El Huawei Ascend 910C, el chip de inteligencia artificial más avanzado que China fabrica hoy, queda muy por debajo del NVIDIA H200 en potencia de cómputo y velocidad de memoria. Esa brecha, estimada en unos tres años de retraso tecnológico, convive con una paradoja que redefine la carrera global: los modelos de IA chinos están apenas seis meses por detrás de los occidentales.
17 veces más potente: la proyección del Council on Foreign Relations para 2027
El Council on Foreign Relations, institución de análisis geopolítico con sede en Nueva York, ha cuantificado la distancia. Según sus estimaciones, en 2027 los mejores chips estadounidenses podrían ser más de 17 veces más potentes que los de Huawei. Es una cifra que, sobre el papel, debería zanjar cualquier debate sobre quién lidera la carrera de la IA.
Pero el papel miente a medias. Cuando salieron esos datos, el H200 de NVIDIA ya estaba siendo superado por la arquitectura Blackwell, la siguiente generación de la compañía californiana. La frontera tecnológica no para de moverse, y China corre detrás de un blanco que se desplaza.
Huawei, fundada en 1987 en Shenzhen y convertida en el principal fabricante de hardware tecnológico de China, produce solo unos pocos cientos de miles de chips avanzados al año. NVIDIA, por contraste, suministra decenas de millones de unidades a centros de datos de todo el mundo. La diferencia en volumen de fabricación es tan grande como la diferencia en rendimiento por unidad.
DeepSeek R1: 5,6 millones de dólares y 589.000 millones borrados de bolsa
El 27 de enero de 2025, DeepSeek publicó los resultados de su modelo R1. Ese mismo día, NVIDIA perdió 589.000 millones de dólares en capitalización bursátil en una sola sesión, la mayor caída de valor de una empresa en un solo día en la historia de los mercados estadounidenses.
El coste reportado de entrenamiento del R1 fue de 5,6 millones de dólares. Para calibrar esa cifra: los grandes modelos de OpenAI o Google DeepMind se entrenan con presupuestos que superan los cien millones de dólares y, en algunos casos, apuntan a cifras muy superiores. DeepSeek logró resultados competitivos con una fracción de esos recursos.
El laboratorio chino, con sede en Hangzhou y respaldado por el fondo de inversión cuantitativo High-Flyer, no accede a los chips más avanzados de NVIDIA debido a las restricciones de exportación impuestas por el gobierno de Estados Unidos desde 2022. Esa limitación forzó una ingeniería de eficiencia que los laboratorios con acceso ilimitado a hardware no habían necesitado desarrollar.
La paradoja que no cuadra: tres años de retraso en silicio, seis meses en resultados
La distancia entre la brecha de hardware y la brecha de resultados es el dato más incómodo de este análisis. Si los chips chinos son tres años menos avanzados, los modelos deberían estarlo también. No es así.
La explicación técnica tiene varios componentes. Primero, la optimización del software: los ingenieros de DeepSeek y otros laboratorios chinos han desarrollado técnicas para exprimir el rendimiento de chips menos potentes, reduciendo la memoria necesaria por operación y mejorando la eficiencia de los procesos de entrenamiento. Segundo, la arquitectura de los modelos: el R1 utiliza un enfoque de razonamiento encadenado que mejora la calidad de las respuestas sin requerir un aumento proporcional de potencia de cómputo.
Tercero, y quizás lo más relevante a largo plazo: las sanciones han funcionado como un acelerador involuntario de la innovación en eficiencia. Los laboratorios chinos han tenido que resolver un problema que sus competidores occidentales podían ignorar lanzando más hardware al problema.
TSMC y el cuello de botella que Pekín no puede sortear fácilmente
El eslabón más débil de la cadena china no es el diseño de chips, sino su fabricación. TSMC, la empresa taiwanesa fundada en 1987 que produce los semiconductores más avanzados del mundo, fabrica los chips de NVIDIA con procesos de 3 y 4 nanómetros. Ninguna fundición china ha alcanzado esa precisión de forma consistente y a escala comercial.
SMIC, el principal fabricante de chips de China, trabaja con procesos de 7 nanómetros en sus líneas más avanzadas, aunque con rendimientos de producción inferiores a los de TSMC. La diferencia en nanómetros se traduce directamente en densidad de transistores, consumo energético y velocidad de procesamiento.
Las restricciones de exportación de Estados Unidos también afectan a las máquinas de litografía ultravioleta extrema fabricadas por ASML, la empresa neerlandesa sin cuya tecnología es imposible producir chips de última generación. China no tiene acceso a esos equipos, y desarrollar una alternativa propia requeriría años y una inversión masiva sin garantía de éxito.
Cómo funciona la ventaja china en la práctica: el caso del razonamiento con recursos limitados
Un ejemplo concreto ilustra la diferencia de enfoque. Un laboratorio occidental con acceso a miles de chips H100 de NVIDIA puede entrenar un modelo aumentando simplemente la escala: más datos, más parámetros, más tiempo de cómputo. El resultado mejora de forma predecible.
DeepSeek, sin ese acceso, diseñó el R1 para que el modelo aprendiera a razonar paso a paso antes de dar una respuesta, reduciendo los errores sin necesidad de escalar el hardware. Esta técnica, conocida como razonamiento en cadena de pensamiento, no es exclusivamente china, pero DeepSeek la llevó a un nivel de eficiencia que sorprendió a los propios ingenieros de OpenAI y Google.
El resultado práctico es que un usuario que accede a DeepSeek R1 para resolver problemas matemáticos complejos, analizar documentos legales o escribir código obtiene respuestas de calidad comparable a las de modelos entrenados con presupuestos veinte veces mayores. La experiencia del usuario final no refleja la brecha de hardware.
El volumen de NVIDIA frente a los cientos de miles de unidades de Huawei
La asimetría en producción es el factor que más claramente favorece a NVIDIA y, por extensión, al ecosistema tecnológico occidental. NVIDIA, fundada en 1993 en Santa Clara, California, ha construido durante tres décadas una cadena de suministro global que le permite producir y distribuir chips de IA a una escala que Huawei no puede igualar hoy.
Huawei producirá unos pocos cientos de miles de chips Ascend 910C en 2025. NVIDIA suministra decenas de millones de unidades anuales a empresas como Microsoft, Amazon, Google y Meta, que los integran en centros de datos que alimentan sus servicios de IA. Esa diferencia de escala limita la capacidad de China para desplegar infraestructura de IA masiva en el corto plazo.
El gobierno chino ha respondido con inversiones públicas en semiconductores que superan los 40.000 millones de dólares acumulados en fondos estatales desde 2014. Pero la fabricación de chips de vanguardia no se compra solo con dinero: requiere décadas de conocimiento acumulado, cadenas de proveedores especializados y acceso a equipos que las sanciones internacionales restringen.
NVIDIA, Huawei y DeepSeek ante el reequilibrio de 2026
La pregunta que estructura el debate en los próximos doce meses no es si China puede alcanzar a NVIDIA en hardware, sino si necesita hacerlo para competir en aplicaciones de IA. Los datos actuales sugieren que la respuesta es no, al menos en el corto plazo.
DeepSeek ha demostrado que la eficiencia algorítmica puede compensar parcialmente la inferioridad en silicio. Si esa tendencia se mantiene, el valor diferencial de tener acceso a los chips más avanzados se reduce. No desaparece, pero se comprime.
Para NVIDIA, cuya valoración bursátil superó los tres billones de dólares en 2024, el riesgo no es inmediato. La demanda de sus chips sigue siendo estructuralmente superior a la oferta, y los centros de datos occidentales continúan ampliando su capacidad instalada. Pero el episodio de DeepSeek introdujo una variable que los mercados no habían descontado: que la eficiencia puede ser un sustituto parcial de la potencia bruta.
Lo que viene
Huawei, por su parte, sigue invirtiendo en la siguiente generación del Ascend con el objetivo de reducir la brecha de rendimiento. Si logra escalar la producción del 910C y avanzar hacia diseños más competitivos antes de 2027, la estimación del Council on Foreign Relations de una diferencia de 17 veces podría revisarse a la baja. El calendario de esa revisión depende tanto de la ingeniería china como de la velocidad a la que TSMC y NVIDIA sigan moviendo el listón.
Imagen ilustrativa generada con inteligencia artificial.
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