Meta construye centros de datos en carpas para acelerar su IA

Meta utiliza estructuras temporales al aire libre para aumentar rápidamente su capacidad computacional en la carrera de inteligencia artificial.
xataka.com

Meta construye centros de datos en carpas para acelerar su desarrollo de IA

La compañía usa estructuras temporales al aire libre para ganar velocidad en la carrera tecnológica. Confirmado por un portavoz a Business Insider, la medida busca aumentar rápidamente la capacidad computacional. Zuckerberg anunció inversiones millonarias en mega centros de datos permanentes.

«Muévete rápido y rompe cosas»: la estrategia acelerada de Meta

Ante la urgencia por competir en inteligencia artificial, Meta está levantando centros de datos en carpas, una solución «insólita» según el medio Semianalysis. «No es corriente: integran equipos sin comprometer la sostenibilidad energética», explica el texto. La medida sigue el modelo de velocidad de Elon Musk con xAI, quien instaló 100.000 GPUs en 19 días.

Los gigantescos proyectos en camino

Zuckerberg planea invertir «cientos de miles de millones» en dos mega centros: Prometheus (operativo en 2026) y Hyperion, con capacidad para 5 gigavatios y tamaño «similar a Manhattan». Las carpas son una solución temporal hasta su finalización.

La presión de la competencia

Meta perdió terreno tras el lanzamiento de Llama 4, opacado por modelos como GPT-4, Claude 4 o Gemini 2.5 Pro. Incluso sus ingenieros usan Claude como IA predeterminada para programar, revela el texto. Pese a ello, los inversores mantienen la confianza por el rendimiento bursátil de la compañía.

Una carrera con múltiples frentes

Meta combina talento robado a competidores, adquisición de datos (como Scale AI) y acceso a energía nuclear. «La batalla también es energética»: la firma adquirió centrales nucleares y desarrolla plantas con tecnología geotérmica.

De carpas a Hyperion: la apuesta definitiva

Las estructuras temporales reflejan la urgencia por escalar capacidad antes de completar sus proyectos fijos. La eficacia de esta estrategia dependerá de cómo equilibren velocidad, sostenibilidad y rendimiento frente a rivales como OpenAI o Google.

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