Elon Musk dijo el 25 de septiembre de 2026 que Colossus 2, el centro de datos de xAI cerca de Memphis, podría más que duplicar su flota actual de chips Nvidia antes de que termine el año, en el anuncio más detallado hasta ahora sobre el ritmo de expansión de esa instalación. Medios como Yahoo Finance, Invezz y BigGo Finance confirmaron el mensaje de Musk el mismo día, en momentos en que xAI presiona para cerrar la brecha de cómputo frente a OpenAI, Google y Anthropic.
Colossus 2 opera actualmente con una combinación de chips Nvidia GB200 y GB300 —alrededor de 550,000 unidades en total, según reportes de la industria—, lo que ya lo convierte en uno de los sitios de cómputo de IA más grandes del mundo. Musk indicó que otro lote de 220,000 chips GB300 quedaría operativo en los días siguientes al anuncio, con un segundo lote de tamaño similar previsto para noviembre.
Según Musk, si los lotes planeados se completan como espera —incluyendo un tercer batch hacia diciembre que calificó de "si tenemos suerte"— Colossus 2 podría terminar 2026 con más del doble de los chips Nvidia que tiene hoy, acercándose o superando el millón de GPU en un solo sitio. xAI ya había planteado antes la meta de equipar su campus de Memphis con alrededor de un millón de GPU durante 2026, así que el anuncio de Musk es, en esencia, una reafirmación con calendario más concreto de ese objetivo.
La carrera por acumular chips Nvidia de última generación no es solo una métrica de vanidad corporativa: cada lote de cientos de miles de GPU que un laboratorio asegura para sí mismo es capacidad que no está disponible para el resto del mercado de nube de IA. Este anuncio llega en un momento de tensión ya conocida por lectores de este blog: la escasez de GPU en la nube que estamos documentando en paralelo, con proveedores como RunCloud advirtiendo tiempos de espera más largos para acceder a cómputo de IA de alta gama.
Para una empresa en Guatemala o Latinoamérica que contrata cómputo de IA a través de un proveedor de nube, la consolidación de capacidad en unos pocos laboratorios con bolsillos profundos (xAI, OpenAI, Google, Anthropic) tiene un efecto indirecto pero real: menos oferta de GPU de punta disponible para proveedores medianos, lo que presiona precios y tiempos de aprovisionamiento hacia arriba. La recomendación práctica sigue siendo la misma que para la escasez de GPU en general: diversifica proveedores de cómputo, negocia compromisos de capacidad con anticipación en vez de esperar picos de demanda, y evalúa si tu carga de trabajo realmente necesita el modelo o chip más reciente o si un nivel de cómputo más accesible es suficiente.
Carlos Montiel es arquitecto de soluciones IA empresarial. Implementa LLMs, Agentes, RAG y orquestadores en empresas de Guatemala y Latinoamérica. Contáctalo para una consultoría.
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