Eric Xu, presidente rotativo de Huawei, pidió a los laboratorios chinos acelerar el desarrollo de inteligencia artificial para alcanzar a Estados Unidos. La compañía también presentó nuevos chips Ascend y una arquitectura capaz de conectar hasta 4.096 procesadores para competir con Nvidia.
El presidente rotativo de Huawei, Eric Xu, pidió a los laboratorios de inteligencia artificial de China que aceleren el desarrollo de sus modelos para reducir la distancia con los principales grupos estadounidenses. Sus declaraciones contrastan con los recientes llamados de Anthropic y OpenAI a coordinar una desaceleración del avance de la tecnología ante el aumento de las preocupaciones sobre sus riesgos.
Durante una conferencia de prensa celebrada el jueves, Xu sostuvo que los investigadores chinos necesitan “aumentar la velocidad de desarrollo para que también puedan ver los peligros del desarrollo de la IA” que ya observan sus pares estadounidenses. Una vez que esos riesgos aparezcan, agregó, la industria deberá “encontrar un equilibrio entre impulsar el desarrollo y los riesgos”.
Las declaraciones se produjeron mientras Huawei avanzaba públicamente con sus propios planes para construir una alternativa a la plataforma de computación para inteligencia artificial dominada por Nvidia. La estrategia de la compañía china se desarrolla además en un contexto marcado por las restricciones de Washington a la exportación de los chips de IA más avanzados hacia China.
Xu reconoció que Huawei todavía “no está tan avanzada” como sus principales rivales estadounidenses, pero afirmó que la incertidumbre provocada por los controles de exportación está llevando a los clientes chinos hacia tecnologías desarrolladas dentro del país.
“No podemos aceptar un destino que no podamos controlar”, afirmó el ejecutivo. “Ya sea el gobierno chino o Huawei, estamos impulsando la autosuficiencia total de los chips y de toda la cadena de suministro relacionada con los semiconductores”.
Huawei apuesta por Ascend para desafiar a Nvidia
Huawei incrementó en los últimos años la exposición pública de sus planes de inteligencia artificial. En septiembre del año pasado, la compañía llegó a presentar una hoja de ruta plurianual detallada para sus procesadores Ascend.
Ahora anunció que el Ascend 960 DT, destinado al entrenamiento de modelos de IA, llegará durante el primer trimestre de 2027. El chip destinado a inferencia —el proceso mediante el cual los modelos ejecutan consultas— será lanzado durante el tercer trimestre de 2027.
Según Huawei, ambos productos ofrecerán el doble de capacidad de cómputo respecto de su actual producto insignia.
Una parte central de la estrategia de la compañía está en la tecnología de redes. Huawei sostiene que sus sistemas permiten construir clústeres de procesadores más grandes que los de Nvidia sin comprometer el ancho de banda ni la estabilidad.
Esta arquitectura busca compensar el menor rendimiento individual de sus procesadores Ascend. Las restricciones estadounidenses han impedido a Huawei utilizar fabricantes de vanguardia como TSMC, lo que llevó a la compañía a depender en mayor medida de mejoras en redes y arquitectura de sistemas para combinar grandes cantidades de procesadores.
El producto de centro de datos de Huawei basado en Ascend podrá conectar hasta 4.096 procesadores, frente a los 1.024 de la generación anterior. El objetivo es permitir que los clientes entrenen y ejecuten modelos de inteligencia artificial de mayor tamaño.
Sin embargo, la compañía todavía enfrenta dificultades para conseguir que los laboratorios de IA utilicen sus chips con éxito en el entrenamiento de grandes modelos. Xu estimó que Ascend ya superó a Nvidia en participación de mercado dentro de China, aunque reconoció que resulta difícil obtener estimaciones confiables.
Otro frente de competencia está en el software. Heng Liao, científico jefe de la división de semiconductores de Huawei, sostuvo que los cambios en la forma de entrenar modelos cada vez más grandes y complejos están reduciendo la ventaja que durante años tuvo Nvidia gracias a CUDA, su plataforma de software para programación de GPU.
“CUDA ya no es tan importante como hace dos años”, afirmó Liao, quien señaló la aparición de nuevas herramientas y métodos para entrenar modelos de IA. Según el ejecutivo, “la brecha de software se redujo considerablemente”.
Modelos de hasta 40 billones de parámetros
La escala de los modelos que proyectan desarrollar los laboratorios chinos también está aumentando. Xu afirmó que al menos seis o siete laboratorios chinos de IA tienen como objetivo entrenar durante los próximos dos años modelos que contengan entre 10 billones y 40 billones de parámetros.
Ese tamaño representaría un incremento significativo respecto de los modelos desarrollados actualmente en China.
El escenario plantea una diferencia de enfoque dentro de la industria global. Mientras compañías estadounidenses como Anthropic y OpenAI han planteado recientemente la necesidad de moderar el ritmo de desarrollo ante determinados riesgos, Huawei considera que los laboratorios chinos deben acelerar para alcanzar la frontera tecnológica y, al mismo tiempo, adquirir una mayor capacidad para comprender los riesgos asociados con sistemas cada vez más avanzados.
En paralelo, la empresa busca construir una infraestructura de hardware y software que reduzca la dependencia de proveedores estadounidenses. Para Huawei, esa estrategia está directamente vinculada con la necesidad de desarrollar una cadena de suministro de semiconductores que pueda operar bajo las restricciones internacionales actuales.
