- La UE fija obligaciones para modelos GPAI según umbrales de FLOPs y riesgo sistémico.
- Hollywood despliega avisos para impedir el uso de películas en el entrenamiento de IA y se intensifican los litigios.
- IONOS activa NVIDIA DGX H200 para impulsar entrenamiento soberano de modelos en la UE con cumplimiento RGPD.
- Calendario y sanciones: aplicación escalonada hasta 2027 y multas de hasta 15 M€ o 3% de facturación.
El entrenamiento de modelos de IA se ha situado en el centro del debate por el cruce de intereses entre reguladores, proveedores tecnológicos y titulares de derechos. En Europa, la Comisión ha concretado qué se espera de los modelos de propósito general; al mismo tiempo, la industria audiovisual mueve ficha para blindar sus catálogos frente a la minería de datos.
Mientras tanto, el ecosistema tecnológico europeo incorpora nueva potencia de cómputo para entrenar modelos en casa y bajo reglas comunitarias, impulsando la llamada “IA soberana”. Todo ello dibuja un panorama en el que la capacidad de cálculo, la trazabilidad de los datos y la propiedad intelectual se vuelven variables críticas desde el preentrenamiento hasta las actualizaciones postcomercialización.
Qué cambia con las directrices europeas para el entrenamiento de modelos GPAI
Las nuevas directrices de la Comisión delimitan el ámbito de los modelos de IA de propósito general (GPAI): toda arquitectura sin finalidad predeterminada, reutilizable en múltiples contextos, que haya movilizado una capacidad de cálculo superior a 10^23 FLOPs durante su entrenamiento, entra en ese paraguas regulatorio.
Las obligaciones cubren el ciclo de vida completo, del preentrenamiento a la puesta a disposición y sus revisiones, con un principio rector claro: cuanto mayor sea el riesgo, mayores serán las exigencias. Para los GPAI, los proveedores deberán facilitar de forma sistemática:
- Documentación técnica exhaustiva para integradores y, cuando se les requiera, para la Oficina Europea de la IA o las autoridades nacionales.
Cuando un modelo supera el umbral acumulado de 10^25 FLOPs, se considera de riesgo sistémico y debe aplicar controles reforzados: gestión de riesgos en ciberseguridad, notificación de incidentes graves y pruebas continuas. La norma prevé, no obstante, que el proveedor solicite una reevaluación del riesgo real si existen argumentos técnicos para ello.
Proveedor, modificaciones y el estatus de los modelos abiertos
A efectos del mercado europeo, se considera proveedor a toda empresa que comercialice un modelo en la UE con independencia de dónde lo desarrolló. Además, un actor aguas abajo que modifique un modelo empleando más de un tercio del cómputo original pasa a ser también proveedor y asume las mismas obligaciones.
Los modelos publicados bajo licencias libres pueden acogerse a exenciones parciales si cumplen criterios como la ausencia de monetización o de recopilación de datos personales. Sin embargo, una vez que se rebasan los umbrales de riesgo sistémico, dichas exenciones dejan de aplicarse y entra en juego el régimen reforzado.
Código de buenas prácticas y calendario de aplicación
Aunque el marco ya está vigente, su aplicación se escalona: nuevos modelos en 2026 y existentes en 2027. La Oficina de la IA pilotará este aterrizaje gradual para permitir que las organizaciones se adapten sin romper sus operaciones.
Para facilitar el cumplimiento, la Comisión ha publicado un código de buenas prácticas. Quienes se adhieran obtendrán menos carga administrativa y mayor seguridad jurídica. Entre los firmantes figuran Google, OpenAI, Mistral y Microsoft, mientras que Meta ha declinado sumarse alegando incertidumbres legales y un alcance regulatorio excesivo.
El incumplimiento puede acarrear multas de hasta 15 millones de euros o el 3% del volumen de negocio mundial. Cada Estado miembro deberá designar sus autoridades supervisoras; en Francia se espera un papel central de la Cnil, con potencial participación de organismos sectoriales como Arcom o Anssi.
Hollywood mueve ficha: avisos en créditos y choque legal por el entrenamiento
Universal Pictures ha comenzado a incorporar en los créditos de sus estrenos un aviso que prohíbe el uso de la obra para entrenar IA, una medida que busca disuadir la extracción de datos de películas para alimentar modelos generativos. Este gesto se ha visto en títulos recientes y se enmarca en el esfuerzo del sector por proteger contenidos con derechos de autor.
En paralelo, avanza el pulso judicial entre grandes estudios y plataformas de generación. En su defensa, Midjourney invoca el uso justo y cita decisiones recientes que consideran el entrenamiento de modelos como transformador, mientras los demandantes describen una infracción masiva y continuada de sus catálogos. La discusión incluye si se han seguido los procedimientos de retirada de contenidos y hasta qué punto la reproducción de estilos o personajes excede los límites legales.
Otros estudios, como DreamWorks Animation, han reforzado la señalización con cláusulas que invocan el artículo 4(3) de la Directiva (UE) 2019/790, que permite a los titulares excluir sus obras de la minería de datos (opt-out). Sindicatos como WGA y SAG-AFTRA y asociaciones como ACE vienen alertando del riesgo de usos no consentidos de obras, voces e interpretaciones en el entrenamiento de modelos.
Potencia soberana para entrenar en Europa: IONOS y NVIDIA DGX H200
En el plano infraestructural, IONOS ha activado el sistema NVIDIA DGX H200 dentro de su oferta de IA soberana. El objetivo es que empresas, centros de investigación y administraciones puedan entrenar modelos de gran tamaño y ejecutar cargas intensivas en datos bajo la legislación europea.
La propuesta combina un AI Model Hub para gestionar datos multimodales con servidores GPU dedicados y herramientas de control centralizado. Este enfoque evita transferencias de información sensible fuera de la UE y facilita la trazabilidad de los procesos de entrenamiento en sectores regulados.
En lo técnico, cada nodo DGX H200 integra ocho GPUs Hopper con 141 GB de HBM3e por unidad (1.128 GB totales), interconectadas mediante NVIDIA NVLink (900 GB/s por enlace) y conmutación NVSwitch (7,2 TB/s agregados). La conectividad externa descansa en adaptadores ConnectX‑7 de 400 Gb/s con aceleración RDMA para clústeres de IA.
El plano de cómputo general se completa con dos Intel Xeon Platinum 8480C (56 núcleos cada uno), 2 TB de DDR5 y 30 TB en NVMe SSD. Esta composición persigue sostener entrenamientos continuos y simulaciones complejas con un rendimiento por vatio competitivo, clave cuando los presupuestos de cómputo son el mayor cuello de botella.
En cumplimiento, los equipos se alojan en centros de datos en Alemania con certificaciones ISO 27001 e ISO 9001, controles de acceso por roles, cifrado en tránsito y en reposo, y registros de auditoría para verificación regulatoria conforme al RGPD.
Entre los primeros casos de uso, Noxtua emplea esta plataforma para entrenar un modelo jurídico sobre terminología y documentos legales europeos, manteniendo la trazabilidad de referencias y ajustándose a protección de datos, un ejemplo temprano de IA legal soberana desarrollada íntegramente en Europa.
La puesta en producción se realiza a través de Cronon, con instancias dedicadas, soporte especializado y SLA con tiempos de respuesta. La facturación se estructura por consumo de GPU, ancho de banda y almacenamiento, una modalidad que permite ajustar costes a la curva de experimentación y escalado.
En conjunto, la disponibilidad de supercomputación específica para IA dentro de la UE amplía alternativas frente a proveedores extracomunitarios y puede impulsar inversión y colaboración público‑privada. El mercado de HPC en la nube, que crece con la IA generativa, se beneficia de arquitecturas que reducen latencias y estandarizan plataformas certificadas para compartir conocimiento entre organizaciones.
El escenario actual combina regla, derecho y músculo de cálculo: la UE refuerza sus obligaciones en entrenamiento, la industria cultural delimita el uso de sus obras y la infraestructura europea proporciona la base para entrenar modelos avanzados sin salir del marco comunitario.
