What does BtMData do?

BtMData transforms industrial and energy assets into viable data centre projects: site assessment, energy and regulatory structuring, and ongoing management with the GridPass platform.

What is BtMData GridPass?

GridPass is the energy and compliance platform for data centres: regulatory cockpit with hourly renewable matching on measured telemetry, energy stack design with dedicated renewables, BESS and hourly PPAs, metered PUE/WUE and permitting with cost of delay.

Which regulation does GridPass address?

Spain's upcoming data centre regulatory framework, still in the approval process, including hourly correlation with renewable generation, additionality, PUE and WUE reporting, and CNMC filings.

Todos los modelos

OpenAI · 2023

GPT-4: anatomía de la infraestructura de training

Name: BtMData GridPass
Brand: BtMData

The model that defined the GenAI era. A blueprint for what a national AI Factory must deliver.

Planificar un modelo equivalente Comparar otros modelos

Perfil de infraestructura de training

Estimaciones públicas. No avaladas por el vendor del modelo.

Parámetros

~1.76T (MoE, 8 experts × 220B)

Tokens de training

~13T tokens

FLOPs

~2.15e25 FLOPs

Hardware

~25,000 NVIDIA A100 (90–100 days)

GPU-hours

~55M GPU-hours

Coste estimado

$60M – $100M (training run)

Potencia cluster

~25 MW (training cluster)

Fuentes: SemiAnalysis (Patel & Wong, 2023), Epoch AI, leaked architecture details (George Hotz / Soumith Chintala).

Qué significa esto para tu plan de infraestructura AI

Entrenar un modelo en la liga de GPT-4 exige una AI Factory dedicada: miles de aceleradores, megavatios de potencia firme, refrigeración de bajo PUE, residencia soberana del dato y una estructura de financiación plurianual. Así traducimos el perfil público anterior a un plan desplegable.

Sizing del cluster

Dimensionamos los GPU/TPU equivalentes a tus FLOPs objetivo, contando MFU (Model FLOPs Utilization), overhead de checkpointing y tolerancia a fallos.

Potencia y refrigeración

Partiendo de la referencia de ~25 MW (training cluster), derivamos requisitos de subestación, objetivos PUE y arquitectura de cooling (DLC, inmersión, híbrida).

CapEx + OpEx

Modelo financiero a 20 años completo: hardware, real estate, contratos de energía, personal, ciclos de refresh. Estrés-test contra escenarios de precio energético.

Despliegue soberano

Residencia UE, alineación NIS2 / GDPR, opción air-gapped. Sin exposición al CLOUD Act estadounidense.

Por qué importa

¿Planeas un modelo a escala GPT-4?

Habla con nuestro equipo de infraestructura. Dimensionamos clusters GPU, potencia, refrigeración y financiación para training e inferencia a escala frontier — sobre infraestructura soberana europea.

Dimensionamiento de cluster GPU (H100 / H200 / B200) para tus FLOPs objetivo
Modelo de potencia, refrigeración y PUE para despliegues de 5–150 MW
CapEx + escenario OpEx a 20 años y vía de financiación
Selección de site: MAD1 (Madrid) + activos greenfield/brownfield ibéricos

Las estimaciones públicas de GPT-4 muestran la escala de cluster, CapEx y huella energética necesarios para entrenar un modelo equivalente. Lo traducimos en un plan desplegable sobre infraestructura soberana europea.

Todas las cifras de esta página son estimaciones públicas compiladas a partir de investigación de terceros (Epoch AI, SemiAnalysis, MLPerf, notas de prensa de vendors) y literatura académica. No representamos a los vendors de los modelos, y los vendors no avalan estas cifras. Usar como referencia de orden de magnitud únicamente.