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La decisión de China de prohibir a sus gigantes tecnológicos comprar chips de Nvidia podría ser más que una simple restricción comercial: podría ser la declaración de Beijing de que la industria de semiconductores del país ha alcanzado un punto de inflexión crítico donde ya no necesita hardware de IA estadounidense para competir.
Hoy, el Financial Times reportó que el regulador de internet de China ha exigido a las empresas tecnológicas del país que dejen de comprar chips de IA de Nvidia, citando tres fuentes familiarizadas con el asunto. La prohibición aparentemente sería parte de la guerra comercial en curso entre Estados Unidos y China, con el CEO de Nvidia Jensen Huang diciéndoles a los periodistas en Londres hoy que las dos naciones "tienen agendas más amplias que resolver".
Sin embargo, a nivel práctico, la medida forzaría una reconfiguración fundamental de la infraestructura de IA en empresas como ByteDance y Alibaba, que ahora deben abandonar las pruebas en los procesadores RTX Pro 6000D de Nvidia—una versión limitada de los nuevos chips RTX 6000 disponibles en América y vendidos en todo el resto del mundo—y pivotar completamente a alternativas domésticas.
Esto demuestra la convicción de los reguladores chinos de que los chips domésticos de Huawei, Cambricon y otros han cerrado la brecha de rendimiento lo suficiente como para sostener las ambiciones de inteligencia artificial del país.
Los investigadores chinos publicaron 23.695 publicaciones relacionadas con IA en 2024, superando la producción combinada de Estados Unidos (6.378), Reino Unido (2.747) y la Unión Europea (10.055). Según el Financial Times, Beijing concluyó recientemente que sus procesadores de IA igualaron o superaron las capacidades de los productos de Nvidia permitidos bajo los controles de exportación de Estados Unidos—una evaluación que habría parecido implausible hace apenas dos años.
Imagen: Epoch AI
La directiva reportada llega mientras las empresas chinas tenían decenas de miles de unidades de Nvidia pedidas, forzando una parada abrupta del trabajo de verificación con proveedores. El RTX Pro 6000D es el último producto significativo de Nvidia permitido en el mercado chino por la administración de Donald Trump.
Para Nvidia, la prohibición elimina lo que quedaba de un mercado que una vez generó hasta el 17% de sus ingresos totales. Las acciones de la empresa cayeron alrededor del 4% hoy, y los analistas habían calculado previamente pérdidas potenciales de $8.000 a $16.000 millones anuales por las restricciones comerciales en China. La participación de mercado de la empresa en China para chips de centros de datos de IA ya se desplomó del 90% al 50% mientras los competidores domésticos ganan tracción.
Datos del precio de las acciones de Nvidia. Imagen: Tradingview
"Solo podemos estar al servicio de un mercado si el país quiere que estemos", señaló el CEO de Nvidia Jensen Huang el miércoles en Londres. "Estoy decepcionado con lo que veo. Pero tienen agendas más amplias que resolver entre China y Estados Unidos, y lo entiendo".
El momento revela la creciente confianza de Beijing en su sector de semiconductores. Los fabricantes de chips chinos planean triplicar la producción de procesadores de IA el próximo año, con la serie Ascend 910 de Huawei liderando el esfuerzo. Aunque los chips chinos individuales no igualan las ofertas más avanzadas de Nvidia, su eficiencia de costos permite a las empresas agrupar múltiples unidades para un rendimiento comparable—un enfoque arquitectónico diferente que evita la necesidad de procesos de fabricación de vanguardia que China aún no puede lograr.
"El mensaje ahora es alto y claro", afirmó un ejecutivo de una empresa tecnológica afectada al Financial Times. "Anteriormente, la gente tenía esperanzas de un suministro renovado de Nvidia si mejoraba la situación geopolítica. Ahora todos están trabajando para construir el sistema doméstico".
La prohibición acelera lo que muchos veían como inevitable: un ecosistema global de IA bifurcado donde las empresas chinas y occidentales se desarrollan a lo largo de pistas tecnológicas separadas, con costos importantes para ambos lados.
Solo como referencia, entrenar el modelo de IA GPT-3 de OpenAI consumió aproximadamente 1.287 MWh (megavatios-hora) de electricidad, aproximadamente equivalente al consumo de energía de un hogar estadounidense promedio durante 120 años. Las estimaciones de la plataforma de codificación Baeldung muestran que el último modelo de la empresa, GPT-5, puede haber tomado 3.500 MWh, "equivalente al consumo anual de energía de alrededor de 320 hogares estadounidenses promedio", argumentó la plataforma.
Las empresas chinas que usan chips domésticos menos potentes pueden enfrentar costos de electricidad más altos y líneas de tiempo de entrenamiento más largas para modelos de lenguaje grandes o Large Language Models (LLM). Por el contrario, las empresas occidentales pierden acceso no solo al mercado de China, sino también a los conjuntos de datos masivos y aplicaciones de IA del mundo real que se están desarrollando allí.
La comunidad de investigación de IA del país, la más grande del mundo por volumen de publicaciones, se ha enfocado cada vez más en la eficiencia en lugar del poder de cómputo bruto—desarrollando técnicas que extraen más rendimiento del hardware disponible en lugar de requerir los chips más avanzados.
Así es como nació DeepSeek R1, y así es como un modelo creado con una fracción de los costos de inversión invertidos por los gigantes de IA occidentales como OpenAI, Google o Anthropic, fue capaz de lanzar y hacer código abierto un modelo capaz de vencer sus productos de vanguardia, ofrecidos a precios premium.
La división también impacta la pila de tecnología más amplia. La plataforma ROCm de AMD y otras alternativas están desafiando el dominio de CUDA ofreciendo alternativas de código abierto que funcionan a través de diferentes arquitecturas de hardware.
CUDA es una plataforma de computación paralela y modelo de programación creado por Nvidia, que permite al software usar el poder de procesamiento masivo de sus propias GPUs para tareas como inteligencia artificial y computación científica, haciendo estas operaciones mucho más rápidas y eficientes. Actualmente es el estándar usado para entrenamiento de IA, con desarrolladores trabajando con esta tecnología por defecto.
El énfasis de China en desarrollar alternativas a CUDA podría acelerar la creación de marcos de IA agnósticos al hardware, potencialmente beneficiando a toda la industria al romper el bloqueo de software de Nvidia que ha dejado hardware técnicamente superior como las GPUs de AMD subutilizado en aplicaciones de IA.
Ahora mismo, si tu tarjeta no ejecuta CUDA (es decir, no es Nvidia) es mejor que vuelvas a los videojuegos y dejes el entrenamiento de IA a los adultos—o sepas que lidiarás con IA a velocidades dolorosamente lentas.
Imagen: Nvidia
La producción masiva de investigación de IA del país ha creado una base para iteración y mejora rápida. Las universidades chinas como Tsinghua y Peking han emergido como potencias globales de investigación de IA, con Tsinghua clasificándose octava globalmente en producción de investigación de IA por delante de instituciones como Facebook AI Research y Princeton, según la Universidad de Peking.
"El consenso de alto nivel ahora es que habrá suficiente suministro doméstico para satisfacer la demanda sin tener que comprar chips de Nvidia", agregó una fuente de la industria al Financial Times.
Nvidia advirtió a los analistas que excluyeran a China de las proyecciones financieras en adelante, esencialmente cancelando lo que había sido uno de sus mercados de más rápido crecimiento. La empresa continúa explorando opciones pero reconoce que las dinámicas políticas ahora anulan las consideraciones comerciales.
La prohibición va más allá de la orientación regulatoria anterior del gobierno, que simplemente alentó a las empresas a alejarse de Nvidia. Antes de la prohibición, Trump acordó permitir que Nvidia vendiera sus chips limitados a cambio del 15% de sus ganancias de esas ventas.
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