Las esperanzas de IA de China chocan contra un muro mientras la escasez de chips amplía la brecha con Estados Unidos

Los principales investigadores de inteligencia artificial en China ahora están diciendo algo que va en contra de los titulares optimistas del año pasado. Su país probablemente no se pondrá al día con Estados Unidos en el corto plazo. El problema se reduce a los chips de computadora.

«La verdad puede ser que la brecha en realidad se está ampliando», dijo Tang Jie, quien fundó la empresa de IA china Zhipu, en una conferencia en Pekín el fin de semana pasado. «Mientras nos va bien en ciertas áreas, debemos reconocer los desafíos y las disparidades que enfrentamos.»

La escasez de chips se hizo evidente cuando Nvidia lanzó su nuevo hardware Rubin en enero. La empresa nombró a varias firmas estadounidenses como compradoras, pero dejó fuera a todos los desarrolladores de IA chinos. Las reglas estadounidenses impiden que Nvidia venda directamente a China.

Las empresas chinas han comenzado a hablar sobre alquilar potencia informática de centros de datos en el sudeste asiático y Oriente Medio para conseguir chips Rubin, dijeron personas que conocen estas conversaciones a WSJ. Esto sigue a los esfuerzos del año pasado para conseguir chips de la línea Blackwell de Nvidia.

Estos contubernios a través de otros países son principalmente legales. Pero significan que los desarrolladores de IA chinos terminan con menos chips y más dolores de cabeza que sus rivales estadounidenses que tienen fondos profundos.

Los líderes de la industria ponen las probabilidades de ponerse al día en 20% o menos

En la misma conferencia, Justin Lin, quien dirige el desarrollo del modelo de IA de Alibaba llamado Qwen, fue preguntado si alguna empresa china podría superar a OpenAI y Anthropic en los próximos tres a cinco años. Calculó las probabilidades en un 20 % o menos.

Las restricciones de exportación estadounidenses han asustado a muchas empresas chinas lejos de construir IA de vanguardia, que necesita enormes cantidades de poder de cómputo. En su lugar, se centran en poner la IA en funcionamiento en productos cotidianos. Mientras tanto, las empresas estadounidenses siguen comprando los chips más nuevos para avanzar.

«Una cantidad masiva de cómputo en OpenAI y otras empresas estadounidenses se dedica a la investigación de próxima generación, mientras que nosotros estamos estirados delgado», dijo Lin. «Simplemente cumplir con las demandas de consumo consume la mayoría de nuestros recursos.»

Los analistas de UBS calculan que las mayores empresas de internet de China gastaron alrededor de 57.000 millones de dólares en proyectos de capital el año pasado, con gran parte de ello destinado a la IA. Eso equivale aproximadamente a una décima parte de lo que gastaron las empresas estadounidenses.

Aun así, nadie da por descartada a China todavía. Desarrolladores como DeepSeek han demostrado que pueden hacer mucho con poco. Otras dos empresas de IA, Zhipu y MiniMax, recaudaron más de 1.000 millones de dólares juntas a través de ofertas de acciones en Hong Kong este mes. Las acciones de MiniMax se duplicaron más de lo que valían al inicio.

«A pesar de un entorno operativo más desafiante, los inversores continúan valorando la posibilidad de una recuperación tecnológica o un avance», dijo Alyssa Lee, una inversora tecnológica de larga data que ahora trabaja en una startup de IA. «Ese optimismo en sí mismo habla del nivel de innovación que han demostrado las empresas chinas.»

DeepSeek cierra la brecha mediante la eficiencia

DeepSeek captó la atención en Estados Unidos hace un año con un potente modelo de IA. Desde entonces, ha compartido métodos para hacer que el desarrollo de la IA sea más eficiente, y algunos investigadores occidentales los han adoptado. Este mes, DeepSeek publicó dos artículos que describen un nuevo entorno de entrenamiento que permite a los desarrolladores construir modelos más grandes con menos chips, además de un diseño de memoria que ayuda a los modelos a funcionar mejor.

Los modelos de DeepSeek y Alibaba han cerrado la brecha con los mejores modelos estadounidenses a solo cuatro meses, frente a los siete meses de promedio en los últimos años, según Epoch AI. Muchos modelos chinos líderes son de código abierto, lo que significa que cualquiera puede descargarlos y modificarlos. Esto aumenta el perfil de las empresas chinas mientras los principales modelos estadounidenses permanecen cerrados.

Pero DeepSeek ha tenido tropiezos. Cuando construyó su nuevo modelo principal el año pasado, intentó usar chips de Huawei y otros fabricantes chinos. Los resultados fueron insuficientes, por lo que cambió a chips de Nvidia para algunos trabajos, dijeron personas familiarizadas con el proyecto. La compañía hizo progresos y planea lanzar el modelo en las próximas semanas.

«El principal cuello de botella es la capacidad de fabricación de chips», dijo Yao Shunyu de Tencent en el evento de Pekín. Yao dejó recientemente OpenAI para liderar los esfuerzos de IA de Tencent.

La aprobación del chip H200 probablemente no cambiará el juego

La reciente decisión de Washington de permitir que Nvidia venda su chip H200 a China probablemente no cambiará mucho, dijeron expertos de la industria. El H200 va dos generaciones por detrás de la línea Rubin y se ha vuelto demasiado débil para entrenar los mejores modelos de IA. Las empresas aún están esperando la aprobación de Pekín para comprar los chips, con funcionarios chinos redactando reglas para regular las compras, como informó previamente Cryptopolitan.

El negocio de Nvidia en China sigue enfrentando obstáculos políticos. Los ingresos de China cayeron un 45 % en comparación con el año anterior a aproximadamente 3.000 millones de dólares en el último trimestre. Sin embargo, en general, Nvidia alcanzó 57.000 millones de dólares en ingresos del tercer trimestre, un aumento de más del 60 %, y se convirtió en la primera empresa valorada en 5 billones de dólares el otoño pasado.

La preocupación a más largo plazo para Nvidia es que las empresas chinas podrían construir software de código abierto que funcione en muchos tipos de chips, no solo en los de Nvidia. Gran parte de la ventaja de Nvidia proviene de su plataforma de software CUDA, que atrapa a los desarrolladores para usar sus chips.

«Ese es el verdadero escenario de pesadilla», dijo el analista de Seaport Jay Goldberg.

Si los desarrolladores chinos, obligados a usar chips nacionales, crean herramientas de software que ganan adopción mundial, podrían hacer un agujero en la ventaja competitiva de Nvidia.

El CEO de Nvidia, Jensen Huang, lo ve de manera diferente. «Como he dicho durante mucho tiempo, China está nanosegundos por detrás de Estados Unidos en IA», escribió en X en noviembre. «Es vital que Estados Unidos gane adelantándose y ganando desarrolladores en todo el mundo.»