China ha construido el mayor edificio del mundo pensado para centros de datos de inteligencia artificial, una mole que, cuando termine de desplegarse, podrá alojar hasta un millón de aceleradores. La cifra impresiona, aunque conviene tomarla con calma, porque el proyecto todavía tiene mucho camino por recorrer. Está en Ulanqab, en Mongolia Interior, y lleva la firma de Envision, la compañía que decidió apostar por una escala que hasta hace poco parecía cosa de ciencia ficción.
El complejo se llama Galaxy Campus y su corazón es un edificio de unos 120.000 metros cuadrados dedicado exclusivamente a la computación para IA. La empresa lo presenta como el mayor edificio individual del planeta destinado a este tipo de infraestructura. Ya ha entrado en servicio, eso sí, pero la capacidad máxima que promete y el despliegue completo pertenecen todavía al terreno de lo que vendrá. Hoy, bajo ese techo, no hay un millón de aceleradores. Lo interesante es que la instalación ha sido diseñada para llegar a esa cifra, y eso dice bastante sobre el tamaño de la apuesta.
Tres escalas que conviene no mezclar
Aquí hay que separar bien las cosas para no liarse. Una es el edificio de 120.000 metros cuadrados, otra el Galaxy Campus que lo rodea y otra la capacidad que Envision espera desplegar con el tiempo. El conjunto está pensado para superar los 2 GW de capacidad, una cifra que describe la escala prevista del campus y no su consumo actual. Además, Galaxy Campus es el primer proyecto insignia de Mission Gobi, la iniciativa con la que la compañía quiere levantar hasta 5 GW de centros de datos verdes para IA en regiones desérticas y áridas de aquí a 2030.
Ese millón de aceleradores no se traduce automáticamente en un millón de GPU. Un acelerador de IA es una categoría más amplia, que puede incluir distintos chips especializados, y Envision no ha revelado ni fabricantes ni modelos, ni cuántos hay instalados hoy. También habla de alcanzar un millón de PFLOPS, aunque sin especificar la precisión usada para ese cálculo, lo que impide compararlo con rigor frente a otros grandes clústeres.
Link affiliatoLo que sí se sabe es el tipo de cliente al que apunta. Según explicó la propia compañía, el complejo está orientado a grandes empresas tecnológicas y de IA que necesiten usar a gran escala capacidad de cálculo doméstica china. Ese matiz encaja con el esfuerzo por ampliar la infraestructura nacional, sin que podamos atribuirle chips de un proveedor concreto.
Por qué Ulanqab y no otro lugar
La ubicación no salió de un sorteo. Ulanqab ya era uno de los grandes polos chinos de centros de datos antes de Galaxy, con decenas de proyectos, recursos eólicos y solares de sobra 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. Todo esto coincide con una política nacional reciente que anima a explorar instalaciones de IA a escala de gigavatio en zonas con energía suficiente, sobre todo renovable.
Ese contexto explica por qué la capacidad de cálculo nacional pesa tanto. Estados Unidos mantiene ventaja en inversión privada y en número de modelos destacados, pero China ha recortado con rapidez la distancia de rendimiento. Los controles de exportación de Washington siguen limitando el acceso chino a parte de los aceleradores más avanzados, mientras los fabricantes locales ganan terreno en casa. En 2025 ya se llevaban alrededor del 41% del mercado chino de aceleradores para servidores de IA.
China no corre sola. Meta prepara en Luisiana un campus llamado Hyperion, concebido para llegar hasta 5 GW. En Ohio, un proyecto ligado a OpenAI, Nvidia y SB Energy sube todavía más el listón, con unos 8 GW-IT previstos cuando esté completo. Europa va por otro lado, con 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 intercambiables, pero todas apuntan en la misma dirección. La competición por la IA ya no se juega solo en los modelos o en el acceso a los chips, sino en la capacidad de concentrar computación, energía y conectividad en instalaciones de un tamaño difícil de ignorar.
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Imagen: xataka.com