Los gigantes tecnológicos chinos evitan los chips Huawei ante problemas de sobrecalentamiento y el dominio de NVIDIA con bloqueos de CUDA

Este artículo no ofrece asesoramiento de inversión. El autor no tiene participación en ninguna de las acciones aquí mencionadas.

Los desafíos de Huawei en el mercado de chips de IA

Huawei buscaba reducir la dependencia de China de NVIDIA con sus GPU Ascend 910C, pero enfrenta importantes obstáculos para lograrlo. La solidez del ecosistema de NVIDIA, reforzada por la plataforma de software CUDA, junto con diversas deficiencias de Huawei, han contribuido a esta inercia.

Informes recientes de The Information revelan que actores tecnológicos chinos clave como la empresa matriz de TikTok, ByteDance, Alibaba y Tencent no han realizado pedidos sustanciales de chips de inteligencia artificial de Huawei.

Factores que impiden la adopción de las GPU 910C de Huawei

Se han conjugado varios factores críticos, lo que ha generado una considerable inercia en torno a la adopción de las GPU 910C de Huawei. El enfoque de la compañía se ha centrado principalmente en atender a las grandes entidades estatales (EPE) y a los organismos gubernamentales locales, ya que el entusiasmo de la comunidad tecnológica en general sigue siendo moderado.

1. Inversión en el ecosistema de NVIDIA

Muchos de los gigantes tecnológicos chinos han invertido fuertemente en el marco NVIDIA CUDA. Abandonar este ecosistema consolidado requeriría tiempo y recursos considerables. Según informes, las empresas esperan que Huawei adapte su oferta para alinearse con sus plataformas existentes, en lugar de lo contrario.

2. Panorama competitivo

Además, las mayores empresas tecnológicas de China, que son competidoras de Huawei, dudan en comprometerse plenamente con sus productos. Esta aprensión se debe más a sus intereses competitivos que a un deseo de innovación colaborativa.

3. Preocupaciones de confiabilidad

La fiabilidad es otro problema acuciante, ya que se ha informado de problemas de sobrecalentamiento en los chips Ascend 910C de Huawei. Estas preocupaciones afectan su reputación en la industria tecnológica y generan dudas sobre su adopción.

4. Inventario existente de NVIDIA

Además, muchas empresas tecnológicas líderes han acumulado una cantidad significativa de GPU NVIDIA a lo largo de los años. Este inventario existente reduce el incentivo para que estas empresas cambien a los productos de Huawei, especialmente considerando las implicaciones financieras de dicho cambio.

5. Desafíos regulatorios

La situación se ha complicado aún más por las restricciones a las exportaciones de Estados Unidos. En mayo, el Departamento de Comercio de Estados Unidos emitió una directriz que declara los chips de Huawei como «tóxicos».Cualquier entidad que utilice estos chips sin autorización previa se arriesga a infringir los controles de exportación de Estados Unidos, una situación que afecta especialmente a las empresas chinas con operaciones internacionales.

Comparaciones técnicas y desarrollos

En un análisis previo, observamos que el Ascend 910C de Huawei combina dos chips 910B anteriores para ofrecer alrededor de 800 TFLOP/s de potencia de procesamiento a FP16, junto con un ancho de banda de memoria de hasta 3, 2 TB/s. Por lo tanto, se sitúa muy cerca de la GPU H100 de NVIDIA en cuanto a rendimiento.

Para competir aún más con las ofertas de supercomputación de NVIDIA, Huawei ha presentado CloudMatrix 384, que integra hasta 384 chips Ascend. Si bien este producto iguala las capacidades de rendimiento de NVIDIA, actualmente carece de una compatibilidad robusta con formatos de cálculo que consumen mucha memoria, como FP8. Sin embargo, Huawei ha creado una herramienta para la compatibilidad artificial, que sigue siendo poco ideal.

Posición de mercado de NVIDIA

A pesar de los desafíos de la competencia, NVIDIA sigue prosperando. Según un informe reciente de UBS, la compañía confirmó la visibilidad de proyectos de infraestructura de IA de decenas de gigavatios. UBS realizó una evaluación teórica que estimó que NVIDIA podría obtener entre 400 000 y 500 000 millones de dólares anuales para su segmento de centros de datos de IA, considerando una cartera de proyectos de infraestructura de 20 GW y un plazo de ejecución de 2 a 3 años.

El panorama actual del mercado ilustra las complejidades y la dinámica de la industria de chips de IA, destacando los formidables desafíos que enfrenta Huawei para establecer sus productos dentro de un mercado muy saturado.

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