El sector de la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un campo de batalla global donde empresas tecnológicas de distintos países se disputan la primacía. En China, un gigante que hasta ahora dominaba casi en solitario el terreno de los procesadores para entrenar grandes modelos de lenguaje (GPU), Nvidia, comienza a enfrentar la incursión de un competidor local: Huawei. La compañía china está reforzando su línea de chips Ascend para posicionarse como una alternativa atractiva, en especial para la fase de “inferencia” en la que los sistemas de IA generan respuestas a partir de un modelo ya entrenado.
A medida que las aplicaciones de IA, como los chatbots y otras soluciones basadas en aprendizaje profundo, se vuelven más comunes, la demanda de capacidad de inferencia podría crecer exponencialmente. Este escenario constituye una oportunidad para Huawei, que busca aprovechar los puntos débiles en la estrategia de Nvidia y al mismo tiempo contar con el respaldo gubernamental de una China cada vez más interesada en impulsar su independencia tecnológica.
La apuesta por la inferencia como motor de crecimiento
Una de las principales razones por las que Huawei ve potencial en la inferencia radica en la propia naturaleza de los modelos de lenguaje: el entrenamiento, que exige la conexión de miles de chips y un gran flujo de datos, no se realiza a diario. Una vez que el modelo se ha entrenado de forma adecuada, el uso más intenso ocurre cuando miles o millones de usuarios comienzan a interactuar con la aplicación, generando consultas y requiriendo respuestas inmediatas.
A diferencia de Nvidia, cuyo prestigio se asienta en sus GPU de alta gama para entrenar modelos de IA, Huawei dirige sus esfuerzos a ofrecer un hardware competitivo para la fase de inferencia. Su familia de chips Ascend está diseñada para encajar en la arquitectura existente de muchos centros de datos chinos y ofrecer un rendimiento estable al responder las solicitudes que hacen las aplicaciones de IA.
Este movimiento estratégico incluye la colaboración con desarrolladores para facilitar la adaptación de modelos entrenados con GPU Nvidia a los procesadores Ascend. Debido a la diferencia de entornos de software entre ambos fabricantes, Huawei se ha involucrado en la creación de herramientas que permitan una transición sencilla, una tarea compleja si se considera la experiencia acumulada que Nvidia ofrece con CUDA, su plataforma de computación paralela que agiliza y optimiza el procesamiento de datos.
Retos técnicos y respaldo gubernamental
Aunque Huawei ha logrado avances, aún hay desafíos que impiden que la tecnología Ascend reemplace a Nvidia de forma inmediata en la fase de entrenamiento de mega-modelos de IA. Uno de los puntos débiles se encuentra en la comunicación interna entre los chips, especialmente cuando se trabaja con grandes clústeres. Si un chip falla o no puede manejar un volumen de tareas inesperadas, el sistema en su totalidad debe adaptarse sin que se generen retrasos. Esta coordinación compleja no está todavía tan optimizada como en la plataforma de Nvidia.
No obstante, la salida de la próxima generación de chips Ascend 910C podría paliar algunas de estas limitaciones. Se espera que, además de traer mejoras en el rendimiento de hardware, incorpore también un entorno de software más accesible y robusto. Huawei se ha mostrado confiada en que estos cambios, junto con su experiencia en infraestructuras de red y centros de datos, colocarán a Ascend en una posición privilegiada para capturar parte de un mercado de IA que no deja de crecer.
El apoyo del gobierno chino forma parte fundamental de esta estrategia. En un contexto internacional donde Estados Unidos aplica controles de exportación para frenar el acceso de China a la tecnología más avanzada, las autoridades chinas han instado a empresas locales a adquirir los chips de Huawei en lugar de los de Nvidia. Esto se enmarca en el deseo de Pekín de impulsar la autonomía tecnológica del país y reducir la dependencia de fabricantes estadounidenses.
Competencia y desafíos en la producción
Huawei no es la única firma china interesada en el mercado de chips de IA. Otras empresas como Baidu, que combina su experiencia en motores de búsqueda con desarrollos de IA, y Cambricon, que diseña semiconductores específicos para aprendizaje profundo, también tratan de ganar cuota de mercado. En Estados Unidos, gigantes como Amazon y Microsoft esperan hacer lo propio con sus propias soluciones de hardware para la inferencia, en la medida en que las aplicaciones basadas en IA siguen proliferando.
En lo que respecta a Nvidia, la empresa sigue siendo un referente indiscutible en el entrenamiento de modelos, y su oferta de GPU específicas para China ha logrado mantener una alta demanda pese a las restricciones impuestas por el gobierno estadounidense. Aun así, informes de consultoras como SemiAnalysis señalan que Huawei está recortando distancias, aunque enfrente obstáculos relacionados con la producción. Las limitaciones en la cadena de suministro y la dependencia de equipos de fabricación de chips en manos de compañías estadounidenses representan un importante desafío para aumentar la capacidad de fabricación de sus procesadores Ascend.
El enfoque de las empresas chinas hacia la inferencia, y no tanto hacia la creación de grandes clústeres para entrenamiento de mega-modelos, demuestra la adaptación a un entorno donde no se puede competir mano a mano con los gigantes de Silicon Valley en cuanto a la tecnología más avanzada. Este viraje hacia la optimización y la eficiencia en la ejecución de aplicaciones podría traducirse en una ventaja competitiva para China, sobre todo si consigue que cada consulta de IA requiera menos recursos computacionales.
Hacia una IA más económica y accesible
El crecimiento de aplicaciones como asistentes virtuales, herramientas de escritura automática y sistemas de soporte al cliente ha puesto en relieve la importancia de la inferencia, escenario en el que Huawei busca brillar. Reducir los costes asociados al funcionamiento de la IA, logrando que responda más rápido y con menor consumo de energía, es el próximo paso en la carrera por la comercialización masiva de estas tecnologías.
Ejemplos como el de la start-up DeepSeek muestran el interés por desarrollar métodos alternativos que minimicen tanto el entrenamiento como la ejecución de modelos. El hecho de que esta compañía haya adaptado rápidamente su tecnología a los chips Ascend indica que el ecosistema en torno a Huawei está creciendo. Y es que la firma china no solo provee el chip, sino también la asesoría técnica necesaria para competir de manera efectiva contra Nvidia y sus GPUs.
La resolución final de esta contienda dependerá de diversos factores: la facilidad de adopción de los chips Ascend, la evolución de las políticas de exportación de Estados Unidos y la rapidez con la que Huawei, junto a otras empresas chinas, supere las barreras tecnológicas y de producción a gran escala. Por ahora, está claro que la apuesta de Huawei por la inferencia le ofrece una vía para consolidarse en un mercado en plena ebullición, donde el futuro de la IA se perfila cada vez más determinante para la industria tecnológica global.
