Las principales empresas tecnológicas están trasladando sus operaciones de entrenamiento de modelos de IA más allá de las fronteras nacionales para asegurar el acceso a chips Nvidia de alto rendimiento. Este movimiento estratégico destaca la creciente competencia por hardware de vanguardia en la carrera por desarrollar sistemas de IA de próxima generación.

La reubicación de cargas de trabajo intensivas en computación refleja cuán crítica se ha vuelto la infraestructura de GPU para el avance de la IA. Las empresas están siguiendo esencialmente el hardware: estableciendo instalaciones de entrenamiento donde puedan obtener de manera confiable la potencia de procesamiento necesaria para el desarrollo de modelos a gran escala.

Esta tendencia subraya una realidad más amplia: el acceso a chips especializados como las series H100 y A100 de Nvidia se ha convertido en un cuello de botella en la innovación de IA. Para el espacio de blockchain y Web3, esto también es importante: muchos proyectos de IA descentralizada y protocolos de aprendizaje automático en cadena enfrentan desafíos de infraestructura similares al escalar sus necesidades computacionales.