La carrera por la soberanía en cómputo de inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa en China. Tras enfrentar años de sanciones y restricciones comerciales, empresas como Huawei y Cambricon están acelerando la producción de aceleradores de IA en fábricas locales. Según estimaciones, se espera que la producción alcance más de un millón de unidades anuales a partir de 2026. Sin embargo, el camino se ve obstaculizado por dos factores críticos: la memoria HBM, esencial para entrenar modelos modernos a gran escala, y la capacidad productiva avanzada.
El cambio estratégico en China se ve impulsado por las listas de entidades del Departamento de Comercio de EE. UU. y los controles de exportación, lo que ha forzado a las empresas locales a replantear sus cadenas de suministro. Huawei, por ejemplo, utilizó un «banco de troqueles» fabricados previamente por TSMC para sostener su serie Ascend 910 mientras SMIC mejora sus procesos de fabricación.
A medida que avanzan hacia 2025 y 2026, SMIC está aumentando su capacidad para fabricar aceleradores de IA, aunque el tiempo de ciclo sigue siendo un reto comparado con líderes como TSMC. Mientras tanto, Huawei está desarrollando su propia capacidad de fabricación para liberar carga de SMIC y aumentar las iteraciones.
Pese a estos esfuerzos, la escasez de HBM se perfila como el principal obstáculo. Aunque China ha acumulado stocks extranjeros, se espera que ese suministro se agote pronto, limitando la producción de aceleradores de IA a menos que haya un acceso estable a más memoria.
CXMT, principal actor en el frente de HBM, está en camino de escalar su producción, pero enfrenta desafíos significativos, incluyendo la necesidad de herramientas específicas y procesos avanzados. Aunque las proyecciones más cautas sugieren una producción significativa para 2026, esta será insuficiente para las necesidades de Huawei.
A nivel internacional, mientras China intenta aumentar su base de fabricación, se observa un movimiento hacia el arrendamiento de cómputo offshore y acuerdos para importar chips extranjeros con restricciones, lo que permite a algunas empresas locales seguir avanzando sin infringir regulaciones.
Sin embargo, aunque China está apostando por diseños ASIC nativos para no depender de tecnologías occidentales como CUDA, enfrentan retos en términos de ecosistema y software. La falta de HBM suficiente es un impedimento crítico para que estas soluciones sean viables a escala.
En conclusión, aunque China está progresando en la producción de aceleradores de IA, el acceso a memoria HBM sigue siendo un cuello de botella. La verdadera independencia tecnológica dependerá de su capacidad para desarrollar y producir memoria de alto rendimiento. Hasta entonces, el avance hacia la autosuficiencia en cómputo para IA seguirá siendo un desafío en múltiples frentes.
