OpenAI, la firma encabezada por Sam Altman, llevó a cabo el entrenamiento de GPT-6 Astra empleando 100.000 tarjetas gráficas en el centro de datos Stargate, ubicado en Abilene, Texas. Se estima que el costo operativo de la operación se sitúa entre 500 millones y 1.000 millones de dólares. Según Jensen Huang, CEO de Nvidia, estas cifras apuntan a que la próxima generación de IA contará con una escala aproximadamente cuatro veces mayor.
El periodo de entrenamiento se extendió entre 90 y 120 días. El rango de gastos parte de una tarifa horaria de entre 2,50 y 3,50 dólares por GPU durante ese lapso continuo.
Para una hipotética expansión de mayor tamaño, la infraestructura podría requerir cerca de 1,2 gigavatios de potencia eléctrica si se utilizan 400.000 GPUs y bastidores GB200 NVL72 de Nvidia. Este estimado ya incorpora un factor de eficiencia energética de 1,5, que contempla la electricidad adicional necesaria para refrigeración y otros sistemas del data center.
GPT-6 Astra fue diseñado para operar con herramientas externas sin que los desarrolladores tengan que programar una API para cada una de ellas. El sistema funciona de forma similar a interactuar con programas informáticos como lo haría un usuario.
Sus agentes pueden moverse por navegadores web, hojas de cálculo y aplicaciones de escritorio. Gracias a esa capacidad, pueden generar documentos complejos, diseñar presentaciones y gestionar secuencias de trabajo avanzadas.
La base de razonamiento se apoya en una arquitectura nativa de múltiples agentes. Ante tareas complejas, un agente principal formula una hipótesis técnica y coordina a subagentes independientes que prueban alternativas y verifican resultados en paralelo. Esta distribución busca evitar los llamados “bucles de perdición” y permite que el modelo depure su propio código y ajuste su estrategia cuando detecta fallas.
Sin embargo, el tamaño de la implantación no garantiza liderazgo en todas las pruebas. En evaluaciones técnicas estandarizadas, el modelo Fable 5.1 de Anthropic supera a Astra en pruebas como SWE-bench Pro, Artificial Analysis Intelligence, Coding Agent y ProofBench v1.1, orientadas a problemas matemáticos formales.
Huang elogió a OpenAI tras la implementación de Astra y adelantó una siguiente etapa de entrenamiento con 400.000 GPUs operando de forma simultánea. Afirmó que la inteligencia artificial general, o AGI, ya está aquí.
Ese volumen cuadruplicaría las más de 100.000 GPU utilizadas para Astra y podría cubrir la totalidad del complejo Stargate en Texas. No se definió una fecha de inicio ni la duración prevista para ese nuevo entrenamiento.
La estimación eléctrica se apoya en bastidores GB200 NVL72, con un consumo aproximado de unos 140 kW por cada uno. Para albergar 400.000 GPUs serían necesarios aproximadamente 5.555,55 bastidores bajo esa configuración.
