Supercomputación, IA y gemelos digitales: guía completa en español

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La supercomputación y la inteligencia artificial se han convertido en la pareja de moda de la tecnología actual. Ya no hablamos solo de grandes centros de datos escondidos en búnkeres científicos, sino de máquinas capaces de crear gemelos digitales del planeta, del corazón humano o de una ciudad entera, y hasta de superordenadores de sobremesa que caben (más o menos) bajo una mesa de oficina.

Al mismo tiempo, estamos viviendo un cambio de fase en la IA: del boom del entrenamiento de modelos gigantescos hemos pasado a la obsesión por la inferencia, es decir, por usar esos modelos a toda máquina en el día a día. Fabricantes de hardware, centros de investigación y universidades compiten ahora por ofrecer desde centros de supercomputación como el Barcelona Supercomputing Center (BSC) o el LUMI europeo, hasta servidores compactos y PCs preparados para IA que llevan una especie de “mini superordenador” al escritorio.

Qué es realmente la supercomputación y cómo se mide su potencia

Cuando hablamos de supercomputación no nos referimos a un PC vitaminado, sino a conjuntos de miles de ordenadores que trabajan de forma coordinada como si fueran una sola máquina. Cada uno de esos ordenadores es un nodo, con sus CPUs, GPUs, memoria RAM y almacenamiento, unidos por redes de interconexión ultrarrápidas que minimizan la latencia, el gran enemigo del rendimiento.

La potencia de estas máquinas se expresa en FLOPS (operaciones de coma flotante por segundo). En casa, un equipo potente puede moverse en el rango de los teraFLOPS (TFLOPS). En supercomputación jugamos en otra liga: lo normal es hablar de petaFLOPS (10¹⁵ operaciones por segundo) y, en los sistemas más punteros, de exaFLOPS (10¹⁸). Frontier, en Estados Unidos, ha sido el primero en romper de forma oficial la barrera de la exaescala.

Para que te hagas una idea, un superordenador moderno puede realizar en una hora lo que un ordenador doméstico tardaría años en calcular. Esta brutal capacidad de cómputo es la que permite simular desde huracanes a la dinámica de proteínas, o entrenar modelos de IA con billones de parámetros.

Cómo son físicamente los superordenadores y por qué necesitan tanta refrigeración

Visualmente, un superordenador no se parece en nada al típico PC de sobremesa. Suele parecerse más a una sala llena de armarios metálicos, cada uno con cientos o miles de procesadores, GPUs y discos. La potencia es tal que el consumo energético puede alcanzar varios megavatios, y buena parte de ese consumo se va en forma de calor.

Por eso estos sistemas necesitan salas dedicadas con refrigeración extrema: climatización industrial, pasillos fríos y calientes, refrigeración líquida directa a chip, e incluso soluciones creativas para aprovechar ese calor. En Suiza, por ejemplo, se reutiliza el calor de un supercomputador para calefactar dependencias universitarias, convirtiendo un problema en una ventaja.

En algunos casos se recurre a sistemas muy sofisticados de seguridad y protección, como urnas de cristal con sistemas antiincendios especiales que usan agua micronizada capaz de apagar el fuego sin dañar la electrónica. Es el caso del MareNostrum original en Barcelona, instalado dentro de la capilla de la Universidad Politécnica de Cataluña: probablemente uno de los superordenadores con ubicación más curiosa del mundo.

La revolución de los gemelos digitales: de la Tierra al corazón humano

La combinación de supercomputación e IA está disparando un concepto clave: los gemelos digitales. No son simples maquetas virtuales, sino réplicas dinámicas que integran datos reales en tiempo casi real para simular, anticipar y optimizar lo que ocurre en el mundo físico.

En Europa, la Comisión Europea impulsa el programa Destination Earth (DestinE), cuyo objetivo es desarrollar en unos años un gemelo digital de la Tierra de altísima precisión. Gracias a superordenadores como LUMI, el más potente de la Unión Europea, se pueden realizar simulaciones climáticas a muy alta resolución y a largo plazo, incorporando atmósfera, océanos y superficie terrestre con un nivel de detalle que hasta hace poco solo estaba al alcance de modelos meteorológicos de muy corto plazo.

Según Utz-Uwe Haus, responsable del laboratorio HPE HPC/AI EMEA Research Lab, esta capacidad permite comprender mejor fenómenos extremos para la gestión de desastres, estudiar escenarios de cambio climático o evaluar el impacto de glaciares, hielo marino, vegetación y aerosoles sobre el clima global. Pero también permite algo muy práctico: predecir efectos locales con enorme precisión, como lluvias medias, sequías o inundaciones a escala de comarca o ciudad.

Esto tiene consecuencias directas en la planificación agrícola (qué cultivos son viables en una zona y con qué riesgo), en la inversión en renovables (previsión de horas de sol y viento durante décadas) o en el diseño de infraestructuras. Es un ejemplo claro de cómo la supercomputación deja de ser algo abstracto para influir en decisiones económicas muy concretas.

Gemelos digitales en ciudades, ríos y puertos

Los gemelos digitales no se quedan en el clima global. El área metropolitana de Barcelona dispone de un gemelo digital de sus 164 municipios que permite simular escenarios urbanísticos, económicos, de movilidad, vivienda o conocimiento para las próximas décadas. Sobre esa réplica virtual se pueden probar políticas y planes antes de tomar decisiones en el mundo real.

En el ámbito portuario y fluvial, el Puerto de Sevilla está desarrollando Guadaltwin, gemelo digital de la Eurovía del Guadalquivir, dentro de su plan de digitalización. Este sistema integra IA y aprendizaje automático para mejorar predicciones y decisiones sobre el tráfico fluvial, la gestión de calados, mareas, infraestructuras y seguridad.

Incluso en sectores muy alejados entre sí, como la física de altas energías o la moda, los gemelos digitales han empezado a colarse. El CERN investiga cómo usar estos modelos en sus experimentos de física de partículas, robots y sistemas de refrigeración, y en paralelo empresas como H&M han creado réplicas digitales de modelos humanos para campañas publicitarias, generando debates sobre derechos de imagen y el futuro del trabajo creativo.

El cuerpo humano como próximo gran gemelo digital

Uno de los retos más ambiciosos está en la salud. Equipos como el de Steven Niederer en el Imperial College de Londres trabajan en gemelos digitales de corazones individuales, con su forma, tamaño y funcionamiento específicos. Estos modelos permiten simular cirugías y tratamientos sin riesgo para el paciente, y ya se utilizan en ensayos clínicos y en la planificación de intervenciones.

Investigadores como Andreu Climent y María de la Salud Guillem, de la Universidad Politécnica de Valencia, consideran que estos gemelos cardíacos digitales serán clave para tratar arritmias complejas, decidir quién se beneficia de un desfibrilador implantable o anticipar riesgos de muerte súbita. Y el objetivo a largo plazo es aún más ambicioso: construir un gemelo digital completo del cuerpo humano que permita ensayar terapias, ajustar dosis de fármacos y personalizar la medicina al máximo.

IA, supercomputación y el giro del entrenamiento a la inferencia

Durante años, el grueso de la inversión en IA se ha ido en entrenar modelos cada vez más grandes, especialmente en IA generativa. Hoy el foco se está moviendo claramente hacia la inferencia: usar esos modelos a gran escala en producción, de forma continua y con menor coste por operación.

En el CES 2026 se ha visto este cambio con claridad. Fabricantes como Lenovo han presentado servidores pensados específicamente para inferencia, como los ThinkSystem SR675i, SR650i y el ThinkEdge SE455i, preparados para ejecutar modelos de IA cerca de donde se generan los datos, en el llamado edge.

Origin PC, ya integrada en el ecosistema Corsair, ha mostrado el S-Class Edge AI Developer Kit, una plataforma compacta, lista para usar, para desarrollar IA en el borde de la red. La idea es que equipos pequeños de desarrollo o investigación puedan probar y desplegar IA sin depender siempre de la nube o de enormes centros de datos externos.

La mayoría de fabricantes de PCs presentes en el CES ha seguido la misma línea: Acer con su miniestación RA100 AI y sus sobremesas Veriton actualizados; LG GRAM con capacidades de IA dual (local + nube); Asus con una batería de nuevos Vivobook y el convertible ProArt PX13 orientado a creadores que trabajan con IA; Dell renovando la gama XPS para cargas de IA; y HP actualizando EliteBook, EliteBoard, Omnibook y OmniStudio, todos ellos con aceleración de IA y potencia para datos.

Supercomputación que baja al escritorio: el “superordenador de sobremesa”

Un movimiento especialmente interesante es el de la supercomputación en local, con máquinas que, sin llegar a la escala de un centro nacional, ofrecen una capacidad brutal en formato de escritorio. En el CES 2026, Gigabyte (a través de su filial Giga Computing) ha presentado el Gigabyte W775-V10, un verdadero “superordenador de escritorio”.

Este equipo integra el stack NVIDIA AI y la aceleradora NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop, entre otros componentes de primer nivel. Su objetivo es que grupos de trabajo dedicados a IA puedan entrenar e inferir modelos complejos sin depender de la nube ni de centros de datos externos, manteniendo el control completo sobre los datos y el entorno de ejecución.

Junto a él, el CES ha servido para refrescar el ecosistema de componentes: nuevas CPUs Intel Core Ultra, nuevos AMD Ryzen, el chip Snapdragon X2 Plus de Qualcomm, las SSD BG7 de Kioxia, memorias DDR5 avanzadas de Gigabyte o placas base actualizadas de MSI, todas ellas pensadas para soportar cargas de trabajo intensivas en datos y en IA.

En el terreno de periféricos, marcas como Corsair han enseñado sus últimos ratones y teclados de alta gama, mientras que Anker, eufy o soundcore han puesto el foco en dispositivos conectados. Incluso han aparecido gadgets curiosos como el Plaud Notepin S, un pequeño aparato para tomar notas apoyándose en IA.

Qué se hace hoy con los superordenadores: de la COVID a la calidad del aire

Los superordenadores se utilizan casi siempre para investigación avanzada en campos donde un PC normal se quedaría literalmente siglos calculando. Entre sus usos clásicos están la meteorología y el clima, la simulación de terremotos, la investigación en astrofísica, geofísica, biología, medicina, diseño de fármacos o ingeniería aeroespacial.

Durante la pandemia de COVID-19, varios supercomputadores se emplearon para simular el comportamiento de proteínas del virus, probar combinaciones de moléculas y acelerar la búsqueda de fármacos. La simulación masiva permitió descartar caminos poco prometedores y concentrar esfuerzos en los compuestos con más probabilidad de éxito.

Centros como el Barcelona Supercomputing Center han mostrado ejemplos muy concretos: con datos de sensores y modelos de dinámica de fluidos, entrenaron redes neuronales para controlar incineradoras y mejorar el uso de combustibles reduciendo emisiones; o para predecir la calidad del aire en grandes ciudades con una precisión notable, a partir de años de datos históricos.

Otro ejemplo llamativo es AlphaFold, el sistema de DeepMind para predecir el plegamiento de proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos. Este problema, considerado de nivel Premio Nobel, se ha beneficiado de una combinación explosiva de IA, datos masivos y supercomputación. El impacto sobre biomedicina y diseño de fármacos está siendo enorme, hasta el punto de que decenas de miles de investigadores en todo el mundo utilizan ya sus resultados de forma cotidiana.

Usos habituales de la supercomputación

• Predicción meteorológica y climática a medio y largo plazo.
• Simulación de terremotos, tsunamis y riesgos naturales para reducir daños.
• Diseño y prueba de aviones, vehículos y cohetes mediante modelos aerodinámicos.
• Búsqueda y diseño de fármacos y estudios de interacción molecular.
• Astrofísica y cosmología: formación de galaxias, estrellas y agujeros negros.
• Calidad del aire y composición atmosférica en regiones y ciudades.
• Big Data y simulación social: evolución cultural, movimientos de población, ciudades inteligentes.
• Seguridad y defensa: desde simulación de armas nucleares a gemelos digitales de radares y sistemas complejos.

Dónde están los grandes superordenadores y qué papel juega España

La lista Top500 recopila y clasifica dos veces al año los 500 superordenadores más potentes del mundo desde 1993. Aunque China lidera en número de sistemas dentro de esa lista, Estados Unidos mantiene la delantera en potencia total agregada, especialmente con máquinas como Frontier.

Entre los colosos actuales encontramos a Fugaku en Japón, que estuvo a la cabeza durante años; Summit y Sierra en Estados Unidos; o Sunway TaihuLight y Tianhe-2A en China, que en su día ocuparon también el primer puesto. Italia alberga sistemas como HPC5 o Marconi-100, y Suiza cuenta con Piz Daint, protagonista durante mucho tiempo en Europa.

En España, el referente es el MareNostrum del Barcelona Supercomputing Center. Desde su primera versión en 2004, con unos 42,4 teraFLOPS, ha ido escalando hasta el actual MareNostrum 4, con alrededor de 13,7 petaFLOPS. La siguiente generación, MareNostrum 5, supondrá un salto de varios órdenes de magnitud en potencia y energía consumida, y forma parte de la estrategia europea de dotarse de infraestructuras de exaescala.

Una red muy relevante es la Red Española de Supercomputación (RES), que agrupa centros y máquinas distribuidos por distintas comunidades autónomas y permite dar servicio a investigadores de todo el país. Sobre esta base se ha creado, además, una Red Iberoamericana de Supercomputación, que conecta recursos de países como México y otros socios latinoamericanos para proyectos conjuntos.

En el ámbito regional, destacan instalaciones como el supercomputador Picasso de la Universidad de Málaga, con unos 40.000 núcleos de cálculo y 180 TB de RAM. Picasso da servicio tanto a investigadores de la propia universidad como a usuarios andaluces a través de la Plataforma Andaluza de Bioinformática y a científicos de toda España mediante la RES.

Todos estos sistemas funcionan casi siempre con Linux o derivadas, por su naturaleza de código abierto, estabilidad y bajo consumo de recursos en comparación con otros sistemas operativos comerciales. Sobre esa base se monta un ecosistema de herramientas científicas, entornos de programación y librerías de IA especializado y afinado durante años.

Centros de referencia: Barcelona Supercomputing Center y la carrera europea por el hardware propio

El Barcelona Supercomputing Center (BSC) es uno de los grandes actores europeos en supercomputación e investigación en arquitecturas de computadores. Dirigido durante décadas por Mateo Valero, el BSC ha pasado de gestionar un único superordenador a convertirse en un centro con más de mil personas de más de 50 países, organizado en departamentos de Computer Sciences, Ciencias de la Vida, Ciencias de la Tierra y Aplicaciones sociales.

Uno de los rasgos diferenciales del BSC es que no se limita a operar máquinas, sino que desarrolla software, algoritmos y hasta procesadores propios. Lleva años implicado en proyectos europeos como EuroHPC y en iniciativas como European Processor Initiative (EPI) o Chips europeos basados en arquitecturas abiertas como RISC-V, con el objetivo de reducir la dependencia de Europa de fabricantes estadounidenses y asiáticos.

En colaboración con otros socios, el BSC ha impulsado protótipos de procesadores vectoriales, plataformas basadas en ARM y RISC-V, y toda una familia de diseños con nombres como Tortuga, Lagarto o Camaleón, que han ido ganando complejidad generación tras generación. La idea es crear, a medio plazo, chips capaces de alimentar superordenadores “MareNostrum 6” con tecnología de cómputo crítico desarrollada en Europa.

Este esfuerzo se enmarca en una realidad incómoda: Europa diseñaba parte de la arquitectura ARM, pero la venta de ARM a empresas no europeas y la falta de grandes fundiciones propias han dejado el continente en una posición delicada. Frente a movimientos como el de Estados Unidos garantizando la producción avanzada de TSMC en Arizona, o las fábricas de chips que Alemania y Francia atraen con grandes ayudas públicas, España se enfrenta al reto de combinar diseño, fabricación y ecosistema industrial con recursos comparativamente menores.

En este contexto, la estrategia española pasa por consolidar centros como el BSC, impulsar redes como la RES, apoyar proyectos de chip abierto y formar perfiles muy escasos en arquitectura de computadores e IA. No es casual que, como reconocen los propios responsables del centro, los doctores expertos en estos campos reciban ofertas en la industria privada con salarios difíciles de igualar desde la universidad, lo que complica retener talento.

Mientras tanto, otras universidades españolas refuerzan su infraestructura, como demuestra el caso de Picasso en Málaga o los nodos de la RES repartidos por el país. En muchos casos, estos sistemas dan servicio tanto a física de partículas como a estudios de cambio climático, ingeniería, bioinformática o proyectos de ciudades inteligentes, demostrando que la supercomputación ya no es un lujo reservado a unos pocos laboratorios.

Mirando el conjunto, se ve con bastante claridad que la supercomputación ha pasado de ser una curiosidad de laboratorio a convertirse en una infraestructura crítica para el clima, la salud, la seguridad, la economía y hasta para la forma en que diseñamos ciudades, vehículos o fármacos. A la vez, el salto de la IA del laboratorio a la producción y el auge de los gemelos digitales están llevando parte de esta potencia a servidores especializados e incluso a escritorios de ingenieros y científicos, abriendo un escenario en el que, lejos de desaparecer, la supercomputación se integra cada vez más en nuestro día a día, aunque muchas veces no la veamos.