La Guerra de Contrataque de la Potencia de Cómputo de IA de China
El 16 de abril de 2018, ZTE fue paralizada por las sanciones de EE.UU., lo que reveló la vulnerabilidad de la cadena de suministro global de China. Ocho años después, en febrero de 2026, la empresa china de IA DeepSeek anunció que su modelo multimodal V4 utilizaría chips nacionales, abandonando los de NVIDIA.
La verdadera dependencia no era el hardware, sino CUDA, el ecosistema de software de NVIDIA, con más de 4,5 millones de desarrolladores. Tras tres rondas de sanciones, China respondió optimizando algoritmos, como los modelos de "mixtos de expertos" (MoE), que redujeron costes de entrenamiento y inferencia. DeepSeek logró precios hasta 75 veces más bajos que sus competidores occidentales.
Al mismo tiempo, chips nacionales como los de Huawei (Ascend) y fabricantes como Loongson y T-Head comenzaron a usarse en entrenamientos de modelos a gran escala. La escasez de electricidad en EE.UU. contrasta con la ventaja energética de China, que produce 2,5 veces más electricidad a un coste mucho menor.
Empresas como DeepSeek están expandiéndose globalmente, con un 70% de sus usuarios fuera de China. Aunque compañías como Cambricon lograron crecimiento récord, aún enfrentan pérdidas debido a los altos costes de desarrollo de software y hardware. La batalla por la independencia en computación de IA avanza, pero el camino sigue siendo difícil y costoso.
marsbit03/04 05:16
