Por Redacción Pangea IA · 28 de octubre de 2026
El laboratorio suizo Giotto ha lanzado Solo y Alto, dos modelos de razonamiento que pueden usarse desde una nube europea, contratarse en un entorno dedicado o instalarse en infraestructura propia. La propuesta, anunciada el 27 de octubre, busca que empresas y administraciones elijan dónde se procesan sus datos: Solo está diseñado para funcionar con una sola GPU, mientras que Alto requiere ocho aceleradores Nvidia B300. El acceso compartido a Alto es gratuito y existe un chat anónimo sin cuenta, pero los pesos no se han publicado y faltan datos esenciales para evaluar el rendimiento.
Qué ha lanzado Giotto
Giotto, fundada en Lausana en 2017 por antiguos alumnos de la Escuela Politécnica Federal de Lausana, presenta los modelos como una familia de razonamiento desarrollada en Suiza. Su diferencia principal no está demostrada todavía en una clasificación independiente, sino en las opciones de control operativo que ofrece: uso compartido desde Europa, nube privada en centros de datos europeos y despliegue en las instalaciones del cliente mediante integradores.
| Modelo o modalidad | Requisitos comunicados | Uso previsto |
|---|---|---|
| Giotto Solo | Una GPU, sin especificar modelo ni memoria | Estaciones de trabajo y despliegues compactos |
| Giotto Alto | Ocho GPU Nvidia B300 | Razonamiento intensivo y cargas empresariales |
| Nube compartida | Alojada en Europa | Prueba gratuita, chat anónimo y acceso por API |
| Nube dedicada o local | Desde una GPU hasta servidores con varias | Datos aislados, control de ubicación e integración privada |
La compañía también estrena aplicaciones para iOS y Android. En la API compartida promete una tarifa plana para un uso con una sola solicitud concurrente y paquetes adicionales para más concurrencia. Las instancias dedicadas se alquilan mensualmente y las instalaciones locales se licencian según el número y el tipo de GPU. Giotto no publica en el anuncio precios en euros, por lo que no es posible comparar aún el coste total con servicios que cobran por token.
Qué significa aquí «IA soberana»
Para una organización española, soberanía puede significar varias cosas distintas: saber en qué país se almacenan los datos, evitar que salgan de una red privada, poder cambiar de proveedor o inspeccionar el propio modelo. Giotto cubre sobre todo las dos primeras. Afirma que su nube está alojada en Europa, que ofrece entornos aislados en Suiza u otros países europeos y que no depende de infraestructura estadounidense.
El despliegue local permite mantener las consultas y los documentos dentro de sistemas elegidos por el cliente. Puede resultar relevante para administraciones, sanidad, industria, banca o despachos que gestionan información sensible. Sin embargo, no equivale a un modelo abierto: no se han publicado los pesos, el tamaño, la ventana de contexto, los datos de entrenamiento ni una ficha técnica completa.
La diferencia es práctica. Una empresa puede controlar el edificio y los servidores donde se ejecuta Giotto, pero no inspeccionar por completo cómo se construyó el modelo. Ese enfoque contrasta con Kolibri‑1, que combina despliegue europeo y pesos abiertos, y con Mistral Large 4, distribuido como modelo abierto para infraestructura propia.
Cómo podrían probarlo empresas y autónomos
El chat gratuito y anónimo de Alto reduce la barrera para una primera evaluación. Un equipo puede preparar un conjunto breve de tareas reales —resumir un contrato, comparar documentación técnica, resolver una incidencia o generar una explicación con fuentes internas— y comprobar calidad, tiempo de respuesta y estabilidad. La prueba debería evitar información confidencial hasta revisar las condiciones, la retención de datos y los subencargados del servicio.
Si los resultados justifican avanzar, el siguiente paso no es comprar ocho B300, sino calcular la carga. Una pyme podría valorar Solo en una estación de trabajo si Giotto aclara qué GPU y cuánta memoria necesita. Una empresa regulada tendría que pedir por escrito el acuerdo de tratamiento, las regiones de alojamiento, las medidas de aislamiento, la licencia local, el soporte y un procedimiento para exportar datos o abandonar el servicio.
Las cifras del fabricante no bastan
Giotto publica resultados elevados en pruebas matemáticas y científicas, pero no ha difundido el arnés de evaluación, los parámetros de generación, el presupuesto de razonamiento ni resultados reproducidos por terceros. Tampoco indica cuántos parámetros tienen Solo y Alto. Dos análisis independientes consultados coinciden en que el lanzamiento y las modalidades de acceso son verificables, pero que las comparaciones de rendimiento siguen siendo afirmaciones del proveedor.
Esto no invalida el producto; determina cómo debe evaluarse. Alto puede probarse gratis con preguntas propias y Solo debería someterse a una prueba piloto sobre el hardware exacto. Hasta que aparezcan una ficha de modelo y mediciones independientes, no es razonable llamarlos líderes ni proyectar ahorros basándose en la tabla publicada.
Una alternativa europea concreta, con preguntas abiertas
Giotto Solo y Alto amplían las opciones para organizaciones que quieren mantener la IA en Europa o dentro de sus instalaciones. La combinación de acceso anónimo, nube dedicada y licencia local es una novedad tangible, y el modelo compacto podría ser especialmente útil si la promesa de una sola GPU se traduce en requisitos asequibles.
La decisión empresarial debe centrarse menos en la etiqueta «soberana» y más en contratos, hardware, portabilidad y evidencia. Giotto ofrece control sobre dónde se ejecuta la inteligencia, pero todavía no abre el modelo ni aporta la documentación necesaria para auditar sus capacidades. Es una candidata interesante para probar; aún no una apuesta demostrada.
Fuentes
- Giotto: anuncio de Solo y Alto distribuido por EQS News, 27 de octubre de 2026 (consultado el 28 de octubre de 2026).
- Explainx: análisis de afirmaciones verificadas y pendientes, 27 de octubre de 2026 (consultado el 28 de octubre de 2026).
- alfw.ai: análisis de acceso, hardware y ausencia de ficha técnica, 27 de octubre de 2026 (consultado el 28 de octubre de 2026).
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