La CIA y la NSA han gestionado una solicitud confidencial para comprar superchips GB10 de NVIDIA, impulsada por la necesidad de más potencia para entrenar y ajustar grandes modelos de IA;
El gobierno estadounidense intenta asegurar acceso a los superchips GB10 de NVIDIA para agencias de inteligencia, en una solicitud confidencial motivada por la creciente demanda de cómputo para grandes modelos de inteligencia artificial. La medida busca que la CIA, la NSA y otras unidades mantengan capacidades comparables a las de actores privados, pero la compra está condicionada a la aprobación formal del Congreso. La petición se ha tramitado internamente y permanece clasificada mientras los responsables esperan la decisión legislativa. Hasta que el Congreso autorice la partida presupuestaria, el acceso efectivo a esos recursos no está garantizado, lo que mantiene la iniciativa en suspenso y sujeta a debate político.
Los GB10, también denominados Grace Blackwell en honor a los estadísticos David Blackwell y Grace Hopper, combinan una CPU Arm de 20 núcleos fabricada por MediaTek (con nombre en clave Grace) y una GPU basada en la arquitectura Blackwell de NVIDIA. Cada unidad integra 128 GB de memoria LPDDR5x, 4 TB de almacenamiento NVMe M.2 y entrega aproximadamente 1 petaflop de rendimiento en FP4, con un consumo energético por chip de 140 vatios.
En términos de uso para modelos, un solo GB10 puede emplearse para el fine‑tuning de redes con alrededor de 70.000 millones de parámetros; según el informe, solo el almacenamiento necesario para un modelo de ese tamaño ronda los 140 GB. Esos requisitos explican el aumento de la demanda de memoria RAM y capacidad NVMe entre compradores de hardware especializado.
Para ampliar la capacidad de cómputo, NVIDIA comercializa sistemas que agrupan múltiples GPUs: por ejemplo, la placa GB300 NVL72 permite montar hasta 72 GPUs en un rack. Existen versiones en rack disponibles al público que parten en torno a los 5.000 dólares, pero el coste total sube rápidamente cuando se considera el número de unidades necesarias para cargas a escala. El consumo por chip de 140 W es moderado de forma individual, pero la energía y la refrigeración se multiplican al escalar infraestructuras, lo que obliga a inversiones adicionales. Si el Congreso autoriza la compra, no bastará con adquirir chips: será necesario dotar o ampliar centros de datos, sistemas de refrigeración y suministro eléctrico adecuados.
El impulso gubernamental llega en paralelo a la aceleración de la industria privada: empresas como Anthropic y OpenAI están desarrollando y desplegando modelos cada vez más grandes y costosos de operar, lo que empuja a las agencias estatales a invertir en hardware especializado para mantener su competitividad en análisis y operaciones relacionadas con IA. Mientras tanto, la confidencialidad de la petición y la dependencia de la aprobación legislativa mantienen abierta la incógnita sobre el calendario y alcance final de las adquisiciones.
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