Epoch del actual poseedor del récord, una sola instalación con unos 1,1 millones de equivalentes H100. Las dos cifras no son comparables, y ahí está justamente el asunto. La licitación europea está especificada en chips. El patrón de Epoch está denominado en equivalentes H100, una unidad normalizada en la que un acelerador moderno cuenta por varios. Un programa escrito en chips y un patrón escrito en equivalentes se separarán más cada año que mejore el rendimiento por chip, que es el mismo efecto que distingue la curva de siete meses de la de nueve. Cuando se dimensiona capacidad, la unidad no es una nota al pie.

La curva que llega a su factura

Epoch publica además el número que de verdad decide su factura, y casi nadie le presta atención. El rendimiento de cálculo por dólar mejora 1,37 veces al año, una duplicación cada 2,2 años, es decir, unos 26 meses. Compárelo con una capacidad que se duplica cada siete. La oferta crece entre tres y cuatro veces más rápido que la relación precio-rendimiento. La abundancia aguas arriba no llega aguas abajo como baratura. Llega como mucha más capacidad a un precio unitario que baja despacio, y en el hueco entre esas dos curvas es donde se descarrila un presupuesto de cómputo.

Las cuentas de los propios compradores describen el mismo hueco desde el otro lado. Amazon ha anticipado unos 200.000 millones de dólares de inversión este año, Microsoft unos 190.000 millones, Alphabet entre 175.000 y 185.000 millones, y Meta hasta 145.000 millones, citando entre las razones el encarecimiento de los componentes. Microsoft dijo a sus inversores que unos 25.000 millones de dólares de sus 190.000 son inflación del precio de los componentes y no equipo adicional. Cuando Alphabet elevó su presupuesto de inversión de 2026 junto con los resultados del segundo trimestre, sus acciones cayeron un 7 por ciento. Epoch sitúa a cinco hiperescaladores en el 71 por ciento de la computación de IA mundial. La riada la financia un puñado de compradores que están viendo subir sus propios costes unitarios, y aterriza primero dentro de sus propias flotas.

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