Retrasos de Stargate Exponen Cuellos de Botella Reales en Escalado de IA
La ambiciosa iniciativa de infraestructura de IA Stargate de SoftBank, valorada en 500 mil millones de dólares, una vez anunciada como piedra angular para el futuro desarrollo de la IA, está encontrando retrasos significativos, exponiendo las complejas realidades de escalar empresas tecnológicas tan colosales. Yoshimitsu Goto, CFO de SoftBank Group, reconoció públicamente el progreso más lento de lo anticipado durante la llamada de ganancias del primer trimestre de 2025 de la compañía, siete meses después del anuncio de alto perfil del proyecto. Goto describió la iniciativa como un avance “más lento de lo habitual”, señalando que “está tomando un poco más de tiempo de nuestra línea de tiempo inicial”.
Las razones fundamentales de estos contratiempos resuenan con los desafíos que con frecuencia enfrentan los líderes de TI empresariales que gestionan infraestructuras a gran escala. Según Goto, los retrasos provienen del intrincado proceso de selección de sitios óptimos, que implica “muchas opciones” y requiere un tiempo considerable. Además, el proyecto lidia con las complejidades de las negociaciones con las partes interesadas, exigiendo amplias discusiones para construir consenso entre varias partes, además de abordar problemas técnicos y de construcción inherentes. A pesar del ritmo más lento, Goto expresó confianza en la visión a largo plazo, enfatizando un enfoque deliberado para “construir el primer modelo con éxito”. SoftBank mantiene su objetivo de inversión original de cuatro años de 346 mil millones de dólares (500 mil millones de yenes) para Stargate, confirmando que se han identificado sitios importantes en EE. UU., con preparativos simultáneos en múltiples frentes. Las solicitudes de comentarios a los socios de Stargate, Nvidia, OpenAI y Oracle, hasta ahora no han sido respondidas.
Estos desafíos ofrecen información crítica para los directores de información (CIO) que navegan por sus propias decisiones de infraestructura de IA. Sanchit Vir Gogia, analista principal y CEO de Greyhound Research, considera la confirmación de Goto como un reflejo de los problemas recurrentes que encuentran los CIO, como retrasos en la incorporación de socios, fallos en la activación de servicios y compromisos de entrega revisados por parte de los proveedores de nube y centros de datos. Oishi Mazumder, analista senior de Everest Group, destacó además que “los retrasos de Stargate de SoftBank muestran que la infraestructura de IA no está limitada por la computación o el capital, sino por el terreno, la energía y la alineación de las partes interesadas”.
Los analistas subrayan que escalar la infraestructura de IA va más allá de la mera preparación técnica de servidores o unidades de procesamiento gráfico (GPU). Depende significativamente de la orquestación meticulosa de una diversa gama de partes interesadas distribuidas, incluidos proveedores de servicios públicos, organismos reguladores, socios de construcción, proveedores de hardware y proveedores de servicios, cada uno operando con sus propios plazos y limitaciones distintas. Esta compleja coordinación se ve agravada por la magnitud de la inversión en infraestructura requerida. Goldman Sachs Research estima que se pueden necesitar aproximadamente 720 mil millones de dólares en gasto en la red eléctrica hasta 2030 para apoyar el crecimiento floreciente de los centros de datos de IA. La investigación de McKinsey sugiere que las empresas deben equilibrar prudentemente el despliegue rápido de capital con un enfoque por fases, abordando los proyectos por etapas en lugar de intentar despliegues masivos iniciales. Mazumder advierte que incluso las iniciativas de infraestructura de IA bien planificadas y por fases pueden fallar sin una coordinación temprana y exhaustiva, aconsejando a las empresas que anticipen horizontes de implementación de varios años y que prioricen la alineación interfuncional, tratando la infraestructura de IA como un proyecto de capital en lugar de una actualización de TI convencional.
Dadas las lecciones de los obstáculos iniciales de Stargate, los analistas abogan por un enfoque pragmático para la planificación de la infraestructura de IA. En lugar de esperar la maduración de megaproyectos, Mazumder enfatiza que la adopción de la IA empresarial será un proceso gradual, no instantáneo. Por lo tanto, los CIO deben orientarse hacia estrategias modulares e híbridas que presenten construcciones de infraestructura por fases. Esto implica planificar un escalado modular mediante el despliegue de cargas de trabajo en entornos híbridos y multi-nube, asegurando que el progreso pueda continuar incluso si los sitios o servicios clave experimentan retrasos. Gogia advierte que Stargate ilustra vívidamente el riesgo de vincular los compromisos comerciales descendentes al éxito de una única instalación insignia. Para los CIO, la conclusión crucial es integrar la preparación externa en sus supuestos de planificación, establecer puntos de control de coordinación claros con todos los proveedores y evitar comprometerse con fechas de lanzamiento que presuponen una alineación perfecta. Como Gogia acertadamente señala, esta situación es “menos sobre proyectos estancados y más sobre la resecuenciación de la entrega para alinearse con la disponibilidad del ecosistema”. La adopción generalizada de chips basados en Arm por parte de más de 70,000 empresas ya demuestra que existen alternativas viables para las organizaciones que buscan mejoras inmediatas en la infraestructura mientras los proyectos más grandes y complejos maduran.