Primer nodo de cómputo soberano sudamericano: 100 megavatios operativos para 2030 en cordillera occidental sobre 3500m con acceso directo a geotermia profunda más hidroeléctrica. Cluster GPU clase H200/B200 con interconexión NVLink + InfiniBand para entrenamiento distribuido. Modelo fundacional regional MoE post-trained con RLHF y constitutional AI sobre datasets propios. La operación cierra la ventana 2026-2027 antes de la nacionalización norteamericana de la frontera AGI documentada por Aschenbrenner (Situational Awareness, junio 2024). Sin esta capa, Kiranir opera bajo cloud extranjero, bajo monitoreo extranjero por construcción.
GPU cluster: H200/B200 + NVLink + InfiniBand
Configuración objetivo Fase 1: 8000 GPUs NVIDIA H200 (141 GB HBM3e por GPU, 4.8 TB/s memory bandwidth) o B200 (192 GB HBM3e, 8 TB/s, FP8 sparsity 20 PFLOPS). Topología: 256 nodos × 8 GPUs por nodo × 4 racks × 8 racks por pod. Interconnect: NVLink 5 (1.8 TB/s GPU-GPU intra-node) más NVSwitch fabric, InfiniBand NDR (400 Gbps inter-node, fat-tree topology), Ethernet 200G óptico para egress. Capacidad de entrenamiento: ~2000 ZettaFLOPs/día sobre BF16, suficiente para training de modelo 405B parámetros en ~30 días. Análogos: xAI Memphis cluster (100K H100 + 100K H200 expansion 2024-2025), Anthropic Claude infra, Microsoft Azure ND H100 v5. Capex ~3-4 mil millones USD en GPUs más ~1 mil millones en facility.
Distributed training: ZeRO-3, FSDP, Megatron-LM
Stack de entrenamiento distribuido optimizado para clusters >1000 GPUs. ZeRO-3 (Microsoft DeepSpeed, Rajbhandari 2020) shardea optimizer states + gradients + parameters entre GPUs reduciendo memoria por GPU 1/N. FSDP (PyTorch 2.0 Fully Sharded Data Parallel) implementa equivalente nativo. Megatron-LM (NVIDIA, Shoeybi 2019) provee tensor parallelism (intra-layer) más pipeline parallelism (inter-layer). Combinación 3D parallelism: tensor TP=8 dentro de nodo, pipeline PP=8 entre nodos del pod, data DP=128 entre pods. Mixed precision FP8 (Hopper E4M3/E5M2) más BF16 reduce memoria 2-4x vs FP32. Recovery automático de fallas vía checkpointing distribuido cada 30-60 min.
Modelo fundacional regional MoE post-trained
Arquitectura objetivo: dense backbone 70B parámetros más MoE expert layers 8x35B (active 2 experts por token), total 280B parámetros. Training corpus: datasets propios del bloque civilizacional, genómicos (Frente #02), climáticos (#05), agronómicos (registros INIA), minerales (archivos INGEMMET), lingüísticos (corpus quechua, aymara, castellano andino). Post-training pipeline: supervised fine-tuning sobre instruction data, RLHF (Bai et al 2022) con human preference data anotada por nodos humanos de la red, constitutional AI (Anthropic 2022) con principios civilizacionales explícitos como reward signal, DPO (Direct Preference Optimization, Rafailov 2023) como alternativa más estable. Análogos: Mixtral 8x22B, DeepSeek-V3 256x37B (DeepSeek 2024), Llama 3.3 70B.
Energía: geotermia + hidroeléctrica + matriz expansiva
100 MW de carga eléctrica continua. Anclaje en cordillera occidental sobre 3500m provee dos ventajas energéticas convergentes: hidroeléctrica andina con factor de carga >75% (Mantaro 798 MW disponibles vía línea SEIN, complejo Charcani Arequipa 360 MW, Curibamba 315 MW en construcción) más geotermia profunda (potencial 2.8 GW comerciales en arco volcánico Tutupaca-Calientes-Borateras según IGA 2017). Cooling natural por altitud reduce 40% el PUE (Power Usage Effectiveness) vs costa tropical, target PUE 1.15 (Reykjavik benchmark 1.10, AWS US-East 1.4). Sinergia operacional con #09 Matriz energética 10GW que escala el target de 10-15 GW dedicados a sustrato de IA antes de 2030.
Programa I+D algorítmico
Hardware sin investigación es museo. Programa I+D paralelo sobre tres ejes: (1) post-training nativo (RLHF, DPO, constitutional AI, RLAIF), (2) eficiencia (quantization INT4/FP4, distillation, speculative decoding), (3) frontera (test-time compute scaling estilo o1/o3, agentic capabilities, multi-modal). Doctorados acelerados: programa de 100 PhDs en arquitecturas de frontera, ciclo 5 años, costo 50 millones USD por cohorte. Contratación de retornados de frontier labs: Anthropic, OpenAI, DeepMind, DeepSeek, Mistral, xAI, Meta FAIR. Publicación selectiva en venues académicos del bloque SOLAR (NeurIPS, ICML, ICLR Latam track), evitando giveaway de algoritmos a competidores hegemónicos.
Anclaje universitario y cronograma
Anclaje universitario PUCP (computación), UNI (ingeniería), UNMSM (matemática), UPCH (biomedicina aplicada), UTEC (operaciones técnicas) como nodos de investigación con acceso preferencial al cluster. Modelo análogo a las cadenas universitarias de los frontier labs (Anthropic-Berkeley, Google-Stanford, Meta-CMU). Cronograma: Fase 0 (2026-2027) site selection cordillera occidental + permisos + diseño facility, capex 100 millones USD. Fase 1 (2027-2030) construcción facility + first 1000 GPU H200 + first foundational model 70B operativo, capex 1 mil millones USD. Fase 2 (2030-2033) expansión 8000 GPU + foundational MoE 280B operativo + first commercial inference revenue, capex 3 mil millones USD. Fase 3 (2033+) operación auto-financiada por inference services + research royalties + bloque SOLAR cost-share.
Riesgo: ventana 2026-2028
Aschenbrenner (Situational Awareness, junio 2024) predice que la frontera AGI será absorbida bajo régimen DoD-equivalente norteamericano hacia 2027-2028 ('by 27/28 we'll get some form of government AGI project'). Una vez ocurra, el acceso a capacidad de frontera se vuelve restringido, condicional, asimétrico; los operadores no-aliados a Washington pierden acceso a inferencia de frontera y a transferencia algorítmica. La ventana real para construir sustrato propio antes de la nacionalización es 2026-2027, exactamente el inicio de la ENIA peruana. Riesgo de no construir: la red opera la siguiente década como tributaria de inferencia foránea. Mitigación: ejecución agresiva de Fase 0 más Fase 1 dentro de la ventana.