Diez de las principales compañías tecnológicas de China han formado una poderosa alianza con un objetivo claro: reducir la dependencia del país de los chips y software de NVIDIA y fortalecer el ecosistema local de inteligencia artificial.
Empresas como Huawei, Tencent, MetaX, Biren Technology y Moore Threads lideran esta estrategia nacional, en medio de crecientes tensiones tecnológicas con Estados Unidos.
La alianza, bautizada como Alianza para la Innovación en el Ecosistema Modelo-Chips, busca desarrollar y consolidar soluciones de hardware y software que puedan competir directamente con las tecnologías de NVIDIA, en especial con CUDA, su plataforma de desarrollo ampliamente utilizada en proyectos de IA.
Este movimiento se da en un momento delicado para NVIDIA en China. La Administración del Ciberespacio de China ha expresado dudas sobre la seguridad de su GPU H20, lo que ha obligado a la empresa estadounidense a demostrar la confiabilidad de sus productos en territorio chino.
A esto se suman las restricciones impuestas por EE. UU. a la exportación de chips avanzados, que han frenado la presencia de NVIDIA en el país.
China acelera el desarrollo de su propia tecnología de IA
Durante su último ejercicio fiscal, China representó el 13 % de los ingresos de NVIDIA, con ventas por unos 17 mil millones de dólares, siendo su tercer mayor mercado después de EE. UU. y Taiwán.
No obstante, su cuota de mercado en China ha caído del 95 % al 50 % en pocos meses, debido tanto a las restricciones externas como al auge de competidores locales.
Entre estos rivales se encuentra Moore Threads, fundada en 2020 por Zhang Jianzhong, exejecutivo de NVIDIA en China. La compañía ha lanzado GPU como las MTT S4000 y MTT S3000, que prometen un rendimiento competitivo en tareas de IA, y también ofrece soluciones gráficas para videojuegos y contenido digital.
Uno de los elementos más estratégicos de Moore Threads es MUSA, un paquete de desarrollo de software diseñado para competir con CUDA.
MUSA incluye compiladores, bibliotecas y herramientas de programación, y destaca por su capacidad para reutilizar código desarrollado en CUDA, lo que podría facilitar la transición hacia hardware chino sin rehacer por completo los proyectos existentes.
El prestigioso científico chino Li Guojie ha señalado que China necesita con urgencia un entorno de software que supere a CUDA si quiere liderar en inteligencia artificial.
Esta postura se alinea con el llamado del Gobierno chino para que las empresas del país utilicen chips nacionales en sus centros de datos y desarrollos tecnológicos.
Empresas como Huawei ya han desarrollado su propia alternativa a CUDA, conocida como CANN (Compute Architecture for Neural Networks), y están empujando para ganar terreno en el sector de infraestructura de IA.
Un cambio de poder en marcha
Aunque NVIDIA aún conserva una base sólida gracias a su amplio ecosistema y la adopción masiva de CUDA, el panorama está cambiando rápidamente.
China ya no solo depende de tecnología extranjera y ahora apuesta por autosuficiencia tecnológica, incentivando un mercado nacional cada vez más competitivo.
El éxito de esta estrategia dependerá de factores técnicos, comerciales y políticos, pero lo cierto es que el dominio global de NVIDIA comienza a ser desafiado en uno de sus mercados más importantes.
