{"id":1541574,"date":"2025-01-21T02:49:07","date_gmt":"2025-01-21T02:49:07","guid":{"rendered":"https:\/\/teknomers.com\/es\/huawei-busca-ganar-participacion-de-mercado-en-chips-de-inteligencia-artificial-de-nvidia-en-china\/"},"modified":"2025-01-21T02:49:12","modified_gmt":"2025-01-21T02:49:12","slug":"huawei-busca-ganar-participacion-de-mercado-en-chips-de-inteligencia-artificial-de-nvidia-en-china","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/teknomers.com\/es\/huawei-busca-ganar-participacion-de-mercado-en-chips-de-inteligencia-artificial-de-nvidia-en-china\/","title":{"rendered":"Huawei busca ganar participaci\u00f3n de mercado en chips de inteligencia artificial de Nvidia en China"},"content":{"rendered":"


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Huawei busca hacerse con una mayor participaci\u00f3n del mercado chino de chips de inteligencia artificial dominado por Nvidia, ayudando a las empresas locales a adoptar el silicio de su rival para las llamadas tareas de \u201cinferencia\u201d. <\/p>\n

Las principales empresas de IA en China dependen de unidades de procesamiento gr\u00e1fico (GPU) fabricadas por Nvidia para \u201centrenar\u201d grandes modelos de lenguaje, y los productos del fabricante de chips estadounidense de 3,4 billones de d\u00f3lares se consideran vitales para desarrollar la tecnolog\u00eda. <\/p>\n

En lugar de desafiar a Nvidia en el entrenamiento, Huawei est\u00e1 posicionando sus \u00faltimos procesadores Ascend AI como el hardware elegido por los grupos chinos que ejecutan “inferencia”, el c\u00e1lculo realizado por los LLM para generar una respuesta a un mensaje. <\/p>\n

El gigante tecnol\u00f3gico chino apuesta a que la inferencia ser\u00e1 una fuente de demanda mayor en el futuro si el ritmo del entrenamiento de modelos se desacelera y las aplicaciones de inteligencia artificial como los chatbots se generalizan.<\/p>\n

“El entrenamiento es importante, pero s\u00f3lo ocurre unas pocas veces”, dijo Georgios Zacharopoulos, investigador senior de IA que trabaja en aceleraci\u00f3n de inferencias en el laboratorio de Huawei en Zurich. “Huawei se centra principalmente en la inferencia, lo que en \u00faltima instancia servir\u00e1 a m\u00e1s clientes”. <\/p>\n

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Las principales empresas de inteligencia artificial de China conf\u00edan en las unidades de procesamiento gr\u00e1fico fabricadas por Nvidia para “entrenar” grandes modelos de lenguaje<\/span> \u00a9 Costfoto\/NurPhoto v\u00eda Getty Images<\/span><\/figcaption><\/figure>\n

Se centra en el camino t\u00e9cnicamente menos desafiante pero potencialmente lucrativo de modernizar los modelos de IA entrenados en productos Nvidia para que funcionen con chips Ascend, seg\u00fan los empleados de la empresa y los clientes de Ascend. Dado que las GPU de Nvidia y Ascend operan con software diferente, Huawei est\u00e1 ayudando a las empresas a utilizar otra herramienta de software para que los dos sistemas sean compatibles.<\/p>\n

El impulso de Huawei viene con el apoyo gubernamental desde arriba. Los funcionarios chinos han instado a los gigantes tecnol\u00f3gicos locales a comprar m\u00e1s chips de inteligencia artificial de Huawei y alejarse de Nvidia. <\/p>\n

Una persona familiarizada con las operaciones de Nvidia en China dijo que Huawei era visto internamente como el competidor m\u00e1s serio en el pa\u00eds, y agreg\u00f3 que su capacidad de dise\u00f1o de chips era “avanzada”.<\/p>\n

Washington ha tratado de frenar el desarrollo de la IA por parte de Beijing con controles de exportaci\u00f3n destinados a obstaculizar el desarrollo de tecnolog\u00edas sensibles en China. <\/p>\n

A diferencia de sus rivales estadounidenses como OpenAI y Google, las empresas no pueden acceder a las GPU m\u00e1s avanzadas en China. Pero aunque los grupos chinos s\u00f3lo pueden adquirir los chips menos H20 de Nvidia dise\u00f1ados para cumplir con los controles de exportaci\u00f3n, las GPU menos potentes siguen teniendo una gran demanda, ya que se consideran mejores que las alternativas locales.<\/p>\n

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A diferencia de sus rivales estadounidenses como OpenAI y Google, las empresas chinas no pueden acceder a las GPU m\u00e1s punteras.<\/span> \u00a9 Glenn Chapman\/AFP v\u00eda Getty Images<\/span><\/figcaption><\/figure>\n

Los analistas e investigadores de Huawei dijeron que Ascend a\u00fan no estaba listo para reemplazar a Nvidia para el entrenamiento de modelos debido a problemas t\u00e9cnicos, como una falla en la forma en que los chips interact\u00faan entre s\u00ed dentro de un “grupo” m\u00e1s amplio de chips de IA al entrenar modelos cada vez m\u00e1s grandes.<\/p>\n

“Si bien los chips Ascend funcionan bien por chip, existe un cuello de botella con la conectividad entre chips”, dijo Lin Qingyuan, analista de semiconductores de Bernstein en China. \u201cAl entrenar un modelo grande, debes dividirlo en tareas m\u00e1s peque\u00f1as. Si un chip falla, el software necesita encontrar una manera para que los otros chips tomen el control sin demora\u201d. <\/p>\n

El otro desaf\u00edo para Huawei es convencer a los desarrolladores de que abandonen el software Cuda de Nvidia, conocido como la \u201csalsa secreta\u201d de la compa\u00f1\u00eda por ser f\u00e1cil de usar para los desarrolladores y capaz de acelerar enormemente el procesamiento de datos.<\/p>\n

Pero tambi\u00e9n se espera que la versi\u00f3n actualizada y pr\u00f3xima a ser lanzada de Huawei de su chip AI, el Ascend 910C, aborde estas preocupaciones. “Esperamos que esta nueva generaci\u00f3n de hardware venga con un software mejorado que lo haga m\u00e1s accesible para los desarrolladores”, dijo un empleado de Huawei, que no quiso ser identificado. <\/p>\n

Huawei y Nvidia enfrentan una dura competencia. El grupo chino de Internet Baidu y el dise\u00f1ador de chips Cambricon han logrado avances en el desarrollo de chips de IA. Mientras tanto, en Estados Unidos, Amazon y Microsoft tambi\u00e9n est\u00e1n apostando a que pueden hacerse con una mayor participaci\u00f3n de mercado en chips para inferencias a medida que las aplicaciones de IA se generalicen. <\/p>\n