En el vertiginoso panorama tecnológico actual, las unidades de procesamiento gráfico (GPU) se han erigido como piezas clave en la competencia geopolítica. La creciente «fiebre de la IA» ha posicionado a estas herramientas como elementos estratégicos y ha precipitado que China emprenda un rumbo inesperado: minimizar su dependencia de las GPU de Nvidia. Este cambio, impensable hasta hace apenas un par de años, refleja una determinación por parte del gigante asiático de fomentar su independencia tecnológica, aunque esto implique repercusiones en términos de eficiencia energética o software.
Un análisis reciente de la firma Bernstein, ampliamente citado por la prensa internacional, sugiere un escenario desalentador para Nvidia en China. Se anticipa que la empresa, que anteriormente dominaba alrededor de dos tercios del mercado chino de aceleración de IA, podría ver su cuota reducida hasta un escaso 8%. Este cambio se atribuye a la combinación de crecientes restricciones de exportación desde Occidente y el rápido avance de la industria tecnológica local.
Las restricciones sobre los chips avanzados, impuestas por los Estados Unidos, no son únicamente un obstáculo regulatorio; también han añadido una «fricción» comercial significativa. Las limitaciones en la venta y condiciones de ciertos modelos han convertido al mercado de IA en un terreno más costoso y burocrático. En este entorno incierto, los grandes despliegues en China han comenzado a priorizar la producción interna, confiando en soluciones nacionales que, aunque no sean las óptimas, garantizan continuidad y disponibilidad.
El progreso de los fabricantes chinos es el segundo gran impulso detrás de esta transición. Bernstein apunta que en los próximos años, estas empresas podrían satisfacer cerca del 80% de la demanda interna. La estrategia no se centra solo en el desarrollo de chips, sino en la creación de sistemas integrales que comprenden clústeres, redes y software, al igual que soporte y logística. La industria está apostando por sistemas de rack completos en lugar de concentrarse en componentes individuales, un enfoque similar al de los hiperescalares estadounidenses.
Ejemplos de esta estrategia son evidentes en empresas como Huawei, que con su plataforma CloudMatrix 384, no solo compite en términos de rendimiento de clústeres completos contra Nvidia, sino que también plantea un modelo operativo de alta escala. Aunque esto implique una mayor demanda de energía, el modelo promete hacer frente al creciente interés de China por la autosuficiencia en tecnología de IA.
Por otro lado, nuevos actores como Moore Threads refuerzan esta tendencia, cerrando rápidamente la brecha en el mercado de las GPU para IA y enfatizando los beneficios de la soberanía tecnológica. Este avance subraya que, en un futuro próximo, los compradores podrían optar por aquello que está «suficientemente bien» si garantiza despliegue y disponibilidad inmediata.
Este cambio no solo afecta a China; envía un mensaje claro a nivel global, especialmente en Europa, sobre el riesgo de depender excesivamente de fuentes externas en componentes estratégicos. La búsqueda de una «IA soberana» deja de ser un concepto abstracto para convertirse en una estrategia necesaria frente a los desafíos de una economía global cada vez más fragmentada.
En resumen, mientras que Nvidia se enfrenta a un posible retroceso en el mercado chino, la industria tecnológica en China consolida su camino hacia la autosuficiencia, redefiniendo el equilibrio de poder en el ámbito de la inteligencia artificial y destacando la importancia de una cadena de suministro confiable y local.
