NVIDIA culpa a EEUU: las sanciones a China están abriendo la puerta para que Huawei defina los nuevos estándares globales

Para NVIDIA perder el mercado chino sería «una pérdida enorme». No lo decimos nosotros; lo asegura Jensen Huang, el director general de esta compañía estadounidense. El futuro de esta empresa en China es objetivamente incierto. Las sanciones de EEUU no dejan de endurecerse, y poco a poco van recortando el abanico de productos que NVIDIA puede entregar a sus clientes chinos a pesar de los intentos de esta última para zafarse de las prohibiciones.

Hay mucho dinero en juego. Durante el último ejercicio fiscal, que expiró el 26 de enero de 2025, China representó aproximadamente el 13% de los ingresos totales de NVIDIA con una cifra de unos 17.000 millones de dólares. En la práctica el país liderado por Xi Jinping es el tercer mejor cliente de esta empresa solo por detrás de EEUU y Taiwán. Sin embargo, no hay solo dinero en juego; sobre la mesa también está la posibilidad de que Huawei consiga definir los estándares globales en detrimento de las tecnologías de NVIDIA.

El dominio de CUDA está en peligro

«Estamos en un punto de inflexión. Estados Unidos debe decidir si va a continuar liderando el desarrollo y la implementación global de la inteligencia artificial (IA) o si va a retroceder y replegarse […] América no puede liderar frenándose. Si retrocedemos otros ocuparán el espacio. Y el ecosistema global de la IA se fragmentará tecnológicamente, económicamente e ideológicamente», ha declarado Jensen Huang ante los legisladores de EEUU.

Para NVIDIA es un problema no poder vender a sus clientes chinos sus GPU para IA, pero es un problema aún mayor la posibilidad de que CUDA (Compute Unified Device Architecture) acabe perdiendo su dominio actual en la industria de la IA. Y es que esta tecnología tiene un rol esencial en el negocio de NVIDIA. La mayor parte de los proyectos de inteligencia artificial que se están desarrollando actualmente están implementados sobre CUDA.

Esta tecnología aglutina el compilador y las herramientas de desarrollo utilizados por los programadores para desarrollar su software para las GPU de NVIDIA, y reemplazarla por otra opción en los proyectos que ya están en marcha es un problema. Huawei, que aspira a hacerse con una porción importante de este mercado en China, tiene CANN (Compute Architecture for Neural Networks), que es su alternativa a CUDA, pero por el momento este último domina el mercado.

CANN ha recibido críticas por lo difícil que, al parecer, resulta utilizarlo, y también debido a que su rendimiento es inestable, la documentación es insuficiente y tiene problemas de fiabilidad. Sin embargo, subestimar la capacidad de Huawei a la hora de subsanar estas carencias sería un error grave. De hecho, esta compañía china ha admitido la existencia de estos problemas y ha confirmado que está trabajando para resolverlos. No obstante, no solo Huawei amenaza la posición de liderazgo de NVIDIA.

CANN no es la única baza del país gobernado por Xi Jinping. Moore Threads es una de las empresas chinas que se dedican a la producción de hardware para IA a las que las compañías alineadas con los intereses de EEUU y sus aliados no pueden vender ni software ni equipamiento avanzado. Aunque es muy joven (fue fundada en 2020) tiene algo muy importante a su favor: su fundador es Zhang Jianzhong, exgerente general de la filial de NVIDIA en China, por lo que es evidente que conoce bien qué tiene entre manos.

Moore Threads ha desarrollado varias GPU para aplicaciones de IA que, sobre el papel, rivalizan con algunas de las soluciones avanzadas que han colocado en el mercado NVIDIA, AMD o Huawei. No obstante, esta compañía tiene algo más: un paquete de software con el que persigue romper definitivamente el dominio de CUDA. Lo llama MUSA, es compatible con la gama de tarjetas MTT e incorpora un compilador, bibliotecas de ejecución, bibliotecas especializadas y herramientas de depuración del código. Sobre el papel su capacidad más atractiva para China es que permite reutilizar el código escrito en CUDA, trasladándolo de manera que pueda ser ejecutado sobre las tarjetas para IA de Moore Threads.

Imagen | NVIDIA | Huawei

Más información | Tom’s Hardware

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