Tencent afirma tener chips de IA avanzados suficientes "para generaciones" pese al riesgo de sanciones estadounidenses

Tencent reveló que tenía suficientes GPU de alta gama para entrenar nuevos modelos de IA durante años, y eldent de la compañía afirmó que tenían "una reserva bastantetronde chips" que fueron adquiridos previamente de Nvidia. 

Empresas chinas, entre ellas Tencent Holdings, Alibaba Group y ByteDance, realizaron pedidos por un valor de al menos 16.000 millones de dólares de chips para servidores H2O de Nvidia en los tres primeros meses del año, antes de que se impusieran controles de exportación a dicho chip en abril.

El bloqueo estadounidense al flujo de las GPU más avanzadas a China, decidido en 2022 por la administración Biden y posteriormente intensificado por Trump, ha logrado frenar y dificultar el auge tecnológico de Pekín. Sin embargo, el Premio Nobel de Economía Thomas Sargent afirmó: «China tiene muchísimos ingenieros excelentes. Si Estados Unidos impide por completo el suministro de chips a China… no se podrá detener definitivamente»

Lau dice que Tencent y otros fabricantes de chips chinos aspiran a la autosuficiencia 

Martin Lau de Tencent en la teleconferencia sobre resultados:
La capacitación en LLM es la próxima prioridad, que requiere chips de gama alta.
Incluso con un clúster más pequeño, se puede lograr una buena capacitación.

Por lo tanto, el inventario actual de chips de alta gama debería ser suficiente para "continuar el entrenamiento de nuestros modelos durante algunas generaciones más"

– Evelyn Cheng (@chengevelyn) 15 de mayo de 2025

de Tencentdent señaló que, de hecho, fue útil analizar el inventario existente de chips de alta gama de la compañía y afirmó que Tencent debería contar con suficientes chips de alta gama para continuar el entrenamiento de sus modelos durante los próximos años. Lau indicó que las cargas de trabajo de IA agente y de cadena de pensamiento requerían más GPU, pero afirmó que la optimización del software también ofrecía a Tencent un amplio margen para seguir mejorando la eficiencia de la inferencia.

El fundador de Huawei, Ren Zhengfei, declaró el 17 de febrero al presidente del PCCh, Xi Jinping, que la falta de producción nacional de chips avanzados y el impacto negativo de los controles de exportación estadounidenses se habían aliviado gracias a los recientes avances de Huawei y sus socios. Ren también afirmó que lideraba una red de más de 2.000 empresas chinas que trabajan conjuntamente para garantizar que China alcance una autosuficiencia superior al 70 % en la cadena de valor de los semiconductores para 2028.

“Por lo tanto, es una situación muy dinámica, y simplemente… tenemos que gestionarla de manera totalmente compatible, pero también intentar encontrar la solución adecuada para asegurarnos de que nuestra estrategia de IA… aún pueda ejecutarse”

–Martin Lau, de Tencentdent

Lau también afirmó que Tencent estaba buscando alternativas a las GPU, y que la compañía podría utilizar otros chips (chips compatibles disponibles en China o de importación), así como ASIC y GPU en algunos casos para modelos más pequeños. Por lo tanto, Tencent reveló su intención de invertir en iniciativas de eficiencia, incluyendo el entrenamiento de modelos más pequeños adaptados a las necesidades de ciertas aplicaciones que requieren menos recursos.

Tencent afirma que hace más en IA con menos GPU

Tencent informó una desaceleración en la implementación de GPU, atribuyéndola a una priorización de la eficiencia del chip por sobre los números brutos, una estrategia dejada en claro por la firma de inteligencia artificial DeepSeek. 

James Mitchell, director de estrategia de Tencent, afirmó que la compañía estaba obteniendo una productividad mucho mayor en el entrenamiento de un modelo de lenguaje de gran tamaño a partir de las GPU existentes, sin necesidad de añadir GPU adicionales al ritmo previsto. Añadió que Tencent había integrado sus modelos de razonamiento HunYuan-T1 y DeepSeek-R1 en su aplicación de chatbot Yuanbao, señalando que añadir más capacidades no necesariamente requerirá un crecimiento exponencial en el uso de chips con cada nueva iteración del modelo de IA.

El enfoque de la empresa tecnológica china para optimizar el rendimiento de los chips se hizo evidente en enero con el lanzamiento de DeepSeek R1. Tencent reveló que sus costos de capacitación ascendían a varios millones y que su uso de chips se limitaba a tan solo unas 2000 GPU Nvidia de generaciones anteriores, lo que provocó el desplome de las acciones tecnológicas estadounidenses. 

de Tesla, afirmó previamente que la carrera de la IA dependía del control de los chips. Advirtió que Taiwán producía casi todos los chips de IA avanzados, lo que pondría en riesgo el suministro global si China invadía el país. Musk instó a Estados Unidos a aumentar la producción nacional por motivos de seguridad nacional.