Artículos Relacionados con Huawei

El Centro de Noticias de HTX ofrece los artículos más recientes y un análisis profundo sobre "Huawei", cubriendo tendencias del mercado, actualizaciones de proyectos, desarrollos tecnológicos y políticas regulatorias en la industria de cripto.

El "Joven Genio" de Huawei que cuestionó la entrevista de DeepSeek, envuelto en las "críticas" de un inversor de Web3

El 6 de julio, Li Bojie, ex-"talento joven" de Huawei, generó controversia al criticar públicamente su experiencia en una entrevista con DeepSeek, acusando al entrevistador de falta de profesionalismo. Esto desató una disputa mayor con la firma de inversión Web3 ABCDE Capital, su ex-inversor. Du Jun, cofundador de ABCDE, acusó a Li de falta de ética contractual en relación con su proyecto Web3+AI, Metagent, financiado en 2024. Du alegó progreso insuficiente, falta de comunicación tras julio de 2024 y opacidad financiera. Li respondió que solo recibió 500.000 USD de los 1,5 millones acordados, lo que obstaculizó el desarrollo, y que dejó Metagent en octubre de 2024 por razones familiares y de riesgo regulatorio, con aprobación de la junta. Otros inversores, como ArkStream Capital, también cuestionaron las prácticas de Li durante la recaudación de fondos. Metagent, prácticamente inactivo desde junio de 2024, fue abandonado. Li se unió luego a Pine AI como científico jefe, un proyecto de agentes de IA para consumidores, del que recientemente se desvinculó por un cambio en sus intereses de investigación hacia modelos fundamentales.

Foresight News07/08 09:42

El "Joven Genio" de Huawei que cuestionó la entrevista de DeepSeek, envuelto en las "críticas" de un inversor de Web3

Foresight News07/08 09:42

SemiAnalysis desmonta el Kirin 9030 de Huawei: Cuando la evolución del proceso se estanca, se pliega el chip

El informe de SemiAnalysis sobre el chip Kirin 9030 de Huawei revela que el proceso N+3 de SMIC logra una densidad lógica similar a la de N6 de TSMC (113.4 MTr/mm²), pero con un coste mayor al usar SAQP con DUV en lugar de EUV. Aunque la densidad mejora, el rendimiento del chip, comparable al de diseños de 2021-2022, sigue rezagado frente a los chips actuales fabricados en nodos avanzados (como N3P de TSMC), debido a limitaciones de proceso. Para superar estas barreras, Huawei apuesta por la "escalado τ" y "LogicFolding": apilar lógicamente módulos en 3D para reducir rutas de señal, mejorar frecuencia (objetivo de 5GHz para 2031) y aumentar densidad equivalente. El informe concluye que las sanciones no han detenido el avance chino, pero sí lo han encarecido y redirigido hacia soluciones de diseño y empaquetado más complejas.

marsbit06/15 06:55

SemiAnalysis desmonta el Kirin 9030 de Huawei: Cuando la evolución del proceso se estanca, se pliega el chip

marsbit06/15 06:55

Ley “Tao” de Huawei: Lista completa de empresas centrales

**Resumen de la Ley "Tao (τ)" de Huawei: Principios y Compañías Clave** El 25 de mayo de 2026, He Tingbo, directora de Huawei, presentó la "Ley Tao (τ)" en ISCAS 2026, un nuevo principio rector para el desarrollo de la industria de semiconductores. A diferencia de la Ley de Moore, que se centra en miniaturizar transistores, la Ley Tao busca la "miniaturización del tiempo", reduciendo continuamente la constante de tiempo (τ) para acelerar la conmutación de señales, sin depender únicamente de nodos de fabricación más pequeños. El camino central para lograrlo es la **"lógica plegada" (logic folding)**. Esta tecnología traslada el diseño de circuitos de una disposición plana bidimensional a una estructura apilada tridimensional. Al conectar componentes críticos verticalmente a través de interconexiones de corta distancia (como TSV), se reduce drásticamente la longitud de las rutas de señal y, por tanto, el retardo (τ). Huawei ya ha diseñado y producido en masa 381 chips basados en este concepto y planea lanzar un chipset Kirin con tecnología de lógica plegada en otoño de 2026. Se estima que para 2031, los chips de gama alta basados en la Ley Tao podrían alcanzar un rendimiento equivalente al de un proceso de 1,4 nm. La implementación de esta ley impulsará la demanda en tres áreas clave de la cadena de suministro: 1. **Software de diseño (EDA):** Esencial para la optimización de circuitos. Compañías clave incluyen a **Huada Jiutian** (herramientas de flujo completo), **Primarius Technologies** (modelado y verificación) y **Semitronix** (herramientas de fabricación y mejora del rendimiento). 2. **Chiplet y encapsulado avanzado:** La lógica plegada requiere tecnologías de apilamiento 3D. **Tongfu Microelectronics** (socio clave de AMD en Chiplet), **JCET Group** y **Huatian Technology** son líderes en ensamblaje y prueba avanzados (OSAT). 3. **Fundición (Foundry):** La optimización final debe plasmarse en la fabricación. **SMIC**, el principal *foundry* de China, es el candidato más probable para fabricar los futuros chips Kirin de Huawei. **Hua Hong Semiconductor** también podría beneficiarse en segmentos específicos. Este enfoque representa un cambio estratégico hacia la innovación arquitectónica para superar las limitaciones físicas de la miniaturización extrema, potenciando la cadena de suministro de semiconductores en China.

marsbit05/25 11:37

Ley “Tao” de Huawei: Lista completa de empresas centrales

marsbit05/25 11:37

TechFlow 情报局: Huawei lanza la "Ley Tau" y el sector de semiconductores sube; Meta despidos del 10%

IA resuelve 9 problemas matemáticos complejos por solo cientos de dólares cada uno, mostrando su valor práctico en investigación pura. En IA, DeepSeek lanza un agente de programación, mientras un estudio revela que los modelos grandes pierden restricciones en tareas complejas. Qwen 3.6 logra alta velocidad en GPU antiguas, desatando debates sobre NVIDIA vs. alternativas. En cripto, Ethereum Foundation se reduce para vender menos ETH, y rumores falsos sobre CZ provocan una explosión de memecoins. Los préstamos respaldados por RWA ganan terreno. En chips, Huawei presenta la "Ley Tau", apuntando a rendimiento de 1.4 nm para 2031, lo que impulsa las acciones del sector. La memoria ya supone 2/3 del costo de los chips de IA, y ejecutivos chinos venden acciones en máximos. Meta despidió al 10% de su plantilla. El CEO de Google fue abucheado en Stanford, y la empresa publicó un exploit de Chromium antes de parchearlo masivamente. Xiaomi sanciona a técnicos por instalaciones falsas. En bolsa, AMD es vista como retador de NVIDIA. El 99% de los CEOs planea despidos impulsados por IA. Palantir gana un contrato para monitorear empleados federales, y BlackBerry resurge en ciberseguridad. El petróleo WTI cae un 6% tras avances en negociaciones con Irán. La plata sube, y las reservas globales de crudo caen a niveles críticos. En tendencias, se descubre un ataque que usa audio inaudible para hackear asistentes de voz. CBS deja de borrar grabaciones piratas antiguas de Stephen Colbert. La narrativa central conecta la carrera de IA y chips con despidos, geopolítica y quién define el futuro tecnológico.

marsbit05/25 10:53

TechFlow 情报局: Huawei lanza la "Ley Tau" y el sector de semiconductores sube; Meta despidos del 10%

marsbit05/25 10:53

τ Scaling: El nuevo motor de crecimiento diseñado por Huawei para la era post-Moore

Durante décadas, el sector de los semiconductores avanzó reduciendo el tamaño de los transistores, pero la Ley de Moore toca a su fin ante costos explosivos y rendimientos decrecientes. El equipo de Huawei propone una nueva dirección tras seis años de investigación: el "τ Scaling" (Escalado Tau). En lugar de miniaturizar, la teoría se centra en optimizar el "tiempo" (τ) como métrica clave. Busca comprimir la latencia a través de toda la pila tecnológica, desde el tiempo de conmutación de los transistores (picosegundos) hasta las tareas a nivel de sistema (segundos), abarcando 12 órdenes de magnitud. La implementación adopta dos enfoques principales: * **En móviles (LogicFolding):** Mediante apilamiento 3D de chips y uniones híbridas de alta precisión, se optimizan las rutas críticas. Los resultados muestran aumentos del 55% en densidad de transistores, 41% en eficiencia energética y 13% en frecuencia base, apuntando a 4 GHz para 2029. * **En centros de datos de IA:** Se ataca la latencia en comunicación, donde reside el mayor gasto energético y de costos. Soluciones como un *Unified Bus* (reduciendo latencia remota 500x), interconexiones ópticas Hi-ONE (8Tb/s) y el *3D Folding* para integrar memoria y energía, permiten escalar clústeres de IA. Se prevé una mejora de más de 100x en integración del hardware para 2035. El camino implica desafíos como adaptar herramientas de diseño EDA, mejorar procesos de apilamiento 3D y establecer nuevos estándares de medición. La conclusión es clara: ha terminado la era de escalar por tamaño y comienza la de escalar por tiempo. La innovación futura dependerá de la integración 3D, la arquitectura de sistemas y la optimización de interconexiones, abriendo un camino más allá de la dependencia exclusiva de la litografía extrema.

marsbit05/25 05:37

τ Scaling: El nuevo motor de crecimiento diseñado por Huawei para la era post-Moore

marsbit05/25 05:37

DeepSeek V4 en gráficos: Tras su lanzamiento, el mercado de capitales reacciona: Zhipu y MiniMax se desploman, NVIDIA se alarma

DeepSeek V4, un modelo de lenguaje de inteligencia artificial de 1 billón de parámetros, se lanzado como código abierto bajo la licencia Apache 2.0, lo que ha provocado reacciones inmediatas en los mercados financieros globales. En China, las acciones relacionadas con la capacidad de computación, como Cambricon y Hygon, experimentaron fuertes alzas, mientras que las empresas de modelos propietarios como Zhipu y MiniMax cayeron significativamente en Hong Kong. NVIDIA también registró una caída inicial, aunque se recuperó al cierre. El lanzamiento de V4 destaca por su adaptación nativa a chips chinos, como el Ascend 950PR de Huawei y el Siyuan 590 de Cambricon, lo que reduce la dependencia de las soluciones de NVIDIA y CUDA. Esto ha llevado a los inversores a reevaluar el ecosistema de IA, favoreciendo a los proveedores de infraestructura local y presionando a las empresas que dependen de modelos cerrados. El modelo no solo iguala el rendimiento de los principales competidores cerrados, sino que también ofrece total apertura comercial y técnica, marcando un punto de inflexión en la industria. La capacidad de China para desarrollar y implementar modelos de IA de clase mundial con hardware local está comenzando a desconectar su demanda de inferencia de la dependencia tecnológica de Occidente, redefiniendo las cadenas de suministro globales de silicio y software.

marsbit04/24 11:40

DeepSeek V4 en gráficos: Tras su lanzamiento, el mercado de capitales reacciona: Zhipu y MiniMax se desploman, NVIDIA se alarma

marsbit04/24 11:40

DeepSeek V4 finalmente se lanza, rompiendo el monopolio de los modelos cerrados más potentes y anunciando colaboración con los chips de Huawei

DeepSeek-V4 ya está aquí: la nueva generación de modelos de inteligencia artificial de DeepSeek se lanza en versión preliminar y de código abierto. Incluye dos variantes: **DeepSeek-V4-Pro**, con 1,6 billones de parámetros y 49.000 millones de activaciones, diseñado para competir con los mejores modelos cerrados; y **DeepSeek-V4-Flash**, una versión más económica con 284.000 millones de parámetros y 13.000 millones de activaciones, optimizada para velocidad y eficiencia. Ambos soportan un contexto de 1 millón de tokens. Según la evaluación interna, DeepSeek-V4 supera a Claude Sonnet 4.5 en tareas de codificación con agentes y se acerca al rendimiento de Opus 4.6 en modo no reflexivo, aunque aún existe una brecha con el modo reflexivo de Opus. El modelo también destaca en conocimientos generales y razonamiento, situándose a la par de los principales modelos cerrados. La gran novedad es la implementación de un nuevo mecanismo de atención que permite el contexto extenso de manera eficiente, combinando compresión de tokens y atención dispersa (DSA). Además, DeepSeek anuncia que **a partir del segundo semestre de 2026, sus servicios admitirán chips Huawei**, reforzando la independencia tecnológica. La API ya está disponible, compatible con las interfaces de OpenAI y Anthropic, y los modelos antiguos se retirarán en julio de 2026. DeepSeek reafirma su compromiso con el avance en IA de código abierto, priorizando la innovación técnica sobre el ruido mediático.

marsbit04/24 04:26

DeepSeek V4 finalmente se lanza, rompiendo el monopolio de los modelos cerrados más potentes y anunciando colaboración con los chips de Huawei

marsbit04/24 04:26

Autonomía o compatibilidad: La elección del ecosistema de IA chino tras el retraso de DeepSeek V4

DeepSeek V4, un modelo de IA de código abierto de billones de parámetros y multimodal, ha retrasado su lanzamiento debido a los desafíos técnicos de adaptarse a los chips Ascend de Huawei y su framework CANN, en lugar de depender de la plataforma CUDA de NVIDIA. Este cambio representa un esfuerzo significativo de China para construir un ecosistema de IA independiente, aunque enfrenta obstáculos en hardware, software y compatibilidad ecológica. Aunque la compatibilidad con CUDA permite una transición más suave a corto plazo, también limita la innovación a largo plazo y mantiene a China en una posición de "seguidor" en la industria global de IA. La demora en el lanzamiento de DeepSeek V4 subraya la complejidad de migrar modelos avanzados a hardware alternativo y la necesidad de desarrollar capacidades de ingeniería de sistemas autónomas. El éxito futuro dependerá de si China puede equilibrar la compatibilidad con la independencia tecnológica real, evitando quedar atrapada en un ciclo de imitación mientras intenta competir con actores globales establecidos como NVIDIA. El resultado afectará no solo a DeepSeek, sino a todo el ecosistema de IA chino en los próximos años.

marsbit04/21 10:21

Autonomía o compatibilidad: La elección del ecosistema de IA chino tras el retraso de DeepSeek V4

marsbit04/21 10:21

El DeepSeek que esperabas ya ha cambiado

DeepSeek, una vez pionera en IA en China, ha ralentizado significativamente su ritmo de actualización de modelos en los últimos 15 meses, con su esperada versión V4 sufriendo múltiples retrasos. Según informes, esto se debe en gran parte a la presión estratégica nacional para migrar del hardware de NVIDIA al ecosistema de chips domésticos, específicamente los procesadores Huawei Ascend. El gobierno chino alentó a DeepSeek a adoptar chips Huawei para entrenamiento e inferencia, en línea con los objetivos de autonomía tecnológica del país. Sin embargo, el proceso de adaptación ha sido complicado: en 2025, los intentos de usar Ascend 910C para entrenar el modelo enfrentaron problemas de estabilidad y comunicación entre chips. Aunque se volvió temporalmente a NVIDIA para el entrenamiento, DeepSeek continuó trabajando en la migración completa al framework Huawei CANN. Para 2026, se priorizó la adaptación de V4 con el nuevo Ascend 950PR y chips de Cambricon, aunque persisten desafíos técnicos, especialmente en la alineación de precisión entre diferentes hardware. Esta dedicación a la validación de chips nacionales ha consumido recursos y ralentizado el desarrollo, coincidiendo con la pérdida de talento clave y una creciente brecha en capacidades multmodales y de agentes frente a competidores globales como OpenAI y Claude. Si V4 tiene éxito, demostraría la viabilidad del ecosistema de hardware chino para IA avanzada, aunque es posible que no supere a los líderes globales en rendimiento bruto. DeepSeek equilibra así su papel como empresa con misión nacional y sus imperativos comerciales.

marsbit04/15 10:36

El DeepSeek que esperabas ya ha cambiado

marsbit04/15 10:36

La cuota de NVIDIA en China cae por debajo del 60%, los chips de IA nacionales capturan mercado con 1,65 millones de unidades entregadas anualmente

Resumen: Según datos de IDC, la cuota de mercado de Nvidia en China cayó al 55% en 2025, una disminución significativa desde más del 95% antes de las sanciones estadounidenses. Los fabricantes chinos, liderados por Huawei, entregaron 1,65 millones de unidades de chips de IA, capturando el 41% del mercado. Huawei, con 812.000 unidades, presentó su tarjeta Atlas 350, que afirma superar el rendimiento de la H20 de Nvidia en inferencia. La política de sustitución de importaciones y las restricciones de exportación de EE.UU. impulsaron este cambio. Aunque persiste una brecha tecnológica en entrenamiento de modelos, los chips locales ya son viables para inferencia en la mayoría de aplicaciones comerciales.

marsbit04/03 05:54

La cuota de NVIDIA en China cae por debajo del 60%, los chips de IA nacionales capturan mercado con 1,65 millones de unidades entregadas anualmente

marsbit04/03 05:54

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