Cómo navega China en el panorama global de los chips de IA
Durante años, los observadores globales han seguido las ambiciones tecnológicas en rápida expansión de China, a menudo caracterizadas por una mezcla de iniciativas dirigidas por el estado e ingenio del sector privado. Hoy, mientras la Inteligencia Artificial remodela las industrias en todo el mundo, China ha intensificado su búsqueda de autosuficiencia, trazando un curso que prioriza la innovación doméstica en toda su pila tecnológica de IA. Este pivote estratégico, impulsado por preocupaciones de seguridad nacional y dinámicas geopolíticas, remodela su panorama tecnológico y desafía a los líderes mundiales establecidos.
Fuente: Ilustración propia
Resumen rápido
- Imperativo estratégico: China aspira al liderazgo en IA y a la autosuficiencia, impulsada por preocupaciones de seguridad nacional y económica.
- Controles de exportación de EE. UU.: Las restricciones a los chips de IA avanzados han acelerado los esfuerzos de desarrollo nacional de China.
- Desarrollo de la pila de IA: China está construyendo sus propias soluciones en chips, marcos de aprendizaje automático y modelos de lenguaje grandes (LLM).
- Desafíos de hardware: Los chips de IA de fabricación china todavía están por detrás del rendimiento de Nvidia, pero la cuota de mercado nacional está creciendo.
- Software y código abierto: China contribuye activamente a los marcos globales de ML de código abierto y desarrolla sus propias alternativas.
- Avances en LLM: Progreso significativo en LLM como DeepSeek, impulsado por financiación privada y modelos de código abierto.
- Talento y financiación: China está atrayendo y reteniendo rápidamente talento de IA de primer nivel, con una creciente inversión nacional.
- Perspectiva futura: A pesar de los desafíos, el enfoque estratégico de China apunta a un ecosistema de IA cada vez más independiente.
El imperativo estratégico de la autosuficiencia en IA
China aspira a un papel de liderazgo en Inteligencia Artificial (IA), tecnología cuántica y otros campos de vanguardia, como se describe en su
15º Plan Quinquenal. Este plan exige una mayor investigación científica original para fomentar la autosuficiencia de la nación. China considera la IA crítica tanto para la seguridad nacional como económica, lo que impulsa un impulso integral por la autosuficiencia en toda la pila tecnológica.Estados Unidos implementó controles de exportación sobre chips de IA avanzados, software de diseño de chips y equipos de fabricación en octubre de 2022, intensificando estas restricciones en 2023 y 2024. Estas medidas se dirigieron directamente a los esfuerzos de desarrollo de IA de China. En respuesta, Beijing declaró un ecosistema de IA "autosuficiente y controlable" como objetivo principal. Xi Jinping subrayó aún más este compromiso en abril de 2025, pidiendo una movilización nacional para lograr la "autosuficiencia y el fortalecimiento propio" en tecnología.
❝ autosuficiencia y fortalecimiento propio ❞
Presidente de China
Fuente: en.wikipedia.org
Xi Jinping ha pedido una movilización nacional para lograr la "autosuficiencia y el fortalecimiento propio" en tecnología.
La pila de IA de China: construyendo desde cero
Una pila de IA simplificada consta de tres capas: chips para computación, marcos de aprendizaje automático para la creación de modelos y aplicaciones como Modelos de Lenguaje Grandes (LLM). China ha logrado avances sustanciales en el desarrollo de sus propias soluciones en todas estas capas, desde LLM como DeepSeek hasta los semiconductores fundamentales que impulsan las cargas de trabajo de IA.
Chips de IA: la capa fundamental
En la capa base, los chips siguen siendo un desafío importante. Si bien China cuenta con varias empresas de diseño de chips de IA como Cambricon, Moore Threads y Kunlun, estas empresas todavía dependen de la microarquitectura ARM y del software occidental de automatización del diseño electrónico (EDA). Huawei, sin embargo, lidera los esfuerzos para indigenizar el software EDA y sirve como actor principal en la coordinación de la producción de chips, trabajando en estrecha colaboración con Semiconductor Manufacturing International Corporation (SMIC). SMIC es la única empresa china capaz de producir chips avanzados de 7 nanómetros en la actualidad.
El "Big Fund", establecido en 2014, canaliza capital significativo hacia el desarrollo y la fabricación de chips nacionales. Su tercera fase, anunciada en 2024, asignó 340 mil millones de CNY para este fin. El brazo de inversión de Huawei, Hubble, invierte estratégicamente en toda la cadena de suministro, co-invirtiendo a menudo con fondos respaldados por el estado como el
Grupo de Inversión en Industrias Mayores de Shenzhen.A pesar de estos esfuerzos, el rendimiento de los chips de IA de fabricación china aún no ha igualado al del líder del mercado Nvidia. En 2024, Nvidia vendió más de 1 millón de chips H20 en China, mientras que Huawei vendió solo 200.000 chips de IA durante el mismo período, a pesar de ofrecer precios más bajos. DeepSeek, por ejemplo, encontró el Ascend 910C de Huawei insuficiente para el entrenamiento de LLM a gran escala. Sin embargo, la cuota de mercado de China para servidores de aceleradores de IA nacionales alcanzó casi el 41 por ciento para 2025, lo que indica un cambio estructural significativo en el mercado. Huawei apunta a asegurar el 50% del mercado de chips de IA chino para 2026.
Fuente: webpronews.com
El chip Ascend 910C de Huawei ha resultado insuficiente para el entrenamiento de LLM a gran escala, lo que demuestra el desafío continuo de igualar el rendimiento de Nvidia.
Aquí hay una comparación de la cuota de mercado de chips de IA en China (estimaciones de 2025):
| Vendedor | Envíos estimados (Unidades) | Cuota de mercado (%) |
|---|---|---|
| Nvidia | 2,200,000 | 55% |
| Huawei | 812,000 | ~20% |
| Alibaba T-Head | 265,000 | ~7% |
| Baidu Kunlunxin | 116,000 | ~3% |
| Cambricon | 116,000 | ~3% |
| Otros vendedores chinos | ~457,000 | ~12% |
| AMD | 160,000 | ~4% |
| Mercado total estimado | ~4,126,000 | 100% |
Marcos de aprendizaje automático y contribuciones de código abierto
Los marcos de aprendizaje automático, como PyTorch y TensorFlow, ambas plataformas de código abierto desarrolladas originalmente por empresas estadounidenses, forman la capa intermedia de la pila de IA. Los desarrolladores chinos contribuyen a estos marcos, integrando soporte para GPUs nacionales, y también desarrollan sus propias alternativas. PaddlePaddle de Baidu, lanzado en 2016, goza de una amplia adopción industrial dentro de China. MindSpore de Huawei, de código abierto en 2020, funciona como un marco de computación de IA de escenario completo. Reconociendo la importancia de la colaboración global, Huawei se unió a la Fundación PyTorch como miembro Premier en 2023.
China ha defendido durante mucho tiempo el movimiento de código abierto para mitigar la dependencia de empresas tecnológicas extranjeras. La Open Atom Foundation, establecida en 2020, promueve el desarrollo de código abierto en proyectos de tecnología avanzada. Los desarrolladores chinos constituyeron alrededor del 9 por ciento de todos los desarrolladores en GitHub en 2024. El Ministerio de Industria y Tecnología de la Información (MIIT) también apoyó a Gitee, una plataforma de alojamiento local, como alternativa a GitHub en 2020. Alibaba Cloud (Aliyun) lidera los esfuerzos de código abierto de IA en China; su serie Qwen lidera constantemente las tablas de clasificación de código abierto y opera ModelScope, una plataforma de modelos de IA de código abierto similar a Hugging Face.
Modelos de lenguaje grandes y aplicaciones
El panorama de LLM de China prospera con numerosas iniciativas académicas y privadas que desarrollan modelos de vanguardia. La abundante financiación privada y el acceso a modelos globales de código abierto han impulsado un progreso rápido. Los modelos DeepSeek, lanzados a finales de 2024, situaron a China a la vanguardia del desarrollo global de LLM. El modelo R1 de DeepSeek, lanzado en enero de este año, demostró una notable eficiencia en la utilización de recursos computacionales al combinar soluciones técnicas existentes para reducir drásticamente las demandas de computación. Muchos LLM chinos líderes utilizan la arquitectura subyacente de la serie LLaMA de Meta, incluidas la serie Baichuan de Baichuan y la serie Yi de 01.AI.
Si bien el gobierno proporciona menos financiación directa para LLM y aplicaciones, cultiva un ecosistema de apoyo. Los gobiernos provinciales, como el de Shenzhen, ofrecen vales de hasta 500 millones de CNY anuales a las startups para la potencia de cálculo. Hangzhou, un centro emergente de innovación en IA, alberga seis startups de IA, incluida DeepSeek, que impulsan esta nueva ola de innovación. Las limitaciones de hardware, específicamente la escasez de chips de IA avanzados resultantes de los controles de exportación de EE. UU., obligan a la industria de IA de China a centrarse cada vez más en aplicaciones especializadas. El CEO de Qihoo 360, Zhou Hongyi, sugiere un enfoque vertical, promoviendo modelos más pequeños y datos propietarios para empresas chinas con recursos limitados. La "Iniciativa IA+" del gobierno, destacada en las "Dos Sesiones" de 2024 y 2025, promueve la integración de la IA en la fabricación, los vehículos eléctricos, la robótica, la educación y la medicina. Esta iniciativa también promueve centros de datos inteligentes, a menudo con requisitos implícitos para la compra de tecnología china.
Talento, financiación y colaboración global
China ha ganado terreno rápidamente en la atracción y retención de talento de élite en IA. En 2022, una cuarta parte de los principales científicos de IA del mundo obtuvieron su título de licenciatura en universidades chinas. El veintiocho por ciento de estos talentos de primer nivel vive y trabaja en China, un aumento sustancial respecto al 11 por ciento de tres años antes. China también representó aproximadamente el 40 por ciento de los artículos de IA altamente citados en 2021, superando la cuota de EE. UU. ya en 2016. Sin embargo, una parte significativa de esta investigación surgió de colaboraciones con colegas estadounidenses, y la cooperación en investigación de IA entre China y EE. UU. se ha mantenido en gran medida estable a pesar de las tensiones geopolíticas.
La inversión de EE. UU. en el ecosistema de IA de China disminuyó significativamente, alcanzando un mínimo de diez años de 1.300 millones de USD en 2022. Las empresas chinas de IA ahora buscan fuentes de capital alternativas, incluidos fondos denominados en CNY e inversiones de los estados del Golfo. En 2024, China registró 715 acuerdos en el sector de la IA por un total de 7.300 millones de USD, superando a cualquier otro país asiático. En enero, China lanzó un nuevo fondo de inversión en IA por valor de 60 mil millones de CNY (8.200 millones de USD).
Desafíos y el camino a seguir
A pesar de los rápidos avances, persisten los desafíos. Los chips de Huawei, por ejemplo, todavía están por detrás de los de Nvidia en soporte FP8 y escala de fabricación. Además, las tasas de rendimiento más bajas de SMIC en la fabricación plantean un riesgo. Los analistas de UBS predicen que la autosuficiencia general de chips de China, que abarca DRAM, analógicos y equipos, aumentará al 27% para finales de 2025, frente a la adolescencia a mediados de la pandemia. Morgan Stanley prevé que la autosuficiencia de chips de IA de China se disparará al 82% para 2027, un salto significativo desde el 34% del año pasado.
El acceso limitado a chips avanzados y el futuro de la participación de China en la comunidad global de código abierto siguen siendo vulnerabilidades clave. La Sesión de Estudio del Politburó sobre IA en marzo de 2026 subrayó la autosuficiencia, reduciendo la retórica sobre la apertura y la integración global. La calidad y disponibilidad de los datos para el entrenamiento de modelos también presentan problemas continuos, lo que lleva a la Administración Nacional de Datos a lanzar una iniciativa para integrar mejor el mercado de datos de China.
Fuente: dreamstime.com
La calidad y disponibilidad de los datos son problemas continuos, lo que lleva a la Administración Nacional de Datos a integrar el mercado de datos de China.
¿Cuál es el objetivo principal de China en materia de IA?
China aspira a lograr un papel de liderazgo en IA y una autosuficiencia tecnológica total, impulsada por preocupaciones de seguridad nacional y económica. Esto incluye el desarrollo de soluciones nacionales en toda la pila tecnológica de IA.
¿Cómo han afectado los controles de exportación de EE. UU. al desarrollo de IA de China?
Los controles de exportación de EE. UU. sobre chips de IA avanzados y equipos de fabricación han acelerado los esfuerzos de China para desarrollar sus propias alternativas nacionales y fomentar un ecosistema de IA "autosuficiente y controlable".
¿Qué progreso ha logrado China en chips de IA?
Si bien los chips de IA chinos, como la serie Ascend de Huawei, están mejorando y ganando cuota de mercado, todavía están por detrás del rendimiento de primer nivel de Nvidia, particularmente para el entrenamiento de LLM a gran escala. Sin embargo, la cuota de mercado nacional está creciendo significativamente.
¿China participa en la comunidad global de IA de código abierto?
Sí, China contribuye activamente a marcos globales de aprendizaje automático de código abierto como PyTorch y TensorFlow. También desarrolla sus propias alternativas y plataformas de código abierto, como PaddlePaddle de Baidu y ModelScope de Alibaba.
¿Qué es la "Iniciativa IA+"?
La "Iniciativa IA+" es una estrategia gubernamental para integrar la IA en varios sectores, incluida la fabricación, los vehículos eléctricos, la robótica, la educación y la medicina, promoviendo la aplicación generalizada de modelos de IA y dispositivos inteligentes.
Conclusión
La búsqueda de la autosuficiencia en IA por parte de China es un esfuerzo complejo y multifacético impulsado tanto por la ambición económica como por la necesidad geopolítica. Reforzada por una inversión estatal sustancial, una próspera comunidad de código abierto y una creciente reserva de talento en IA, China ha demostrado un progreso notable en toda la pila de IA, desde los chips fundamentales hasta los sofisticados modelos de lenguaje grandes. Si bien las limitaciones de hardware y las tensiones geopolíticas presentan obstáculos notables, particularmente en lo que respecta a la fabricación de chips avanzados, el enfoque estratégico de China en la innovación nacional y el desarrollo orientado a la aplicación subraya su determinación de emerger como líder mundial en inteligencia artificial. La trayectoria sugiere un ecosistema de IA cada vez más independiente dentro de China, que podría remodelar las dinámicas de poder tecnológico global durante décadas.