Debido a las sanciones estadounidenses y al rápido ascenso de competidores locales como Huawei, la cuota de mercado de NVIDIA en China se desplomará del 66% al 8%, y aunque la transición es compleja, China acelera su autosuficiencia tecnológica con hardware propio para no depender de suministros extranjeros.
La inteligencia artificial en China está atravesando una transformación radical que amenaza con desbancar a quien, hasta hace poco, era el rey indiscutible del sector, ya que a pesar de que las unidades de procesamiento gráfico (GPU) y las soluciones a escala de rack de NVIDIA siguen siendo los aceleradores de IA más codiciados a nivel global, su dominio en la República Popular China se enfrenta a un colapso inminente. Las severas restricciones a la exportación impuestas inicialmente por la Casa Blanca, y reforzadas posteriormente por las políticas de Pekín, están erosionando drásticamente la presencia de la compañía estadounidense en el mercado asiático.
Según un reciente informe de Nikkei, que cita análisis de la firma financiera Bernstein, la cuota de mercado de NVIDIA en China podría desplomarse hasta un residual 8% en los próximos años, dado que los proveedores nacionales ya están capacitados para satisfacer aproximadamente el 80% de la demanda local, marcando un punto de inflexión hacia la autosuficiencia tecnológica china.
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El ascenso de los proveedores domésticos
La narrativa dentro de la industria tecnológica china ha cambiado de la dependencia a la confianza en sus propias capacidades. “Los nuevos productos satisfacen las necesidades de los desarrolladores nacionales”, declaró Zhang Jianzhong, director ejecutivo de Moore Threads, durante la conferencia de prensa para anunciar el producto con nombre en clave ‘Huashan’ (vía Tom’s Hardware), la primera GPU de la compañía dedicada exclusivamente a la aceleración de cargas de trabajo de IA.
“Ya no será necesario esperar a productos avanzados del extranjero”, comentó.
Esta confianza se respalda en datos de mercado y los analistas de Bernstein esperan que la participación de NVIDIA en el mercado de procesadores de IA de China caiga al 8% este mismo año, un contraste brutal frente al 66% que ostentaba en 2024. Cambio que es impulsado por el ascenso de Huawei, Cambricon y otros proveedores independientes de hardware (IHV), que en conjunto se acercan a dominar el 80% del sector. Este fenómeno no es casualidad, sino el resultado de una “tormenta perfecta”, mezcla de las restricciones sobre el hardware de NVIDIA, el progreso técnico acelerado de firmas locales como MetaX y Moore Threads, y mejoras sustanciales en sus pilas de software.
La competencia ya no se basa solo en disponibilidad sino en potencia bruta, adelanta el reporte de Tom’s Hardware, comentando que el procesador ‘Huashan’ de Moore Threads se posiciona como un competidor directo de los productos Hopper H100 y H200 de NVIDIA. Aunque estas son las generaciones anteriores de aceleradores que EE. UU. permitió exportar recientemente a China (con severas condiciones), siguen siendo potentes, pero el verdadero desafío técnico reside en alcanzar a las nuevas joyas de la corona de NVIDIA, las GPU Blackwell B200 y B300, cuya exportación a China está totalmente prohibida.
En este escenario, Huawei emerge como el contendiente más duro, con un sistema AI CloudMatrix 384 que ha demostrado capacidad para superar a los sistemas GB200 NVL72 y GB300 NVL72 de NVIDIA en rendimiento BF16 FLOPS (un formato estándar para el entrenamiento de IA), aunque con una contrapartida importante, lo cual es un consumo de energía cuatro veces mayor. Mirando hacia el futuro, la ambición china parece no tener techo y el próximo Atlas 950 SuperCluster de Huawei, basado en más de medio millón de aceleradores Ascend 950DT (524,288 unidades), proyecta ofrecer hasta 524 ExaFLOPS en FP8 para entrenamiento y hasta 1 ZettaFLOPS en inferencia FP4 para el periodo 2026-2027, con miras a alcanzar los 4 ZettaFLOPS a finales de 2028.
Si bien estas cifras aún se sitúan por detrás de los clústeres líderes basados en Blackwell, como el OCI Supercluster de Oracle que utiliza 131,072 GPUs B200 para ofrecer 2.4 ZettaFLOPS, es evidente que los desarrolladores chinos están acortando la brecha de rendimiento a una velocidad vertiginosa.
El desafío del ecosistema y la autosuficiencia nacional
A pesar del avance en el hardware, China enfrenta un obstáculo monumental, siendo el gran reto pendiente completar la transición de un ecosistema que ha orbitado durante años alrededor de NVIDIA y su omnipresente plataforma CUDA, hacia una pila de hardware y software totalmente doméstica. Esta migración es costosa y técnicamente compleja, dado que la inmensa mayoría de los despliegues de IA existentes dependen de la arquitectura de la empresa estadounidense.
Sin embargo, la transición hacia el hardware de IA doméstico es un objetivo de seguridad nacional innegociable para China. Un borrador del plan quinquenal, circulado supuestamente por el Partido Comunista en octubre, exige la autosuficiencia en semiconductores bajo un “nuevo sistema nacional” que alinea a organismos estatales, empresas privadas e instituciones financieras. En el corazón de este esfuerzo se encuentran los llamados “cuatro pequeños dragones” de las GPU chinas, Moore Threads, MetaX, Biren Technology y Suiyuan Technology (Enflame).
A este esfuerzo se suman los gigantes de la nube. La unidad Kunlunxin de Baidu planea introducir cinco nuevos procesadores de IA para 2030, y Alibaba mantiene firmes sus esfuerzos en el desarrollo de silicio propio. No obstante, existe un cuello de botella crítico: la capacidad de fabricación. La industria china de la IA está limitada, en gran medida, por la capacidad de SMIC (Semiconductor Manufacturing International Corporation) para producir chips en sus tecnologías de proceso de clase 7nm en cantidades industriales.
Es así como para cerrar, el futuro de la IA en China pende de un hilo fabril: si SMIC no logra aumentar su producción sustancialmente en los próximos años, el sector de IA de China podría rezagarse dramáticamente frente al de Estados Unidos, o bien verse obligado a encontrar, por vías alternativas, la manera de obtener las GPU de alto rendimiento de NVIDIA para no perder el paso.
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