El siguiente contenido es meramente informativo y no constituye asesoramiento de inversión. El autor no mantiene ninguna posición financiera en las acciones aquí analizadas.
Perspectivas sobre el mercado de GPU con IA en China
Un análisis reciente de corredores estadounidenses destaca varias tendencias clave en el panorama competitivo de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) de inteligencia artificial (IA) en China. Si bien los fabricantes nacionales están emergiendo con fuerza, empresas occidentales consolidadas como NVIDIA enfrentan crecientes desafíos regulatorios.
早安！9/3 外電綜合整理- AI供應鏈追蹤報導：美系大行觀察中國AI GPU推動有四大要素:1.中芯國際的 7 奈米製程產能與良率。2.中國CSP的 AI 晶片採購策略。3. NVIDIA B40 https://t.co/MoKPseXEU3 AI 資本支出擴張。其中，DeepSeek 的 DeepGEMM 於 2025 年 2…
— Shun HaYaO (@QQ_Timmy) 3 de septiembre de 2025
Factores clave que configuran el panorama de las GPU con IA
Los informes de los corredores han identificado cuatro factores cruciales que influyen en el ecosistema de GPU de IA de China:
- Desafíos de producción de SMIC: El rendimiento y la capacidad del proceso de nodo de 7 nm de SMIC siguen generando inquietud. Cabe destacar que se informa que la mayoría de las unidades de GPU Ascend 910C de Huawei utilizan matrices de 7 nm de TSMC, adquiridas por Huawei mediante complejas transacciones con enrutamiento de terceros.
- Estrategias de los proveedores de servicios en la nube: varios proveedores de servicios en la nube (CSP) chinos están adoptando diferentes estrategias para proteger el acceso a las GPU de IA, en particular dados los esfuerzos legislativos de Estados Unidos, como la Ley de Seguridad de Acceso Remoto, destinada a limitar el acceso a recursos avanzados de IA occidentales.
- GPU B40 de IA de NVIDIA: La introducción del chip B40 de NVIDIA, diseñado específicamente para el mercado chino, es el último avance en la evolución de la IA en la región. Si bien la administración Trump ha permitido a NVIDIA reanudar los envíos de modelos H20 más antiguos a China, este chip está siendo objeto de un escrutinio cada vez mayor en las políticas chinas.
- Gasto de capital en IA: China busca la autosuficiencia total en computación de IA, lo que requiere inversiones sustanciales de los principales actores de la industria, remodelando así las estrategias de asignación de capital en todo el sector.
Desarrollos tecnológicos y preferencias del mercado
El modelo de IA DeepGEMM de DeepSeek, recientemente lanzado y entrenado en GPU NVIDIA, está escrito en CUDA y puede ser adaptado por varios fabricantes nacionales de GPU de IA que utilizan el formato de cálculo de memoria UEBMO FP8. Por el contrario, CloudMatrix 384 de Huawei, que integra hasta 384 chips Ascend, carece de compatibilidad nativa con formatos de cálculo que consumen mucha memoria, como FP8. Si bien Huawei ha desarrollado una solución alternativa para facilitar la compatibilidad, las revisiones de expertos sugieren que esta solución sigue siendo poco óptima.
Mientras tanto, Alibaba está desarrollando su propia GPU de IA, mientras que la firma china Cambricon está experimentando un auge en el mercado gracias a las impresionantes cifras de ventas de su GPU Siyuan 590. A pesar del auge de las alternativas nacionales, muchos análisis aún indican una preferencia dominante por las GPU de NVIDIA.
“Sin embargo, con base en encuestas y conversaciones con desarrolladores de IA pequeños y medianos de China, las firmas de valores descubrieron que aún prefieren los chips H20 de NVIDIA, ya que ofrecen un soporte de software superior y un rendimiento de clúster”.👀 https://t.co/0yX9D7YSxl
– Jukan (@Jukanlosreve) 3 de septiembre de 2025
Las GPU de NVIDIA son especialmente favorecidas por su sólido ecosistema de software, en particular a través de la plataforma CUDA, que mejora significativamente el rendimiento de la agrupación en clústeres gracias a la tecnología de interconexión NVLink.
Cabe destacar que los sistemas RTX Pro 6000D de NVIDIA que utilizan el chip B40 están exentos de la necesidad de licencias adicionales para su venta en China, ya que estos productos utilizan configuraciones de memoria estándar diseñadas principalmente para aplicaciones de inferencia, en lugar del entrenamiento de modelos básicos. Por lo tanto, se espera que estos chips se vendan rápidamente una vez que estén disponibles para las empresas chinas.
Para obtener información más detallada y actualizaciones sobre el cambiante panorama de las GPU de IA en China, visite aquí.
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