NVIDIA ha puesto cifras a un fenómeno que el sector llevaba meses intuiciónando: su negocio de aceleradores para inteligencia artificial en China se ha desplomado. En una entrevista reciente, Jensen Huang, consejero delegado de la compañía, aseguró que la cuota de NVIDIA en ese mercado ha pasado de alrededor del 95 % al 0 % debido a las restricciones a la exportación impuestas por Estados Unidos. La frase, tan contundente como reveladora, sintetiza el cambio de época que atraviesa la cadena de valor del cómputo para IA.

Según Huang, el problema trasciende lo comercial. En su visión, el éxito de cualquier plataforma tecnológica depende del talento desarrollador, y China concentra una parte muy significativa de la comunidad global de desarrolladores de IA. Si esos equipos no pueden acceder a tecnología estadounidense puntera, tenderán a arbitrar alternativas y a construir ecosistemas propios, con implicaciones de largo recorrido para el liderazgo industrial.

Cómo se ha llegado hasta aquí

El punto de inflexión se remonta a la ola de controles de exportación que, desde 2022, ha ido endureciendo el envío a China de aceleradores avanzados y herramientas de fabricación. NVIDIA respondió en su momento con versiones específicas (como A800/H800 y posteriormente H20) que ajustaban prestaciones para cumplir los límites. Sin embargo, la escalada regulatoria y la creciente complejidad de licencias dejaron esas rutas comerciales en el alambre, hasta desembocar en el escenario actual: ventas prácticamente nulas de productos de gama alta para IA en el país.

En paralelo, los grandes actores chinos han acelerado su sustitución tecnológica. Destaca el empuje de Huawei con su familia Ascend para entrenamiento e inferencia, junto a una constelación de diseñadores locales de GPU y aceleradores que buscan capitalizar la ventana de oportunidad. El resultado es una reconfiguración del mercado doméstico: donde antes predominaban sistemas con GPU de NVIDIA, hoy crecen infraestructuras basadas en hardware local y en optimización de software para sacar más partido de cada vatio disponible.

Impacto para NVIDIA… y para el tablero global

Que la cuota de NVIDIA en China haya pasado del 95 % al 0 % en aceleradores de IA no significa que la firma haya perdido tracción global. De hecho, la demanda de cómputo para centros de datos de IA sigue desbordada en Estados Unidos, Europa y Oriente Medio, con proyectos de hiperescala que añaden capacidad a ritmos inéditos. Pero el vacío chino obliga a reequilibrar mezclas de producto, destinos y plazos de entrega, y añade incertidumbre estratégica a medio plazo.

Para el conjunto de la industria, el mensaje es doble. Por un lado, el riesgo geopolítico ha dejado de ser un apéndice de compliance para convertirse en variable central del TCO y de la planificación de capacidad. Por otro, la competencia se reorganiza: mientras NVIDIA defiende su liderazgo con nuevas generaciones de arquitectura y software, el ecosistema busca diversificación con alternativas de AMD, diseños ARM de alto rendimiento en CPU y un mosaico de ASICs específicos para tareas de inferencia o recomendación.

Qué cambia en China (y qué no)

El cambio más visible es la desacoplación acelerada en el segmento de aceleradores tope de gama. Los grandes operadores de internet y las instituciones de investigación del país avanzan hacia pilas tecnológicas autóctonas, tanto en hardware como en frameworks y runtimes optimizados. El foco está en reducir dependencia externa y en mejorar la eficiencia de entrenamiento e inferencia con los recursos disponibles.

Lo que no cambia es la ambición: China sigue compitiendo por el liderazgo en modelos fundacionales, multimodales y de propósito general. En la práctica, esto implica una carrera por optimizar compiladores, bibliotecas y técnicas como cuantización, pipelining y paralelismo avanzado para obtener más rendimiento por vatio y por euro (o yuan) invertido, incluso sin acceso a la última generación de GPU estadounidense.

Las piezas operativas: software, energía y logística

Más allá del silicio, la ventaja competitiva se está desplazando hacia los planos operativos:

• Software y ecosistema. La disponibilidad de toolchains, bibliotecas y drivers con soporte de primer nivel marca la diferencia entre una demo y un servicio productivo a escala. NVIDIA conserva aquí una posición de fuerza gracias a su integración vertical, pero la presión por estándares abiertos y compatibilidad cruzada va en aumento.
• Energía y refrigeración. La densidad de potencia por rack crece con cada generación. Sin acceso a ciertos aceleradores, los operadores buscan diseños térmicos y eléctricos que mantengan PUE y TCO controlados con el hardware disponible.
• Cadena de suministro. La relocalización de ensamblaje y, sobre todo, de componentes fuera de China por parte de grandes tecnológicas occidentales añade capas de complejidad a los plazos y a la capacidad efectiva. La fragmentación geográfica es un antídoto contra el riesgo… pero también un coste en el corto plazo.

¿Es reversible?

Huang dejó entrever que NVIDIA no renuncia a China de forma estructural y que explorará cualquier marco regulatorio que permita reenganchar el mercado. La realidad, sin embargo, es que el tiempo juega. Cuanto más se prolongue la desconexión, mayor será el impulso de alternativas locales y más difícil será recuperar cuota sin diferenciales claros en rendimiento, eficiencia y ecosistema.

De ahí que la lectura estratégica vaya más allá de un trimestre o un año fiscal. La pregunta no es solo si NVIDIA volverá a vender determinados modelos en China, sino cómo habrá cambiado para entonces el paisaje competitivo: qué chips estarán disponibles, qué frameworks usarán los grandes laboratorios y cómo se repartirá la capacidad de cómputo entre regiones.

Lo que miran ahora los operadores

Para los responsables de plataforma y compras en nubes públicas y privadas, hay cinco señales a monitorizar:

1. Calendarios de nuevos productos y su disponibilidad real por región.
2. Rendimiento reproducible en benchmarks de entrenamiento e inferencia con modelos de referencia y casos de uso reales.
3. Coste por token/consulta a nivel de rack, incluyendo energía y refrigeración.
4. Portabilidad del software entre arquitecturas y riesgo de lock-in.
5. Riesgo regulatorio y estabilidad de la cadena de suministro a 12–24 meses.

Una era de “geotecnología” explícita

El diagnóstico que deja la declaración de Huang es claro: la geopolítica se ha incrustado en el núcleo de la computación para IA. La industria entra en una fase donde rendimiento y eficiencia ya no bastan; hay que sumar resiliencia, diversificación y gobernanza. NVIDIA seguirá siendo un actor esencial de esta historia, pero el capítulo chino —del 95 % al 0 %— ilustra hasta qué punto las reglas del juego han cambiado.

En ese nuevo tablero, cada decisión tecnológica —desde un interconector a un plan de refrigeración líquida— tiene una lectura estratégica. Y cada restricción comercial abre la puerta a una respuesta industrial que, con el tiempo, acaba moldeando el mapa de la innovación.

vía: MyDrivers