El artículo analiza los esfuerzos de China por desarrollar una industria propia de chips y aceleradores de inteligencia artificial para reducir su dependencia de empresas estadounidenses como NVIDIA. La idea central es que sustituir a NVIDIA no consiste simplemente en diseñar un procesador que tenga muchos TFLOPS. Para construir una alternativa competitiva se necesita controlar o tener acceso a toda una cadena tecnológica: diseño del chip, fabricación, memoria de alto rendimiento, empaquetado, sistemas de comunicación entre chips, software, servidores y producción a gran escala.
Uno de los principales obstáculos es la memoria HBM (High-Bandwidth Memory), que se ha convertido en un componente fundamental para los aceleradores modernos de IA. La HBM permite mover enormes cantidades de información entre la memoria y el procesador a gran velocidad. Esto resulta especialmente importante en los modelos grandes de inteligencia artificial, que necesitan mover continuamente grandes cantidades de parámetros, datos e información intermedia.
El problema para China es que la HBM no es una memoria convencional que simplemente pueda añadirse a una tarjeta. Su fabricación requiere tecnologías avanzadas: las capas de memoria deben apilarse verticalmente, conectarse mediante estructuras microscópicas y combinarse con el procesador mediante un empaquetado avanzado y de alta precisión. Además, todo el conjunto debe superar pruebas de consumo energético, temperatura, estabilidad y fiabilidad. Por eso, fabricar unas pocas unidades experimentales no significa necesariamente que sea posible producir miles o millones de unidades comerciales con un rendimiento constante.
El artículo señala que las restricciones estadounidenses a la exportación han aumentado las dificultades. Desde finales de 2024, los controles de Estados Unidos también afectan a la memoria HBM, lo que limita el acceso chino a determinados componentes y tecnologías. A esto se suma la escasez y el aumento de precios de la memoria, que encarecen la producción de sistemas de IA. Por tanto, China tiene que buscar alternativas nacionales mientras intenta desarrollar sus propios aceleradores.
A pesar de estas dificultades, China cuenta con numerosas empresas que trabajan en este sector. Entre ellas aparecen Huawei, Cambricon, Moore Threads, Biren, Enflame, MetaX, Hygon, Baidu y Alibaba. Estas compañías no están desarrollando exactamente la misma tecnología ni persiguen necesariamente el mismo objetivo. Algunas producen aceleradores, otras tarjetas, servidores o sistemas completos, y otras trabajan principalmente en software o aplicaciones de inteligencia artificial.
Esto muestra que China no está siguiendo una única estrategia. En lugar de depender de un único proyecto que consiga crear un «NVIDIA chino», está desarrollando varias soluciones simultáneamente. La estrategia consiste en intentar reducir la dependencia extranjera en diferentes partes de la cadena tecnológica.
Una de las áreas más importantes es la producción nacional de HBM. El artículo menciona informaciones recientes sobre CXMT, uno de los principales fabricantes chinos de memoria, que estaría produciendo pequeños lotes de HBM3E y realizando pruebas con empresas como Cambricon y T-Head. Sin embargo, el texto insiste en que estas informaciones todavía deben interpretarse con cautela. No existen suficientes datos públicos que permitan afirmar que China ya produce HBM a una escala comparable con fabricantes líderes como SK hynix, Samsung o Micron.
Por eso, el artículo diferencia entre avance tecnológico y producción industrial madura. Que una empresa consiga fabricar una memoria funcional en un laboratorio es importante, pero no demuestra que pueda producir decenas de miles de unidades con el mismo rendimiento, bajo coste y fiabilidad. La fabricación masiva es uno de los grandes desafíos de la industria de semiconductores.
Mientras desarrolla su propia HBM, China también puede utilizar otras estrategias. Una de ellas consiste en utilizar un mayor número de aceleradores relativamente menos potentes. En lugar de intentar crear inmediatamente un chip individual capaz de competir directamente con los productos más avanzados de NVIDIA, se pueden conectar muchos chips para construir un sistema capaz de realizar grandes cantidades de cálculos.
Huawei está siguiendo en parte esta estrategia mediante sus tecnologías Ascend, Atlas y CloudMatrix. El concepto consiste en conectar numerosos aceleradores para formar sistemas de mayor capacidad. El artículo destaca que CloudMatrix384, por ejemplo, debe entenderse como un sistema de centro de datos compuesto por muchos chips y componentes, no simplemente como una tarjeta gráfica o un único procesador.
Esta estrategia tiene ventajas, pero también inconvenientes. Conectar cientos de chips puede permitir compensar un menor rendimiento individual, pero aumenta la complejidad del sistema. También puede incrementar el consumo energético, el espacio necesario, las necesidades de refrigeración y la complejidad de la comunicación entre procesadores. Por tanto, tener más chips no significa automáticamente conseguir el mismo resultado que con un acelerador más potente y eficiente.
Otra posibilidad que China está explorando es el desarrollo de tecnologías de memoria propias o alternativas a las soluciones tradicionales. Huawei ha presentado tecnologías como HiBL y HiZQ, aunque todavía no se conocen públicamente todos los detalles sobre su fabricación, compatibilidad y rendimiento. Esto significa que algunas de estas tecnologías representan líneas de investigación interesantes, pero todavía no se puede afirmar que hayan sustituido a la HBM utilizada por los principales fabricantes internacionales.
También existe la posibilidad de combinar diferentes tipos de memoria. En lugar de depender exclusivamente de HBM, los sistemas podrían utilizar una combinación de HBM importada, memoria producida nacionalmente y diferentes niveles de memoria, dependiendo de las necesidades de cada aplicación. De esta manera, se intenta utilizar la memoria más rápida donde sea realmente necesaria y otras tecnologías donde el rendimiento extremo no sea imprescindible.
El problema tampoco se limita al hardware. El software es otro de los grandes obstáculos para competir con NVIDIA. Durante años, NVIDIA ha construido un ecosistema alrededor de CUDA, sus bibliotecas, compiladores, herramientas de desarrollo y sistemas de comunicación entre chips. Esto permite que los desarrolladores adapten y ejecuten modelos de inteligencia artificial con relativa facilidad.
China está desarrollando alternativas como CANN, MindSpore, MUSA y NeuWare. Algunas buscan ofrecer compatibilidad con herramientas populares como PyTorch o facilitar la adaptación de modelos desarrollados originalmente para el ecosistema de NVIDIA. El objetivo es que los desarrolladores chinos no tengan que modificar completamente sus programas cada vez que utilizan un acelerador diferente.
Sin embargo, el artículo señala que crear un ecosistema de software competitivo es muy difícil. No basta con que un chip pueda ejecutar matemáticamente un modelo de IA. También hacen falta bibliotecas optimizadas, compiladores, herramientas de depuración, controladores, sistemas de comunicación entre chips y soporte para desarrolladores. Esta infraestructura de software es una de las ventajas acumuladas de NVIDIA y constituye una barrera importante para sus competidores.
Por esta razón, el artículo propone interpretar la estrategia china de una manera diferente. China quizá no necesite crear inmediatamente un único chip que supere a los productos de NVIDIA en todos los aspectos. Puede intentar construir una plataforma tecnológica nacional completa.
En ese modelo, una empresa podría diseñar el acelerador, otra producir la memoria, otra encargarse del empaquetado, otra fabricar los servidores y compañías como Huawei, Baidu o Alibaba podrían desarrollar sistemas y adaptar modelos de IA. El resultado sería un ecosistema formado por diferentes empresas y tecnologías nacionales.
Esta estrategia podría ser suficiente para determinadas aplicaciones. Los sistemas chinos no necesariamente tienen que superar a NVIDIA en todos los escenarios para ser útiles. Pueden utilizarse en centros de datos nacionales, servicios públicos, aplicaciones empresariales, inteligencia artificial privada o tareas de inferencia. Además, disponer de una alternativa doméstica puede tener un valor estratégico porque reduce la vulnerabilidad frente a restricciones comerciales extranjeras.
El artículo, por tanto, distingue entre ser tecnológicamente superior y ser tecnológicamente independiente. China podría aceptar que algunos de sus componentes sean menos eficientes que los de NVIDIA si consigue fabricar suficientes sistemas dentro del país y mantenerlos funcionando sin depender completamente de proveedores extranjeros.
Sin embargo, todavía existen importantes limitaciones. La producción de chips avanzados requiere equipos, materiales, procesos industriales y conocimientos especializados. Incluso si China consigue producir un buen acelerador, puede aparecer otro problema en la cadena de suministro. Por ejemplo, solucionar la fabricación del procesador puede dejar como siguiente cuello de botella la memoria; solucionar la memoria puede revelar problemas de empaquetado; y resolver el hardware puede dejar al descubierto las dificultades del software.
Por eso, la HBM se presenta como un ejemplo de un problema más amplio. El desafío no consiste únicamente en fabricar un chip rápido. Hay que conseguir que todos los componentes funcionen juntos de manera estable y económica.
El artículo termina señalando que existen tres conclusiones que pueden sostenerse con la información disponible. Primero, China ya posee una industria real de chips de inteligencia artificial, con numerosas empresas desarrollando diferentes tipos de aceleradores y sistemas. Segundo, la HBM representa una restricción concreta, tanto por su disponibilidad y precio como por la dificultad tecnológica de producirla y empaquetarla. Tercero, aunque China está avanzando en la producción de memoria HBM, todavía no hay suficiente evidencia pública para afirmar que haya alcanzado una escala, rendimiento y fiabilidad equivalentes a los principales fabricantes internacionales.
En consecuencia, el artículo evita dos extremos. Por un lado, no considera correcto decir que China ya haya conseguido reemplazar a NVIDIA. Por otro, tampoco considera correcto afirmar que China esté completamente bloqueada o sea incapaz de desarrollar una industria propia.
La situación es más compleja: China está experimentando con múltiples caminos al mismo tiempo. Está desarrollando aceleradores propios, aumentando el número de chips por sistema, investigando tecnologías de memoria alternativas, intentando fabricar HBM nacional, mejorando el empaquetado, desarrollando software propio y aprovechando el enorme mercado interno para crear demanda para estas tecnologías.
Idea principal
En definitiva, la competencia en chips de IA no se decide solamente por quién fabrica el procesador más potente. El verdadero desafío consiste en construir toda una infraestructura capaz de fabricar, conectar, programar, refrigerar y mantener miles de aceleradores de manera estable y económicamente viable.
La HBM es especialmente importante porque representa uno de los puntos donde se encuentran memoria, fabricación avanzada, empaquetado, consumo energético y rendimiento. Por eso, el progreso de China en HBM puede convertirse en un indicador importante de hasta qué punto puede desarrollar una cadena de suministro de IA más independiente.
La situación descrita por el artículo es, por tanto, una carrera tecnológica de múltiples componentes. China no está intentando resolver únicamente el problema del procesador, sino construir poco a poco un ecosistema completo que le permita producir y utilizar inteligencia artificial avanzada con una menor dependencia de NVIDIA y de otros proveedores extranjeros.