Las esperanzas de China en inteligencia artificial se estrellan contra un muro a medida que la escasez de chips amplía la brecha con Estados Unidos

Los principales investigadores de inteligencia artificial en China afirman algo que contradice los titulares optimistas del año pasado. Su país probablemente no alcanzará a Estados Unidos en un futuro próximo. El problema radica en los chips de computadora.

“Lo cierto es que la brecha podría estar ampliándose”, declaró Tang Jie, fundador de la empresa china de inteligencia artificial Zhipu, en una conferencia en Pekín el fin de semana pasado. “Si bien nos va bien en ciertas áreas, aún 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 compañía nombró a varias empresas estadounidenses como compradores, pero excluyó a todos los desarrolladores chinos de inteligencia artificial. La normativa estadounidense impide a Nvidia vender directamente a China.

Empresas chinas han comenzado a hablar sobre el alquiler de potencia informática de centros de datos en el Sudeste Asiático y Oriente Medio para hacerse con chips Rubin, según informaron al WSJ fuentes al tanto de estas conversaciones. Esto se produce tras los esfuerzos del año pasado por conseguir chips de la línea Blackwell de Nvidia.

Estas soluciones alternativas a través de otros países son en su mayoría legales. Pero implican que los desarrolladores chinos de IA terminan con menos chips y más problemas que sus rivales estadounidenses, que tienen mucho dinero.

Los líderes de la industria estiman que las probabilidades de ponerse al día son del 20% o menos

En la misma conferencia, se le preguntó a Justin Lin, responsable del desarrollo del modelo de IA de Alibaba llamado Qwen, si alguna empresa china podría superar a OpenAI y Anthropic en los próximos tres a cinco años. Calculó que las probabilidades eran del 20% o menos.

Los controles estadounidenses a las exportaciones han disuadido a muchas empresas chinas de desarrollar IA de vanguardia, que requiere una enorme capacidad de procesamiento. En cambio, se centran en implementar la IA en productos cotidianos. Mientras tanto, las empresas estadounidenses siguen comprando los chips más nuevos para avanzar.

“En OpenAI y otras empresas estadounidenses, dedicamos una cantidad enorme de recursos informáticos a la investigación de vanguardia, mientras que nosotros estamos al límite de nuestras capacidades”, afirmó Lin. “Solo satisfacer las demandas de entrega consume la mayor parte 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, gran parte de los cuales se destinaron a la inteligencia artificial. Esto equivale aproximadamente a una décima parte de lo que gastaron las empresas estadounidenses.

Aun así, nadie descarta a China todavía. Desarrolladores como DeepSeek han demostrado que pueden lograr mucho con poco. Otras dos empresas de IA, Zhipu y MiniMax, recaudaron más de mil millones de dólares en conjunto mediante ofertas de acciones en Hong Kong este mes. Las acciones de MiniMax subieron más del doble de su precio inicial.

“A pesar de un entorno operativo más complejo, los inversores siguen considerando la posibilidad de una recuperación o un avance tecnológico”, afirmó Alyssa Lee, inversora tecnológica con amplia experiencia que ahora trabaja en una startup de inteligencia artificial. “Ese optimismo en sí mismo refleja el nivel de innovación que han demostrado las empresas chinas”

DeepSeek cierra la brecha a través de la eficiencia

DeepSeek captó la atención en Estados Unidos hace un año con untronmodelo de IA. Desde entonces, ha compartido métodos para optimizar el desarrollo de IA, y algunos investigadores occidentales los han adoptado. Este mes, DeepSeek publicó dos artículos que describen una nueva configuración que permite a los desarrolladores crear modelos más grandes con menos chips, además de un diseño de memoria que mejora el rendimiento de los modelos.

Según Epoch AI, los modelos de DeepSeek y Alibaba han acortado la distancia con los principales modelos estadounidenses a tan solo cuatro meses, frente a los siete meses de media de los últimos años. Muchos de los principales modelos chinos son de código abierto, lo que significa que cualquiera puede descargarlos y modificarlos. Esto eleva la visibilidad de las empresas chinas, mientras que los principales modelos estadounidenses permanecen cerrados.

Pero DeepSeek ha tenido dificultades. Al desarrollar su nuevo modelo principal el año pasado, probó chips de Huawei y otros fabricantes chinos. Los resultados no fueron los esperados, por lo que optó por chips Nvidia para realizar algunas mejoras, según informaron personas familiarizadas con el proyecto. La compañía ha avanzado y planea lanzar el modelo en las próximas semanas.

"El principal obstáculo es la capacidad de fabricación de chips", declaró Yao Shunyu, de Tencent, en el evento de Pekín. Yao dejó recientemente OpenAI para liderar las iniciativas de inteligencia artificial de Tencent.

Es poco probable que la aprobación del chip H200 cambie las reglas del juego

, la reciente decisión de Washington de permitir que Nvidia venda su chip H200 a China probablemente no tendrá grandes repercusiones. El H200 se sitúa dos generaciones por detrás de la línea Rubin y se ha quedado obsoleto para entrenar los modelos de IA más avanzados. Las empresas aún esperan la aprobación de Pekín para comprar los chips, mientras que las autoridades chinas están elaborando normas para regular las compras, como ya informó Cryptopolitan .

El negocio de Nvidia en China sigue enfrentándose a obstáculos políticos. Los ingresos procedentes de China cayeron un 45% con respecto al año anterior, hasta aproximadamente 3000 millones de dólares en el último trimestre. Sin embargo, en total, Nvidia alcanzó los 57 000 millones de dólares en ingresos en el tercer trimestre, un aumento de más del 60%, y se convirtió en la primera empresa con un valor de 5 billones de dólares el otoño pasado.

La preocupación a largo plazo de Nvidia es que las empresas chinas puedan desarrollar software de código abierto compatible con muchos tipos de chips, no solo los de Nvidia. Gran parte de la ventaja competitiva de Nvidia reside en su plataforma de software CUDA, que obliga a los desarrolladores a usar sus chips.

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

Si los desarrolladores chinos, obligados a utilizar chips nacionales, crean herramientas de software que logren una adopción mundial, podrían romper la ventaja competitiva de Nvidia.

El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, lo ve de otra manera. "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 triunfe, adelantándose y conquistando a los desarrolladores de todo el mundo"