Juan Antonio García Carrasco, Senior Consultant de HPC, IA y cuántica en Fsas Technologies (Fujitsu), da hoy, martes 27 a las 15:30, la charla «Monaka: el camino hacia una IA soberana sostenible» en el IV Congreso de IA de Andalucía (Granada, lema «Technology that serves. People who lead»). Nos ha mandado por escrito, desde el viaje y el hotel, las respuestas a nuestras cinco preguntas. Aquí van, sin jerga.
¿Qué es Monaka y por qué se habla de él cuando se habla de IA?
Según Fujitsu, Monaka es su nuevo procesador, «el cerebro de un servidor»: 144 núcleos de cálculo, fabricado con tecnología de 2 nanómetros y diseñado con una obsesión, hacer el máximo trabajo gastando la mínima energía.
García Carrasco da dos razones para que se hable de él en IA. La primera: puede ejecutar IA sin tarjetas gráficas (GPU). Dice que Monaka mueve modelos de lenguaje de 30 a 70 mil millones de parámetros con un rendimiento práctico: un asistente tipo ChatGPT de tamaño medio, en un servidor normal y en tu propio centro de datos. La segunda: hoy el límite para desplegar IA no es solo el dinero, sino los megavatios disponibles, y ahí quiere atacar este chip.
Su imagen: las GPU son camiones de gran tonelaje, imprescindibles para entrenar modelos enormes; Monaka es una flota de furgonetas eléctricas. No mueve las mismas cargas, pero para la mayoría de los repartos diarios de una empresa es más eficiente y más fácil de aparcar.
¿Qué tiene que ser nuestro para que una IA sea soberana?
Empieza con una confesión: «la soberanía total no existe». Nadie fabrica todo desde la arena hasta el chatbot. Lo que existe es control sobre las capas que importan, que ordena de más a menos crítica:
- Los datos: dónde están, bajo qué leyes y quién puede verlos. Es, dice, lo único que no admite concesiones.
- El control de la operación: quién gestiona el sistema y quién tiene las claves. Aquí cita la computación confidencial (Arm CCA) de Monaka: los datos se procesan cifrados incluso frente al operador del servidor.
- Los modelos y el software: poder ejecutar modelos abiertos o propios en tu infraestructura, sin depender de la API de un tercer país que puede cambiar las condiciones o cortarse.
- El hardware y su trazabilidad: saber de dónde viene cada componente y quién lo ha ensamblado.
- La fabricación del silicio: aquí pide transparencia. Monaka se fabrica en TSMC, en Taiwán, «como casi todos los procesadores avanzados del mundo». Fujitsu estudia usar Rapidus, en Japón, para la siguiente generación.
Su conclusión: soberanía es poder elegir y no depender de un único proveedor o país en las capas críticas. Añade que Fujitsu ya trabaja con la nube europea Scaleway para inferencia de IA soberana sobre Monaka.
¿Cuánto se puede ahorrar?
García Carrasco avisa de que son cifras publicadas por Fujitsu que hay que leer como estimaciones hasta que el servidor llegue al mercado, previsto para el primer trimestre de 2027:
- Su técnica de voltaje ultra bajo ahorra, dice, lo mismo que un salto completo de generación de fabricación: en torno a un 25–30 % de consumo.
- Para el mismo trabajo de inferencia, el doble de rendimiento que otras CPU, lo que se traduce en la mitad de servidores y de electricidad.
- El diseño del servidor reduce la energía de refrigeración hasta un 80 %.
¿Qué significa para una empresa o una administración? Un servidor de este tipo consume del orden de 1–1,5 kW todo el año; con la mitad de servidores, miles de kWh menos por equipo y año, más el ahorro en climatización. Y algo que le parece clave: muchos centros de datos no pueden alojar racks de GPU, que piden decenas de kilovatios y refrigeración líquida. Monaka funciona con refrigeración por aire, así que podría instalarse donde hay poca capacidad eléctrica, sin obras ni centro de datos nuevo.
Su idea clave: «no todo necesita una GPU». Usar la herramienta adecuada para cada carga es, según él, la mayor fuente de ahorro.
Supercomputación y cuántica: ¿qué llegará a una empresa normal?
Lo que ya está llegando. Monaka hereda la tecnología del procesador del superordenador Fugaku, que fue el más potente del mundo: lo diseñado para la ciencia llega ahora a un servidor de empresa. Y los «modelos sustitutos» (surrogate models), que aprenden de simulaciones caras de fluidos, materiales o estructuras y luego dan resultados en segundos, llegarán a ingenierías, industria y energía en los próximos años.
La cuántica, con los pies en el suelo. Según García Carrasco, Fujitsu y RIKEN tienen hoy un ordenador cuántico de 256 cúbits accesible en la nube para empresas e investigadores, y un sistema de 1.000 cúbits previsto para este año fiscal. Hacia 2030, uno de más de 10.000 cúbits físicos, equivalentes a 250 cúbits lógicos (corregidos de errores). Como la utilidad a gran escala depende de esa corrección, la ventaja real llegará «probablemente en la próxima década».
Para una empresa normal, ahora mismo, recomienda dos cosas: las tecnologías inspiradas en la cuántica (como el Digital Annealer de Fujitsu), que ya resuelven problemas de optimización en logística, horarios o carteras financieras; y empezar a formar equipos con emuladores cuánticos sobre sistemas clásicos, sin invertir en un computador cuántico de varias decenas de millones de euros.
Lo que sí afecta ya a todas las empresas, avisa, es la criptografía poscuántica: un ordenador cuántico futuro podría romper el cifrado actual, y los datos robados hoy podrían descifrarse mañana. Migrar a algoritmos resistentes es tarea de los próximos años, sobre todo en la administración pública. Y las comunicaciones cuánticas seguras con distribución de claves (QKD) ya son una realidad para blindar enlaces entre sedes separadas por cientos de kilómetros.
Lo que quiere que se lleve a casa quien le escuche en Granada
- La IA útil no tiene por qué ser gigante ni estar lejos. Un modelo mediano, bien elegido y ejecutado en tu propia infraestructura, resuelve la mayoría de casos de uso de una empresa o una administración.
- La eficiencia es una decisión de diseño, no un extra. Elegir el hardware adecuado para cada carga puede reducir a la mitad el consumo y permitir desplegar IA donde hoy no se puede.
- Soberanía significa control, no aislamiento. Que tus datos sigan siendo tuyos, que puedas demostrarlo y que tengas alternativas.
Y se despide con una frase para quedarse: «La pregunta ya no es si vamos a usar IA, sino si la vamos a usar con nuestros datos, en nuestras condiciones y con una factura energética que podamos asumir.»
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Contenido elaborado con la asistencia tecnológica de IBERIA y supervisión editorial. Fermín Sánchez es el responsable editorial de LaPrensaIA, diario de divulgación sobre inteligencia artificial. Cubrimos la actualidad de la IA con criterio propio —tecnología, empresas y sociedad— de forma clara para el público no técnico.
