Noruega compra 2 PB de almacenamiento Huawei para entrenar LLMs

Noruega ha adquirido 2 petabytes de almacenamiento flash de Huawei para entrenar modelos de lenguaje de gran escala (LLMs). El coste estimado supera los 10 millones de dólares, una inversión que coloca al país nórdico en el mapa de la inteligencia artificial soberana.

Por qué importa

No es solo una compra de hardware: es una apuesta por la soberanía de datos y la independencia tecnológica. Noruega, con su riqueza en energía renovable y datos públicos, quiere construir sus propios modelos de lenguaje sin depender de gigantes estadounidenses o chinos. Pero al elegir a Huawei, un proveedor sancionado por varios países, asume riesgos geopolíticos y de seguridad.

Para el usuario final, esto significa que los servicios de IA noruegos podrían ser más adaptados al idioma y cultura local, pero también que los datos sensibles quedarán en manos de una empresa con vínculos al gobierno chino. La decisión noruega marca un precedente que otros países pequeños podrían seguir.

Qué dice el contexto

• El almacenamiento flash de Huawei (modelo OceanStor Dorado) ofrece velocidades de lectura/escritura de hasta 10 GB/s, ideales para el entrenamiento de LLMs que requieren acceso masivo a datos.
• Los 2 PB equivalen a unos 2 millones de gigabytes, suficiente para almacenar el texto de toda la Biblioteca del Congreso de EE.UU. varias veces.
• El coste estimado de 10 millones de dólares incluye solo el hardware, sin contar instalación, mantenimiento ni electricidad.
• Noruega planea entrenar modelos en noruego y sami, lenguas minoritarias que los LLMs comerciales ignoran.
• Huawei ha sido excluida de redes 5G en varios países por presuntos riesgos de espionaje, pero su hardware de almacenamiento sigue siendo competitivo en precio y rendimiento.
• La decisión noruega contrasta con la de otros países europeos que optan por proveedores occidentales como Dell o NetApp.

Lo que puedes hacer

1. Si trabajas con datos sensibles, evalúa la cadena de suministro de tu almacenamiento. No solo importa el rendimiento, sino quién fabrica y mantiene el hardware.