Durante años, hablar de inteligencia artificial significaba hablar de Nvidia. Sus procesadores se convirtieron en el motor de ChatGPT, Gemini, Claude y prácticamente todos los grandes modelos de lenguaje desarrollados en Occidente. Pero en China esa dependencia empieza a cambiar. No se trata únicamente de fabricar más microchips. Se trata de una carrera por la independencia tecnológica que comenzó en 2020. Cuando estalló la pandemia, el mundo sufrió una escasez histórica de semiconductores. Faltaban microchips para automóviles, electrodomésticos, teléfonos móviles y videoconsolas. Aquella crisis, sin embargo, ya quedó atrás.
Pero surgió otra: una demanda aún mayor de un tipo muy concreto de procesador: las GPU (siglas de Unidad de Procesamiento Gráfico, imprescindible para la creación de imágenes, gráficos 3D y vídeos). Estas unidades son capaces de realizar billones de operaciones matemáticas necesarias para entrenar y ejecutar modelos como ChatGPT. Y es precisamente ese mercado el que Nvidia domina desde hace años, con cerca de un 90% del sector.
El problema es que Nvidia es una empresa estadounidense y las sanciones impuestas por su gobierno limitaron la exportación a China de algunos de los procesadores más avanzados de Nvidia. Y el gigante asiático es el segundo mayor consumidor de GPUs de Nvidia, después de Estados Unidos. En lugar de frenar el desarrollo de la inteligencia artificial china, estas restricciones han impulsado una estrategia completamente distinta: desarrollar alternativas nacionales. Empresas como Moore Threads, Hygon y Huawei están aumentando rápidamente la producción de sus propios aceleradores para inteligencia artificial.
Según la prensa local, la empresa Moore Threads prevé distribuir más de 500.000 aceleradores para IA, mientras que Hygon espera un fuerte crecimiento impulsado por la expansión de los centros de datos dedicados a inteligencia artificial. A ellas se suma Huawei, cuyos procesadores Ascend se han convertido en uno de los pilares de la estrategia tecnológica china y ya alimentan numerosas plataformas de IA desarrolladas dentro del país.
Todas estas compañías no buscan simplemente fabricar un chip con prestaciones de Nvidia, el objetivo consiste en crear un ecosistema completo. Eso incluye hardware, sistemas operativos, bibliotecas de programación, herramientas para desarrolladores y centros de datos optimizados para funcionar con tecnología nacional. Es una estrategia parecida a la seguida durante décadas por Android, Apple o Windows: el verdadero valor no reside únicamente en el dispositivo, sino en todo el software que gira a su alrededor.
Todo ello refleja un cambio mucho más profundo que una simple competencia empresarial. Durante años, la inteligencia artificial mundial se apoyó en un reducido grupo de fabricantes, con Nvidia ocupando una posición dominante. Ahora comienza a dibujarse un escenario diferente, con dos grandes ecosistemas tecnológicos evolucionando en paralelo. Por un lado, el liderado por Nvidia y las empresas occidentales. Por otro, el que China intenta construir alrededor de compañías como Huawei, Moore Threads o Hygon. No significa que Nvidia haya perdido su liderazgo a nivel global, pero sí que en China ha descendido por debajo del 40% su “porción de la tarta”.
En otras palabras, la carrera de la inteligencia artificial ya no consiste solo en crear modelos cada vez más potentes. También pasa por controlar los chips sobre los que esos modelos funcionan. Durante años, China necesitó los chips de Nvidia para desarrollar su inteligencia artificial. Ahora intenta construir una industria capaz de prescindir de ellos. Y, si vemos el pasado, es muy probable que lo consiga. ¿Ejemplos? Los trenes de alta velocidad, los vehículos eléctricos, los teléfonos móviles… Durante las primeras décadas de cada uno de estos ejemplos, China copió y luego innovó o mejoró el diseño. Y ya no precisó del fabricante original. Nvidia debería recordar esto. Tres de las más grandes compañías del país preparan una nueva generación de chips para IA. Mientras Nvidia ya ha perdido un 60% del mercado.
Durante años, hablar de inteligencia artificial significaba hablar de Nvidia. Sus procesadores se convirtieron en el motor de ChatGPT, Gemini, Claude y prácticamente todos los grandes modelos de lenguaje desarrollados en Occidente. Pero en China esa dependencia empieza a cambiar. No se trata únicamente de fabricar más microchips. Se trata de una carrera por la independencia tecnológica que comenzó en 2020. Cuando estalló la pandemia, el mundo sufrió una escasez histórica de semiconductores. Faltaban microchips para automóviles, electrodomésticos, teléfonos móviles y videoconsolas. Aquella crisis, sin embargo, ya quedó atrás.
Pero surgió otra: una demanda aún mayor de un tipo muy concreto de procesador: las GPU (siglas de Unidad de Procesamiento Gráfico, imprescindible para la creación de imágenes, gráficos 3D y vídeos). Estas unidades son capaces de realizar billones de operaciones matemáticas necesarias para entrenar y ejecutar modelos como ChatGPT. Y es precisamente ese mercado el que Nvidia domina desde hace años, con cerca de un 90% del sector.
El problema es que Nvidia es una empresa estadounidense y las sanciones impuestas por su gobierno limitaron la exportación a China de algunos de los procesadores más avanzados de Nvidia. Y el gigante asiático es el segundo mayor consumidor de GPUs de Nvidia, después de Estados Unidos. En lugar de frenar el desarrollo de la inteligencia artificial china, estas restricciones han impulsado una estrategia completamente distinta: desarrollar alternativas nacionales. Empresas como Moore Threads, Hygon y Huawei están aumentando rápidamente la producción de sus propios aceleradores para inteligencia artificial.
Según la prensa local, la empresa Moore Threads prevé distribuir más de 500.000 aceleradores para IA, mientras que Hygon espera un fuerte crecimiento impulsado por la expansión de los centros de datos dedicados a inteligencia artificial. A ellas se suma Huawei, cuyos procesadores Ascend se han convertido en uno de los pilares de la estrategia tecnológica china y ya alimentan numerosas plataformas de IA desarrolladas dentro del país.
Todas estas compañías no buscan simplemente fabricar un chip con prestaciones de Nvidia, el objetivo consiste en crear un ecosistema completo. Eso incluye hardware, sistemas operativos, bibliotecas de programación, herramientas para desarrolladores y centros de datos optimizados para funcionar con tecnología nacional. Es una estrategia parecida a la seguida durante décadas por Android, Apple o Windows: el verdadero valor no reside únicamente en el dispositivo, sino en todo el software que gira a su alrededor.
Todo ello refleja un cambio mucho más profundo que una simple competencia empresarial. Durante años, la inteligencia artificial mundial se apoyó en un reducido grupo de fabricantes, con Nvidia ocupando una posición dominante. Ahora comienza a dibujarse un escenario diferente, con dos grandes ecosistemas tecnológicos evolucionando en paralelo. Por un lado, el liderado por Nvidia y las empresas occidentales. Por otro, el que China intenta construir alrededor de compañías como Huawei, Moore Threads o Hygon. No significa que Nvidia haya perdido su liderazgo a nivel global, pero sí que en China ha descendido por debajo del 40% su “porción de la tarta”.
En otras palabras, la carrera de la inteligencia artificial ya no consiste solo en crear modelos cada vez más potentes. También pasa por controlar los chips sobre los que esos modelos funcionan. Durante años, China necesitó los chips de Nvidia para desarrollar su inteligencia artificial. Ahora intenta construir una industria capaz de prescindir de ellos. Y, si vemos el pasado, es muy probable que lo consiga. ¿Ejemplos? Los trenes de alta velocidad, los vehículos eléctricos, los teléfonos móviles… Durante las primeras décadas de cada uno de estos ejemplos, China copió y luego innovó o mejoró el diseño.Y ya no precisó del fabricante original. Nvidia debería recordar esto. Noticias de Tecnología y Videojuegos en La Razón
