Huawei se dispone a duplicar la tasa de utilización del chip de IA enmascarando las diferencias de rendimiento de la GPU con Nvidia Blackwell
Según los informes, Huawei presentará una tecnología de infraestructura de IA avanzada para unificar el control sobre chips tan dispares como su propio Ascend y las GPU de Nvidia.
Se dice que la solución basada en software aumentará la tasa de utilización de los chips de IA desde la media actual del 35%, hasta el 70%, duplicando esencialmente la productividad del respectivo clúster del centro de datos de IA al enmascarar las diferencias de hardware y aportar una mayor eficiencia en la asignación de recursos para el entrenamiento y la inferencia de la IA.
Como desarrollador de chips de IA más avanzado de China, Huawei ha estado a la vanguardia de la gran batalla por la supremacía de la potencia de cálculo de la IA con Nvidia y otros juggernauts occidentales de las GPU. Aunque es casi imposible alcanzar a los chips de Nvidia Blackwell De Nvidia con las capacidades actuales de los nodos de producción en China, Huawei ha estado aplicando activamente estrategias para compensar la calidad con la cantidad.
Dado que no puede hacerse con chips potentes, pero caros y cargados geopolíticamente, de la talla de Nvidia, China está intentando activamente mercantilizar la computación de IA. Huawei agrupa grandes cantidades de sus GPU Ascend de bajo coste para ejecutar modelos de IA de código abierto como DeepSeek que requieren una fracción de la potencia de cálculo que exigen ChatGPT o Gemini de Google, consiguiendo un rendimiento comparable.
Esta estrategia de comoditización de la IA parece estar funcionando por ahora, ya que dejará a los países compitiendo en potencia para alimentar todos esos centros de datos de IA, más que en capacidades individuales de chips o LLM. ByteDance, de TikTok, por ejemplo, dirige el chatbot más popular de China, que es también su mayor usuario de potencia de cálculo de IA. Su demanda comenzó con 4T de tokens al día a finales del año pasado y ahora ha crecido a más de 30T de tokens al día, es decir, bastante comparable a los 43,2T de tokens diarios de Google.
El nuevo control unificado de la infraestructura de IA que Huawei está a punto de anunciar en el Foro de Implementación y Desarrollo de Aplicaciones de Contenedores de IA 2025 el 21 de noviembre podría ser otro ejemplo de la estrategia china de IA de"utilizar las mejoras del software para compensar el hardware más débil".
Queda por ver cómo planea exactamente Huawei duplicar la tasa de optimización del chip de IA con mejoras en el control de la infraestructura que puedan reunir recursos tan diferentes como el Ascend de Huawei, el Blackwell de Nvidia u otras GPU de terceros, con el fin de aumentar la eficiencia general del clúster de computación.
