NVIDIA, Siemens y CFS han formado una alianza para acelerar la fusión nuclear, creando un “gemelo digital” del reactor SPARC, con el objetivo de generar energía limpia ilimitada que satisfaga la inmensa demanda eléctrica de la futura Inteligencia Artificial.
En un movimiento que podría redefinir no solo el futuro de la computación sino la estructura misma de la red energética global, los gigantes tecnológicos NVIDIA y Siemens han unido fuerzas con Commonwealth Fusion Systems (CFS), con un objetivo tan ambicioso como necesario, buscando dominar la energía de las estrellas para alimentar el insaciable apetito de la Inteligencia Artificial. Durante la presentación en la CES 2026, se hizo evidente que la principal barrera para la evolución de la IA ya no es el silicio, sino los megavatios.
Y la respuesta de estas compañías reside en el reactor SPARC, una infraestructura que promete desbloquear la fusión nuclear comercial mediante la digitalización extrema de su desarrollo, de la cual esperan crear “gemelos digitales”, marcando además un hito en la simbiosis entre la capacidad de cómputo avanzada y la física nuclear de vanguardia.
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SPARC y el Gemelo Digital
La carrera por la energía limpia tiene un nuevo competidor en las afueras de Boston, donde Commonwealth Fusion Systems (CFS), reconocida como una de las empresas líderes a nivel mundial en el sector, se prepara para un momento histórico con el encendido del primer plasma en su reactor SPARC, programado para este mismo 2026. Como indican los expertos, el SPARC no es un reactor convencional, ya que se trata de un dispositivo de tipo Tokamak, una maravilla de la ingeniería con forma toroidal (similar a una rosquilla) diseñada para confinar plasma (gas supercalentado) mediante campos magnéticos de potencia extrema.
La física detrás del proyecto es abrumadora, ya que al alcanzar temperaturas superiores a los 100 millones de grados Celsius, los isótopos de hidrógeno se fusionan para convertirse en helio. Este proceso libera cantidades masivas de energía, replicando la reacción que ocurre en el núcleo del Sol. El “santo grial” que persigue CFS es lograr una ganancia neta de energía, es decir, obtener más electricidad de la fusión que la que se consume para mantener el sistema funcionando.
Sin embargo, lo que distingue a esta alianza no es solo la física, sino la metodología. NVIDIA y Siemens han anunciado la construcción de un gemelo digital completo del reactor SPARC.
- Tecnología de Vanguardia: Para lograrlo, se está utilizando la plataforma Siemens Xcelerator en conjunto con NVIDIA Omniverse y el estándar OpenUSD.
- Compresión del Tiempo: La promesa de esta réplica virtual es drástica. Experimentos de calibración y diseño que tradicionalmente tomarían años de pruebas físicas, ahora pueden simularse en cuestión de semanas dentro del entorno digital.
- Detección de Fallos: Los ingenieros pueden identificar errores estructurales o de flujo magnético mucho antes de que se fabrique o monte una sola pieza física, reduciendo costos y riesgos de seguridad.
La colaboración entre estas empresas pone de manifiesto una realidad ineludible, donde la Inteligencia Artificial y la energía nuclear están condenadas a entenderse, y existe una interacción bidireccional crítica entre ambas tecnologías que justifica esta inversión multimillonaria. Por un lado, tenemos la demanda, donde el auge de los modelos de lenguaje masivos y la computación de alto rendimiento ha disparado el consumo eléctrico de los centros de datos.
La visión a largo plazo de esta alianza es que los futuros centros de datos puedan operar sus propios reactores ARC (la versión comercial y escalable del prototipo SPARC) directamente en sus instalaciones (“on-premise”). Esto descentralizaría la producción energética, permitiendo a las granjas de servidores ser autosuficientes con energía limpia y prácticamente inagotable.
Y por otro lado, la fusión nuclear moderna sería inviable sin la IA. Mantener el plasma estable a 100 millones de grados sin que toque las paredes del reactor es un desafío de control dinámico que supera la capacidad humana. Aquí es donde entra el músculo de NVIDIA, ya que los modelos de IA son capaces de calcular y ajustar los campos magnéticos en cuestión de milisegundos, reaccionando a las turbulencias del plasma en tiempo real. Es un ciclo de retroalimentación perfecto, donde la IA ayuda a desbloquear la energía de fusión, y esa energía, a su vez, alimenta a la próxima generación de IA.
Entre el Entusiasmo y la Realidad Industrial
A pesar del optimismo que se respiraba en la CES 2026, los analistas llaman a la cautela respecto a los plazos y la viabilidad inmediata de la “miniaturización” nuclear. Gerald Weßel del medio alemán Gamestar, ofrece una perspectiva lúcida sobre el anuncio, asegurando que esta alianza es un “paso lógico e inteligente”, donde la fusión nuclear y la capacidad de cómputo siempre han estado entrelazadas, pero la IA lleva esta relación al límite.
Para él, es plausible pensar que la integración de gemelos digitales y algoritmos avanzados reduzca la espera para el primer reactor comercial de décadas a solo unos años, aunque advierte sobre el exceso de marketing en la narrativa de SPARC, especialmente en lo referente a los reactores descentralizados para centros de datos individuales. Según cree: “Los creadores de SPARC están exagerando un poco en sus argumentos. Antes de que podamos hablar de la miniaturización hacia reactores individuales descentralizados, primero se necesitan grandes instalaciones centrales que funcionen”.
“La historia de la tecnología es despiadada en este aspecto, porque para crear algo diminuto y eficiente, primero debemos dominarlo a gran escala”, comenta Weßel.
Para cerrar, su comparación con el proyecto ITER en Francia sigue vigente e incluso, si SPARC no logra superar a los proyectos gubernamentales más grandes, la lección es clara, porque de las docenas de conceptos de fusión que compiten actualmente por la supremacía energética, el ganador será, indudablemente, aquel que mejor aproveche la Inteligencia Artificial. La energía que consumen hoy los centros de datos para entrenar estos modelos es, en última instancia, la inversión necesaria para desbloquear la fuente de energía del mañana.
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