--- title: "Un alto cargo de la industria china urge a abandonar las GPU de Nvidia en el desarrollo de IA" description: "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 Nv..." url: https://revistacloud.com/un-alto-cargo-de-la-industria-china-urge-a-abandonar-las-gpu-de-nvidia-en-el-desarrollo-de-ia/ date: 2025-09-11 modified: 2025-09-11 author: "Noticias Cloud" image: https://revistacloud.com/wp-content/uploads/2025/08/china-gpu-nvidia-amd.jpg categories: ["Análisis y opinión", "Noticias"] tags: ["asics", "china", "NVIDIA"] type: post lang: es --- # Un alto cargo de la industria china urge a abandonar las GPU de Nvidia en el desarrollo de IA **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**. --- ## 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](https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/top-china-silicon-figure-calls-on-country-to-stop-using-nvidia-gpus-for-ai-says-current-ai-development-model-could-become-lethal-if-not-addressed) y [Bloomberg](https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-09-11/top-beijing-adviser-says-china-should-ditch-nvidia-for-own-tech)