OpenAI completó el entrenamiento de GPT-6 Astra con un clúster de 100.000 tarjetas gráficas en Stargate, el centro de datos ubicado en Abilene. El hallazgo no está solo en la escala: el modelo busca usar el software como lo haría una persona frente a una pantalla.
La operación habría costado entre 500 y 1.000 millones de dólares. La estimación parte de cada GPU, o procesador gráfico especializado en cálculos de IA, con un coste de 2,50 a 3,50 dólares por hora durante entre 90 y 120 días de entrenamiento continuo.
Jensen Huang, director ejecutivo de NVIDIA, felicitó a OpenAI tras la puesta en marcha y anticipó una fase aún mayor. Según señaló en una publicación, la inteligencia artificial general, o AGI, una IA capaz de resolver tareas amplias, “ya ha llegado”.
Una oficina con un coordinador y varios asistentes
La pieza clave de GPT-6 Astra es una arquitectura multiagente, un sistema donde varias IA colaboran en una misma tarea. No funciona como una única voz que intenta recordar cada paso: distribuye el trabajo entre distintos engranajes digitales.
También te puede interesar:OpenAI Estrena GPT-6 Astra, su IA Más Potente: Acceso, Funciones y PrecioSe parece a una oficina donde un coordinador reparte carpetas entre asistentes que revisan el mismo problema desde ángulos distintos. El agente principal propone una hipótesis técnica. Después, varios subagentes prueban alternativas, comprueban los resultados y devuelven sus hallazgos al escritorio central.
Ese mecanismo busca evitar los llamados “bucles de perdición”, bloqueos en los que un sistema repite un error sin encontrar salida. Si una parte del proceso falla, Astra puede depurar código, es decir, localizar y corregir fallos, y ajustar su estrategia mientras trabaja.
La oportunidad práctica está en que los desarrolladores ya no tendrían que crear una API, una interfaz para conectar programas, para cada herramienta externa. En lugar de aprender un cableado distinto para cada aplicación, el sistema puede navegar por los menús y botones disponibles.
Así, los agentes pueden operar navegadores web, hojas de cálculo y aplicaciones de escritorio. Podrían elaborar documentos completos, diseñar presentaciones o encadenar tareas administrativas que hoy obligan a saltar de una ventana a otra.
También te puede interesar:OpenAI Estrena GPT-6 Astra, su IA Más Potente: Acceso, Funciones y PrecioLa ambición de la siguiente etapa también revela el coste físico de esta carrera. Huang adelantó que un futuro entrenamiento podría reunir 400.000 GPU de manera simultánea, una cifra que ocuparía todo el complejo Stargate de Texas.
Si se usaran bastidores NVIDIA GB200 NVL72, estructuras que agrupan procesadores, cada uno consumiría cerca de 140 kilovatios. Con un PUE, o indicador de energía adicional para refrigeración y operación, de 1,5, el centro necesitaría alrededor de 1,2 gigavatios de potencia.
Sin embargo, tener más máquinas no garantiza una victoria automática. Fable 5.1, de Anthropic, supera a GPT-6 Astra en evaluaciones técnicas como SWE-bench Pro, una prueba de resolución de problemas de programación, y ProofBench v1.1, centrada en matemáticas formales.
La competencia, entonces, no se define solo por quién construye la sala de máquinas más grande. También depende de qué tan bien sus asistentes digitales aprenden a encender la luz correcta, abrir el archivo indicado y pedir ayuda antes de quedarse atrapados.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
