España ha dado un paso decisivo para competir por una de las futuras gigafactorías europeas de Inteligencia Artificial. El Consejo de Ministros ha autorizado la participación de la Sociedad Española para la Transformación Tecnológica (SETT), conocida como SEPI Digital, en una sociedad de nueva creación que tendrá como objetivo desarrollar y gestionar la candidatura española ante la próxima convocatoria europea.
El proyecto tendrá una estructura público-privada y una candidatura multisede, con Móra la Nova, en Tarragona, y San Fernando de Henares, en Madrid, como ubicaciones previstas para alojar la infraestructura. La operación se enmarca en la iniciativa europea InvestAI, con la que Bruselas quiere reducir la dependencia tecnológica de Estados Unidos y China en capacidad de cálculo avanzada para entrenar y desplegar grandes modelos de IA.
La sociedad contará con un peso mayoritario del capital privado. Banco Santander, ACS y Telefónica controlarán conjuntamente el 47 % del capital, con una participación individual del 15,67 % cada uno. A ese bloque se sumará Multiverse Computing, con un 4 %, lo que eleva la participación privada hasta el 51 %. La SETT tendrá un 47,99 % y la Generalitat de Catalunya contará inicialmente con un 1 %. La estructura busca combinar respaldo público, capacidad financiera, experiencia industrial y músculo tecnológico.
Una infraestructura para competir en IA, no solo un data center
La palabra “gigafactoría” puede sonar excesiva, pero describe una categoría distinta a la de un centro de datos convencional. Estas instalaciones están pensadas para albergar cientos de miles de GPUs o aceleradores de última generación, con redes de muy baja latencia, refrigeración avanzada, alta densidad eléctrica y software especializado para entrenar y operar modelos complejos de Inteligencia Artificial.
La diferencia no está solo en el tamaño. Un centro de datos tradicional puede alojar aplicaciones empresariales, almacenamiento, cloud privado o servicios digitales. Una gigafactoría de IA está diseñada para cargas mucho más exigentes: entrenamiento de grandes modelos de lenguaje, visión artificial, simulación científica, modelos multimodales, IA industrial y despliegues de inferencia a gran escala.
| Elemento | Centro de datos convencional | Gigafactoría de IA |
|---|---|---|
| Carga principal | Cloud, hosting, aplicaciones y almacenamiento | Entrenamiento e inferencia de modelos avanzados |
| Hardware dominante | Servidores generalistas | GPUs y aceleradores de IA |
| Red interna | Alta capacidad, pero menos especializada | Baja latencia y alto ancho de banda entre nodos |
| Refrigeración | Aire o soluciones híbridas | Líquida y diseños de alta densidad |
| Consumo eléctrico | Elevado, pero variable | Muy alto y concentrado |
| Uso estratégico | Digitalización empresarial | Soberanía tecnológica y capacidad científica-industrial |
Para España, el objetivo no es solo construir una gran instalación. La ambición es formar parte de la red europea de cómputo avanzado que permita a empresas, universidades, centros de investigación, administraciones y startups entrenar modelos sin depender por completo de infraestructuras extranjeras. Esa dependencia se ha vuelto especialmente visible con el dominio de los hiperescalares estadounidenses y el ecosistema cerrado de China.
Santander, ACS y Telefónica: tres perfiles para una misma apuesta
La presencia de Santander, ACS y Telefónica no es casual. Cada compañía aporta una pieza distinta al proyecto. Santander representa capacidad financiera, acceso a grandes clientes y experiencia en digitalización bancaria. ACS aporta conocimiento en infraestructuras, construcción, ingeniería y grandes proyectos industriales. Telefónica suma conectividad, centros de datos, servicios empresariales, ciberseguridad y experiencia en redes críticas.
Multiverse Computing añade una capa más especializada, ligada al software avanzado, la computación cuántica y los algoritmos para problemas complejos. Su participación del 4 % es menor en términos de capital, pero relevante para dar al consorcio un componente tecnológico más cercano al desarrollo de herramientas y aplicaciones de IA.
| Socio | Participación prevista | Papel probable |
| Banco Santander | 15,67 % | Financiación, clientes empresariales y servicios digitales |
| ACS | 15,67 % | Infraestructura, construcción y ejecución industrial |
| Telefónica | 15,67 % | Conectividad, cloud, ciberseguridad y operación tecnológica |
| Multiverse Computing | 4 % | Tecnología avanzada y capacidades de software |
| SETT / SEPI Digital | 47,99 % | Impulso público y participación estratégica del Estado |
| Generalitat de Catalunya | 1 % | Anclaje territorial e institucional |
La mayoría privada busca enviar una señal clara a Bruselas: el proyecto no depende únicamente de fondos públicos. Tiene detrás a empresas capaces de ejecutar, financiar, operar y generar demanda. Esa parte será importante en la evaluación europea, porque las gigafactorías de IA no pueden convertirse en infraestructuras infrautilizadas. Deben atraer usuarios, casos de uso, talento y proyectos industriales.
Móra la Nova y San Fernando de Henares: una candidatura multisede
El proyecto español no se plantea como una única ubicación aislada. La candidatura tendrá carácter multisede, con Móra la Nova como pieza territorial clave en Tarragona y San Fernando de Henares como nodo asociado en Madrid. Esta arquitectura puede ayudar a combinar disponibilidad de suelo, conectividad, cercanía a talento, acceso a empresas y equilibrio territorial.
Móra la Nova tiene una lectura industrial y política evidente. La zona de la Ribera d’Ebre busca nuevas oportunidades económicas ante el futuro cierre de la actividad nuclear en el entorno. Una infraestructura de IA de esta escala podría actuar como proyecto tractor, aunque su impacto real dependerá de la ejecución, los empleos cualificados que genere, los proveedores locales que movilice y su integración con el territorio.
San Fernando de Henares, por su parte, aporta cercanía al área metropolitana de Madrid, uno de los grandes polos de conectividad, cloud, empresas tecnológicas y data centers en España. La combinación de ambas sedes puede reforzar la candidatura si logra presentar una arquitectura técnica coherente y no solo una suma de ubicaciones.
| Ubicación | Valor para el proyecto |
| Móra la Nova | Suelo, reindustrialización territorial y anclaje catalán |
| San Fernando de Henares | Cercanía a Madrid, conectividad y entorno empresarial |
| Cataluña | Potencial industrial, científico y tecnológico |
| Madrid | Nodo cloud, empresarial y de comunicaciones |
| España | Posición geográfica, renovables y conectividad internacional |
| Europa | Necesidad de capacidad propia frente a EE. UU. y China |
La cuestión energética será central. Una gigafactoría de IA exige potencia disponible, estabilidad de suministro, acuerdos eléctricos a largo plazo y una estrategia clara de sostenibilidad. Sin energía, no hay GPUs. Y sin refrigeración adecuada, tampoco hay infraestructura de IA viable.
Casi 4.000 millones para una carrera europea más amplia
La candidatura española aspira a movilizar cerca de 4.000 millones de euros de inversión público-privada, aunque algunas estimaciones elevan el potencial del proyecto hasta cifras superiores si obtiene respaldo comunitario y escala plenamente. El Gobierno ha autorizado una aportación máxima de 719,85 millones de euros a través de la SETT, financiada con fondos vinculados a la transformación digital y al marco europeo.
La Comisión Europea quiere crear hasta cinco gigafactorías de IA dentro de InvestAI, con un fondo específico de 20.000 millones de euros. Estas infraestructuras deberían complementar las AI Factories ya impulsadas alrededor de supercomputadores europeos, como los vinculados a EuroHPC. La diferencia está en la escala: las gigafactorías apuntan a capacidades mucho mayores, pensadas para modelos de frontera y aplicaciones industriales avanzadas.
| Magnitud | Dato relevante |
| Aportación máxima de la SETT | 719,85 millones de euros |
| Participación pública estatal | 47,99 % |
| Participación privada total | 51 % |
| Participación de Generalitat | 1 % |
| Inversión público-privada prevista | Cerca de 4.000 millones de euros |
| Fondo europeo InvestAI para gigafactorías | 20.000 millones de euros |
| Gigafactorías previstas en Europa | Hasta cinco |
El tamaño de la inversión muestra que la IA se ha convertido en política industrial. Durante años, Europa ha destacado en regulación, investigación y talento, pero ha dependido de otros bloques para acceder a las grandes infraestructuras de cómputo. Sin capacidad propia, las empresas europeas quedan obligadas a entrenar y desplegar modelos en plataformas ajenas, con costes, dependencia tecnológica y posibles límites de soberanía.
La clave será quién podrá usar esa capacidad
Uno de los grandes desafíos será evitar que la gigafactoría se convierta en una infraestructura reservada solo a grandes grupos. El valor público del proyecto dependerá de que pymes, startups, universidades, centros de investigación, administraciones y empresas industriales puedan acceder a capacidad de cómputo en condiciones razonables.
No basta con instalar GPUs. Hay que definir modelo de acceso, precios, prioridades, garantías de uso, herramientas de desarrollo, soporte técnico, interoperabilidad con supercomputación existente y políticas claras de datos. También será necesario decidir qué sectores tendrán prioridad: salud, industria, energía, defensa, lenguaje, ciencia, automoción, administración pública o modelos en lenguas europeas.
| Pregunta pendiente | Por qué importa |
| ¿Qué empresas podrán acceder? | Define el impacto real en el tejido productivo |
| ¿Qué precio tendrá el cómputo? | Determina si las pymes podrán usarlo |
| ¿Qué modelos se entrenarán? | Afecta a soberanía tecnológica y aplicaciones |
| ¿Cómo se protegerán los datos? | Es clave para sectores regulados |
| ¿Qué energía consumirá? | Marca sostenibilidad y viabilidad local |
| ¿Qué talento atraerá? | Decide si crea ecosistema o solo infraestructura |
| ¿Cómo se conectará con EuroHPC? | Evita duplicidades y mejora aprovechamiento |
El riesgo de este tipo de proyectos es construir una gran infraestructura sin suficiente tejido alrededor. Para que funcione, la gigafactoría deberá integrarse con universidades, centros tecnológicos, empresas de software, proveedores cloud, industria, administraciones y comunidades de desarrolladores. El hardware es necesario, pero no suficiente.
Soberanía tecnológica con costes muy reales
La narrativa de soberanía tecnológica es potente, pero debe ir acompañada de realismo. Las GPUs y aceleradores más avanzados seguirán dependiendo en gran parte de proveedores estadounidenses. La memoria HBM procede sobre todo de Corea del Sur y Estados Unidos. La fabricación de semiconductores más puntera depende de Taiwán, Países Bajos, Japón y otros actores. Una gigafactoría europea no elimina esa dependencia, aunque puede reducirla en la capa de operación y acceso al cómputo.
Además, la infraestructura de IA tiene costes recurrentes muy elevados: energía, refrigeración, mantenimiento, renovación de hardware, licencias, seguridad, conectividad, personal especializado y reposición tecnológica. Las GPUs envejecen rápido. Lo que hoy es puntero puede quedar superado en pocos años.
| Desafío | Impacto |
| Energía | Condiciona ubicación, coste y sostenibilidad |
| Renovación de hardware | Exige inversión continua |
| Talento | Hace falta personal muy especializado |
| Seguridad | La infraestructura será crítica y sensible |
| Gobernanza | Debe equilibrar interés público y privado |
| Competencia global | EE. UU. y China ya cuentan con gran ventaja |
| Uso efectivo | Evita infraestructuras caras infrautilizadas |
La ventaja de España puede estar en combinar renovables, conectividad, posición geográfica, experiencia en supercomputación y una alianza con empresas capaces de generar demanda. Pero la competencia europea será dura. Otros países también quieren alojar gigafactorías y ya cuentan con ecosistemas cloud, industriales o energéticos muy potentes.
Un movimiento estratégico, pero no una victoria asegurada
La aprobación de la sociedad y la inversión pública no significan que España ya tenga adjudicada una gigafactoría europea. Significan que llega a la convocatoria con una estructura accionarial, una propuesta territorial y una financiación inicial que la sitúan en la carrera. La decisión dependerá de Bruselas, de la calidad técnica de la candidatura, de su sostenibilidad, de la inversión privada comprometida y de la capacidad de ejecución.
La presencia de Santander, ACS y Telefónica da peso al proyecto. También eleva las expectativas. Si España quiere que esta infraestructura sea algo más que un símbolo, tendrá que demostrar que puede convertirla en una plataforma útil para el tejido económico y científico europeo.
La IA ya no se juega solo en modelos ni en aplicaciones. Se juega en energía, chips, centros de datos, redes, financiación, regulación y acceso al cómputo. Con esta sociedad, España intenta colocarse en esa capa profunda de la tecnología. La más cara, menos visible y más difícil de improvisar.
La candidatura de Móra la Nova y San Fernando de Henares abre una oportunidad relevante. También abre preguntas inevitables sobre energía, impacto territorial, gobernanza, acceso, costes y retorno público. La diferencia entre una infraestructura estratégica y una promesa sobredimensionada dependerá de cómo se respondan esas preguntas en los próximos meses.
Preguntas frecuentes
¿Qué ha aprobado el Gobierno español?
El Consejo de Ministros ha autorizado una inversión máxima de 719,85 millones de euros a través de la SETT para participar en la sociedad que presentará la candidatura española a una gigafactoría europea de IA.
¿Qué empresas formarán parte del capital privado?
Banco Santander, ACS y Telefónica controlarán conjuntamente el 47 % del capital, con un 15,67 % cada una. Multiverse Computing añadirá otro 4 %, elevando el capital privado hasta el 51 %.
¿Dónde se ubicaría la gigafactoría?
La candidatura española será multisede e incluirá Móra la Nova, en Tarragona, y San Fernando de Henares, en Madrid, como ubicaciones previstas para alojar la infraestructura.
¿Cuánta inversión movilizará el proyecto?
La iniciativa aspira a movilizar cerca de 4.000 millones de euros en inversión público-privada, con una aportación estatal máxima autorizada de 719,85 millones.
¿Por qué es importante para España y Europa?
Porque permitiría disponer de capacidad avanzada de cómputo para entrenar y desplegar modelos de Inteligencia Artificial, reduciendo dependencia de infraestructuras extranjeras y apoyando a empresas, centros de investigación y administraciones.
