La presencia de NVIDIA en el mercado chino de chips para Inteligencia Artificial (IA) se enfrenta a un cambio de ciclo. Un análisis reciente atribuido a Bernstein anticipa que la cuota de la compañía en el mercado chino de procesadores/aceleradores de IA podría caer del 66 % en 2024 a alrededor del 8 % en 2026, a medida que los fabricantes locales aceleran su capacidad de diseño, producción e integración en centros de datos. La lectura de fondo es clara: los controles de exportación de Estados Unidos sobre chips avanzados están actuando como catalizador de una sustitución tecnológica que China llevaba años persiguiendo, pero que ahora se vuelve prioritaria y más sistemática.
La previsión de Bernstein se apoya en dos dinámicas paralelas. Por un lado, la disponibilidad de GPUs y aceleradores de NVIDIA para China se ha ido estrechando con el endurecimiento regulatorio y los requisitos de licencia. Por otro, empresas chinas como Huawei, Cambricon, Moore Threads y MetaX están ganando tracción con alternativas “suficientemente buenas” para determinados casos de uso, especialmente en inferencia y entrenamiento a gran escala cuando el despliegue se compensa con más nodos y optimización de software. De hecho, el mismo análisis sugiere que proveedores domésticos podrían cubrir en torno al 80 % de la demanda local de aceleradores de IA.
El factor decisivo: exportaciones restringidas y rediseño forzoso del catálogo
El giro no se entiende sin el marco de controles de exportación de Estados Unidos. Desde 2022 y, sobre todo, tras las actualizaciones de 2023, las reglas han buscado limitar el acceso de China a chips de computación avanzada y a tecnologías asociadas a supercomputación. El resultado práctico ha sido un mercado en el que vender “lo último” es inviable o altamente condicionado, lo que empuja a diseñar variantes específicas para cumplir umbrales técnicos o, directamente, a solicitar licencias caso por caso.
En ese contexto, NVIDIA intentó mantener presencia con productos adaptados a las restricciones. Sin embargo, incluso esas vías han demostrado ser frágiles. En abril de 2025, la compañía comunicó que necesitaría licencia para exportar a China su chip H20 (orientado a IA), y anticipó un impacto contable de 5.500 millones de dólares asociado a inventario y compromisos, reflejando lo costoso que es operar con incertidumbre regulatoria en una cadena de suministro tan capital-intensiva.
A principios de 2026, el propio Departamento de Comercio de EE. UU. volvió a mover ficha con una revisión de su política de evaluación de licencias para determinados semiconductores destinados a China, reforzando la idea de que la “ventana” comercial depende cada vez más de condiciones y garantías adicionales.
Huawei y la estrategia de “escala de clúster” para cerrar la brecha
En el plano tecnológico, el avance chino no se limita a lanzar un chip y esperar que compita en igualdad con la última generación occidental. El enfoque más repetido en los contendientes locales es ganar por sistema, combinando hardware propio con redes, interconexión, software y despliegues masivos.
En ese relato, Huawei aparece como el candidato con mayor inercia, en parte por su línea Ascend y por su apuesta por clústeres de gran tamaño. Según un análisis técnico reciente, Huawei ha ido trazando una hoja de ruta que incluye la Ascend 950 (prevista para 2026) con objetivos ambiciosos en formatos de baja precisión habituales en IA (como FP8), y el refuerzo del rendimiento mediante “rack-scale supercomputing”, es decir, miles de chips trabajando como un único sistema.
La misma evaluación subraya que, aunque el salto de rendimiento por chip todavía puede quedar por detrás de GPUs punteras, China está intentando compensarlo con ingeniería de clúster y con un ecosistema software propio. Huawei empuja frameworks y capas de programación (por ejemplo, alternativas domésticas a CUDA y entornos de entrenamiento) para reducir la dependencia del stack de NVIDIA, que históricamente ha sido una de sus ventajas competitivas más difíciles de replicar.
Los “cuatro pequeños dragones” y la batalla por el ecosistema
Más allá de Huawei, el mercado chino se está poblando de actores que buscan ocupar nichos concretos de aceleración. Bernstein —según las referencias publicadas por medios tecnológicos— sitúa el empuje de firmas como Moore Threads, MetaX, Biren Technology y Suiyuan Technology, a veces citadas como los “cuatro pequeños dragones” de las GPUs chinas.
La clave, sin embargo, no es únicamente el silicio. El cuello de botella real está en la compatibilidad de software: toolchains, compiladores, bibliotecas, kernels optimizados y soporte en frameworks populares. Ahí es donde un fabricante puede “ganar” aunque su chip no sea el más eficiente, si consigue que miles de desarrolladores migren sin reescribir media plataforma. Por eso, el debate ya no es solo “qué chip es más rápido”, sino “qué plataforma reduce más el coste total de adopción” en universidades, cloud local y grandes empresas.
Qué significa para NVIDIA y para el mercado global de IA
Si la previsión de una cuota cercana al 8 % se materializa, el impacto para NVIDIA no sería únicamente comercial; sería estratégico. China es un mercado con enorme demanda de cómputo para IA, y perder protagonismo allí acelera dos efectos secundarios:
- Estandarización alternativa: cuanto más se use un stack doméstico, más se refuerzan sus herramientas, bibliotecas y know-how, reduciendo el “lock-in” histórico de CUDA en parte del ecosistema.
- Fragmentación del mercado: empresas multinacionales podrían verse obligadas a diseñar productos y flujos de desarrollo distintos según región, elevando costes y ralentizando despliegues globales.
Desde el lado chino, el escenario también tiene límites. Parte de la industria local sigue condicionada por la capacidad de producción, el acceso a ciertos procesos de fabricación y la disponibilidad de memorias avanzadas y packaging a gran escala. Aun así, la tendencia es consistente: las restricciones externas están actuando como acelerador de sustitución interna, y el mercado chino de IA parece encaminarse hacia un reparto mucho más doméstico de lo que era hace pocos años.
Preguntas frecuentes
¿Qué significa que la cuota de NVIDIA en chips de IA en China baje al 8 %?
Implica una pérdida de dominio en el mercado chino de aceleradores de IA y un avance de proveedores locales, según previsiones atribuidas a Bernstein. No describe necesariamente el rendimiento técnico, sino el reparto de compras y despliegues en China.
¿Qué empresas chinas están ganando terreno en aceleradores de IA?
En los análisis citados aparecen Huawei, Cambricon, Moore Threads y MetaX, además de otros fabricantes que buscan consolidar una oferta de GPU/aceleradores y un stack de software doméstico.
¿Por qué los controles de exportación influyen tanto en el mercado de GPUs para IA?
Porque limitan qué chips pueden venderse (y bajo qué condiciones) en China. Eso reduce la oferta disponible de productos punteros y empuja a clientes y proveedores a priorizar alternativas locales y a invertir en compatibilidad de software y despliegues propios.
¿Por qué el ecosistema (CUDA, frameworks, bibliotecas) es tan importante como el chip?
Porque el coste de migración lo determina el software: si entrenar, servir modelos y operar clústeres requiere reescribir herramientas, el cambio se frena. Por eso China está intentando replicar no solo el hardware, sino también el stack que permite a los equipos de ingeniería trabajar con productividad.
