Huawei y SMIC protagonizan el intento chino de forjar soberanía en hardware para inteligencia artificial, desafiando las sanciones de Estados Unidos mediante procesos de fabricación locales que, sin litografía EUV, empiezan a acercarse al rendimiento de las GPU líderes.
Autor: Pier Ciccariello
Alianza estratégica y contexto tecnológico
Tras la prohibición estadounidense que vetó a Huawei del acceso a equipamiento de litografía EUV y a fundiciones de Taiwán, la tecnológica de Shenzhen y Semiconductor Manufacturing International Corporation sellaron una cooperación que combina diseño propio y manufactura nacional.
SMIC domina procesos de 14 nm y un nodo N+2, versión local de 7 nm desarrollada con litografía DUV y múltiples pasadas de máscara; Huawei aporta capital, propiedad intelectual y la arquitectura Da Vinci diseñada por HiSilicon.
El plan consiste en consolidar un ecosistema de chips de inteligencia artificial controlado dentro de China, orientado a sectores como defensa, computación distribuida y salud. Otros actores domésticos como Biren, Moore Threads o DenglinAI también compiten por el mercado, pero la alianza Huawei-SMIC marca la hoja de ruta nacional gracias a inversiones anuales de miles de millones de dólares en I+D.
El resultado inicial es una capacidad de producción capaz de abastecer a empresas como ByteDance, que en 2024 solicitó más de cien mil unidades Ascend, señal de que los gigantes tecnológicos locales comienzan a sustituir hardware extranjero.
Basada en chips Ascend, la línea Huawei Atlas abarca desde tarjetas aceleradoras hasta clústeres para IA distribuida.
Progresos en chips Ascend y plataforma Atlas
El camino técnico arrancó con el Kirin 9000S de 2023, primer chip avanzado producido en territorio chino, y se consolidó con el Ascend 910B de 2024 fabricado por SMIC. Este acelerador monta treinta y dos núcleos Da Vinci Max optimizados para operaciones INT8 y FP16, conectados por una malla interna de mil veinticuatro bits que corre a 2 GHz y entrega hasta ciento veintiocho GB por segundo por núcleo.
Combina treinta y dos GB de HBM con DDR4 para rondar seiscientos GB por segundo de ancho de banda total, lo que le otorga un rendimiento que, aun sin igualar al NVIDIA A100, habilita entrenamiento de redes neuronales y procesamiento de lenguaje natural en centros de datos chinos.
La revisión 910C mejora la disipación térmica y estrecha la distancia con la GPU de NVIDIA, mientras el 910D en pruebas persigue una mayor escalabilidad. Todos estos chips se integran en la familia Atlas, compuesta por tarjetas PCIe, servidores y clústeres como el Atlas 900, que une miles de unidades Ascend mediante enlaces HCCS, PCIe 4.0 y redes de cien Gbps RoCE.
Para dotar de software nativo, Huawei lanzó MindSpore, framework de código abierto que corre sobre CPU, GPU y especialmente NPU, con biblioteca de modelos preentrenados y un compilador CANN encargado de optimizar el código según el hardware disponible, disminuyendo la dependencia de CUDA o PyTorch.
El servidor Atlas 800 admite hasta ocho tarjetas Ascend, diseñadas para inferencia de IA en tiempo real en centros de datos.
Implicancias geopolíticas y futuro del ecosistema
La autosuficiencia que persigue China con este tándem va más allá del desempeño bruto, pues asegura continuidad operativa de telecomunicaciones, servicios en la nube y defensa aun bajo embargo.
El proceso N+2 presenta menor densidad y mayor consumo que los nodos de TSMC o Samsung, con rendimientos por oblea cercanos al cincuenta por ciento para el 910B y solo veinte por ciento estimado para el 910C, pero demuestra que la producción de aceleradores de IA sin equipos EUV es viable.
La brecha de potencia frente al NVIDIA H100 o al AMD MI300X todavía existe, sobre todo en memoria HBM y ancho de banda —ochenta a ciento noventa y dos GB y hasta cinco coma dos TB por segundo en chips occidentales— sin embargo se reduce rápidamente gracias a optimizaciones en diseño y a un consumo energético competitivo.
El siguiente paso oficial es migrar el nodo local hacia variaciones de cinco nm, de nuevo sin EUV, apoyado en técnicas de multiple patterning y posiblemente en arquitecturas GAAFET para sortear los efectos cuánticos que emergen por debajo de siete nm.
Cuando eso ocurra, Huawei será el único actor fuera de Estados Unidos con control completo de la cadena de valor de la inteligencia artificial, desde el silicio hasta el framework de programación, lo que reconfigurará el mapa global del hardware.
El clúster Atlas 900 Modelo 9000 integra miles de chips Ascend conectados mediante HCCS, PCIe 4.0 y 100G RoCE, orientado a tareas de IA a gran escala.
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