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Concordia » Nuevaprensaentrerios
Fecha: 30/07/2025 18:06
Es difícil describir lo poco que tenemos. Muy difícil de describir. Es lamentable”, asegura Nicolás Wolovick, director de UNC Supercómputo, para explicar porqué Argentina no aparece en el mapa de los países con centros de datos de inteligencia artificial. Un mapa que será decisivo en la división del mundo frente a la IA, que pondrá de un lado a los países usuarios y del otro a los desarrolladores, con todo lo que eso implica. La definición surge luego de que OpenAI —desarrolladora de Chat GPT— anunciara recientemente el lanzamiento de un centro de datos inmenso, de un tamaño mayor al Central Park, con una inversión prevista de 60 mil millones de dólares. Y sirve como doble contraste: por un lado, con la tarea de Wolovick y su equipo, que sostienen un centro de datos con muchos menos recursos, gracias al rebusque, la creatividad y las gambeta de potrero; por otro, con las declaraciones de Javier Milei, quien prometió convertir a la Argentina “en el próximo hub del mundo” mientras una planta rodante cruza la ruta vacía de la desinversión. ¿Por qué un país necesitaría tener sus propios centros de inteligencia artificial? Esta pregunta es central a la hora de pensar qué tan atrás corre la Argentina en un negocio donde la lógica que impera es la de que el ganador se lo lleva todo. Y la respuesta es simple: porque impulsar desarrollos propios implica soberanía, ya sea para no depender del alquiler de servicios en otros países, como para dejar los datos en centros locales, seguros y controlados, y hasta para poder producir programas a la medida de los intereses, sin resignarse a adaptar creaciones ajenas. Con más paciencia y cabeza que recursos, investigadores y empresas de todo el país tienen un entorno seguro y económico para realizar pruebas, correr programas y entrenar sus propios modelos de machine learning en el Centro de Computación de Alto Desempeño (CCAD), ubicado en la provincia de Córdoba. Exequiel Barrera, doctor en bioquímica e investigador del Conicet-IHEM, conoció el CCAD a través de un consejo del director del grupo donde trabaja con simulaciones moleculares, que requieren una gran cantidad de potencia computacional, algo que encontraron en este proyecto con sede en la Universidad Nacional de Córdoba (UNC). “Una de las supercomputadoras del CCAD, Mendieta, tiene muchos nodos con GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico), super importantes para hacer simulaciones de dinámica molecular. En Mendoza (donde trabaja) el tiempo para realizar una simulación era eterno en comparación con lo que se puede hacer en Córdoba. Por ejemplo, si hacés simulaciones en una computadora solo con CPU tardás entre 20 y 50 veces más que con una computadora con GPU. Ni hablar si se usan varios nodos para hacer cálculos en paralelo”, contó Barrera. Sin el desarrollo de la UNC, la alternativa sería optar por computadoras menos potentes y perder mucho más tiempo o alquilar un servicio privado en el exterior. La primera alternativa se utiliza para algunos casos, aunque termina siendo “insuficiente” para ciertas pruebas, según explicó el investigador. Y la segunda implica terminar pagando horas de cálculo a un valor mucho más costoso que el ofrecido por el CCAD para los investigadores. Desarrollar IA en Argentina Un segundo ejemplo se puede ver claramente en el caso de Daniel Robins, director de datos y fundador de Kunan, una empresa tecnológica con más de 20 años de desarrollo de inteligencia artificial y que actualmente tiene varias líneas de productos que buscan poner la tecnología al servicio de las personas, ayudando a los adultos mayores a tramitar, mediante comandos de voz, turnos y asistencias médicas. Su asistente de IA se usa a través de WhatsApp y está entrenada en las computadoras del CCAD: “Hacerlo en nuestras computadoras tarda más de una hora. Y hacerlo en el centro de cómputo de Córdoba, unos diez minutos. Nuestro equipo de desarrollo tiene unas diez personas. Si multiplicas ese tiempo por cada entrenamiento, el ahorro es enorme”. Robins explicó que el otro punto central es la seguridad de los datos, para “no dejar los modelos expuestos al mundo». «Si bien no trata temas médicos, son turnos. Son datos. El CCAD nos brinda un entorno controlado y saber que el modelo no va a estar expuestos. Nosotros respetamos la privacidad de datos”. Actualmente, hay más de 338 cuentas activas en los servidores de la CCAD, del total, 44 por ciento son investigadores por fuera la UNC y un 33 por ciento de los usuarios manifestó haber publicado al menos un trabajo de investigación luego de haber usado los servicios del supercómputo. “Cuando hay escasez, tenés que poner cabeza” Seguir el ritmo de la charla con Wolovick es desafiante: a la tonada cordobesa y la latencia del Google Meet hay que sumarle conceptos, hardware con nombres extrarios y un lenguaje técnico del mundo de la Computación de Alto Rendimiento (HPC). No hace falta creer ciegamente, la frase inicial de lo “lamentable” del desarrollo local sigue así: “Imaginate, nosotros tenemos GPU de la generación de Nvidia, Ampere, que es 2021. Generación Hopper es 2023. Generación Blackwell, 2025. O sea, estamos dos generaciones viejos. Lo que pasa es que estos guasos están haciendo cosas impresionantes”. Argentina corre de atrás, muy de atrás, y pone a jugar hardware de descarte en otras partes del mundo para hacer los modelos punta a nivel local. Tal es el caso de “Gordito”, como llaman cariñosamente el server de inferencia donde lograron poner a correr grandes modelos de lenguaje como Llama y DeepSeek ante la demanda de los investigadores que aunque reconocen que “hay muchísimos modelos online, aparentemente sin costo”, aseguraban que “su gratuidad se basa en hacer pocas consultas por día”. “Ahí pusimos GPU (de Nvidia) A30. Estas A30 dan 10 o 15 tokens (unidades básicas de texto) por segundo. Las H100 (el modelo siguiente) van a 100 tokens por segundo. Es una Ferrari al lado. Los B200 van a 1000 tokens por segundo. Los guasos están poniendo toda la carne en el asador y hace que este producto que tiene dos generaciones sea, en términos de machine learning, basura”, explicó Wolovick en una metáfora más traída a tierra, más al alcance de la mano. “Cuando tenés escasez tenés que poner cabeza”, aseguró ante la pregunta de si era más importante el hardware o el algoritmo, es decir, si incrementar en potencia física u optimizar los programas. Y esto es lo que hacen en todos sus frentes, con la lógica del rebusque y junto al grupo de cybercirujas, un colectivo que en lugar de tirar a la basura componentes de computadoras rotas u obsoletas, las juntan y arman máquinas nuevas. “Fijate en la foto del server. Entre las GPU hay una plaquita: son puentes entre placas. Las GPU de antes no eran lo suficientemente potentes. Pero vos podías poner dos y unirlas con un puente, el SLI de Nvidia. Comprabas dos 2 1080 y las pegabas con eso. Es una comunicación más rápida que la del bus normal. Sale unos 150 dólares y lo que hace, más o menos, es que en vez de tener dos placas de 24 GB, tengas una de 48 GB. Eso lo compramos por AliExpress, ¿y por qué no?”, dijo. Y agregó: “Compramos máquinas viejas. Ahora están llegando saldos y retazos en Estados Unidos. Compramos por 30 mil dólares dos chasis con cuatro computadoras cada uno. Tenemos una cuenta en FedEx y pedimos un presupuesto. Nos dijeron 1.700 dólares. Para nosotros es un montón. Preguntamos si había otra opción y nos dijeron que existen ofertas de último minuto. En vez de gastar 1.700, gastamos 800. Estamos así todo el tiempo”. — ¿Argentina desde dónde está viendo la carrera de la inteligencia artificial? — De ningún lado. En Argentina no hay ninguna máquina, salvo Clementina XXI, que al día de hoy nadie la está usando. Es una máquina que está ahí funcionando desde hace un año y medio, pero nadie la usa. Salvo esa máquina, nadie tiene una compu con estos muchos chips de Nvidia pegados. Entonces, no podés pensar ni en experimentos medianos. No hay ni lo mínimo para decir bueno, hay escasez, tengo una sola máquina de esas, ¿cómo le saco el jugo?.
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