China acelera el cambio hacia chips de IA de producción propia bajo la presión de EE.UU

Las mayores empresas tecnológicas de China están trabajando rápidamente para sustituir Silicio estadounidense, pero los beneficios inmediatos están en hacer funcionar la IA, no en entrenarla. Las restricciones a la exportación de piezas avanzadas de Nvidia han empujado a los diseñadores locales a construir chips "suficientemente buenos" que mantengan los servicios en línea mientras maduran las inversiones más largas en fabricación.

Alibaba es el principal ejemplo. Anteriormente uno de los principales clientes de Nvidia, ahora está probando un nuevo procesador propio dirigido a un amplio conjunto de tareas de inferencia, no sólo a trabajos limitados de un solo propósito. El chip se fabrica en una fundición china en lugar de en TSMC, un cambio forzado por las restricciones estadounidenses. Para facilitar la adopción, Alibaba mantuvo la compatibilidad con el ecosistema de software de Nvidia, de modo que los equipos puedan reutilizar el código existente.

Los rivales se acercan desde perspectivas diferentes. La startup MetaX, de Shanghái, presentó una GPU con más memoria que la H20 de Nvidia, el modelo más avanzado de Nvidia que Washington dejó volver brevemente a China antes de que Pekín dijera a los compradores que se contuvieran, cambiando un mayor consumo de energía por capacidad en determinadas cargas de trabajo. MetaX planea escalar utilizando una tecnología de proceso más antigua y un enfoque multi-die para eludir los límites de capacidad de las fábricas nacionales. Mientras tanto, Cambricon registró unos ingresos trimestrales de 247 millones de dólares gracias a los fuertes pedidos de su chip Siyuan 590 y advirtió a los inversores tras una fuerte subida de sus acciones; su valor de mercado aún se sitúa muy por encima de los niveles anteriores.

El apoyo estatal está alargando los plazos. Pekín lanzó un fondo de 8.400 millones de dólares para reducir la dependencia exterior, y Huawei mostró un sistema que une 384 chips Ascend. Algunas evaluaciones dicen que puede superar a los principales equipos estadounidenses en determinadas métricas, pero el coste energético es elevado. Aun así, los principales proveedores de nubes públicas se han mostrado cautelosos sobre las compras masivas de Ascend, en parte porque ven a Huawei como un competidor directo de la nube.

Las herramientas y las cadenas de suministro siguen siendo los cuellos de botella. Muchos ingenieros siguen prefiriendo la pila de software madura de Nvidia; los chips nacionales pueden ser más difíciles de integrar, y persisten los informes de sobrecalentamiento o fallos del sistema durante largas carreras de entrenamiento. Las fábricas chinas, constreñidas por un acceso limitado a equipos de vanguardia, luchan por añadir la capacidad que desean los diseñadores, lo que empuja a algunos vendedores a combinar troqueles más pequeños o a apoyarse en nodos más antiguos. El nuevo chip de Alibaba ayuda en el frente de la compatibilidad, pero no resuelve el cuello de botella de la formación.

Esta división, inferencia suave frente a entrenamiento difícil, define la brecha actual. Los controles estadounidenses bloquean los procesadores de entrenamiento más avanzados, y la última pieza de Alibaba se centra en servir modelos preentrenados en lugar de crearlos. Hasta que el hardware local pueda manejar de forma fiable ciclos de entrenamiento largos y calientes a escala, los principales avances de China se inclinarán hacia mantener la capacidad de respuesta de los servicios de IA en lugar de construir modelos fundacionales más grandes.

No obstante, el progreso continúa. DeepSeek insinuó que las soluciones de software y la mejora del silicio nacional podrían hacer avanzar el entrenamiento, y algunos inversores sostienen que una pila completa de IA "hecha en China" podría alcanzar la escala antes de lo esperado, presionando a Nvidia dentro y fuera del país.