Los controles de exportación de EE.UU. han empujado a la industria de chips de IA de China a alejarse de las GPU de uso general de Nvidia y dirigirse hacia el silicio personalizado, creando un ecosistema de semiconductores estructuralmente diferente.
La industria de chips de inteligencia artificial de China ha abandonado los esfuerzos por clonar las GPU de uso general de Nvidia, y en su lugar ha optado por ASIC personalizados que sacrifican la flexibilidad por la eficiencia bruta — un cambio estructural acelerado por los sostenidos controles de exportación de EE.UU. que bloquean el acceso a los procesadores estadounidenses más potentes.
"Las empresas con sólidas capacidades de ingeniería de IA y una hoja de ruta clara se benefician de los ASIC, mientras que aquellas que manejan cargas de trabajo mixtas aún se inclinan por las GPU de uso general", afirmó Su Lian Jye, analista jefe de Omdia.
Se proyecta que Huawei Technologies capture el 62% del mercado interno de aceleradores de IA de China en 2026, seguida por Cambricon Technologies con un 14%, según un informe de Morgan Stanley publicado el 8 de mayo. Se espera que Baidu y Alibaba Group tomen aproximadamente un 5% cada una entre las grandes empresas tecnológicas que construyen chips propietarios. Huawei prevé que los ingresos por chips de IA alcancen unos 12 000 millones de dólares en 2026, frente a los 7 500 millones de dólares en 2025. La participación de Nvidia en el mercado chino de aceleradores de IA se ha derrumbado efectivamente a cero, un desarrollo que el director ejecutivo Jensen Huang ha calificado como un "resultado horrible" para Estados Unidos porque rompe la dependencia del software del ecosistema CUDA de Nvidia.
Esta divergencia tiene consecuencias a largo plazo para los inversores. Si la industria de IA de China se estandariza en una combinación de unidades de procesamiento neuronal de Huawei, unidades de procesamiento paralelo de Alibaba y chips de dominio específico de Cambricon — cada uno con su propia pila de software — el resultado será un ecosistema fragmentado pero autosuficiente a nivel nacional que opera bajo supuestos arquitectónicos fundamentalmente diferentes a los del mundo occidental dominado por Nvidia. El bloqueo de CUDA de Nvidia, construido durante dos décadas, enfrenta su primer desafío creíble.
Tres arquitecturas, una misma dirección
Las empresas chinas están desarrollando tres diseños de ASIC distintos. Huawei apuesta por unidades de procesamiento neuronal a través de su serie Ascend, incluyendo el 910C, ampliamente desplegado, y el próximo Ascend 950. Cambricon está construyendo arquitecturas de dominio específico con sus series Siyuan 590 y 690. La unidad de semiconductores de Alibaba, T-Head, lanzó la unidad de procesamiento paralelo Zhenwu M890 en su cumbre anual de computación en la nube la semana pasada, afirmando que triplica el rendimiento de su predecesor.
En el ámbito de las GPU, Moore Threads — fundada en 2020 por Zhang Jianzhong, exejecutivo de Nvidia en China — lidera el esfuerzo nacional con chips de uso general como la serie MTT S5000. Biren Technology, Enflame e Iluvatar CoreX también compiten, pero ninguna ha alcanzado la escala de los líderes en ASIC.
La brecha de rendimiento entre los chips chinos y el hardware de Nvidia que cumple con las restricciones de exportación se ha reducido significativamente. Los datos de Morgan Stanley muestran que las tarjetas Ascend 950 de Huawei y la Siyuan 690 de Cambricon pueden superar a la H20 de Nvidia — el chip más potente que Nvidia tiene permitido vender actualmente a China — en un 50% a 150% medido en tokens por segundo. La H20 en sí misma tiene aproximadamente una sexta parte de la potencia de la H200 de Nvidia, según un informe del Council on Foreign Relations.
El desafío de la pila de software
El rendimiento del hardware es solo la mitad de la ecuación. El desafío más profundo para la industria de chips china es romper el bloqueo creado por la plataforma CUDA de Nvidia, la capa de software que millones de desarrolladores de IA en todo el mundo utilizan para escribir código para el hardware de Nvidia. Prácticamente todos los marcos de IA, todos los trabajos de investigación y todos los modelos preentrenados asumen compatibilidad con CUDA.
Huawei está construyendo CANN como su alternativa, mientras que Moore Threads ha desarrollado MUSA. DeepSeek ha pasado meses reescribiendo su código central para que funcione con el marco CANN de Huawei, alejándose del ecosistema CUDA. Sin embargo, el analista de semiconductores Zhang Haijun señala que a medida que los modelos de IA se vuelven más complejos, los límites entre los ASIC personalizados y las GPU flexibles se están "volviendo cada vez más difusos", lo que sugiere que la arquitectura ganadora podría eventualmente combinar elementos de ambas.
Para el altamente comercializado mercado de IA de China, que se centra en implementar aplicaciones para cientos de millones de usuarios en lugar de realizar investigación de frontera, el enfoque de ASIC tiene particular sentido. La inferencia — el proceso de ejecutar un modelo entrenado a escala — recompensa el tipo de optimización especializada que proporciona el silicio personalizado. El entrenamiento de nuevos modelos aún se beneficia de la flexibilidad de las GPU, pero los ingresos están en la implementación.
La consecuencia a largo plazo de esta divergencia puede ser más significativa que los benchmarks de rendimiento a corto plazo. Si la industria de IA de China se estandariza en chips y pilas de software nacionales, la colaboración transfronteriza en IA se vuelve más difícil cuando las pilas de computación subyacentes son incompatibles. Y la falta de una plataforma dominante única significa que ningún fabricante de chips chino se beneficia del tipo de bloqueo de ecosistema que hizo que CUDA de Nvidia fuera tan poderoso en primer lugar.
Las acciones de Nvidia, que cotizan a aproximadamente 35 veces las ganancias futuras, enfrentan un lastre estructural por la pérdida de ingresos en China. Si bien el negocio de centros de datos de la compañía sigue siendo dominante a nivel mundial — generando 62 000 millones de dólares en el último año fiscal — la erosión de su franquicia en China elimina un vector de crecimiento que los analistas habían modelado previamente como un viento de cola plurianual. La pregunta para los inversores es si el ecosistema de silicio personalizado que China está construyendo puede igualar el ritmo de innovación del mundo occidental impulsado por Nvidia.
Este artículo es solo para fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.
