Foxconn y Nvidia construirán el mayor clúster de supercomputación de Taiwán antes de 2026

Un nuevo centro de referencia para la computación de IA en Asia

Foxconn está construyendo un centro de supercomputación de 1.400 millones de dólares en Taiwán, en colaboración con Nvidia, con el objetivo de iniciar las operaciones en el primer semestre de 2026. Una vez en funcionamiento, el centro albergará el mayor clúster avanzado de GPU de Taiwán y la primera instalación de Asia basada en la plataforma Blackwell GB300 de Nvidia. La instalación, con una capacidad de 27 megavatios (MW), está siendo desarrollada por Visonbay.ai, la nueva unidad de Foxconn dedicada a la supercomputación de IA y los servicios en la nube.

El proyecto llega en un momento en que las empresas compiten por asegurarse capacidad para entrenar grandes modelos de lenguaje, ejecutar inferencias de modelos fundacionales a gran escala e implementar sistemas de robótica y autonomía. Los flujos de trabajo de IA modernos requieren clústeres de GPU de alta densidad capaces de transferir datos entre chips a gran velocidad y, al mismo tiempo, controlar el consumo de energía y el calor. Al combinar la arquitectura más reciente de Nvidia con el creciente papel de Foxconn como fabricante e integrador de racks de IA, el centro de Taiwán está diseñado para satisfacer las necesidades de clientes de toda la región.

Con 27 MW de potencia, el centro se sitúa en el extremo superior de las instalaciones de un solo edificio en Asia. No es un megacampus, pero tiene capacidad suficiente para entrenar modelos de última generación, llevar a cabo investigaciones a escala nacional y atender a clientes comerciales que no disponen del tiempo o el capital necesarios para construir sus propias instalaciones. El proyecto busca reducir el tiempo hasta la puesta en servicio mediante sistemas de racks fabricados en serie y el uso de refrigeración líquida para mantener un alto rendimiento y un índice de eficiencia energética ajustado.

Qué aporta Blackwell GB300

La generación Blackwell de Nvidia se centra en modelos más grandes, un entrenamiento más rápido y un menor costo por unidad de computación. La línea GB300 combina núcleos de GPU de alta velocidad con memoria de gran ancho de banda y una versión actualizada de la interconexión NVLink, que conecta decenas de GPU en un único conjunto. En la práctica, esto permite que un clúster transfiera parámetros y activaciones entre GPU de forma más eficiente, lo que aumenta la velocidad tanto del entrenamiento como de la inferencia de modelos de gran tamaño.

Estos sistemas están diseñados para funcionar con una densidad muy alta. La carga térmica supera ampliamente los límites de la refrigeración por aire tradicional, por lo que los proveedores están adoptando la refrigeración líquida directa y otros diseños avanzados que extraen el calor de los componentes calientes con mucha mayor eficiencia. Los sistemas de racks de Nvidia equipados con GPU GB300 reflejan este cambio: incorporan de fábrica tuberías, colectores y controles.

Blackwell también incorpora funciones para implementaciones empresariales, entre ellas mejoras de seguridad y compatibilidad con la computación confidencial. Esto es importante para las organizaciones que necesitan proteger los datos y los pesos de los modelos durante el entrenamiento y la inferencia, y cumplir al mismo tiempo los requisitos normativos y de cumplimiento interno.

Cómo funciona un rack de IA

Un rack de IA alberga servidores equipados con GPU, conmutadores de alta velocidad y almacenamiento, además de la distribución eléctrica y el cableado que conecta el sistema. Dentro del rack, NVLink permite que las GPU se comuniquen entre sí con un ancho de banda muy alto y baja latencia. Entre los racks, las conexiones Ethernet de alta velocidad o InfiniBand enlazan el clúster para distribuir el trabajo entre varios racks cuando una tarea es demasiado grande para uno solo.

Por qué la refrigeración líquida se está convirtiendo en la norma

La refrigeración líquida elimina el calor con mucha más eficacia que el aire, lo que permite a los centros de datos concentrar más capacidad de computación en cada metro cuadrado de espacio. También reduce la energía que consumen los ventiladores, lo que puede ayudar a disminuir el índice de eficiencia energética (PUE) de una instalación. Para los operadores, la refrigeración líquida exige nuevas prácticas de mantenimiento, pero sus ventajas compensan cuando la densidad de GPU, los objetivos de eficiencia y los límites de ruido son exigentes.

Alquilar o construir: un cambio en la economía de la IA

En la jornada tecnológica de Foxconn, Nvidia expuso con claridad el cálculo que deben hacer los clientes al sopesar el gasto de capital frente a la rapidez. Las empresas pueden comprar y operar sus propios clústeres o alquilar capacidad de computación a operadores especializados en mantener actualizados sus parques de GPU. Los rápidos avances en el rendimiento de las GPU dificultan mantener los equipos durante mucho tiempo a quienes no tienen previsto renovarlos con frecuencia.

Alexis Bjorlin, vicepresidenta de Nvidia, dijo a los asistentes que el modelo de alquiler puede resultar más atractivo a medida que se acortan los ciclos de producto y los modelos evolucionan con rapidez. Según señaló, este enfoque puede aumentar la flexibilidad y la rentabilidad para muchas empresas.

Alquilar recursos de computación puede ofrecer un rendimiento de la inversión mucho mayor, al aportar flexibilidad y permitir que las empresas ajusten su capacidad de computación a los ciclos de sus productos y de su actividad.

Se espera que la nueva unidad de Foxconn, Visonbay.ai, ofrezca ese modelo en Taiwán y permita a las empresas acceder a capacidad GB300 sin tener que esperar, contratar personal ni construir las instalaciones que requiere una implementación propia. El modelo de servicio también permite atender a organismos públicos e instituciones de investigación que necesitan presupuestos previsibles en lugar de grandes gastos iniciales. Para Nvidia, el acuerdo amplía la base instalada de Blackwell; para Foxconn, crea un negocio recurrente de servicios que complementa su actividad manufacturera.

La apuesta de Foxconn por la infraestructura de IA

Durante los últimos dos años, Foxconn ha estado construyendo un segundo motor de crecimiento en torno a la IA y la infraestructura en la nube. La empresa afirma que puede producir alrededor de 1.000 racks de IA por semana y prevé aumentar ese ritmo el próximo año. El presidente de la compañía, Young Liu, también presentó un plan de inversión a largo plazo, con un compromiso de invertir entre 2.000 y 3.000 millones de dólares anuales en proyectos y capacidad de IA.

Más allá del centro de datos, Foxconn y Nvidia están incorporando la IA a las líneas de producción. El objetivo es aplicar sistemas de visión, gemelos digitales y robótica para reducir los defectos, aumentar el rendimiento y acortar el tiempo necesario para lanzar nuevos productos al mercado. La colaboración ya está en marcha y se espera que influya en el diseño y la operación de las propias fábricas de Foxconn.

Spencer Huang, responsable de producto de Nvidia especializado en robótica e hijo del fundador de la compañía, Jensen Huang, describió el trabajo como un esfuerzo práctico para construir fábricas más inteligentes.

Nvidia está trabajando con Foxconn para llevar la IA a las fábricas y las líneas de producción.

Foxconn también aprovechó el evento para mostrar los avances de su programa de vehículos eléctricos. El Model A, diseñado por ingenieros japoneses, está destinado al mercado de Japón. Foxconn prevé fabricar el vehículo en ese país cuando el volumen de producción justifique una planta local, como parte de una estrategia dirigida a fabricantes de automóviles que quieren externalizar más tareas de ensamblaje.

Qué representa una capacidad de 27 megavatios

La potencia es la forma más sencilla de comparar los centros de datos diseñados para IA. Con 27 MW, la instalación de Foxconn y Nvidia será un centro importante para Taiwán, con espacio para albergar miles de GPU de última generación. Los megacampus a hiperescala tienen una capacidad mucho mayor, a veces de 100 a 300 MW distribuidos en varios edificios, pero este proyecto se centra en un único clúster de alta densidad capaz de ofrecer entrenamiento e inferencia a numerosos clientes a la vez.

Una capacidad de esta escala permite atender a laboratorios de investigación y empresas de distintos sectores. Las compañías de semiconductores pueden simular diseños de chips y procesos de fotolitografía. Los equipos de biotecnología pueden investigar estructuras de proteínas y evaluar fármacos con modelos generativos. Las empresas de tecnología financiera y comercio electrónico pueden ajustar grandes modelos de lenguaje para ofrecer recomendaciones, detectar fraudes y atender a clientes. Los desarrolladores de robótica pueden entrenar sistemas de decisión y ejecutar procesos de generación de datos sintéticos a velocidad de producción.

La ventaja del ecosistema taiwanés

Taiwán cuenta con una cadena de suministro integrada para la computación avanzada. TSMC fabrica muchos de los chips, los fabricantes por contrato construyen los servidores y los racks, y un mercado maduro de servicios de red conecta a los clientes con proveedores de nube. Instalar un clúster GB300 en Taiwán estrecha los ciclos de retroalimentación entre el hardware, la integración de sistemas y los primeros usuarios. La ubicación también reduce los tiempos de envío y la complejidad de las importaciones para los clientes de la región.

Quiénes podrían utilizar el clúster

Las universidades locales y los laboratorios nacionales impulsarán investigaciones de IA que se beneficien de contar con capacidad de computación soberana en la isla. Los proveedores regionales de servicios en la nube y las empresas de software podrán reservar capacidad para entrenar y ajustar modelos, así como para ejecutar inferencias. Los grupos industriales con fábricas en Taiwán y Japón podrían usar el clúster para simulaciones y tareas de visión artificial vinculadas a la producción. Esta combinación debería ayudar a mantener un alto nivel de utilización en distintas fases del mercado.

Capacidad de producción de miles de unidades por semana

Fabricar racks de IA a gran escala es una tarea compleja. Cada unidad debe ensamblarse, prepararse para la refrigeración líquida, cablearse para ofrecer un ancho de banda muy alto y someterse a pruebas de funcionamiento antes del envío. El ritmo de producción de Foxconn, de alrededor de 1.000 racks por semana, muestra cuánto ha avanzado la empresa desde el ensamblaje de teléfonos hacia la infraestructura de misión crítica. Esa escala acorta los plazos de entrega para los clientes y ayudará a que el nuevo centro de Taiwán alcance rápidamente una alta ocupación una vez que abra.

Foxconn también prevé fabricar equipos para centros de datos con socios en el extranjero. Entre los planes anteriores figuraba colaborar con SoftBank en una antigua planta de vehículos eléctricos de Foxconn en Ohio, como parte de una iniciativa más amplia para suministrar equipos a grandes proyectos de IA en Estados Unidos. El alcance global de esos acuerdos da a Foxconn opciones logísticas a medida que los cuellos de botella cambian de una región a otra.

Energía, refrigeración y sostenibilidad

Los grandes clústeres de IA concentran electricidad y calor. Esto plantea preguntas habituales sobre cómo se conectan las instalaciones a la red, cómo obtienen electricidad más limpia y cómo gestionan el agua. Los operadores de Taiwán han ampliado el uso de acuerdos de compra de energía eólica y solar, y están adoptando medidas para reutilizar el calor y modernizar los sistemas de refrigeración con el fin de reducir el desperdicio. La refrigeración líquida directa reduce el consumo de los ventiladores, mejora la captura del calor y hace viable una alta densidad de GPU.

Los sistemas líquidos requieren un diseño cuidadoso y controles de alta calidad para evitar interrupciones. Los equipos de servicio deben recibir formación para manejar conexiones rápidas, la composición química del refrigerante y la detección de fugas. La ventaja es un rendimiento térmico más previsible y un mejor objetivo de PUE durante todo el año, incluso en los calurosos meses de verano habituales en muchas partes de Asia.

Qué significa esto para Nvidia y el mercado de la IA

Para Nvidia, el proyecto tiene dos efectos simultáneos: acelera la implementación de la familia Blackwell en entornos de producción y amplía el mercado de los modelos de alquiler de capacidad de computación. El acuerdo estrecha los vínculos de Nvidia con un socio clave de fabricación y, al mismo tiempo, abre a los clientes una vía para acceder a GPU de primer nivel sin pasar por ciclos de adquisición ni construir nuevas salas.

Para los compradores, el calendario coincide con una ola de actualizaciones de modelos. Las empresas que prevén sustituir aceleradores de generaciones anteriores pueden trasladar sus cargas de trabajo a instancias GB300, con mayor ancho de banda de memoria y mejor rendimiento por vatio. Los equipos de investigación pueden reservar tiempo en el clúster para sesiones de entrenamiento que sería difícil programar en nubes públicas durante los períodos de mayor demanda. La capacidad adicional también contribuye a los programas nacionales que buscan disponer de recursos de IA soberanos en Taiwán.

Calendario, inversión y aspectos a seguir

Foxconn afirma que el centro de Taiwán estará listo en el primer semestre de 2026. La junta directiva de la empresa ha aprobado la compra de equipos para clústeres de computación de IA y un centro de supercomputación hasta finales de 2026, lo que apunta a una construcción por etapas y deja margen para ampliaciones si la demanda se materializa rápidamente. El proyecto de 27 MW, junto con un plan de inversión anual de entre 2.000 y 3.000 millones de dólares en IA, sitúa a Foxconn en condiciones de crecer como proveedor de racks de IA y como operador de servicios a través de Visonbay.ai.

Los clientes estarán atentos a los detalles sobre la disponibilidad de los racks GB300, el catálogo de servicios que ofrecerá Visonbay.ai y las opciones de conexión a las redes regionales. La eficiencia y el tiempo de actividad del centro marcarán una referencia para futuras implementaciones de Blackwell en Asia, donde muchos emplazamientos ya planean salas con refrigeración líquida y diseños modulares adaptados a los clústeres de GPU.

Puntos clave

• Foxconn y Nvidia están construyendo en Taiwán un centro de supercomputación de 1.400 millones de dólares, que debería estar listo en el primer semestre de 2026.
• El centro albergará el mayor clúster avanzado de GPU de Taiwán y será el primero de Asia en funcionar con la plataforma Blackwell GB300 de Nvidia.
• El centro de datos tiene una capacidad de 27 MW y será desarrollado y operado por Visonbay.ai, una unidad de Foxconn.
• Nvidia promueve el alquiler de capacidad de computación como una forma flexible de acceder a GPU de primer nivel; Visonbay.ai prevé ofrecer este modelo.
• Foxconn puede fabricar alrededor de 1.000 racks de IA por semana y prevé aumentar la producción el próximo año.
• Spencer Huang, de Nvidia, dijo que las empresas están colaborando para aplicar la IA en fábricas y líneas de producción.
• Foxconn prevé invertir entre 2.000 y 3.000 millones de dólares anuales en IA para atender la creciente demanda en 2026 y los años siguientes.
• El proyecto destaca el creciente papel de Taiwán en la computación avanzada y pone de relieve la importancia de la energía, la refrigeración y los objetivos de eficiencia.