Nvidia: Jensen Huang llamó al lanzamiento de DeepSeek en chips Huawei una amenaza para EE.UU.

La transición de DeepSeek del ecosistema de Nvidia a los chips de Huawei no es solo una historia local para EE.UU. sobre un desarrollador chino, sino un riesgo de perder la palanca más crítica de influencia en el mercado global de IA.

Así es como el CEO de Nvidia, Jensen Huang, describió la situación: si poderosos modelos chinos comienzan a optimizarse no para la pila americana, sino para la china, las consecuencias serán estratégicas. En el podcast Dwarkesh, Huang afirmó que tal escenario sería un "resultado terrible" para EE.UU.

La ocasión fue la preparación de DeepSeek para lanzar V4 — un nuevo modelo base multimodal que se espera sea presentado antes de finales de abril de 2026. Según reportes, el modelo debería ejecutarse en el procesador Ascend 950PR de Huawei. Sin embargo, es importante distinguir entre entrenamiento e inferencia: el modelo podría haber sido entrenado en un conjunto de aceleradores y servir solicitudes de usuarios en otros.

La segunda parte ahora se ve como el campo experimental principal. La amenaza clave para Nvidia y, más ampliamente, para la política tecnológica americana está relacionada no solo con el hardware en sí, sino con la pila de software. DeepSeek pasó varios meses reescribiendo código base para CANN — el entorno de software de Huawei — y así se estaba alejando del mundo CUDA, que Nvidia ha estado construyendo durante casi dos décadas.

Incluso hasta hoy, las restricciones a la exportación de chips a China no han roto completamente la dependencia: si los laboratorios escribían código para CUDA, seguían estando atados al ecosistema americano. Cambiar a CANN significa un intento de romper este vínculo y construir infraestructura paralela sin Nvidia como una capa obligatoria. Para DeepSeek, esta es una continuación lógica de su estrategia anterior.

Su modelo V3, lanzado a finales de 2024, fue entrenado en 2048 aceleradores Nvidia H800 — chips creados específicamente para el mercado chino y que posteriormente también fueron prohibidos. Luego, la empresa mostró R1, un modelo de razonamiento que podría competir con sistemas americanos notablemente más caros. Si V4 resulta ser exitoso en Huawei Ascend, será la siguiente demostración: un laboratorio chino es capaz de construir modelos sólidos no solo más barato, sino con menos dependencia del equipamiento americano.

En términos de rendimiento puro, Huawei sigue rezagada. El Ascend 910C, la generación anterior, ofrecía aproximadamente el 60% del rendimiento del Nvidia H100 en tareas de inferencia, y H100 en sí ya no es el mejor acelerador en la línea de Nvidia. Según estimaciones en el artículo, los chips americanos actualmente son aproximadamente cinco veces más potentes que los equivalentes chinos, y para 2027 la brecha podría amplifiarse a diecisiete veces.

Huawei planea suministrar alrededor de 750 mil chips de IA en 2026, pero en total esto es solo el 3–5% de la potencia computacional agregada de Nvidia. Sin embargo, lo que preocupa a Huang no es la brecha actual, sino la trayectoria: China puede compensar el hardware más débil con la escala de recursos energéticos, número de investigadores y calidad de optimización. Esto ya se ha manifestado en el DeepSeek R2.

El modelo fue retrasado varias veces debido a problemas al entrenar en equipamiento Huawei, y finalmente la empresa tuvo que volver a los aceleradores Nvidia para el entrenamiento, dejando los chips chinos principalmente para inferencia. Este episodio muestra que en el entrenamiento pesado la brecha sigue siendo real. Pero el valor comercial no surge solo en la etapa de entrenamiento.

Si la inferencia en Huawei resulta ser lo suficientemente estable y económicamente sensata, el mercado podría aceptar un esquema en el que los aceleradores americanos dejen de ser obligatorios al menos en el lado del despliegue. En este contexto, la paradoja de las restricciones de exportación es particularmente notable. Nvidia ha reanudado la producción de chips H200 más potentes para el mercado chino, pero según la empresa, el lado chino está bloqueando su importación, protegiendo a su productor doméstico en la forma de Huawei.

El CFO de Nvidia afirmó anteriormente que la empresa efectivamente no ha obtenido ventas de H200 en China. Simultáneamente, la presión política se está intensificando en EE.UU.

: los legisladores están discutiendo si deberían agregar DeepSeek, Moonshot AI y MiniMax a la lista de restricciones de exportación. Resulta que las medidas diseñadas para desacelerar a China pueden estar acelerando aún más el ensamblaje del propio stack de IA de China. Para el mercado, esto significa un cambio en la propia lógica de la competencia.

La pregunta ya no es solo sobre quién tiene los chips más rápidos, sino sobre quién controla el entorno estándar para desarrollar e implementar modelos. Si DeepSeek demuestra que un sistema multimodal grande puede funcionar competitivamente en Huawei Ascend y CANN, varios pilares de la ventaja americana estarán bajo presión: la dependencia del mundo en CUDA, argumentos para el control de exportación y la costumbre de construir infraestructura de IA alrededor de Nvidia por defecto. Esto parece ser lo que teme Huang — no la derrota de hoy, sino un escenario en el que la alternativa china deja de ser un experimento y se convierte en un camino estándar para toda la industria.