Lenovo presenta en Zhangjiakou una fábrica híbrida de tokens

Lenovo quiere producir tokens como una fábrica produce electricidad o acero. El 10 de noviembre de 2026, el grupo chino presentó en Zhangjiakou, en la provincia de Hebei, la marca «Lenovo Wanquan», una «fábrica híbrida de tokens», y firmó un acuerdo con el gobierno municipal para construir la primera, descrita como «fábrica madre». Un token («cíyuán» en chino) es la unidad de texto que procesa un modelo de IA y la que sirve para medir y facturar su uso. Según QbitAI y el diario Keji Ribao, el proyecto apunta a 2.000 billones de tokens al año (2 × 10^15), pero todas las cifras siguen siendo, por ahora, objetivos anunciados por Lenovo.

¿Qué prevé exactamente Lenovo en Zhangjiakou?

Según Keji Ribao (11 de noviembre de 2026), Lenovo y la ciudad de Zhangjiakou firmaron el acuerdo el 10 de noviembre, lo que fija la ubicación de la primera fábrica madre. La primera fase contempla un clúster de cómputo heterogéneo de 15.000 P y un centro de cálculo de unos 100 MW («P» es la unidad de potencia de cálculo que usa Lenovo y que ninguno de los dos medios detalla). Según QbitAI (14 de noviembre de 2026), que cita al vicepresidente sénior de Lenovo Dai Wei, el calendario de esa fase es 2027, con una escala que se multiplicaría por diez o más hacia 2030.

• Producción anual: más de 2.000 billones de tokens, unos 5,5 billones al día según la conversión de QbitAI.
• Caudal máximo: 200 millones de tokens por segundo; Keji Ribao habla de capacidad para 100.000 usuarios simultáneos al día.
• Objetivo de coste: reducir un 70 % el coste global del millón de tokens.
• Objetivos de caudal y calidad: producción por segundo multiplicada por 5 y tasa de «buenos tokens» superior al 99,9 %.
• Objetivo energético: PUE inferior a 1,1 en el centro de cálculo asociado.

El PUE (Power Usage Effectiveness) es la relación entre la energía total que consume un centro de datos y la que llega realmente a los servidores; cuanto más cerca de 1, menos electricidad se pierde en refrigeración y otros usos. La «tasa de buenos tokens» es un indicador de Lenovo que Keji Ribao presenta como una forma de filtrar tokens de baja calidad; QbitAI añade que Lenovo destaca el «token efectivo»: lo que cuenta no es el volumen producido, sino que una tarea se resuelva bien a la primera.

¿Por qué hablar de producción «híbrida»?

El contexto es una demanda que se dispara mientras los presupuestos se preocupan. Según la Administración Nacional de Datos de China, citada por QbitAI, las llamadas diarias de tokens pasaron de 100.000 millones a principios de 2024 a 100 billones a finales de 2025 y superaron los 140 billones en marzo de 2026; la Academia China de Tecnologías de la Información y la Comunicación (CAICT) cifra más de 500 billones en junio de 2026. Pero las empresas frenan: según el diario Economic Observer, recogido por QbitAI, un banco mediano gastó casi 9 millones de yuanes en tokens en el primer semestre, el 8 % de su presupuesto informático del año anterior, y en una encuesta de McKinsey aproximadamente uno de cada cinco encuestados dijo haber limitado el uso de IA por su coste.

Lenovo responde con un suministro mixto en tres ejes, explica QbitAI. Fuentes: tokens privados producidos internamente, complementados con servicios públicos autorizados, con predominio privado. Arquitectura: tareas ligeras en el dispositivo, tareas sensibles a la latencia en el borde y demanda elástica en la nube. Modelos: de pesos abiertos o propietarios cerrados, según la calidad y el coste buscados. El grupo quiere entregar tokens como se entrega electricidad: la empresa se conecta sin preocuparse por las máquinas ni la planificación que hay detrás.

Dos piezas de software orquestan esa mezcla, según QbitAI. El «Token Engine» combina el despliegue dinámico de modelos y cálculo en las mismas máquinas, grupos de recursos por tarea y enrutamiento inteligente de modelos. El «Token Hub», integrado en la nube xCloud de Lenovo, elige para cada petición un modelo y una capacidad adecuados a la calidad exigida, los límites de datos, la latencia y el coste. En seguridad, Lenovo anuncia una lista blanca de modelos probados, una función «Token Trust» que intercepta información sensible en tránsito y un procesamiento en entornos de ejecución de confianza (TEE), donde la plataforma no puede leer el contenido.

¿Cómo piensa Lenovo reducir los costes?

Keji Ribao y QbitAI describen una optimización en tres niveles. Primer nivel, el hardware: la solución de cálculo heterogéneo «Wentian», basada en supernodos y en la optimización de las comunicaciones del clúster, aportaría más de un 30 % de eficiencia de cálculo según Lenovo. Segundo nivel, el coste durante todo el ciclo de vida del centro de cálculo: prefabricación modular, refrigeración líquida integral y control en corriente continua de la electricidad verde, con una línea de reciclaje de equipos prevista en Zhangjiakou. Tercer nivel, el uso: el enrutamiento evita emplear un modelo caro en una tarea sencilla.

Según QbitAI, Yao Zhenyu, vicepresidente de Lenovo, afirma que las prácticas internas de IA del grupo ya han logrado una optimización de costes global de aproximadamente el 70 %. Estas cifras proceden de Lenovo: según nuestra lectura, ni QbitAI ni Keji Ribao mencionan una verificación independiente y ninguno indica el importe de la inversión.

¿Por qué Zhangjiakou?

La ciudad, a algo más de 100 km de Pekín, reúne energía y capacidad de cálculo. QbitAI indica que su potencia renovable instalada superaba los 45 millones de kW a finales de 2025, cerca del 90 % de la capacidad eléctrica local, y que cuenta con más de 50 centros de datos y más de 1,07 millones de racks estándar en servicio. Es un nodo del núcleo Pekín-Tianjin-Hebei del programa nacional «Datos del Este, cómputo del Oeste». El clima fresco, unas tarifas eléctricas descritas como favorables y la baja latencia hacia Pekín reducen los costes de explotación. QbitAI cita además el plan quinquenal 2026-2030, que pide combinar electricidad verde y cómputo y abaratar el cómputo para las pymes.

Lenovo presenta tres casos, todos procedentes de proyectos o cifras anunciados por la empresa. En Changsha, Hunan Broadcasting prevé con Lenovo una fábrica de tokens dedicada a series cortas generadas por IA, con el objetivo de reducir un 50 % el coste de producción, acortar un 60 % el ciclo, superar las 1.200 horas de contenido terminado al mes y reunir a más de 10.000 creadores. El proyecto escolar de Shanghai Jiansheng abarca más de 600 escuelas primarias y secundarias, con una carga que oscila entre clases, exámenes y vacaciones y con datos de menores que proteger. Por último, el centro de cálculo Suihong Huachuang de Qingyang (Gansu), primer caso de explotación citado, ahorraría alrededor de un 30 % de coste, con más de 2 millones de llamadas y 2.000 millones de tokens al día en un solo modelo.

¿Qué cambia para una empresa?

El proyecto recuerda ante todo que el coste de los tokens se convierte en una palanca de gestión propia: medir el coste por tarea lograda en lugar de por token consumido, enrutar las tareas simples a modelos pequeños y reservar los grandes para los casos que lo justifiquen. Esto importa sobre todo para los agentes de IA en la empresa que encadenan horas de razonamiento. También muestra que proveedores de infraestructura chinos intentan vender un servicio de tokens llave en mano en lugar de servidores; el efecto sobre los precios del cómputo fuera de China está por ver.

Una última cautela: la primera fase no se espera antes de 2027, las prestaciones anunciadas son objetivos y no mediciones, y los casos de Changsha, Shanghái y Qingyang no son, según las fuentes leídas, clientes anunciados de la fábrica de Zhangjiakou. Hará falta ver resultados de explotación publicados para juzgar si el «token de buena calidad» prometido cumple sus cifras.