En el siglo XXI, la inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser una curiosidad científica a convertirse en un nuevo campo de batalla tecnológico. ¿Te has preguntado alguna vez qué está en juego en esta competición?
Al igual que la carrera espacial de la Guerra Fría, China y Estados Unidos compiten por la supremacía en IA, pero esta vez los misiles han sido sustituidos por datos y algoritmos. Las sanciones de EE. UU. en chips avanzados y equipos de fabricación han empujado a China a acelerar sus propios desarrollos.
Vamos a explorar cómo Pekín va tejiendo su estrategia para lograr la autosuficiencia en hardware, software, infraestructura y talento. O al menos lo que sabe públicamente al respecto.
La estrategia nacional de IA de China
China ha trazado un plan a largo plazo para situarse a la cabeza de la IA mundial. En el Plan de Desarrollo de la Próxima Generación de IA de 2017, se marcó el objetivo de convertir la IA en un motor clave de la economía para 2025 y en un centro de innovación global para 2030.
Con regulaciones como las Medidas Interinas para la Gestión de Servicios de IA Generativa (2023) y el Marco de Gobernanza de Seguridad de IA, el gigante asiático busca conjugar innovación y control ético.
El 14.º Plan Quinquenal (2021-2025) refuerza esta apuesta, priorizando la producción nacional de chips e I+D de IA.
En abril de 2025, Xi Jinping urgió al Politburó a lograr la “autonomía y fortalecimiento propio” en IA, aprovechando un sistema nacional integral para impulsar la industria y las aplicaciones prácticas.
Además, se ofrecen incentivos en compras públicas, refuerzo de la propiedad intelectual y programas de formación de talento.
Desarrollo de hardware chino para IA
La independencia tecnológica exige chips propios. Empresas como Loongson Technology y Huawei toman el relevo de Intel, Nvidia y AMD. Loongson ha presentado los procesadores 2K3000 y 3B6000M, con ocho núcleos basados en la arquitectura LoongArch y GPUs internas para acelerar tareas de IA.
Aunque no alcanzan aún el rendimiento de sus homólogos occidentales, representan un avance decisivo hacia un ecosistema local.
Huawei, por su parte, compite con la serie Ascend. El Ascend 910C, basado en dos unidades 910B, ofrece potencia similar a la Nvidia H100 y prepara su lanzamiento masivo para mayo de 2025.
A pesar de un rendimiento de producción inicial bajo (entre el 20 % y el 40 %), causado por las restricciones de acceso a litografía avanzada, el gigante chino parece avanzar. Ya está en camino el Ascend 920, con un 30‑40 % más de eficiencia, fabricado en 6 nm por SMIC.
Además, las restricciones de EE. UU. han apuntado directamente a fabricantes extranjeros. En octubre de 2022 y en sucesivas ampliaciones en 2023 y 2024, el Departamento de Comercio de EE. UU. impuso controles de exportación sobre chips de 7 nm o más avanzados, ordenando a TSMC detener envíos de procesadores de última generación a empresas chinas sin licencia.
Además, Washington prohibió la venta a China de GPUs de entrenamiento de IA como la Nvidia H100 y su versión H20, lo que llevó a Nvidia a provisionar pérdidas por 5 500 millones de dólares en el primer trimestre de 2025 para cubrir inventarios que ya no puede comercializar en ese mercado.
Modelos de IA y Software
¿Creías que solo importaban los chips? El software es la otra mitad de la ecuación. En enero de 2025, la startup DeepSeek sacudió el mercado al entrenar un modelo de razonamiento por aproximadamente una décima parte del coste habitual.
Este “momento Sputnik” para la IA estadounidense demostró que la innovación puede prosperar incluso bajo restricciones en hardware avanzados, animando a otros actores a optimizar recursos.
A finales de 2024, la división de Beijing de la Administración del Ciberespacio de China (CAC) había aprobado 105 grandes modelos de lenguaje (LLMs), parte de más de 300 servicios de IA generativa registrados en todo el país, aunque solo una fracción de ellos (alrededor del 10 %) ha desplegado entrenamiento a gran escala en supercomputación).
Además de DeepSeek, las grandes tecnológicas chinas han reforzado sus carteras de IA:
- Baidu presentó en abril de 2025 los modelos Ernie 4.5 Turbo y Ernie X1 Turbo, entrenados en un clúster de 30 000 chips Kunlun P800, afirmando un rendimiento equivalente a los líderes del sector y una notable reducción de costes por inferencia.
- Alibaba Cloud anunció en enero de 2025 la versión Qwen 2.5-Max, que según pruebas internas supera a DeepSeek-V3 y a GPT-4 en benchmarks clave, y ha liberado múltiples variantes visuales y especializadas bajo licencias abiertas.
- Tencent lanzó el modelo Hunyuan Turbo S a finales de febrero de 2025, capaz de responder en menos de un segundo con capacidades de razonamiento similares a DeepSeek-R1, e integrado en WeChat y Tencent Cloud AI.
Infraestructura
Sin centros de datos, no hay IA. Entre 2023 y 2024, se anunciaron más de 500 proyectos de centros en China, de los cuales 150 ya operaban antes de acabar 2024.
Sin embargo, muchas instalaciones sufren baja ocupación: hasta el 80 % de la capacidad permanece sin usarse, fruto de la planificación excesiva y de una demanda centrada más en entrenamiento que en inferencia.
Pese a ello, las inversiones no aflojan. Alibaba destinó 50 000 millones de dólares a nube e IA (2025‑2028), mientras ByteDance planea invertir 20 000 millones en GPUs y centros en 2025.
Además, el Centro Nacional de Supercomputación de Shenzhen prevé un superordenador de 2 exaFLOPS para 2025, impulsando proyectos en salud, ciberseguridad y ciudades inteligentes.
Investigación científica y retención del talento
China refuerza su base científica con programas nacionales que abarcan IA, computación cuántica y análisis de datos. El Programa Nacional de Ciencia y Tecnología impulsa metas estratégicas que reducen la dependencia del extranjero.
Al mismo tiempo, iniciativas gubernamentales buscan formar científicos de élite y equipos punteros, pertrechando laboratorios y concediendo becas.
¿Por qué China apuesta tanto por la IA?
La búsqueda de la autosuficiencia en IA no es solo una carrera industrial, sino un pulso geopolítico. Las sanciones estadounidenses han sido el catalizador que ha impulsado a China a acelerar su camino hacia la independencia tecnológica.
En 2025, la prohibición de venta de GPUs de entrenamiento de IA (como las Nvidia H100 y su versión H20) a clientes chinos agotó en apenas un año las existencias disponibles en el mercado interno.
Esto forzó a empresas como Huawei y otras a buscar alternativas rápidas, desde incrementar la producción de chips nacionales hasta rediseñar sus cadenas de suministro.
Por otro lado, la falta de acceso a máquinas de litografía ultravioleta extrema (EUV) ha reducido los rendimientos de fabricación de semiconductores avanzados, pero también ha servido de estímulo para que los fabricantes chinos optimicen sus procesos de producción y desarrollen tecnologías propias.
No todo es un camino de rosas. La elevada subutilización de centros y la dependencia de procesos menos avanzados, como el N+2 de SMIC, plantean preguntas: ¿está China invirtiendo de más en infraestructuras que luego no se usan? ¿Podrán sus chips competir a nivel global si no alcanzan los 3 nm o menos?
Y al final la gran pregunta: ¿Quién ganará esta carrera? Si Pekín logra superar sus obstáculos, no solo podrá plantarle cara a EE. UU., sino cuestionar el orden tecnológico global. Y tú, ¿qué opinas: estamos ante el nacimiento de un nuevo superpoder digital?