🖥️ La misma mañana de junio, el principal instituto de investigación de Japón encendió dos nuevas supercomputadoras. Usan las mismas GPU y comparten edificio en Kobe, pero apuntan a futuros distintos: una para que la inteligencia artificial haga ciencia por sí misma, y otra para enlazar computadoras cuánticas y supercomputadoras en operación real. Mientras Estados Unidos acumula infraestructura de IA a una escala que nadie iguala, Japón ha hecho, en silencio, una apuesta diferente.

Una máquina para que la IA persiga las leyes de la naturaleza

El 19 de junio de 2026, RIKEN anunció el nombre de su nueva supercomputadora: "RIKYU". Está dedicada al AI for Science —usar inteligencia artificial para investigar, no solo para calcular más rápido— y se instala en el campus de RIKEN en la isla artificial de Port Island, en Kobe.

El nombre tiene varias capas que conviene explicar. En japonés, "ri" (理) es el principio o la ley que subyace a los fenómenos naturales, y "kyu" (究) significa perseguir y dominar. Juntos, RIKYU expresa la idea de rastrear las leyes de la naturaleza con IA y supercómputo. Además suena igual que Sen no Rikyu, el maestro del té del siglo XVI, lo que lo hace cercano. El nombre salió de 1.019 propuestas del público y el comité de selección incluyó incluso a un escritor de ciencia ficción. RIKEN lo enmarca en la enseñanza de Rikyu del "shu-ha-ri": primero se aprende con fidelidad lo que existe (shu, como una IA que absorbe el conocimiento previo), luego se rompe con ello para abrir conocimiento nuevo (ha) y, al final, se dejan atrás las viejas formas mientras humanos e IA avanzan hacia territorio científico inexplorado (ri).

Las cifras son contundentes. RIKYU se compone de 400 nodos de cálculo con NVIDIA GB200 NVL4: 1.600 GPU Blackwell en total. Alcanza más de 64 petaflops en doble precisión (FP64) y supera los 15,5 exaflops en la precisión de 8 bits (FP8) que tanto usan el entrenamiento y la inferencia de IA. Un exaflop equivale a un trillón de operaciones por segundo (un 1 seguido de dieciocho ceros). El arranque está previsto para julio de 2026 y los ajustes finales siguen en marcha.

Pero la verdadera ambición de RIKYU no es la velocidad. El "AI for Science" de RIKEN va más allá del cálculo veloz: consiste en ceder a la IA las fases iniciales de la investigación —generar hipótesis, diseñar experimentos, analizar datos, integrar conocimiento— para que personas y máquinas descubran juntas. En el centro está la idea de los "modelos fundacionales científicos", grandes modelos entrenados ampliamente con el saber de un campo. RIKYU es la plataforma para desarrollarlos y ejecutarlos y, junto a la supercomputadora Fugaku, especializada en simulación a gran escala, busca sostener investigaciones que ninguna podría asumir por separado.

La otra es un traductor entre lo cuántico y lo clásico

El mismo día llegó un segundo comunicado, el de una máquina llamada "ROQUO". Bautizada como el monte Rokko, que vigila Kobe, es el núcleo de cómputo de una plataforma de enlace cuántico-HPC. La opera el Centro de Ciencia Computacional de RIKEN (R-CCS) y la construyó principalmente la empresa DTS dentro del proyecto JHPC-quantum, encargado por el organismo público NEDO.

La función de ROQUO, dicho sin rodeos, es servir de traductor entre computadoras cuánticas y supercomputadoras. El campus de Kobe reúne a la supercomputadora Fugaku, la máquina cuántica superconductora "ibm_kobe" de IBM (un IBM Quantum System Two) y la computadora cuántica de iones atrapados "Reimei" de Quantinuum. ROQUO se acopla estrechamente con todas ellas mediante la SQC Interface —software desarrollado en el proyecto JHPC-quantum sobre plataformas como NVIDIA CUDA-Q— para que puedan ejecutarse de verdad cálculos que combinan procesadores cuánticos y GPU.

Esquema de la plataforma cuántico-HPC: Fugaku, ibm_kobe y ROQUO se concentran en el R-CCS de Kobe y se conectan por la red SINET con la Universidad de Osaka, la Universidad de Tokio, SoftBank y la máquina Reimei en RIKEN Wako

Fuente: RIKEN

El hardware son 135 nodos GB200 NVL4: 540 GPU Blackwell y 270 CPU Grace. En una prueba HPL realizada durante la puesta a punto, registró 19,80 petaflops medidos en doble precisión, por encima de su objetivo de diseño y frente a un pico teórico superior a 21 petaflops. Menos vistoso, pero más revelador, es su sistema de refrigeración: ROQUO usa "free cooling", con agua templada a 32°C que Kobe puede aportar solo con medios naturales incluso en pleno verano, lo que según RIKEN reduce el consumo eléctrico total en más de un 20 por ciento frente a sistemas comparables.

Con ROQUO en marcha empieza el trabajo de fondo: simulación de computación cuántica sobre una supercomputadora, desarrollo y evaluación más rápidos de algoritmos cuánticos y nuevas aplicaciones "cuántico más GPU" como el aprendizaje automático cuántico. La idea es atender, por la vía híbrida, necesidades de cálculo difíciles de cubrir solo con Fugaku.

Por qué dos máquinas, el mismo chip, el mismo día

Que dos máquinas con metas distintas lleguen el mismo día no es casualidad. Comparten una serie de primicias para Japón.

Ambas son los primeros sistemas de producción a gran escala del país que usan la NVIDIA GB200 NVL4. Mientras la GB200 NVL72 agrupa 72 GPU para el gran entrenamiento de IA generativa, la NVL4 es una configuración de 4 GPU pensada también para el cálculo científico (HPC). Conserva el músculo de IA y equilibra el rendimiento FP64 que el HPC necesita con la flexibilidad de instalación y el costo, algo idóneo para plataformas de investigación que manejan trabajos muy distintos.

También son las primeras en Japón en adoptar NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand, una red de baja latencia de hasta 800 gigabits por segundo por puerto y hasta 3,2 terabits por segundo entre nodos. Esa red explica en parte el buen resultado de ROQUO en HPL.

Lo más importante: el saber operativo de ambas máquinas alimentará a Fugaku NEXT, la próxima supercomputadora insignia de Japón, hoy en desarrollo. Con arranque previsto hacia 2030 y diseñada para liderar la convergencia de IA, cuántica y HPC, Fugaku NEXT convierte a RIKYU y ROQUO en campos de prueba de esa convergencia: bancos de ensayo cuyas lecciones sobre operar grandes clústeres de GPU y refrigeración por agua templada se vuelven la base de la siguiente máquina.

La decisión de no competir por tamaño

Si miramos el panorama global, la posición de Japón se aclara.

En escala bruta de IA, Estados Unidos juega solo en su liga. xAI, de Elon Musk, opera "Colossus" en Memphis, un único emplazamiento que, según los informes, reúne unas 555.000 GPU por un costo cercano a los 18.000 millones de dólares: la mayor instalación de entrenamiento de IA del mundo. "Stargate", de Microsoft y OpenAI, ha levantado en Abilene (Texas) un campus con del orden de 450.000 GPU Blackwell. Ambos vuelcan gigavatios de energía financiada con capital privado para entrenar grandes modelos de lenguaje de frontera. Con esa vara de medir, las 1.600 GPU de RIKYU y las 540 de ROQUO parecen diminutas.

Pero la vara es justamente el punto. Estados Unidos también empuja con fuerza el uso de IA para hacer ciencia. La Genesis Mission del Departamento de Energía, lanzada en noviembre de 2025, moviliza 17 laboratorios nacionales y unos 40.000 investigadores para construir modelos fundacionales científicos que automaticen la prueba de hipótesis y el diseño de experimentos, algo muy parecido, sobre el papel, a lo que persigue RIKYU. La diferencia es que Japón ha encajado su versión en una máquina dedicada y coordinada por el Estado, eligiendo el caso de uso por encima del tamaño.

En la integración cuántico-HPC, Japón está, de hecho, en cabeza. En un análisis de 2026, el centro de estudios estadounidense CSIS sostuvo que los esfuerzos de su país por fusionar computación cuántica y supercómputo aún van por detrás de los programas nacionales más coordinados de Europa y Japón. Se prevé que las firmas de internet chinas inviertan unos 70.000 millones de dólares en centros de datos en 2026; el país opera una red de IA distribuida en 40 ciudades y lidera el mundo en comunicaciones cuánticas; sin embargo, su trabajo para acoplar de forma estrecha computadoras cuánticas y HPC en operación real parece, según la información pública, comparativamente limitado. Una plataforma única que enlace Fugaku, ibm_kobe y Reimei como lo hace ROQUO es rara en cualquier parte.

Así, la apuesta de Japón no es recuperar el liderazgo en número de GPU. Es construir primero las "plantillas de aplicación" —ciencia impulsada por IA y enlace cuántico-HPC operativo— como infraestructura nacional, y luego canalizar esa experiencia hacia Fugaku NEXT. En escala, Japón quedará por detrás de Estados Unidos y China; que la estrategia funcione dependerá por completo de la ciencia que ahora se haga sobre RIKYU y ROQUO.

¿Tu país apuesta por construir infraestructura de cómputo lo más grande posible, o por hacerla estrecha y profunda?

Referencias