Nvidia: Jensen Huang considera que el despliegue de DeepSeek en chips de Huawei es una amenaza para EE. UU.

El paso de DeepSeek del ecosistema de Nvidia a los chips de Huawei no es, para EE. UU., una historia local sobre un desarrollador chino, sino el riesgo de perder una palanca clave de influencia sobre el mercado mundial de IA. Así describió la situación el consejero delegado de Nvidia, Jensen Huang: si los modelos chinos potentes empiezan a optimizarse no para la pila estadounidense, sino para la china, las consecuencias serán estratégicas. En el pódcast de Dwarkesh, Huang afirmó que ese escenario sería un «resultado terrible» para EE. UU.

El motivo es la preparación del lanzamiento de V4 por parte de DeepSeek, un nuevo modelo base multimodal que, según se espera, se presentará antes de finales de abril de 2026. Según las publicaciones, el modelo debe funcionar en el procesador Huawei Ascend 950PR. Conviene distinguir entre entrenamiento e inferencia: el modelo pudo entrenarse con unos aceleradores y atender las peticiones de los usuarios con otros. Esta segunda parte es ahora el principal terreno de experimentación.

La amenaza clave para Nvidia, y en general para la política tecnológica estadounidense, no está solo en el hardware, sino en la pila de software. DeepSeek pasó varios meses reescribiendo su código base para CANN, el entorno de software de Huawei, y con ello se alejó del mundo CUDA, que Nvidia construyó durante casi dos décadas. Hasta ahora, ni siquiera las restricciones a la venta de chips a China rompían del todo la dependencia: si los laboratorios escribían código para CUDA, seguían atados al ecosistema estadounidense. Mudarse a CANN supone un intento de romper ese vínculo y montar una infraestructura paralela en la que Nvidia no sea una capa obligatoria.

Para DeepSeek es la continuación lógica de su estrategia anterior. Su modelo V3, lanzado a finales de 2024, se entrenó con 2048 aceleradores Nvidia H800, chips creados específicamente para el mercado chino y que más tarde también quedaron prohibidos. Después la compañía presentó R1, un modelo de razonamiento que logró competir con sistemas estadounidenses bastante más caros. Si V4 funciona bien en Huawei Ascend, será una nueva demostración de que un laboratorio chino puede crear modelos potentes no solo a menor coste, sino también con menos dependencia del hardware estadounidense.

En rendimiento puro, Huawei sigue por detrás. El Ascend 910C, la generación anterior, ofrecía aproximadamente el 60 % del rendimiento de la Nvidia H100 en tareas de inferencia, y la H100 ya no es el mejor acelerador de la gama de Nvidia. Según las estimaciones del artículo, los chips estadounidenses son ahora unas cinco veces más potentes que sus equivalentes chinos, y para 2027 la brecha podría ampliarse hasta diecisiete veces. Huawei planea suministrar unos 750 000 chips de IA en 2026, pero en total eso es solo el 3–5 % de la capacidad de cómputo conjunta de Nvidia.

Aun así, a Huang no le inquieta la brecha actual, sino la trayectoria: China puede compensar un hardware más débil con la escala de sus recursos energéticos, el número de investigadores y la calidad de la optimización. Esto ya se vio con DeepSeek R2. El modelo se aplazó varias veces por problemas al entrenar con hardware de Huawei y, al final, la compañía tuvo que volver a los aceleradores de Nvidia para el entrenamiento, dejando los chips chinos sobre todo para la inferencia. El episodio muestra que, en el entrenamiento intensivo, la brecha sigue siendo real.

Pero el valor comercial no aparece solo en la fase de entrenamiento. Si la inferencia en Huawei resulta lo bastante estable y económicamente razonable, el mercado puede aceptar un esquema en el que los aceleradores estadounidenses dejen de ser obligatorios, al menos en el lado de la explotación.

En este contexto destaca la paradoja de las restricciones a la exportación. Nvidia reanudó la producción de los más potentes H200 para el mercado chino, pero, según la compañía, la parte china bloquea su importación para proteger al fabricante nacional, Huawei. El director financiero de Nvidia dijo antes que la empresa prácticamente no había recibido ventas de H200 en China. Al mismo tiempo, crece la presión política en EE. UU.: los legisladores debaten si añadir a DeepSeek, Moonshot AI y MiniMax a la lista de restricciones a la exportación. Resulta que las medidas pensadas para frenar a China pueden acelerar el montaje de su propia pila de IA.

Para el mercado, esto desplaza la propia lógica de la competencia. La cuestión ya no es solo quién tiene los chips más rápidos, sino quién controla el entorno estándar de desarrollo y despliegue de modelos. Si DeepSeek demuestra que un gran sistema multimodal puede funcionar de forma competitiva en Huawei Ascend y CANN, varios pilares de la ventaja estadounidense quedarán bajo presión a la vez: la dependencia mundial de CUDA, los argumentos a favor del control de exportaciones y la costumbre de construir la infraestructura de IA en torno a Nvidia por defecto.

Eso, al parecer, es lo que teme Huang: no una derrota actual, sino un escenario en el que la alternativa china deje de ser un experimento y se convierta en una ruta de trabajo para toda la industria.