Ya sabemos de dónde saca China los chips para IA que EEUU le niega: del mercado de segunda mano
El Gobierno de EEUU lleva más de tres años haciendo todo lo que está en su mano para evitar que las empresas y las organizaciones de investigación chinas consigan los chips para inteligencia artificial (IA) más avanzados que producen NVIDIA, AMD o Cerebras, entre otras compañías. Este es el propósito de las restricciones a la exportación de estas GPU que ha aprobado el Departamento de Comercio, que en este ámbito es el brazo ejecutor de la Administración.
Pese a los esfuerzos del Gobierno de EEUU, los chips de vanguardia para IA han seguido llegando a China, aunque es razonable aceptar que en cantidades inferiores a las que necesitan las compañías que se dedican al desarrollo de grandes modelos de IA. Y lo han hecho principalmente a través de los mercados secundarios y las vías de importación paralelas que discurren en India, Malasia o Singapur, en los que la capacidad de actuación de EEUU es muy limitada.
NVIDIA ha conseguido la licencia de exportación que necesita para poder vender en China su GPU para IA H20, pero el Gobierno chino ha vetado este chip. Y lo ha hecho debido a que la Administración del Ciberespacio de China, que es el principal órgano regulador de internet en este país, está investigando a fondo esta GPU porque sospecha que podría incorporar una puerta trasera de difícil localización por parte de los expertos chinos. De ser así cabría la posibilidad de que EEUU espíe a China empleando este chip.
China está consiguiendo en el mercado de segunda mano las mejores GPU de NVIDIA
China ya tiene tres alternativas muy claras a NVIDIA. Cambricon Technologies, Huawei y Moore Threads son los tres diseñadores chinos de chips para IA que están mejor posicionados para hacerse con el mercado que sostiene NVIDIA en China. Pese a todo los desarrolladores de grandes modelos de IA que tienen entre manos proyectos con CUDA necesitan chips de esta última compañía. Y, según DigiTimes Asia, han encontrado el lugar apropiado para hacerse con estas GPU: el mercado de segunda mano internacional.
No obstante, lo más interesante es que no se están conformando con los chips H20 que, como hemos visto, han sido prohibidos por el Gobierno chino; están consiguiendo las GPU H100 y A100 de NVIDIA, que son más potentes que la H20. Para EEUU es esencialmente imposible controlar el mercado de la segunda mano y las vías de importación paralelas, lo que ha llevado al Departamento de Comercio a plantearse poner en marcha una estrategia inédita. Esta medida consistirá, si finalmente llega a buen puerto, en introducir en todos y cada uno de los chips la tecnología necesaria para permitir que sean rastreados en todo momento.
Las empresas chinas están comprando partidas enormes de chips A100 y H100 de NVIDIA en el mercado de segunda mano
A priori sería una forma de geolocalización que permitiría identificar dónde reside cada circuito integrado durante su periplo una vez que sale de la fábrica de semiconductores. Michael Kratsios, el director de la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca y uno de los responsables del plan de acción del Gobierno de EEUU para el desarrollo de la IA, ha confirmado que están barajando la posibilidad de introducir soluciones de rastreo tanto implementadas en el propio hardware como mediante software: «Estamos discutiendo qué cambios de software o físicos se podrían introducir en los propios chips para mejorar el rastreo de su ubicación».
La Administración estadounidense está decidida a proteger su liderazgo actual en el desarrollo de hardware para IA a medida que la adopción de esta tecnología se acelera en todo el planeta. Sin embargo, implementar la solución que proponen Kratsios y otros asesores de la Casa Blanca implica desafíos técnicos importantes. El rastreo constante mediante GPS no es práctico en este escenario de uso, según el propio Kratsios, por lo que una posible solución consiste en introducir en cada chip la lógica necesaria para confirmar su ubicación periódicamente. De esta forma se puede reducir la dependencia de redes externas.
El problema es que este diseño incrementa la complejidad de la lógica de cada chip y presumiblemente puede impactar negativamente en su rendimiento, lo que penalizaría su productividad en los centros de cálculo. Además, el coste de cada GPU se incrementará y los hackers podrían encontrar nuevas formas de vulnerar la seguridad de estos chips recurriendo a posibles debilidades de la lógica de rastreo.
Imagen | NVIDIA
Más información | DigiTimes Asia
