El auge de la inteligencia artificial está creando una demanda de capacidad de cómputo que no se llena. Detrás de cada chatbot, de cada generador de imágenes y de cada modelo de razonamiento hay chips especializados haciendo enormes cantidades de cálculos en cuestión de segundos.
Nvidia controla buena parte de ese mercado, pero ya no corre sola. Huawei, Cambricon, Moore Threads y Biren Technology están construyendo procesadores alternativos mientras China trabaja para reducir su dependencia de tecnología extranjera.
1. Nvidia
Nvidia es la líder indiscutida a la que hay que ganarle en la industria global del chip de IA. Sus unidades de procesamiento gráfico, desarrolladas originalmente para videojuegos, se convirtieron en el hardware principal con el que se entrenan y operan muchos de los modelos más avanzados del mundo.
Su mayor ventaja, sin embargo, va más allá del rendimiento del procesador. Su plataforma de software CUDA, su tecnología de red de alta velocidad y su ecosistema amplio de desarrolladores hacen que mover cargas de trabajo a hardware de la competencia salga caro y sea difícil desde el punto de vista técnico.
Esa ventaja sigue siendo especialmente visible en China, pese a años de restricciones estadounidenses a la exportación. Los principales desarrolladores de IA del país siguen usando procesadores Nvidia para entrenar modelos avanzados, porque reemplazar el entorno completo de hardware y software exige un trabajo de ingeniería considerable, según SCMP.
2. Huawei
Huawei apareció como la respuesta china más creíble frente a Nvidia. Sus procesadores Ascend están diseñados para entrenamiento e inferencia, y sus sistemas SuperNode combinan muchos chips para absorber la demanda de cómputo de modelos cada vez más complejos.
El gigante tecnológico con sede en Shenzhen también está desarrollando el software que ese hardware necesita. Su Compute Architecture for Neural Networks, más conocida como CANN, busca ofrecer una alternativa doméstica a la plataforma CUDA.
Hace poco mostró esa estrategia de hardware y software junta en su trabajo con DeepSeek. Los procesadores Ascend 950PR y 950DT recibieron soporte inmediato para DeepSeek V4, lo que permitió correr la inferencia del modelo sobre los sistemas Ascend SuperNode.
3. Cambricon Technologies
Cambricon Technologies es otra fuerza importante dentro del sector de chips de IA en China. A diferencia de las tecnológicas diversificadas, Cambricon desarrolla sobre todo procesadores y tarjetas aceleradoras para aplicaciones de inteligencia artificial en servidores, centros de datos y dispositivos inteligentes.
Sus unidades de aprendizaje automático están construidas para hacer los cálculos en paralelo que se necesitan para entrenar modelos y generar respuestas. La demanda por ese tipo de hardware doméstico aumentó a medida que las restricciones a la exportación limitan el acceso de las empresas chinas a los procesadores más avanzados de Nvidia.
Cambricon y Huawei encabezan hoy la expansión doméstica dentro del mercado chino de servidores de IA. Son los dos nombres que se repiten.
4. Moore Threads
Moore Threads está desarrollando GPU de propósito general capaces de sostener inteligencia artificial, renderizado gráfico y computación científica. Ese enfoque más amplio podría permitir que sus procesadores atiendan varias cargas de trabajo en vez de funcionar solo como aceleradores especializados de IA.
Fundada en 2020, la empresa se transformó rápido en una de las start-ups de semiconductores más observadas de China. Está ubicando sus GPU como alternativas domésticas para organizaciones que antes dependían de procesadores de Nvidia y de otras empresas extranjeras. La demanda sube rápido.
5. Biren Technology
Biren Technology apunta a uno de los problemas más difíciles de la industria. Desarrollar GPU para entrenamiento de IA y para computación de alto rendimiento. Esas cargas de trabajo exigen una capacidad de procesamiento enorme, memoria rápida y conexiones eficientes entre miles de aceleradores individuales.
La empresa enfrentó obstáculos después de que las restricciones estadounidenses alteraran su acceso a fabricación avanzada de semiconductores. Aun así, el empuje chino hacia la autosuficiencia tecnológica está abriendo oportunidades para Biren y para otros desarrolladores locales de procesadores.
Biren proyectó que sus ingresos del primer semestre podrían subir hasta 2.107% en medio de una demanda creciente por chips de fabricación propia. Ese salto en ventas no significa que sus procesadores hayan cerrado la brecha de rendimiento y de software con Nvidia.
Una carrera que no se gana solo con cómputo
Nvidia todavía tiene la combinación más completa de la industria entre procesadores, equipamiento de red y software para desarrolladores. Sus competidores, por lo tanto, tienen que crear ecosistemas de cómputo enteros y no solo fabricar chips con cifras de rendimiento llamativas.
La enorme demanda china de infraestructura de IA podría dejar espacio suficiente para que crezcan varios proveedores locales. Huawei encabeza hoy esa carga, y Cambricon, Moore Threads y Biren también aparecen como actores relevantes dentro de una competencia global cada vez más fragmentada.
