Tencent afirma que los chips de IA avanzados son suficientes ‘por generaciones’ a pesar del riesgo de sanciones de EE. UU.

Tencent reveló que tenía suficientes GPU de alta gama para entrenar nuevos modelos de IA durante años, con el presidente de la compañía afirmando que tenían “un stockpile bastante fuerte de chips” que fueron adquiridos previamente de Nvidia. 

Empresas chinas, incluyendo Tencent Holdings, Alibaba Group y ByteDance, colocados al menos $16 mil millones en pedidos de chips de servidor H20 de Nvidia en los primeros tres meses del año—antes de que se impusiera el control de exportación sobre el chip en abril.

El bloqueo de EE. UU. al flujo de las GPU más avanzadas a China, que fue decidido en 2022 por la administración Biden y luego amplificado por Trump, ha tenido éxito en ralentizar y complicar el ascenso tecnológico de Beijing. Sin embargo, el laureado con el Nobel en Economía Thomas Sargent dijo: “China tiene muchos ingenieros realmente buenos. Si EE. UU. corta completamente a China de los chips… No puedes detenerlo permanentemente.”

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

Martin Lau de Tencent en la llamada de resultados:
Entrenamiento de LLM la próxima prioridad, requiriendo chips de gama más alta
Incluso con un clúster más pequeño, se puede lograr un buen entrenamiento

Por lo tanto, el inventario actual de chips de gama alta debería ser suficiente 'para continuar nuestro entrenamiento de modelos durante unas pocas generaciones más'.

— Evelyn Cheng (@chengevelyn) May 15, 2025

El presidente de Tencent señaló que en realidad ayudó a mirar el inventario existente de chips de gama alta de la compañía y dijo Tencent debería tener suficientes chips de gama alta para continuar su entrenamiento de modelos durante los próximos años. Lau notó que las cargas de trabajo de IA agéntica y la cadena de pensamiento necesitaban más GPU, pero dijo que la optimización de software también ofrecía a Tencent “bastante espacio” para seguir mejorando la eficiencia de inferencia.

El fundador de Huawei, Ren Zhengfei, el 17 de febrero le dijo al presidente del PCCh, Xi Jinping, que la falta de producción doméstica de chips avanzados y el impacto perjudicial de los controles de exportación de EE. UU. se aliviaron gracias a los recientes avances de Huawei y sus socios. Ren también dijo que encabezaba una red de más de 2K empresas chinas que trabajan colectivamente para asegurar que China logre más del 70% de autosuficiencia en la cadena de valor de semiconductores para 2028.

“Así que es una situación muy dinámica, y nosotros solo… tenemos que gestionar la situación de una manera completamente compliant, pero también tratando de encontrar la solución correcta para nosotros para asegurar que nuestra estrategia de IA… pueda seguir siendo ejecutada.”

–Martin Lau, Presidente de Tencent

Lau también dijo que Tencent estaba buscando alternativas a las GPU, diciendo que la compañía podría potencialmente hacer uso de otros chips—chips compatibles disponibles en China o disponibles para ser importados—así como ASIC y GPU en algunos casos para modelos más pequeños. Por lo tanto, Tencent reveló que tenía la intención de invertir en iniciativas de eficiencia, incluyendo el entrenamiento de modelos más pequeños ajustados a las necesidades de ciertas aplicaciones que requieren menos recursos.

Tencent afirma que hace más en IA con menos GPU

Tencent reportó una desaceleración en el despliegue de GPU, atribuyéndolo a una priorización de la eficiencia de los chips sobre los números brutos, una estrategia hecha clara por la firma de inteligencia artificial DeepSeek. 

El director de estrategia de Tencent, James Mitchell, dijo que la compañía estaba obteniendo una productividad mucho mayor en el entrenamiento de un modelo de lenguaje grande a partir de GPU existentes sin necesidad de agregar GPU adicionales al ritmo esperado anteriormente. Añadió que Tencent había integrado su modelo de razonamiento HunYuan-T1 y el modelo DeepSeek-R1 en su aplicación de chatbot Yuanbao, señalando que agregar más capacidades no necesariamente requerirá un crecimiento exponencial en el uso de chips para cada nueva iteración de modelo de IA.

El enfoque de la empresa tecnológica china para exprimir los chips para obtener un rendimiento extra se hizo claro en enero con el lanzamiento de DeepSeek R1. Tencent reveló que sus costos de entrenamiento ascendieron a unos pocos millones y su uso de chips a solo ~2K GPU de generación anterior de Nvidia, lo que hizo que los precios de las acciones tecnológicas de EE. UU. se desplomaran. 

Tesla El CEO Elon Musk dijo anteriormente que la carrera de IA dependía del control de chips. Advirtió que Taiwán producía casi todas las GPU avanzadas de IA, poniendo en riesgo el suministro global si China invadía. Musk instó a EE. UU. a aumentar la producción doméstica por seguridad nacional.