Los principales investigadores de inteligencia artificial en China ahora están diciendo algo que va en contra de los titulares optimistas del último año. Es probable que su país no alcance a Estados Unidos en el corto plazo. El problema se reduce a los chips de computadoras.
“La verdad puede ser que la brecha en realidad se está ampliando”, dijo Tang Jie, quien fundó la empresa china de IA Zhipu, en una conferencia en Beijing el fin de semana pasado. “Si bien estamos bien en ciertas áreas, aún debemos reconocer los desafíos y las disparidades que enfrentamos”.
La escasez de chips se hizo evidente cuando Nvidia lanzó su nuevo hardware Rubin en enero. La compañía nombró varias empresas estadounidenses como compradoras, pero dejó fuera a todos los desarrolladores chinos de IA. Las reglas estadounidenses impiden que Nvidia venda directamente a China.
Empresas chinas han empezado a hablar de alquilar poder de cómputo de centros de datos en el sudeste asiático y en Oriente Medio para poder acceder a los chips Rubin, contaron a WSJ personas familiarizadas con estas conversaciones. Esto sigue los intentos del año pasado por conseguir chips de la línea Blackwell de Nvidia.
Estos rodeos a través de otros países son en su mayoría legales. Pero significan que los desarrolladores chinos de IA terminan con menos chips y más dolores de cabeza que sus rivales estadounidenses, que cuentan con grandes recursos.
Líderes de la industria estiman menos del 20% de posibilidades de alcanzar a EE.UU.
En la misma conferencia, Justin Lin, quien dirige el desarrollo del modelo de IA Qwen de Alibaba, fue consultado sobre si alguna empresa china podría adelantarse a OpenAI y Anthropic en los próximos tres a cinco años. Calculó las probabilidades en un 20% o menos.
Los controles de exportación estadounidenses han ahuyentado a muchas empresas chinas de construir IA de vanguardia, que requiere enormes cantidades de poder de cómputo. En su lugar, se enfocan en aplicar la IA en productos cotidianos. Mientras tanto, las empresas estadounidenses siguen comprando los chips más nuevos para avanzar.
“Una enorme cantidad de computación en OpenAI y otras empresas estadounidenses está dedicada a la investigación de próxima generación, mientras que nosotros estamos al límite”, dijo Lin. “Simplemente cumplir con las demandas de entrega consume la mayoría de nuestros recursos.”
Analistas de UBS estiman que las mayores empresas de internet de China gastaron unos 57.000 millones de dólares en proyectos de capital el año pasado, destinando gran parte a IA. Esto equivale aproximadamente a una décima parte de lo que gastaron las compañías estadounidenses.
Aun así, nadie descarta a China todavía. Desarrolladores como DeepSeek han demostrado que pueden hacer mucho con poco. Otras dos empresas de IA, Zhipu y MiniMax, recaudaron juntas más de 1.000 millones de dólares a través de ofertas de acciones en Hong Kong este mes. Las acciones de MiniMax más que duplicaron su precio inicial.
“A pesar de un entorno operativo más desafiante, los inversores continúan considerando la posibilidad de un avance o recuperación tecnológica”, dijo Alyssa Lee, una veterana inversora tecnológica que ahora trabaja en una startup de IA. “Ese optimismo en sí mismo habla del nivel de innovación que han demostrado las empresas chinas.”
DeepSeek acorta la brecha gracias a la eficiencia
DeepSeek llamó la atención en Estados Unidos hace un año con un modelo de IA potente. Desde entonces, ha compartido métodos para hacer más eficiente el desarrollo de IA, y algunos investigadores occidentales los han adoptado. Este mes, DeepSeek publicó dos artículos describiendo un nuevo sistema de entrenamiento que permite a los desarrolladores construir modelos más grandes con menos chips, además de un diseño de memoria que ayuda a que los modelos funcionen mejor.
Según Epoch AI, los modelos de DeepSeek y Alibaba han acortado la brecha con los mejores modelos estadounidenses a solo cuatro meses, bajando desde un promedio de siete meses en los últimos años. Muchos de los principales modelos chinos son de código abierto, lo que significa que cualquiera puede descargarlos y modificarlos. Esto eleva el perfil de las empresas chinas mientras que los modelos estadounidenses de élite siguen siendo cerrados.
Pero DeepSeek ha tenido tropiezos. Al construir su nuevo modelo principal el año pasado, probó chips de Huawei y otros fabricantes chinos. Los resultados no fueron los esperados, así que recurrió a chips de Nvidia para parte del trabajo, según personas familiarizadas con el proyecto. La empresa hizo avances y planea lanzar el modelo en las próximas semanas.
“El principal cuello de botella es la capacidad de fabricación de chips”, dijo Yao Shunyu de Tencent en el evento de Beijing. Yao dejó recientemente OpenAI para liderar los esfuerzos de IA de Tencent.
La aprobación del chip H200 probablemente no cambiará el panorama
La reciente decisión de Washington de permitir que Nvidia venda su chip H200 a China probablemente no cambie mucho, según fuentes de la industria. El H200 está dos generaciones detrás de la línea Rubin y se ha vuelto demasiado débil para entrenar los mejores modelos de IA. Las empresas aún esperan la aprobación de Beijing para comprar los chips, mientras funcionarios chinos redactan normas para regular las compras, como se informó previamente.
El negocio de Nvidia en China sigue enfrentando obstáculos políticos. Los ingresos desde China cayeron un 45% respecto al año anterior, hasta unos 3.000 millones de dólares en el trimestre más reciente. Sin embargo, en general, Nvidia alcanzó 57.000 millones de dólares en ingresos en el tercer trimestre, un aumento de más del 60%, y se convirtió en la primera empresa en valer 5 billones de dólares el otoño pasado.
La preocupación a largo plazo para Nvidia es que las empresas chinas puedan crear software de código abierto que funcione en muchos tipos de chips, no solo los de Nvidia. Gran parte de la ventaja de Nvidia proviene de su plataforma de software CUDA, que obliga a los desarrolladores a usar sus chips.
“Ese es el verdadero escenario de pesadilla”, dijo Jay Goldberg, analista de Seaport.
Si los desarrolladores chinos, forzados a usar chips nacionales, crean herramientas de software que logran adopción mundial, podrían abrir una brecha en el dominio competitivo de Nvidia.
El CEO de Nvidia, Jensen Huang, lo ve de otra manera. “Como he dicho durante mucho tiempo, China está a nanosegundos de Estados Unidos en IA”, escribió en X en noviembre. “Es vital que Estados Unidos gane avanzando rápidamente y conquistando a desarrolladores de todo el mundo.”
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