Un contrato de 387,8 millones de euros permitirá la instalación de una nueva supercomputadora de inteligencia artificial en Kajaani, Finlandia, para la segunda mitad de 2027, lo que brindará a las empresas emergentes, investigadores e instituciones públicas europeas acceso a una capacidad de computación que, según los funcionarios, será diez veces mayor que la capacidad de IA del sistema LUMI actual. La Empresa Común Europea de Computación de Alto Rendimiento firmó el contrato con la empresa estatal francesa Bull el lunes, según su comunicado.
LUMI-AI es la sexta máquina encargada para el programa AI Factories de la Unión Europea y el mayor contrato de Bull, según informó la compañía a Reuters. EuroHPC financiará la mitad del total a través del Programa Europa Digital. Finlandia, la República Checa, Dinamarca, Estonia, Noruega y Polonia financiarán la otra mitad mediante el consorcio LUMI AI Factory y compartirán los recursos del sistema.
Este premio representa un paso concreto en el esfuerzo de Europa por reducir su dependencia de los clústeres de computación controlados por un pequeño número de empresas tecnológicas estadounidenses. Sin embargo, no crea por sí solo un rival europeo para los mayores laboratorios de IA de Estados Unidos y China. La máquina aún no se ha construido, su configuración completa y su rendimiento máximo no se han revelado, y el acceso público seguirá dependiendo de las normas de asignación, el software, la disponibilidad de los datos y la capacidad de los equipos europeos para convertir las horas de computación en modelos y productos funcionales.
Un sistema público diseñado para la IA y la ciencia
LUMI-AI se ubicará junto a la instalación LUMI ya existente en el campus del Centro de Ciencias CSC-IT en Kajaani. EuroHPC afirma que el nuevo sistema está diseñado para conjuntos de datos grandes, dinámicos y, en ocasiones, confidenciales, y que permite el entrenamiento y la inferencia de la IA, así como la simulación y otras investigaciones científicas que requieren un uso intensivo de datos. Esta combinación es importante porque la investigación avanzada integra cada vez más el modelado numérico tradicional con el aprendizaje automático, en lugar de tratarlos como cargas de trabajo separadas.
El contrato abarca la adquisición, entrega, instalación y mantenimiento, no solo el hardware. Bull integrará procesadores y aceleradores AMD, almacenamiento IBM y redes Nokia en un sistema que deberá funcionar como un servicio de investigación operativo. El contrato se firmó tras una licitación lanzada en mayo de 2025, mientras que la construcción del espacio dedicado al centro de datos, ubicado en un antiguo complejo de una fábrica de papel, comenzó en enero. Una actualización de la construcción estableció la primavera de 2027 como fecha límite para que el edificio estuviera listo para la producción.
El cronograma deja poco margen entre la preparación de las instalaciones y la disponibilidad para los usuarios a finales de 2027. La puesta en marcha de una supercomputadora requiere más que la simple instalación de bastidores: la distribución de energía, la refrigeración líquida, el almacenamiento de alta velocidad, las redes externas, la ciberseguridad, la planificación de cargas de trabajo y las pruebas de aceptación deben funcionar de forma conjunta. Los retrasos en cualquiera de estas capas pueden dejar procesadores costosos inactivos o limitar las tareas que pueden ejecutar, lo que hace que la integración y la puesta en marcha sean tan importantes como la cantidad de chips.
El hardware de AMD amplía el desafío a Nvidia
EuroHPC especificó los procesadores gráficos AMD Instinct MI430X de próxima generación y los procesadores AMD EPYC de sexta generación con hasta 256 núcleos. AMD posiciona el MI430X tanto para IA autónoma como para computación científica de alta precisión. Sus especificaciones incluyen hasta 432 gigabytes de memoria HBM4, un ancho de banda de memoria de 23,3 terabytes por segundo, 288 teraflops con precisión de 64 bits y 9,2 petaflops en operaciones FP4 de menor precisión.
Estas cifras describen la capacidad teórica, no el rendimiento real en la aplicación. Las simulaciones científicas suelen requerir aritmética precisa de 64 bits, mientras que el entrenamiento y la inferencia de la IA pueden usar una menor precisión numérica para procesar más operaciones con menos memoria y energía. Una máquina diseñada para ambas tareas debe equilibrar estos patrones, y su velocidad efectiva dependerá de la eficiencia con la que se comunican los procesadores, la rapidez con la que llegan los datos desde el almacenamiento y si el software puede mantener ocupados los aceleradores.
Esta elección también le brinda a AMD otra implementación emblemática en un mercado dominado por Nvidia. Si bien esta competencia puede reducir la dependencia de un único proveedor de aceleradores y fomentar alternativas de software, también genera trabajo para los usuarios cuyo código y herramientas de IA se hayan optimizado para el ecosistema CUDA de Nvidia. Por lo tanto, el valor de LUMI-AI dependerá en parte de la madurez del conjunto de software ROCm de AMD, sus bibliotecas y el soporte para desarrolladores, aspectos que no pueden deducirse únicamente de las especificaciones máximas del chip.
Transferir grandes conjuntos de datos a Kajaani representa otra limitación. En 2025, CSC, SURF y Nokia probaron una conexión óptica cuántica segura que superaba los 1,2 terabits por segundo a lo largo de más de 3500 kilómetros entre Ámsterdam y Kajaani, según el informe de la prueba de red. Esto demostró la capacidad de transporte en condiciones controladas. Sin embargo, no garantizaba que todas las universidades, empresas emergentes o agencias gubernamentales contaran con enlaces igualmente rápidos o datos suficientemente preparados.
Europa está combinando la computación con un acceso más amplio
El modelo AI Factory tiene como objetivo poner la capacidad financiada con fondos públicos a disposición de empresas más allá de los laboratorios nacionales. EuroHPC supervisa actualmente 19 fábricas y 13 antenas regionales, que ofrecen computación, servicios de datos, formación y asistencia técnica. Según las normas de acceso, las empresas emergentes europeas de IA y las pequeñas y medianas empresas pueden acceder a la innovación industrial de forma gratuita; otros usuarios comerciales pueden pagar, mientras que la investigación científica financiada con fondos públicos que cumpla los requisitos también recibe acceso gratuito.
Esta estructura aborda una barrera real. Si bien adquirir un pequeño conjunto de GPU en la nube puede ser viable para la experimentación, entrenar modelos complejos o ejecutar simulaciones extensas requiere aceleradores escasos, ingenieros especializados y flujos de datos constantes. La puesta en común de estos recursos permite a las organizaciones más pequeñas emprender proyectos que, de otro modo, estarían limitados a grandes empresas. También puede respaldar iniciativas de interés público en salud, clima, manufactura, materiales y tecnología en lenguas europeas que quizás no atraigan inversión privada inmediata.
El acceso no es sinónimo de impacto. EuroHPC deberá evaluar propuestas, asignar tiempo entre proyectos que compiten entre sí y brindar apoyo a equipos con diferentes niveles de preparación técnica. Algunos usuarios requerirán más que procesadores: podrían necesitar conjuntos de datos controlados, espacios de trabajo seguros, herramientas de evaluación de modelos y ayuda para llevar los prototipos a producción. Por lo tanto, el éxito del programa debe medirse en función de la investigación completada, los servicios implementados y las empresas viables, y no simplemente de las horas de GPU asignadas.
La reivindicación de soberanía tiene límites importantes
LUMI-AI refuerza el control europeo sobre dónde se ejecutan las cargas de trabajo sensibles, quién tiene acceso y cómo se gestiona la capacidad pública. El papel de Bull como integrador del sistema también tiene una gran relevancia política. Francia adquirió la empresa a la endeudada Atos por hasta 404 millones de euros a principios de este año, y el nuevo pedido proporciona a la empresa estatal un proyecto de referencia de una magnitud casi igual a la de dicha transacción.
Sin embargo, la cadena de suministro sigue siendo internacional. Los procesadores principales provienen de AMD (EE. UU.), el almacenamiento de IBM y la tecnología de redes de Nokia (Finlandia). La financiación y la operación europeas pueden mejorar el control jurisdiccional y la resiliencia sin necesidad de crear una infraestructura de semiconductores completamente europea. Esta distinción es importante porque la «IA soberana» puede referirse a la ubicación de los datos, el control operativo, la propiedad nacional o el origen de los componentes; LUMI-AI promueve algunos de estos objetivos con mayor claridad que otros.
Europa también está impulsando la creación de gigafábricas de IA mucho más grandes, destinadas al entrenamiento de modelos de vanguardia. En julio una licitación para seleccionar consorcios que construyan y operen estas instalaciones. LUMI-AI forma parte de la base de esta estrategia, pero no sustituye el capital, la electricidad, los chips, los datos y el talento necesarios para competir continuamente con los proveedores de servicios en la nube a gran escala que amplían su capacidad en múltiples regiones.
La entrega y el uso determinarán la devolución
El LUMI actual ofrece una base exigente. El contrato especificaba más de 375 petaflops de rendimiento sostenido y un pico teórico superior a 550 petaflops. Posteriormente, se convirtió en una plataforma para trabajos relacionados con el clima, el descubrimiento de fármacos, los materiales y la IA. El aumento de diez veces en la capacidad de IA prometido por LUMI-AI es sustancial, pero EuroHPC aún no ha publicado suficientes datos de rendimiento comparables para traducir esa afirmación en tiempo de entrenamiento de modelos, rendimiento de inferencia o producción científica.
El rendimiento energético también influirá en la rentabilidad. El clima frío de Kajaani permite la refrigeración gratuita durante todo el año, y la actual planta LUMI envía el calor residual a la red de calefacción urbana de la ciudad. CSC ha firmado un acuerdo para recuperar el calor de la nueva planta una vez que entre en funcionamiento. Estos acuerdos pueden reducir los costes medioambientales, pero no se han divulgado la demanda total de electricidad ni los indicadores de eficiencia de LUMI-AI.
El contrato establece quién construirá el sistema, cómo se financiará y cuándo lo recibirán los usuarios. Aún no determina si LUMI-AI reducirá la brecha práctica de IA en Europa. La prueba decisiva llegará tras su puesta en marcha: una utilización fiable, un acceso transparente, la correcta transferencia de datos sensibles, un software que optimice el rendimiento del hardware y proyectos que perduren más allá de los experimentos subvencionados con fondos públicos. Hasta entonces, 387,8 millones de euros le proporcionan a Europa una importante plataforma informática y una oportunidad, pero no un resultado tecnológico garantizado.
