China vs NVIDIA en IA: la historia real detrás de DeepSeek, SpikingBrain y los chips que cambian el juego
Un relato directo para entender por qué la carrera de la inteligencia artificial ya no se corre solo con Transformers ni con las GPU de un solo país.
A principios de año, la startup china DeepSeek puso patas arriba el mundo de la IA con DeepSeek R1, un modelo gratis y de código abierto que se colocó a la altura de GPT-4 o Claude. Tras el golpe sobre la mesa, en DeepSeek han estado bastante calladitos, pero ahora ya sabemos cuál es su próximo objetivo: la IA agéntica.
💊 Qué es y para qué sirve
🧭 Historia breve. A principios de 2025, DeepSeek sacudió la mesa: un modelo abierto que compitió cara a cara con los grandes. Hoy, el movimiento chino va más allá: agentes de IA, arquitecturas nuevas como SpikingBrain-1.0 y chips locales para no depender de NVIDIA. El objetivo es claro: entrenar, desplegar y escalar IA a precio sostenible, en casa y sin pedir permiso.
🇨🇳 Para China, “servir” significa dos cosas: capacidad (modelos que razonan y actúan) y soberanía (hardware y software propios). DeepSeek apunta a los agentes como siguiente paso. SpikingBrain apuesta por neuronas espigadas para reducir cómputo y energía. Y los fabricantes locales preparan GPU compatibles con estos caminos.
🔬 Mecanismo técnico
🧠 SpikingBrain-1.0: neuronas que “disparan picos”. Entre picos, silencio. Resultado: menos operaciones y ahorro energético en contextos largos. Versiones 7B y 76B, esta última con Mixture of Experts. Entrenado y optimizado sobre GPU MetaX C550 de origen chino.
🤖 Agentes DeepSeek: objetivo 2025. Sistemas que ejecutan tareas en cadena con mínima intervención humana, aprendizaje en marcha y diseño “chip-friendly” para hardware chino (v3.1 ya apunta ahí).
🔌 Independencia de GPU: señales de que futuros modelos chinos se entrenarán en GPU locales (Huawei Ascend 910D/920, Cambricon, Moore Threads, MetaX). Menos CUDA, más alternativas propias.
📋 Indicaciones
🏫 Educación y jóvenes creadores: usar agentes para estudiar, programar y prototipar sin pagar infraestructuras gigantes.
🏥 Salud: contextos largos para historias clínicas completas con modelos espigados más eficientes.
⚖️ Legal y datos largos: revisión de expedientes y normativa con costes de cómputo contenidos.
💡 Cómo usar
🎯 Divide el problema en pasos que un agente pueda ejecutar.
🧩 Agente para acción; espigado para contexto largo.
🖥️ Prioriza GPU con mucha memoria y buen stack de inferencia.
📐 Regla simple: si tu caso tiene millones de tokens, mira espigados. Si tu caso requiere actuar en sistemas y herramientas, usa agentes.
⚠️ Precauciones
- 🛂 Regulación y exportaciones: EEUU baraja priorizar pedidos internos y vetar GPU de gama alta al exterior. Impacto directo en plazos y precios.
- 🧪 Validación real: SpikingBrain es prometedor pero falta prueba en producción fuera del laboratorio.
- 🔐 Confianza: H20 de NVIDIA bajo lupa del regulador chino por posibles puertas traseras.
🌟 Beneficios
💸 Coste: agentes y modelos eficientes reducen la factura de entrenamiento e inferencia, clave cuando la referencia son decenas de miles de millones de dólares en gasto.
🔋 Energía: neuronas espigadas y atención lineal buscan menos consumo con contexto largo.
🧭 Soberanía: chips propios y pilas locales = menos dependencia externa.
📉 Efectos secundarios
- 🔀 Fragmentación: ecosistemas paralelos a CUDA exigen aprender nuevas herramientas.
- ⏳ Riesgo de retrasos: leyes y licencias pueden mover los calendarios de entrega de GPU.
- 🎢 Volatilidad: si solo ganan los que gastan +100.000 M$, la presión sube y los errores se pagan caros.
🔁 Interacciones
🧩 Con la cadena de suministro: ASML vende las máquinas de litografía UVE de alta apertura que permiten a TSMC, Intel y Samsung avanzar. Cada equipo ronda 350 M€ y supera las 200 obleas/hora. Sin estas máquinas, no hay chips punteros para nadie.
🏭 Con fabricantes chinos: Huawei, Cambricon, Moore Threads y MetaX, entre los candidatos para dotar de GPU locales a los próximos modelos.
✅ Comparativa
| Frente | NVIDIA | China (Huawei/Cambricon/MetaX/Moore Threads) | Comentario |
|---|---|---|---|
| Hardware disponible | H100/H200 y gama H20 para China | Ascend 910D/920, MetaX C550, MTT S4000/S3000 | China acelera alternativas locales. |
| Software | CUDA dominante | Stacks propios y alternativas a CUDA | Requiere migración y ecosistema. |
| Modelos | GPT-5 en el radar de OpenAI | DeepSeek v3.1 y foco en IA agéntica | Menos “modelo gigante”, más “agente útil”. |
| Estrategia | Capital intensivo y centros de datos masivos | Eficiencia + soberanía | Dos caminos para escalar IA. |
🗣️ Consejos prácticos
- 📦 Si dependes de CUDA, crea un plan B de portabilidad a runtimes abiertos.
- 🧪 Prueba agentes en procesos reales antes de escalar. La promesa es grande, pero mide resultados.
- 🔭 Vigila la cadena ASML→foundries: condiciona disponibilidad y precio de servidores IA.
🛒 Dónde comprar
- 🏢 Servidores con GPU NVIDIA: opción global, pero atenta a priorización de pedidos en EEUU y vetos de exportación de gama alta.
- 🇨🇳 Opciones chinas: racks con Ascend/MetaX/Moore Threads para despliegues locales; soporte y toolchains propios.
- ☁️ Nube: evalúa proveedores con instancias optimizadas para agentes y para contexto largo; compara costo/latencia y memoria GPU.
❓ Preguntas que MÁS buscan (y pocos responden claro)
- ⚡ ¿Qué lanzó DeepSeek después de R1?
- Señales firmes de un agente IA avanzado y el paso intermedio v3.1 pensado para chips chinos.
- ⏱️ ¿Cuándo veremos GPUs chinas de “próxima generación”?
- Los desarrolladores de DeepSeek insinuaron que “pronto” y citaron a varios diseñadores locales como posibles proveedores.
- 🧠 ¿SpikingBrain sustituye a Transformers?
- No hoy. Es una ruta para contextos largos con menos energía; falta validación en producción.
- 💰 ¿De verdad se necesitan 100.000 M$ para competir?
- OpenAI elevó su proyección a 115.000 M$ hasta 2029. La valla de entrada sube para todos.
- 🧯 ¿Por qué NVIDIA podría vender menos fuera de EEUU?
- Hay iniciativas legislativas para priorizar mercado interno y limitar exportaciones de GPU de gama alta.
- 🧩 ¿Quién gana si TSMC, Intel y Samsung compiten por 2 nm?
- ASML, único proveedor de UVE de alta apertura, con equipos de ~350 M€ y >200 obleas/hora.
📚 Fuentes confiables (puedes leer más aquí)
Xataka – DeepSeek y la IA agéntica
Xataka – DeepSeek y las GPU chinas (Huawei, Cambricon, Moore Threads, MetaX)
Xataka – EEUU, priorización interna y GPU H20 bajo investigación en China
Xataka – ASML y UVE de alta apertura
Xataka – OpenAI fija la “valla” en 115.000 M$