Musk promete 1,1 millones de GPU GB300 en sus clústeres antes de fin de año
El propietario de SpaceXAI desglosa en X la capacidad de sus clústeres Colossus y sitúa en unos seis meses el plazo para alcanzar a OpenAI y Anthropic.
Elon Musk ha detallado en X cómo reparte la capacidad de cálculo de SpaceXAI, la compañía que opera los clústeres Colossus 1 y Colossus 2. Según sus cifras, el segundo pasará de las 440.000 GB300 que tiene desplegadas ahora a 1,1 millones antes de que acabe el año. Y añade una previsión: su equipo de IA lleva tres años funcionando y, si el ritmo se mantiene, puede colocarse en cabeza del sector en unos seis meses.
El desglose
Colossus 1 suma 150.000 H100 de Nvidia, 50.000 H200 y 30.000 GB200. En Colossus 2 hay 110.000 GB200 y 440.000 GB300. La hoja de ruta que describe Musk añade 220.000 GB300 la semana que viene, otras 220.000 en noviembre y otras tantas en diciembre. Si nada se tuerce, el clúster cierra el año con 1,1 millones de esas GPU.
Los GB200 y GB300 son los aceleradores de Nvidia posteriores a la arquitectura Blackwell, pensados para entrenamiento e inferencia. Frente a los H100 y H200 mejoran la eficiencia energética y la densidad de cómputo, y son la pieza sobre la que se están montando los clústeres nuevos de la compañía. El destino de todo ese hardware son productos como Grok: más capacidad de entrenamiento se traduce en respuestas más ajustadas, mejor razonamiento y voz más natural, según la descripción del propio Musk.
Contra OpenAI y Anthropic
Musk reconoce el punto de partida. SpaceXAI lleva tres años investigando en IA, mientras que Anthropic y OpenAI acumulan entre seis y diez, y su argumento es que esa distancia se puede acortar si el cómputo crece a este ritmo. De ahí sale el horizonte de medio año.
Los números, en cualquier caso, son suyos, publicados en su propia red social, y no vienen acompañados de verificación independiente ni de una demostración pública de que los clústeres estén rindiendo a esa escala. Tampoco hay detalle sobre lo que suele limitar este tipo de despliegues: energía, refrigeración y plazos de entrega de Nvidia, que es quien fabrica las tarjetas. Para quien administra infraestructura, la cifra sirve como termómetro de la escala que manejan los laboratorios punteros, no como un dato confirmado.
