--- title: "FugakuNEXT: Japón acelera hacia el zettascale con Fujitsu y NVIDIA frente a la competencia global" description: "La sucesión de Fugaku marca el inicio de una nueva etapa en la supercomputación: IA + HPC integrados en una única plataforma capaz de rivalizar con Estados Unidos y Europa. Un proyecto estratégico: de..." url: https://revistacloud.com/fugakunext-japon-acelera-hacia-el-zettascale-con-fujitsu-y-nvidia-frente-a-la-competencia-global/ date: 2025-08-29 modified: 2025-08-29 author: "Antonio" image: https://revistacloud.com/wp-content/uploads/2025/08/fujitsu-nvidia-supercomputer-aifreeimages-scaled.jpg categories: ["Noticias", "Tecnología"] tags: ["FugakuNEXT", "japón", "supercomputación"] type: post lang: es --- # FugakuNEXT: Japón acelera hacia el zettascale con Fujitsu y NVIDIA frente a la competencia global **La sucesión de Fugaku marca el inicio de una nueva etapa en la supercomputación: IA + HPC integrados en una única plataforma capaz de rivalizar con Estados Unidos y Europa.** ### Un proyecto estratégico: de Fugaku a FugakuNEXT El superordenador **Fugaku**, inaugurado en 2020 y construido por **RIKEN y Fujitsu**, alcanzó el liderazgo mundial con **442 petaflops (FP64)** en LINPACK y hasta **2 exaflops en precisión mixta**. Sin embargo, la evolución de la IA y la necesidad de simulaciones más complejas han impulsado a Japón a diseñar su sucesor: **[FugakuNEXT](https://revistacloud.com/japon-apuesta-por-la-supremacia-del-supercomputo-con-fugakunext-y-las-nuevas-cpus-fujitsu-monaka-x/)**. Este nuevo sistema estará operativo hacia **2030** y tendrá como características diferenciales: - **CPU FUJITSU-MONAKA-X**, evolución de la actual MONAKA, con más núcleos, SIMD extendido y motor de matrices para IA. - **GPU NVIDIA de nueva generación**, con gran ancho de banda y pensadas para cargas de IA generativa y simulaciones en paralelo. - **Objetivo de hasta 600 EFLOPS en FP8 (sparse)**, lo que lo situaría como el primer **superordenador zettascale** del mundo. - Un **salto de 100x en rendimiento de aplicaciones** respecto a Fugaku, con un consumo similar (~40 MW). --- ### La clave: IA y simulación en un mismo flujo FugakuNEXT no solo busca ser más rápido en cálculos clásicos. Su meta es convertirse en una plataforma híbrida de **IA + HPC**, donde: - La IA acelere simulaciones mediante **modelos sustitutos (PINNs, surrogate models)**. - Los cálculos de precisión mixta (FP16, FP8) complementen a la precisión doble (FP64). - Los algoritmos permitan **IA generativa para ciencia**, como el diseño de materiales, fármacos o predicción sísmica. En otras palabras: no se trata de tener la IA al margen del HPC, sino de **fusionarlos en un mismo entorno de ejecución**. --- ### Comparativa global: ¿dónde queda Japón frente a EE. UU. y Europa? | Superordenador | País | CPU | GPU/Accelerator | Rendimiento (LINPACK FP64) | Rendimiento IA (FP16/FP8) | Consumo aprox. | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | **FugakuNEXT (2030)** | Japón | FUJITSU-MONAKA-X (Arm) | NVIDIA (próxima gen.) | >1500 PFLOPS (estimado) | >600 EFLOPS FP8 (sparse) | ~40 MW | | **[Frontier](https://revistacloud.com/2025-marca-el-nacimiento-de-las-frontier-firms-la-nueva-elite-empresarial-impulsada-por-la-inteligencia-artificial/)** | EE. UU. | AMD EPYC Genoa | AMD Instinct MI250X | 1,102 PFLOPS | 6+ EFLOPS | ~21 MW | | **Aurora** | EE. UU. | Intel Xeon Max | Intel GPU Max | ~1 EFLOPS (en despliegue) | 10+ EFLOPS | ~30 MW | | **LUMI** | UE/Fin. | AMD EPYC Trento | AMD Instinct MI250X | 380 PFLOPS | ~2 EFLOPS | ~12 MW | | **JUPITER (2026)** | UE/Ale. | SiPearl Rhea (Arm) + CXL | NVIDIA + aceleradores | >1 EFLOPS | 50+ EFLOPS | ~20 MW | | **[MareNostrum 5](https://revistacloud.com/inauguracion-de-marenostrum-5-europa-da-la-bienvenida-a-un-superordenador-de-clase-mundial/)** | UE/Esp. | Intel Xeon + NVIDIA GPUs | NVIDIA Hopper | 314 PFLOPS | 2–3 EFLOPS | ~10 MW | **Claves de la tabla:** - **EE. UU.** ya opera en el rango del exascale (Frontier). - **Europa** pisa fuerte con **JUPITER**, su primer exaflop, previsto para 2026, con clara orientación a IA. - **Japón** busca saltar directamente al **zettascale**, evitando quedarse a rebufo de EE. UU. y la UE. --- ### Retos técnicos de FugakuNEXT 1. **Consumo energético:** mantener 40 MW mientras multiplica por 100 el rendimiento requiere avances disruptivos en eficiencia CPU-GPU y memoria. 2. **Integración CPU-GPU:** MONAKA-X y NVIDIA deberán comunicarse con baja latencia y altísimo ancho de banda, posiblemente con nuevas interconexiones tipo CXL/Infinity/ NVLink evolutivo. 3. **Software y ecosistema:** RIKEN ya prepara una “**Fugaku virtual**” accesible en la nube, para que la comunidad científica optimice sus aplicaciones antes de 2030. 4. **HPC-IA-Cuántica:** Japón planea combinar FugakuNEXT con futuros ordenadores cuánticos de Fujitsu (>10.000 qubits físicos previstos para 2030). --- ### Opinión: ¿estrategia acertada? El salto de Japón es tan arriesgado como ambicioso. Mientras EE. UU. y Europa avanzan paso a paso con exaflop + IA, Japón quiere marcar un **“salto disruptivo”** hacia la era zettascale. Si FugakuNEXT cumple sus promesas, podría ser **la referencia mundial** en: - **Simulación climática y sísmica** (clave para un país como Japón). - **Ciencias de la vida** (diseño de proteínas y fármacos). - **IA generativa para ciencia** (automatización de hipótesis y experimentos). Pero si tropieza, el riesgo es que EE. UU. con NVIDIA/AMD/Intel y Europa con JUPITER lo superen antes de su puesta en marcha. --- ## Preguntas frecuentes (FAQ) **1. ¿Qué diferencia a FugakuNEXT de Frontier o Aurora?** FugakuNEXT no se centra solo en simulación HPC clásica, sino en **fusionar IA + HPC** como un sistema integrado, buscando rendimiento zettascale en cargas mixtas. **2. ¿Qué papel juega NVIDIA en el proyecto?** Diseñará las GPUs aceleradoras, clave para cargas de IA generativa y procesamiento paralelo masivo, reforzando su hegemonía global en IA. **3. ¿Podrá Japón liderar frente a EE. UU. y Europa?** El éxito dependerá de cumplir la promesa de **100x en aplicaciones reales** y de sostener el consumo energético. De lograrlo, FugakuNEXT marcará un nuevo estándar. **4. ¿Qué impacto tendrá en la comunidad científica?** Se espera un ecosistema abierto con acceso en la nube a versiones “virtuales” del sistema antes de 2030, permitiendo que investigadores adapten su software con antelación. vía: [Noticias inteligencia artificial](https://noticias.ai/japon-prepara-fugakunext-el-superordenador-que-aspira-al-zettascale-con-ayuda-de-fujitsu-y-nvidia/)