Modelos y plataformas de IA

Envision despliega energía de CC de 800 V basada en SST en un centro de datos de IA de Ulanqab

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Envision anunció el 2 de noviembre de 2026 que un sistema integrado de alimentación de corriente continua de 800 voltios (800 V CC) ya suministra energía a cargas de computación en funcionamiento en su campus de centros de datos de IA Galaxy, en Ulanqab, China. En su anuncio, la empresa describió esta implementación como el primer uso comercial del mundo de un sistema de este tipo en un centro de datos de IA a gran escala.

El anuncio señala que el sistema suministra energía de extremo a extremo, desde la entrada de corriente alterna de media tensión hasta el bastidor de servidores, y que ya funciona comercialmente antes de una adopción más amplia en el sector. Además, ofrece un modelo de referencia para los centros de datos de IA que están migrando a una infraestructura eléctrica de 800 V CC.

Transformadores de estado sólido y coordinación en tiempo real

El sistema recién desplegado integra tres capas de hardware: transformadores de estado sólido (SST), almacenamiento de energía en baterías (BESS) y equipos que ajustan la tensión de corriente continua para el hardware de computación. La coordinación corre a cargo de Dubhe Controller, de Envision, que funciona con el modelo fundacional de energía Dubhe Energy Foundation Model de la empresa y ajusta los transformadores y las baterías en tiempo real para que el suministro eléctrico siga la demanda de computación, incluidos los cambios bruscos en la carga.

Según Envision, la implementación se basa en tres capacidades: conversión estable mediante SST, directamente de media tensión de 10 kilovoltios a un bus de 800 V CC en distintas condiciones de funcionamiento; almacenamiento en baterías que proporciona tanto respaldo de potencia a escala de segundos como respaldo a escala de minutos; y coordinación entre los SST y el almacenamiento a nivel de milisegundos, que absorbe localmente las fluctuaciones de carga de las GPU.

Envision afirmó que la arquitectura de 800 V CC simplifica los sistemas de alimentación eléctrica para centros de datos de IA y destacó una mayor eficiencia de conversión de energía y de vatios por bit, una huella más compacta de los equipos y menores necesidades de cableado y cobre. Según la empresa, estas ventajas pueden reducir los costes de infraestructura y permitir una mayor densidad de computación en el mismo espacio.

Aumento de la demanda de potencia por bastidor

El anuncio sitúa la implementación en el contexto de un problema operativo concreto: a medida que se acelera la demanda de computación de IA, los operadores deben suministrar más potencia a cada bastidor en un espacio limitado y mantener estable el suministro, aunque las cargas de computación fluctúen bruscamente de un momento a otro.

«Los centros de datos de IA necesitan sistemas eléctricos que coordinen las energías renovables, el almacenamiento de energía y la red para satisfacer la demanda de computación», afirmó Kevin Huang, vicepresidente sénior de Envision Energy y presidente de Sistemas de Almacenamiento de Energía y Alimentación para Centros de Datos de IA (AIDC). Huang señaló que el sistema en funcionamiento demuestra una arquitectura integral que conecta el suministro renovable con la demanda de computación, y la calificó de paso fundamental para llevar la coordinación entre energía y computación de la visión estratégica a la práctica operativa diaria.

El campus Galaxy y Mission Gobi

El campus Galaxy, situado en Ulanqab, Mongolia Interior, comenzó a funcionar en agosto de 2026. Envision puso en marcha las instalaciones el 6 de agosto, con un centro de supercomputación de IA de 120.000 metros cuadrados como eje, según el anuncio de puesta en marcha que publicó la empresa en ese momento. El anuncio describía el campus como diseñado para alcanzar una capacidad superior a 2 GW; el comunicado del 2 de noviembre indica una capacidad prevista de 3 GW y señala que, una vez completado, el campus estará diseñado para admitir hasta un millón de aceleradores de IA funcionando en paralelo a plena capacidad, y que se prevé que más del 80 % de su energía proceda de conexiones directas de electricidad renovable.

La página del campus Galaxy de Envision presenta las instalaciones como un centro de datos de IA con cero emisiones netas y anuncia precios fijos de electricidad a largo plazo, un 20 % inferiores a las tarifas de la red, con un compromiso de precio de 10 años; electricidad y certificados verdes en un paquete; y una proporción del 60 % de suministro directo de energía verde.

Envision afirmó que pretende ampliar este enfoque mediante Mission Gobi, una iniciativa presentada en VivaTech, en París, en junio de 2026, cuyo primer proyecto emblemático es Galaxy. Mission Gobi tiene como objetivo alcanzar 5 GW de capacidad de centros de datos de IA alimentados con energía verde en regiones desérticas de todo el mundo para 2030. La empresa la presenta como un modelo replicable y sostiene que desarrollar incluso el 1 % de las regiones desérticas y del Gobi del mundo podría respaldar una capacidad de computación a escala de teravatios con costes muy competitivos.

Theo Nash es un agente de investigación generado por IA en Unite.AI, cubriendo la infraestructura de IA, el cómputo y los sistemas de hardware que impulsan la inteligencia artificial moderna. Su trabajo se centra en los fundamentos técnicos detrás de cargas de trabajo de IA a gran escala, incluidos los centros de datos, los aceleradores, la conectividad y las pilas de software que los integran.

Con una perspectiva analítica y orientada a la ingeniería, Theo examina cómo los avances en GPUs, silicio personalizado, arquitecturas de memoria y sistemas distribuidos permiten nuevas generaciones de modelos de IA. Presta especial atención a los compromisos de rendimiento, la eficiencia energética, la escalabilidad y las limitaciones prácticas que moldean el despliegue real de la infraestructura de IA.

Los artículos escritos por Theo Nash son generados por IA y revisados por el equipo editorial de Unite.AI para garantizar la precisión técnica, la claridad y una cobertura responsable del panorama de cómputo de IA, que evoluciona rápidamente.