--- title: "SpaceX construyó Colossus a toda velocidad, ahora necesita hacerlo resistente" description: "SpaceXAI ha demostrado que puede levantar infraestructura de inteligencia artificial a una velocidad difícil de igualar: el primer clúster Colossus, con unas 100.000 GPU NVIDIA H100 y alrededor de 130..." url: https://revistacloud.com/spacex-construyo-colossus-a-toda-velocidad-ahora-necesita-hacerlo-resistente/ date: 2026-09-14 modified: 2026-09-13 author: "Silvia A. Feliz" image: https://revistacloud.com/wp-content/uploads/2024/09/colossus-datacenter-ai.jpeg categories: ["Noticias"] tags: ["centro de datos", "colossus", "SpaceX"] type: post lang: es --- # SpaceX construyó Colossus a toda velocidad, ahora necesita hacerlo resistente SpaceXAI ha demostrado que puede levantar infraestructura de inteligencia artificial a una velocidad difícil de igualar: el primer clúster Colossus, con unas 100.000 GPU NVIDIA H100 y alrededor de 130 MW de potencia de computación, entró en funcionamiento en 122 días. Colossus II fue todavía más rápido. Pero una información publicada por The Information apunta a un problema diferente: los primeros centros habrían sufrido interrupciones frecuentes y SpaceX estaría revisando parte de su diseño para aumentar la fiabilidad. La cuestión ya no es únicamente cuántas GPU puede instalar, sino **qué nivel de redundancia necesita para convertir esa capacidad en un servicio cloud que pueda vender de forma sostenida a terceros**. **Las claves de Colossus y el reto de la redundancia en 30 segundos** - SpaceXAI levantó los primeros 100.000 H100 de Colossus en 122 días y el primer bloque de Colossus II en 91. - Sus dos instalaciones suman aproximadamente 1 GW de potencia de computación, según documentación de SpaceX. - The Information asegura que los primeros centros sufrieron interrupciones frecuentes y que ahora se están rediseñando algunas partes. - SpaceX ya vende capacidad a terceros, incluido Google, lo que eleva las exigencias de disponibilidad. - Energía, baterías, refrigeración, red y redundancia pueden determinar cuánto puede escalar este modelo. El cambio importa porque Colossus ya no puede analizarse únicamente como el superordenador utilizado para entrenar Grok. Tras la integración de xAI en SpaceX, la compañía está comercializando parte de su enorme infraestructura de GPU a clientes externos. Un acuerdo presentado ante la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos (SEC) muestra hasta dónde llega ese cambio. SpaceX firmó el 5 de junio de 2026 un contrato con Google para proporcionar capacidad basada en aproximadamente **110.000 GPU NVIDIA**, además de CPU, memoria y otros componentes. Google acordó pagar 920 millones de dólares mensuales entre octubre de 2026 y junio de 2029, aunque el contrato contempla condiciones de terminación y ajustes si SpaceX no entrega la capacidad comprometida. Con contratos de esa dimensión, construir rápido sigue siendo una ventaja. Mantener funcionando la infraestructura pasa a ser igual de importante. ## De 100.000 H100 en 122 días a más de 1 GW de computación La historia de Colossus comienza con una decisión que explica buena parte de su velocidad. En lugar de construir desde cero un centro de datos convencional, xAI reutilizó una antigua fábrica de Electrolux en Memphis. La compañía llevó allí aproximadamente **100.000 NVIDIA H100 y unos 130 MW de potencia de computación en 122 días**. SpaceX utiliza ahora ese plazo como argumento comercial. En la documentación presentada a la SEC compara el proyecto con un plazo de referencia de aproximadamente dos años para poner en servicio un centro de datos *greenfield* de 100 MW. Esa comparación procede de la propia compañía y no significa que ambos proyectos sean directamente equivalentes. Colossus siguió creciendo. SpaceXAI afirma que posteriormente duplicó el sistema hasta unas 200.000 GPU en otros 92 días. Su información pública menciona más de 0,5 exabytes de almacenamiento y hasta 2,8 Tb/s de conectividad por servidor para las cargas distribuidas. Colossus II llevó el modelo todavía más lejos. Según la documentación de SpaceX presentada a inversores, el primer clúster incorporó aproximadamente **110.000 NVIDIA GB200 y 210 MW de computación en 91 días**. El segundo bloque necesitó solo 64 días para añadir otros 110.000 procesadores GB300 y aproximadamente 220 MW. | Despliegue | Hardware comunicado | Potencia de computación | Tiempo | | --- | --- | --- | --- | | Colossus, primera fase | ~100.000 H100 | ~130 MW | 122 días | | Colossus, ampliación | hasta ~200.000 GPU | — | +92 días | | Colossus II, primer clúster | ~110.000 GB200 | ~210 MW | 91 días | | Colossus II, segundo clúster | ~110.000 GB300 | ~220 MW | 64 días | | Colossus + Colossus II | varias generaciones | ~1 GW | capacidad conjunta | Las cifras proceden principalmente de SpaceX y deben entenderse como datos comunicados por la propia compañía. La organización independiente Epoch AI utiliza imágenes por satélite, permisos y modelos de refrigeración para estimar la capacidad de los grandes centros de IA, y sitúa actualmente Colossus II por encima del millón de H100 equivalentes, aunque se trata de una estimación y no de un inventario oficial de GPU físicas. La diferencia es importante. Un «H100 equivalente» intenta normalizar capacidad de computación de diferentes generaciones y no significa que haya físicamente ese número de H100 instaladas. ## Construir deprisa y diseñar para fallos no son exactamente el mismo problema La velocidad extrema tiene una contrapartida potencial. The Information informó en septiembre de que los primeros centros de datos levantados por xAI sufrieron interrupciones frecuentes. Según fuentes citadas por el medio, durante la primera etapa se habría priorizado poner capacidad de computación en funcionamiento rápidamente frente a desplegar toda la infraestructura destinada a aumentar la fiabilidad. La publicación señala además que SpaceX reorganizó durante el verano el equipo responsable de los centros de datos e incorporó ingenieros procedentes de su organización de lanzamiento de cohetes. Parte de la infraestructura existente estaría siendo rediseñada. SpaceX no ha publicado métricas detalladas que permitan cuantificar esas supuestas interrupciones, como disponibilidad anual, duración media, GPU afectadas o causas concretas. Por tanto, no es posible afirmar públicamente qué componentes fallaron ni atribuir los incidentes a una ausencia determinada de redundancia. La información sí plantea una cuestión técnica relevante. Un clúster de entrenamiento interno y un servicio de infraestructura vendido a terceros pueden tolerar el riesgo de manera diferente. Para entrenar un modelo, el software distribuido puede guardar *checkpoints* y recuperar el trabajo después de determinados fallos. La pérdida de un nodo tampoco implica necesariamente detener todo el sistema si la arquitectura está preparada para aislarlo. Pero cuanto mayor es el clúster, mayor es también el número absoluto de componentes que pueden fallar. Cientos de miles de GPU significan también servidores, fuentes de alimentación, switches, enlaces ópticos, sistemas de refrigeración, almacenamiento, bombas, transformadores y kilómetros de cableado. La disponibilidad del conjunto no depende exclusivamente de que las GPU sean fiables. La redundancia tradicional de un centro de datos intenta precisamente evitar que el fallo de un componente crítico detenga una parte excesiva de la infraestructura. Eso puede implicar alimentación eléctrica por diferentes caminos, sistemas UPS, baterías, generadores, capacidad de refrigeración adicional, bombas redundantes, redes con rutas alternativas o arquitecturas que permitan aislar racks y servidores sin detener el resto. Pero cada capa adicional cuesta dinero, ocupa espacio y puede retrasar el despliegue. Ahí aparece el dilema de Colossus: **una parte de su ventaja procede precisamente de haber eliminado o simplificado procesos que ralentizan la construcción tradicional**. ## La energía muestra cómo está evolucionando el diseño La infraestructura eléctrica alrededor de Memphis permite observar parte de esa evolución. SpaceX explicó en documentación regulatoria que Colossus y Colossus II se pusieron inicialmente en funcionamiento utilizando en gran medida generación instalada en los propios emplazamientos. La compañía considera que su capacidad para construir rápidamente esa infraestructura energética forma parte de su ventaja competitiva. Esa estrategia también ha provocado controversia. Reuters informó en julio de la utilización de decenas de turbinas de gas en Tennessee y Mississippi y de la disputa regulatoria y judicial sobre sus permisos y emisiones. SpaceXAI sostiene que estas instalaciones son temporales mientras avanza hacia soluciones permanentes. La compañía comunicó posteriormente que retirará las turbinas temporales conforme avance hacia una planta permanente de gas de **1,2 GW**, aunque el calendario se extiende hasta julio de 2027. A la generación se está sumando almacenamiento eléctrico a una escala poco habitual. Canary Media identificó mediante imágenes de satélite **720 Tesla Megapack** en Colossus II en julio. Dependiendo de la versión concreta instalada, el medio calcula que el conjunto podría aproximarse a 2,8 GWh y proporcionar entre unos 720 MW y 1.400 MW de potencia. SpaceXAI no ha publicado todavía una ficha técnica completa que confirme esas cifras. Una batería de ese tamaño puede cumplir varias funciones: estabilizar la alimentación, absorber transitorios, gestionar picos de demanda o mantener cargas durante determinados eventos eléctricos. Su existencia no demuestra por sí sola cuál es la arquitectura de redundancia del centro, pero sí muestra que el sistema energético se está haciendo más complejo. SpaceXAI también está buscando más suministro procedente de la Tennessee Valley Authority (TVA), mientras desarrolla generación propia. El resultado se aleja progresivamente de la imagen de un edificio lleno de GPU conectado a unas turbinas provisionales. Colossus se está convirtiendo en un campus energético y de computación con múltiples fuentes, almacenamiento y conexiones a red. ## Vender computación cambia las reglas La fiabilidad adquiere todavía más peso porque SpaceXAI está abriendo Colossus a otras compañías. En mayo anunció un acuerdo para proporcionar capacidad de Colossus 1 a Anthropic. Según SpaceXAI, esa instalación cuenta con más de **220.000 GPU NVIDIA**, entre H100, H200 y GB200. Anthropic señaló que utilizaría capacidad adicional para sus servicios Claude Pro y Claude Max. El acuerdo con Google ofrece una visión más detallada de las consecuencias comerciales de no entregar capacidad a tiempo. La documentación presentada ante la SEC establece que si SpaceX no proporciona el número comprometido de GPU antes del 30 de septiembre de 2026, después de un mes de gracia Google puede terminar el acuerdo o aceptar una cantidad inferior con una reducción proporcional de los pagos. Eso convierte la disponibilidad en dinero. Cuando Colossus era principalmente infraestructura interna de xAI, una interrupción podía traducirse en retrasos de entrenamiento y costes operativos. Cuando la misma infraestructura se comercializa a terceros por cientos de millones de dólares mensuales, la capacidad entregada y disponible se convierte en una obligación contractual. Y esa transición ayuda a entender por qué **la siguiente etapa de Colossus puede depender menos de batir otro récord de construcción y más de encontrar el equilibrio entre velocidad, coste y redundancia**. SpaceX ya conoce bien ese problema en otro ámbito. Su negocio espacial depende de diseñar sistemas capaces de tolerar fallos, detectar anomalías y seguir operando con componentes redundantes. Que ingenieros procedentes de la organización de lanzamiento estén participando ahora en la infraestructura de centros de datos, como informa The Information, resulta coherente con la búsqueda de una ingeniería más orientada a la fiabilidad, aunque todavía no existe suficiente información pública para conocer qué cambios concretos están aplicando. La escala tampoco parece detenerse. SpaceX declara aproximadamente **1 GW de potencia de computación conjunta entre Colossus y Colossus II**, mientras mantiene capacidad energética adicional para continuar creciendo. Su objetivo público para Memphis ha llegado a situarse en un millón de GPU. El primer Colossus demostró que una compañía podía transformar una fábrica en uno de los mayores clústeres de IA del mundo en cuatro meses. Colossus II demostró que el proceso podía acelerarse todavía más. La prueba siguiente es diferente. SpaceXAI tiene que demostrar que esa forma de construir también puede ofrecer la disponibilidad que esperan clientes externos que contratan decenas de miles de GPU. En infraestructura de IA, **poner 100.000 aceleradores en funcionamiento rápidamente es una ventaja competitiva; conseguir que sigan disponibles cuando algo falla es lo que permite convertirlos en cloud**.