Por Canuto  

Huawei asegura que su línea Ascend ya superó a Nvidia en cuota de mercado dentro de China, aunque reconoce que sus chips no igualan el rendimiento de sus rivales y que la oferta sigue siendo insuficiente. Las restricciones estadounidenses, la escala de sus sistemas y la apertura de herramientas de software están reordenando la competencia por la infraestructura de inteligencia artificial.
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  • Eric Xu afirmó que Ascend superó a Nvidia en cuota de mercado en China, pero reconoció que reunir cifras precisas sobre la participación de su rival resulta difícil.
  • Huawei sostiene que la disponibilidad de sus chips pesa más que su menor rendimiento y prioriza a clientes chinos ante la falta de capacidad para cubrir la demanda.
  • La empresa apuesta por grandes clústeres y por reducir la barrera de software que históricamente ha favorecido a CUDA, mientras DeepSeek trabaja con sus aceleradores.

 

La compañía china atribuye el avance de sus aceleradores de inteligencia artificial a la urgencia por asegurar suministros y a la presión para depender menos de tecnología extranjera. Su presidente rotativo, Eric Xu, admite que Ascend todavía queda por detrás de Nvidia en algunos aspectos y que Huawei no tiene capacidad para responder a toda la demanda local.

La afirmación no vino acompañada de una cifra concreta de participación ni de una comparación independiente, por lo que debe leerse como la estimación de Huawei sobre un mercado difícil de medir. El giro, sin embargo, refleja una competencia en la que el acceso estable a los procesadores, las herramientas de software y la escala de los centros de datos puede importar tanto como el rendimiento de cada chip.

El suministro seguro como argumento competitivo

En una sesión de preguntas y respuestas publicada esta semana, Xu sostuvo que la línea de unidades de procesamiento neuronal Ascend superó a Nvidia en cuota de mercado dentro de China. El directivo añadió que resulta bastante difícil reunir datos sobre la participación de Nvidia en ese país, y presentó la conclusión como una estimación basada en información recopilada por Huawei, no como una medición pública verificada.

Xu vinculó el cambio con la disposición de los clientes chinos a evitar una dependencia que consideran vulnerable a decisiones externas. Según dijo, el país no aceptará un futuro en el que otros determinen si sus empresas pueden acceder a determinados productos, una preocupación que cobró fuerza durante los cambios en las reglas de exportación de aceleradores de inteligencia artificial.

La administración Trump impuso en abril de 2025 nuevos requisitos de licencia para ciertos aceleradores de Nvidia y AMD destinados a China, pero luego revirtió parcialmente el curso durante ese verano. Más adelante, el gobierno estadounidense acordó recibir un porcentaje de algunas ventas de chips dirigidas al país, y para finales de 2025 flexibilizó de nuevo las restricciones al permitir que Nvidia ofreciera sus aceleradores H200 más potentes a clientes chinos aprobados.

Esos cambios no borraron la inquietud que dejó la interrupción inicial de los envíos de H20 a comienzos de 2025, de acuerdo con el relato publicado por The Register. Funcionarios chinos comenzaron a presionar a operadores de centros de datos para que sustituyeran aceleradores extranjeros por alternativas nacionales, mientras Nvidia dijo en su llamada de resultados del segundo trimestre que los H200 enviados a la región representaban menos del 1% de sus ingresos de centros de datos.

La escala busca compensar la brecha de rendimiento

Huawei no sostiene que sus aceleradores sean técnicamente superiores a los de sus competidores. Xu reconoció que los chips Ascend pueden ser menos avanzados, pero defendió que la previsibilidad del suministro ofrece una ventaja a quienes no quieren preocuparse a diario por la disponibilidad de componentes esenciales para entrenar y ejecutar modelos de IA.

La discusión también pone en primer plano la diferencia entre el rendimiento de un procesador individual y la capacidad que una empresa puede reunir en sistemas de gran tamaño. Según la información citada en el reporte, Huawei despliega un Atlas 950 SuperCluster con 256.000 tarjetas, mientras que su arquitectura más reciente apunta a tareas de entrenamiento e inferencia de modelos de billones de parámetros.

La compañía también diseña esa arquitectura para escalar hasta un millón de unidades de procesamiento neuronal, una meta que ilustra el peso que Huawei atribuye a la expansión de la infraestructura. El tamaño de esos sistemas no elimina por sí mismo las diferencias de rendimiento frente a Nvidia o AMD, pero permite a la empresa presentar la capacidad agregada como parte de su respuesta a la brecha tecnológica.

Xu enfrió, no obstante, las expectativas de que Ascend se convierta pronto en una alternativa global de gran alcance. Dijo que Huawei no cuenta con capacidad suficiente para cubrir la demanda en China y que no planea expandirse plenamente en los mercados internacionales, una limitación que condiciona tanto sus ventas externas como el ritmo al que puede ganar presencia fuera de su país.

Software y clientes prioritarios marcan el siguiente paso

El ejecutivo indicó que Huawei dará prioridad a los clientes chinos con necesidades urgentes de cómputo y que, fuera del país, suministrará a un grupo muy reducido de compradores. Describió a esos clientes externos como organizaciones sin acceso a alternativas o que buscan una opción distinta, y restó importancia a los informes sobre ventas a países considerados amistosos por Pekín.

Al ser consultado sobre el posible uso de aceleradores Ascend en la iniciativa malasia de IA soberana, Xu afirmó que equilibrar las necesidades nacionales e internacionales era relativamente sencillo. Su respuesta reiteró la prioridad de los compradores chinos, sin descartar por completo exportaciones selectivas a clientes que no puedan recurrir a otros proveedores.

Para los desarrolladores, la potencia del hardware no es el único obstáculo al cambiar de plataforma: también deben adaptar sus herramientas y procesos. Liao Heng, científico jefe de HiSilicon, la división de chips de Huawei, describió el ecosistema de software como la principal barrera inicial para Ascend y señaló que hace dos años esa dificultad era considerable.

Liao relacionó la mejora de los últimos 18 meses con cambios en la forma de programar y construir modelos de inteligencia artificial. Según explicó, el entrenamiento se apoyaba antes sobre todo en PyTorch ejecutado con CUDA, el entorno de Nvidia, pero las nuevas arquitecturas han impulsado a desarrolladores hacia la programación de tipo mega-kernel, lo que podría reducir la dependencia de las herramientas tradicionales.

El científico de Huawei sostuvo que los laboratorios de frontera ya no consideran CUDA tan importante como hace dos años, aunque esa evaluación no significa que la ventaja de software de Nvidia haya desaparecido. DeepSeek, que lleva más de un año trabajando con chips de Huawei, lanzó esta semana varias herramientas para facilitar que otros laboratorios de IA utilicen los aceleradores Ascend.

El posible avance de Huawei dependerá, por tanto, de que convierta sus afirmaciones de liderazgo local en una oferta suficientemente amplia y fácil de integrar. Mientras persistan las restricciones y la incertidumbre sobre los suministros extranjeros, la disponibilidad puede favorecer a Ascend en China; fuera de ese mercado, la capacidad limitada y la distancia técnica siguen siendo obstáculos reconocidos por la propia empresa.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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