NVIDIA domina la IA china. El 90% de los proyectos dependen de CUDA, según Kyle Chan

El B30A ha sido concebido bajo una doble exigencia: superar en rendimiento a la GPU H20, ya presente en China, y cumplir con las estrictas restricciones de exportación impuestas por el Departamento de Comercio de Estados Unidos.

26 de agosto de 2025 a las 07:05h
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p>En el tablero global de la inteligencia artificial, cada movimiento cuenta. Y el último jugado por NVIDIA, con su nuevo chip B30A, no es una simple actualización técnica, sino una pieza estratégica en un tablero geopolítico cada vez más tenso. Este nuevo procesador, diseñado específicamente para el mercado chino, encarna la delicada danza entre innovación, seguridad nacional y soberanía tecnológica. No se trata solo de potencia bruta, sino de quién controla las herramientas que moldean el futuro.

El B30A ha sido concebido bajo una doble exigencia: superar en rendimiento a la GPU H20, ya presente en China, y cumplir con las estrictas restricciones de exportación impuestas por el Departamento de Comercio de Estados Unidos. Estas limitaciones buscan frenar el avance tecnológico chino en sectores sensibles, especialmente en inteligencia artificial. Pero mientras Washington intenta controlar el flujo de tecnología, Pekín no se queda de brazos cruzados. La Administración del Ciberespacio de China (CAC) ha abierto una investigación sobre NVIDIA, sospechando que la GPU H20 podría albergar una puerta trasera que permita a Estados Unidos espiar infraestructuras críticas. Los responsables de NVIDIA en China han sido interrogados y se les ha exigido demostrar que sus chips no representan una amenaza para la seguridad nacional.

La dependencia que complica la desvinculación

A pesar de las tensiones, las grandes tecnológicas chinas siguen confiando en NVIDIA. Tencent, ByteDance, Alibaba y otras gigantes prefieren sus GPUs para entrenar modelos de IA porque, sencillamente, funcionan mejor. Así lo destaca el analista estadounidense Kyle Chan en Foreign Policy, quien subraya que el rendimiento de las GPU de NVIDIA es superior, especialmente en procesos de entrenamiento de modelos de IA. Pero la dependencia no es solo técnica, es ecosistémica. La mayoría de los proyectos de IA en China están construidos sobre CUDA, la arquitectura de programación de NVIDIA. Cambiar a otra plataforma no es como cambiar de coche; es como reconstruir toda la carretera mientras sigues conduciendo.

Esta dependencia crea una paradoja: China quiere reducir su vulnerabilidad tecnológica, pero su progreso en IA sigue anclado a una empresa estadounidense. Reemplazar CUDA en proyectos ya en marcha es un problema, no solo por la complejidad técnica, sino por el riesgo de ralentizar el desarrollo en un campo donde cada mes cuenta.

Un chip con alma de compromiso

El B30A no será tan potente como el B300, el buque insignia de NVIDIA, pero se estima que tendrá aproximadamente la mitad de su capacidad. Aun así, superaría con holgura a los chips de IA desarrollados localmente en China para tareas de entrenamiento. Es un equilibrio delicado: lo suficientemente potente como para mantener contentos a los clientes chinos, pero lo suficientemente limitado como para no activar las alarmas regulatorias estadounidenses. Este chip encarna la tensión entre innovación y control en la era de la IA.

Se espera que NVIDIA entregue las primeras muestras del B30A a sus clientes chinos antes de que finalice septiembre. Será entonces cuando se ponga a prueba no solo su rendimiento, sino también su capacidad para navegar entre las corrientes contrapuestas de la política, la seguridad y el mercado. No es solo un componente electrónico, es un símbolo de cómo la tecnología se ha convertido en un campo de batalla donde los datos, los algoritmos y los chips tienen alma, historia y consecuencias.

En este juego de espejos, donde cada nación busca proteger sus intereses sin quedarse atrás, el B30A no es una solución, sino una pregunta. ¿Hasta dónde puede llegar la cooperación tecnológica cuando la desconfianza geopolítica marca el ritmo? La respuesta no está en los transistores, sino en las decisiones que tomemos sobre cómo queremos construir el futuro.

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