Wei Shaojun, vicepresidente de la Asociación China de la Industria de Semiconductores y asesor académico del Gobierno, ha instado a China y otros países asiáticos a dejar de depender de las GPU de Nvidia para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial.

Durante un foro celebrado en Singapur, Wei advirtió que la dependencia del hardware de origen estadounidense supone un riesgo estratégico a largo plazo y calificó de “letal” la actual estrategia de replicar el modelo norteamericano de desarrollo de IA, basado en GPU de propósito general de Nvidia o AMD.

Críticas al modelo actual

Wei señaló que el camino seguido en Asia imita demasiado la hoja de ruta de EE. UU., donde empresas y centros de investigación utilizan masivamente GPU diseñadas para acelerar el entrenamiento de modelos como ChatGPT o DeepSeek. En su opinión, esta estrategia limita la autonomía regional y obstaculiza la creación de un ecosistema propio, tanto en algoritmos como en infraestructura de cómputo.

Según el directivo, la región debería apostar por un modelo divergente, apoyado en ASICs de propósito específico y en la innovación local de arquitecturas, en lugar de seguir la hegemonía marcada por Nvidia.

El dominio de Nvidia en IA

A lo largo de los últimos años, Nvidia ha consolidado una posición de liderazgo en el ámbito de la inteligencia artificial:

• Tensor Cores y formatos de precisión mixta optimizados para IA.
• Ecosistema de software (CUDA, librerías de deep learning) profundamente integrado.
• Amplio soporte de proveedores cloud y fabricantes OEM.

Sus arquitecturas modernas, como Blackwell en el segmento de centros de datos, están diseñadas casi en exclusiva para cargas de IA, dejando atrás la función original de procesar gráficos.

Por el contrario, las soluciones ASIC específicas para IA, que podrían aportar mayor eficiencia en determinados casos de uso, aún no han alcanzado una adopción masiva ni para entrenamiento ni para inferencia.

Una llamada a la soberanía tecnológica

El discurso de Wei encaja con la estrategia de China de impulsar su independencia tecnológica en sectores críticos como semiconductores e inteligencia artificial, en un contexto marcado por las restricciones de exportación impuestas por EE. UU.

Para Asia, el reto consiste en reducir la dependencia del hardware estadounidense, fomentar la inversión en chips locales especializados y avanzar en un modelo de IA que no sea una réplica del occidental, sino un camino propio y soberano.

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Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Por qué China quiere dejar de usar GPU de Nvidia?
Porque considera que la dependencia del hardware estadounidense limita su autonomía tecnológica y puede ser un riesgo estratégico en un escenario de tensiones geopolíticas.

¿Qué alternativas propone la industria china?
Wei Shaojun defiende apostar por ASICs de propósito específico y por infraestructuras de cómputo diseñadas localmente, que reduzcan la dependencia de las GPU de Nvidia y AMD.

¿Qué ventaja tienen las GPU de Nvidia frente a otros procesadores?
Las GPU de Nvidia cuentan con hardware optimizado para IA, un ecosistema de software maduro y soporte extendido en la nube, lo que las ha convertido en el estándar de facto para entrenar e implementar modelos de IA.

¿Están listos los chips alternativos para sustituir a Nvidia?
Por ahora no. Aunque existen desarrollos en ASICs y aceleradores especializados, estos aún no han alcanzado la misma madurez ni adopción global que las GPU de Nvidia.

vía: tomshardware y Bloomberg