Huawei y DeepSeek ponen en aprietos a Nvidia: Un informe prevé que China podría depender menos de sus chips desde 2027
Un análisis de SemiAnalysis documenta avances en los procesadores Ascend 950PR y en seis herramientas de programación adaptadas por DeepSeek, aunque reconoce que el hardware chino todavía presenta limitaciones frente a sus competidores.
CHINA.-Huawei y DeepSeek están avanzando en el desarrollo de una alternativa tecnológica a Nvidia que podría reducir la dependencia china de los procesadores y herramientas estadounidenses para inteligencia artificial a partir de 2027 o 2028, según un nuevo informe de la firma de investigación SemiAnalysis.
El análisis, divulgado el 21 de octubre de 2026 y retomado por el South China Morning Post este jueves 22 de octubre, sostiene que la colaboración entre ambas compañías está fortaleciendo un ecosistema capaz de ejecutar modelos avanzados de IA mediante procesadores chinos y herramientas de programación adaptadas específicamente a ellos.
La posibilidad representa un desafío para Nvidia, dirigida por Jensen Huang, cuya ventaja competitiva no depende únicamente de la potencia de sus chips, sino también del software que permite aprovecharlos.
¿Cómo están Huawei y DeepSeek reduciendo su dependencia de Nvidia?
El avance tiene dos protagonistas que aportan capacidades diferentes. Huawei desarrolla los procesadores Ascend y su infraestructura de software, mientras que DeepSeek proporciona modelos de inteligencia artificial y conocimientos técnicos para optimizar su funcionamiento.
Esta combinación permite que ambas compañías trabajen sobre uno de los principales obstáculos para sustituir los procesadores estadounidenses: conseguir que los programas diseñados originalmente para Nvidia también funcionen de manera eficiente sobre hardware chino.
El 30 de septiembre de 2026, DeepSeek incorporó soporte para los procesadores Ascend a seis proyectos de software: TileLang, DeepGEMM, DeepEP, TileKernels, FlashMLA y DeepSelect. Estas herramientas participan en diferentes tareas necesarias para ejecutar modelos de IA, desde cálculos matemáticos intensivos hasta la administración de información y la comunicación entre procesadores.
SemiAnalysis considera que este avance refuerza la posibilidad de construir una plataforma tecnológica china más independiente, aunque varias de las herramientas todavía necesitan mejoras y componentes adicionales para aprovecharse plenamente.
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El chip Ascend 950PR y el dato del 99.7%
Uno de los resultados más relevantes del informe corresponde al procesador Huawei Ascend 950PR, diseñado para determinadas cargas de trabajo de inteligencia artificial. SemiAnalysis examinó una variante con 28 núcleos especializados en operaciones matriciales y 128 GiB de memoria de alto ancho de banda.
En una evaluación de 1,055 configuraciones de multiplicación de matrices, los programas optimizados por Huawei alcanzaron, en sus mejores resultados, el 99.7% del límite de rendimiento calculado para el propio procesador. La cifra es importante porque muestra la capacidad del software para aprovechar el hardware disponible.
Sin embargo, no significa que el chip chino sea 99.7% tan potente como uno de Nvidia. Se trata de una medición de eficiencia respecto a sus propias capacidades, no de una comparación directa entre fabricantes. De hecho, SemiAnalysis señala que el rendimiento absoluto del Ascend 950PR todavía presenta diferencias frente a los aceleradores más avanzados del mercado.
El desafío para Huawei consiste en mejorar simultáneamente la capacidad de procesamiento, las herramientas de programación y la coordinación entre múltiples dispositivos. La compañía también prepara nuevas generaciones de procesadores para ampliar sus capacidades, entre ellas el Ascend 960DT, previsto para 2027, con el que busca elevar el rendimiento de sus sistemas de inteligencia artificial.
¿Por qué este avance representa un desafío para Nvidia?
Durante años, una de las principales fortalezas de Nvidia ha sido CUDA, su plataforma de programación para aprovechar el rendimiento de sus procesadores gráficos. Esta infraestructura facilita que investigadores y empresas desarrollen, entrenen y ejecuten sistemas de inteligencia artificial, pero también puede hacer más costoso y complejo cambiar a componentes de otro fabricante.
Por eso, desarrollar chips competitivos no es suficiente para disputar su posición en el mercado. Huawei y DeepSeek necesitan que los desarrolladores puedan utilizar sus herramientas sin depender permanentemente de la tecnología de Nvidia. La incorporación de compatibilidad con Ascend en proyectos de DeepSeek apunta precisamente hacia ese objetivo.
La competencia ocurre, además, en medio de las restricciones estadounidenses a la exportación de semiconductores avanzados hacia China, que han impulsado la búsqueda de proveedores nacionales. DeepSeek ya había avanzado en esa dirección con versiones de sus modelos optimizadas para procesadores desarrollados en China.
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¿DeepSeek dejará de utilizar chips Nvidia en 2027 o 2028?
El informe de SemiAnalysis plantea que DeepSeek probablemente utilizará principalmente el ecosistema tecnológico de Huawei en 2027 o 2028, impulsada por los avances técnicos y el interés de China en fortalecer su propia industria de inteligencia artificial. No obstante, se trata de una proyección de la firma de investigación, no de un calendario definitivo confirmado por las compañías.
El análisis tampoco demuestra que Huawei ya haya igualado a Nvidia en todas las tareas de procesamiento. Aunque sus herramientas de software están alcanzando niveles de sofisticación importantes, la capacidad de los chips, la eficiencia energética y el funcionamiento de sistemas integrados por miles de procesadores siguen siendo factores decisivos.
Por ello, la posible transición de DeepSeek hacia Huawei dependerá tanto de los avances tecnológicos como de la disponibilidad de equipos y de su desempeño en operaciones reales de gran escala.
El escenario descrito por SemiAnalysis muestra que la competencia por la inteligencia artificial está entrando en una etapa en la que contar con procesadores potentes ya no es suficiente: también resulta esencial controlar las herramientas que permiten utilizarlos. Para Nvidia, el riesgo a largo plazo no sería únicamente perder ventas de chips en China, sino enfrentarse a un ecosistema alternativo capaz de desarrollar y ejecutar inteligencia artificial avanzada con una dependencia mucho menor de su tecnología.
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