GitHub suma 4 millones de núcleos de CPU por el auge de agentes IA

GitHub ha incorporado en lo que va de 2026 cuatro millones de núcleos de CPU, 160 petabytes de almacenamiento de alta velocidad y 50 terabits por segundo de capacidad de red, según los datos publicados por la propia plataforma. Son recursos adicionales para atender una actividad creciente, no la capacidad total de GitHub, y la compañía sitúa a los agentes de IA entre los factores de esa presión.

Una actividad casi triplicada

Según Octoverse 2026, los commits anuales pasaron de 12.900 millones a 34.300 millones en los doce meses terminados en septiembre de 2026, contando repositorios públicos y privados. Solo en septiembre se registraron 7.380 millones. Un commit es una versión guardada de cambios en un proyecto y puede ser muy pequeño o muy grande, así que la cifra mide actividad registrada, no líneas de código generadas.

Los agentes explican parte del salto. En septiembre, más del 40 % de las pull requests comenzaron con un borrador elaborado por un agente de IA detectable por GitHub; en marzo eran el 17 %. Los repositorios nuevos con archivos de configuración para agentes registraron de media ocho veces más commits que los que no los tenían. GitHub advierte de que esto no demuestra una mejora equivalente de productividad, ya que los demás también pueden usar IA.

La frecuencia, más que el tamaño

El reto no es solo almacenar, sino la frecuencia con la que se trabaja sobre el código. Una sola tarea de un agente puede implicar varios envíos, lecturas y comprobaciones automáticas, y si muchos agentes trabajan en paralelo el tráfico se multiplica.

Los límites ya se han notado. El 17 de agosto de 2026 GitHub sufrió una interrupción de siete horas y 47 minutos. Según la compañía, el tráfico alcanzó un nuevo máximo y un componente crítico de su centro de datos en Estados Unidos no logró escalar. Reconoció que no había ampliado ciertos recursos con suficiente antelación, pero no culpó directamente a los agentes.

Una arquitectura nueva

GitHub admite que más capacidad no bastará. Está migrando hacia una infraestructura distribuida en varias regiones de Microsoft Azure y separa almacenamiento y procesamiento para escalarlos por separado, además de reducir las operaciones que deben coordinarse. En pruebas internas, la capacidad de escritura se multiplicó hasta por 35, aunque eso aún no refleja el rendimiento general.

El caso muestra una consecuencia menos evidente de la IA: generar propuestas de código es fácil, pero los desarrolladores siguen debiendo revisarlas, probarlas y decidir cuáles conservar, mientras los servicios aguantan un tráfico cada vez más automatizado.