China presenta un servidor de IA del tamaño de un frigorífico que consume un 90 % menos de energía

El Instituto de Ciencia y Tecnología de Inteligencia de Guangdong (GDIIST) ha presentado el sistema de computación BI Explorer (BIE-1), un revolucionario servidor de inteligencia artificial que reduce el consumo energético hasta un 90% respecto a los superordenadores tradicionales, manteniendo una capacidad de procesamiento comparable. El dispositivo, presentado el 25 de octubre de 2025 en un foro celebrado en la Zona de Cooperación Profunda Guangdong-Macao en Hengqin, marca un hito en la búsqueda de soluciones más sostenibles para la infraestructura de computación de IA.

Un superordenador del tamaño de un frigorífico

El BIE-1 representa un avance significativo en la miniaturización de la computación de alto rendimiento. Con dimensiones comparables a las de un pequeño refrigerador de una puerta, este sistema compacto integra 1.152 núcleos de CPU, 4,8 terabytes de memoria DDR5 y 204 terabytes de almacenamiento. Estas especificaciones equiparan su capacidad a la de superordenadores convencionales que tradicionalmente ocupan habitaciones enteras.

La arquitectura del dispositivo se basa en un sistema de redes neuronales intuitivas y algoritmos de inteligencia artificial inspirados en el cerebro humano, lo que permite alcanzar velocidades excepcionales tanto en el entrenamiento como en la inferencia de modelos de IA. El sistema logra velocidades de aprendizaje de 100.000 tokens por segundo y velocidades de inferencia de 500.000 tokens por segundo, lo que significa que puede aprender 1.000 frases por segundo e inferir 5.000 frases por segundo.

Eficiencia energética sin precedentes

Uno de los aspectos más revolucionarios del BIE-1 es su dramática reducción en el consumo energético. Mientras que los centros de datos tradicionales de IA pueden requerir más de 2,2 gigavatios al año, suficiente para alimentar un millón de hogares, el BIE-1 consume solo una décima parte de la energía de un superordenador convencional. El director del Laboratorio Conjunto de Sistemas de Computación Inteligente del GDIIST, Ni Lei, explicó que el dispositivo puede utilizarse de forma independiente o como dispositivo auxiliar para mejorar la eficiencia energética de las instalaciones de computación a gran escala existentes.

El sistema opera con un enchufe doméstico estándar y mantiene niveles de ruido por debajo de 45 decibelios. Incluso bajo carga máxima, la temperatura del CPU se mantiene estable por debajo de 70°C, eliminando la necesidad de sistemas de refrigeración masivos que caracterizan a los centros de datos tradicionales.

Contexto: el desafío energético de la IA

El anuncio del BIE-1 llega en un momento crítico para la industria de la inteligencia artificial, donde el consumo energético de los centros de datos se ha convertido en una preocupación creciente. Según la Agencia Internacional de Energía, los centros de datos globales consumieron alrededor de 415 teravatios-hora de electricidad en 2024, representando aproximadamente el 1,5% de la demanda eléctrica mundial, y se proyecta que este consumo se duplique para 2030, alcanzando los 945 teravatios-hora, con la IA identificada como el principal impulsor de este crecimiento.

El entrenamiento de modelos de IA de gran escala requiere cantidades masivas de energía. Por ejemplo, el entrenamiento de GPT-3 consumió un estimado de 1,29 gigavatios-hora de electricidad, mientras que el entrenamiento de GPT-4 aumentó dramáticamente a más de 50 gigavatios-hora, equivalente a casi el 0,1% del consumo eléctrico anual de la ciudad de Nueva York. Los racks de servidores tradicionales operan típicamente entre 7 y 10 kilovatios, mientras que los racks de computación de IA pueden alcanzar densidades de potencia de 30 a más de 100 kilovatios por rack.

Aplicaciones prácticas y versatilidad

El GDIIST ha descrito el BIE-1 como un “superordenador miniaturizado” que hace que las capacidades de computación inteligente de alto nivel sean fácilmente accesibles. El dispositivo puede desplegarse fácilmente en hogares, pequeñas oficinas e incluso entornos móviles, lo que representa un cambio paradigmático en la accesibilidad de la supercomputación.

Entre las aplicaciones potenciales del sistema se incluyen el monitoreo de salud en el hogar, tutoría personalizada, asistencia de IA en oficinas y otras aplicaciones de computación inteligente para usuarios no profesionales. El sistema cuenta con capacidades de procesamiento multimodal, pudiendo manejar simultáneamente entradas de texto, imágenes y voz. Su red neuronal avanzada inspirada en el cerebro es capaz de aprendizaje eficiente, razonamiento interpretable y reconocimiento de patrones a partir de datos limitados.

Desarrollo y perspectivas futuras

El dispositivo fue desarrollado conjuntamente por Zhuhai Hengqin Neogenint Technology y Suiren (Zhuhai) Medical Technology, dos empresas incubadas por el GDIIST. El instituto, fundado por la provincia de Guangdong el 26 de junio de 2021, se centra en tres campos principales: Percepción y Cognición Cerebral, Computación Inteligente Inspirada en el Cerebro y Computación de Redes Neuronales.

El BIE-1 se presenta como una potencial solución no solo para uso independiente, sino también como dispositivo auxiliar que podría mejorar la eficiencia energética de los centros de supercomputación tradicionales y clústeres de computación inteligente existentes. Esta versatilidad podría representar un nuevo camino para abordar los crecientes desafíos energéticos que enfrenta la industria de la inteligencia artificial a nivel global.

El anuncio del BIE-1 se produce en medio de una creciente presión sobre la industria tecnológica para reducir su huella de carbono y abordar las preocupaciones sobre la escasez de energía impulsada por la rápida adopción de la inteligencia artificial en múltiples industrias. Con gigantes tecnológicos explorando incluso la energía nuclear como solución sostenible para satisfacer las necesidades energéticas futuras, innovaciones como el BIE-1 podrían ofrecer alternativas más accesibles y eficientes desde el punto de vista energético.