JD Cloud anuncia clúster de 100.000 GPUs de Moore Threads para entrenamiento y uso de IA física
El gigante de la nube china planea desplegar el primer clúster de 100.000 GPUs de Moore Threads, abriendo nuevas posibilidades para modelos grandes y IA embebida.
JD Cloud anunció en su Conferencia Global de Exploradores Tecnológicos 2026 que construirá el primer clúster de 100.000 GPUs de propósito general fabricadas por el chipmaker chino Moore Threads. El proyecto, que se espera que esté operativo en 2028, tendrá capacidad de cómputo suficiente para entrenar modelos de lenguaje de gran escala, realizar inferencias complejas y soportar aplicaciones de IA embebida.
La propuesta de JD Cloud se posiciona como un hito en el ecosistema de IA china, pues es la primera vez que un proveedor de nube doméstico utiliza GPUs Moore Threads en un clúster de tal magnitud. Los ingenieros de JD describen el clúster como un “infraestructura de cómputo a gran escala basada en hardware chino” que, según la compañía, permitirá a empresas de diferentes sectores acceder a potencia de procesamiento de IA sin depender de soluciones extranjeras.
La arquitectura del clúster contempla 100.000 núcleos GPU, lo que equivale a más de 1,5 petaflops de potencia de cálculo si se utilizan los modelos de referencia de Moore Threads. JD Cloud planea integrar este recurso en su oferta de servicios de IA, ofreciendo paquetes de entrenamiento y despliegue que podrán ser consumidos por clientes corporativos, investigadores y startups.
El proyecto también busca impulsar la adopción de IA física, es decir, la integración de modelos de IA en dispositivos y sistemas físicos, como robots industriales, sistemas de visión y control de procesos. Según los responsables de JD, el clúster permitirá a los desarrolladores experimentar con modelos que requieran inferencias en tiempo real y en entornos con restricciones de latencia.
Para lograr el objetivo, JD Cloud está colaborando con el fabricante de hardware y con proveedores de infraestructura de datos. El clúster se ubicará en un centro de datos de alta densidad con enfriamiento líquido y redundancia de energía, lo que garantiza la disponibilidad continua y la eficiencia energética.
Aunque el anuncio no incluye un cronograma detallado, JD Cloud ha declarado que la fase de construcción iniciará en los próximos meses y que la fase de pruebas piloto comenzará una vez que se integren los primeros bloques de GPUs. La compañía también planea abrir una API de acceso a la potencia de cómputo para desarrolladores externos.
El anuncio ha sido bien recibido por analistas que ven en el clúster una respuesta estratégica a la creciente demanda de recursos de IA en China. La decisión de apostar por hardware doméstico también se alinea con la política de autosuficiencia tecnológica del país.
El proyecto de JD Cloud plantea varias preguntas técnicas y operativas: cómo escalar la red interna para manejar el tráfico de datos, cómo optimizar la afinidad de los procesos con los núcleos GPU y cómo integrar los modelos de IA con los servicios de inferencia en tiempo real.
El éxito del clúster dependerá en gran medida de la madurez del ecosistema de software que rodee a los chips de Moore Threads. Si la comunidad de desarrollo logra crear bibliotecas y frameworks compatibles, el clúster podría convertirse en un punto de referencia para la investigación y la producción de IA en Asia.
En cualquier caso, el anuncio marca un paso importante en la consolidación de la infraestructura de IA china y en la reducción de la dependencia de hardware extranjero.
