Meituan, una empresa china de reparto de comida a domicilio popular en aquel país, ha sorprendido al mundo tecnológico con el lanzamiento de LongCat 2.0, un modelo de inteligencia artificial que cuenta con la asombrosa cifra de 1.6 billones de parámetros y que se ha convertido en el más grande entrenado por completo con chips fabricados en China. Y lo más sorprendente, es que aseguran que lo han hecho esquivando con éxito los bloqueos comerciales de Estados Unidos que impiden al país acceder al cotizado hardware de NVIDIA.
Algo que representaría un cambio de juego radical para la industria asiática, ya que demuestra por primera vez que un gigante empresarial local puede diseñar, entrenar y poner en marcha una inteligencia artificial de escala masiva utilizando exclusivamente tecnología propia, lo que supera la antigua creencia de que los chips chinos solo servían para tareas sencillas de ejecución y les permite competir con modelos globales más avanzados en un escenario de total independencia tecnológica.
El reto de entrenar desde cero con hardware propio y el aplauso de los expertos
Según la información reportada por medios locales, LongCat 2.0 utilizó un grupo de 50,000 chips nacionales para todo su proceso, marcando una diferencia fundamental con otros proyectos recientes que solo usaban los componentes locales para responder las preguntas de los usuarios y no para la etapa de aprendizaje inicial. El preentrenamiento es la fase más exigente porque es cuando la máquina absorbe montañas de datos para aprender las reglas básicas del lenguaje, una tarea enorme que Meituan resolvió conectando miles de equipos con herramientas de comunicación de Huawei llamadas HCCL para evitar que el sistema sufra caídas.
Esta hazaña técnica llamó de inmediato la atención de los analistas de la industria, como es el caso de TP Huang (vía South China Morning Post), quien comentó en redes sociales que “esto disipó cualquier preocupación de que los SuperPoDs Atlas-950 [fueran] incapaces de entrenar grandes modelos de lenguaje para [Zhipu AI] y DeepSeek”, mientras que el investigador Hanchi Sun destacó asombrado que el modelo ofrece “un rendimiento cercano a la frontera tecnológica, entrenado en 50,000 aceleradores domésticos chinos”, concluyendo con entusiasmo que es “¡el primero en lograr esto!”.
Resultados prometedores y los grandes obstáculos que todavía quedan por delante
En cuanto a su potencia real en el uso diario, los exámenes demuestran que LongCat 2.0 ya puede competir de igual a igual con herramientas internacionales, logrando superar al modelo Gemini 3.1 Pro de Google en pruebas de programación y tareas de asistencia inteligente, aunque la propia empresa reconoce con humildad que todavía está un paso por detrás de gigantes como el GPT-5.5 de OpenAI o el Claude 4.8 Opus de Anthropic.
A pesar de la celebración por el logro alcanzado, los ingenieros admiten que el camino no fue para nada sencillo y que trabajar sin los equipos estadounidenses implica lidiar con un entorno donde “en comparación con el maduro ecosistema de GPU de NVIDIA, la comunidad de software de soporte está todavía menos desarrollada”. El principal obstáculo técnico fue la menor capacidad de memoria en los chips locales si se comparan con los prohibidos procesadores de NVIDIA, lo que se convirtió en el “principal cuello de botella” y generó “desafíos significativos a nivel de sistema debido tanto a la escala del modelo como a la del clúster”.
Algo que para cerrar, terminó obligando a todo el equipo a realizar “un esfuerzo significativo en construir una infraestructura estable, segura y escalable” para poder exprimir al máximo el hardware de su propio país y hacer noticia en todo el mundo.
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