La capacidad de cómputo nacional está pasando de "perseguir el rendimiento" a "un ascenso sistémico".Autor y fuente del artículo: Wall Street Journal
Esta línea principal de capacidad de cómputo nacional ya no es solo un problema puntual de “qué chip ha alcanzado qué rendimiento”. Lo más crucial son tres aspectos: ¿pueden los chips de IA nacionales entregarse a escala?, ¿puede la fabricación avanzada satisfacer la demanda creciente?, y ¿puede, cuando el rendimiento por tarjeta está limitado, convertir la capacidad de cómputo de múltiples tarjetas en una capacidad de sistema verdaderamente utilizable mediante supernodos?
El analista del sector de electrónica de Guolian Minsheng Securities, Xue Hongwei, escribió en su informe de investigación del sector del 21 de julio: "Actualmente, en ambos lados de la oferta y la demanda, se observa un aumento significativo en la industria nacional de capacidad de cómputo; el auge de la capacidad de cómputo nacional se ha convertido en una tendencia importante en el desarrollo industrial. Se recomienda prestar atención a las 'tres flechas': chips, FAB y supernodos." Este marco desglosa la contradicción central de la capacidad de cómputo nacional: la demanda está aumentando, la oferta debe complementarse y la arquitectura del sistema también debe actualizarse.
La demanda cambia de manera directa. Los grandes modelos nacionales continúan iterando, y el volumen de tokens utilizados crece rápidamente; los principales proveedores de nube siguen dirigiendo sus gastos de capital hacia la IA. En el lado de la oferta, aún existen restricciones en los chips de IA de alta gama extranjeros y en las rutas de fabricación avanzada, lo que aumenta aún más la presión por sustitución nacional. En 2025, se espera que se envíen aproximadamente 4 millones de tarjetas de aceleración de IA en China, de las cuales alrededor de 1,65 millones son chips de IA nacionales, superando por primera vez el 40% de cuota de mercado.
Bajo este marco, los chips son los primeros en mostrar elasticidad en volumen; las fábricas de obleas constituyen la base de capacidad y tecnología, y los supernodos resuelven el problema de "cómo hacer más fuerte el sistema cuando una sola tarjeta no es lo suficientemente potente". Las oportunidades de inversión se han ampliado desde los fabricantes de chips de IA hasta la fabricación de obleas, switches PCIe, chips de conmutación Ethernet, SerDes de alta velocidad, comunicación óptica y sistemas completos.
Chips AI nacionales: de la validación de productos a la entrega a escala La adaptación entre modelos grandes nacionales y chips nacionales se está acelerando. En abril de 2026, DeepSeek V4 fue lanzado y abierto al público, completando ya la adaptación a chips nacionales como Hygon, Huawei Ascend, Kunlun芯 y Moore Threads. En julio,美团 lanzó LongCat-2.0 como código abierto: este modelo de 1,6 billones de parámetros, con una activación promedio de aproximadamente 48 mil millones, fue entrenado completamente en un clúster de cálculo nacional de 50.000 unidades, demostrando que el entrenamiento conjunto de modelos grandes nacionales y capacidad de cómputo nacional es viable.
La cantidad de llamadas a tokens es el indicador más sólido de la demanda. Según los datos de OpenRouter, entre el 16 y el 22 de marzo de 2026, el volumen semanal de llamadas a tokens en la plataforma alcanzó 20,4 billones, un aumento del 20,7% respecto a la semana anterior; el promedio semanal de febrero de 2026 ya superó el doble del cuarto trimestre de 2025. Los escenarios de Agentes amplificarán aún más el consumo de capacidad de cómputo: un solo Agente consume aproximadamente cuatro veces más tokens para completar una tarea típica que una conversación normal, y los sistemas de colaboración entre múltiples Agentes pueden alcanzar hasta 15 veces más.
Los gastos de capital de los proveedores de nube también siguen esta curva. En el primer trimestre de 2026, el gasto de capital combinado de BAT aumentó un 17,7% interanual hasta alcanzar 64.746 millones de yuanes, un crecimiento del 28,03% respecto al cuarto trimestre de 2025. ByteDance aumentó su presupuesto de gastos de capital para 2026 a 160.000 millones de yuanes, de los cuales aproximadamente 85.000 millones se destinarán directamente a la compra de chips de IA; Alibaba propuso invertir 380.000 millones de yuanes en los próximos tres años en la construcción de infraestructura en la nube y de IA; Tencent registró gastos de capital operativos de 31.200 millones de yuanes en el primer trimestre de 2026, un aumento del 18% interanual y del 84% respecto al trimestre anterior.
En el lado de la oferta, la gama de productos de los fabricantes chinos de chips de IA se está completando. Huawei Ascend entregará aproximadamente 812.000 unidades en 2025, representando casi el 50% del volumen de entrega de chips de IA nacionales; ya se han planificado las siguientes generaciones: Ascend 910C, 950PR, 950DT, 960 y 970. Cambricon cubre entrenamiento en la nube, inferencia en la nube y escenarios de borde; el MLU590 utiliza un proceso de 7 nm y ofrece una capacidad de cálculo INT8 de 512 TOPS; Hygon se enfoca en "cómputo general + integración de IA", con sus DCU DeepCompute compatibles con entornos tipo CUDA; Moxie MXC600 se destaca por su enfoque unificado de entrenamiento e inferencia, utilizando completamente una cadena de suministro nacional; Tenstorrent cubre tres series principales: entrenamiento, inferencia y borde.
ASIC también es una línea que merece atención independiente. La demanda de capacidad de cómputo en la nube ya no depende únicamente de GPU genéricas; los chips diseñados específicamente para modelos, algoritmos y escenarios de aplicación ofrecen un mejor potencial en eficiencia energética y control de costos en escenarios de inferencia y cómputo de alto rendimiento en centros de datos. Con base en su capacidad de plataforma de “licencia de IP + servicios de personalización de chips + servicios de producción en masa de chips”, XinYuan Semiconductor ya ha reflejado claramente esta tendencia en su cartera de pedidos: entre enero y el 20 de abril de 2026, el volumen de pedidos pendientes alcanzó 5.133 mil millones de yuanes, continuando la tendencia de récords históricos consecutivos durante el segundo al cuarto trimestre de 2025, donde la mayor parte proviene del servicio integral de personalización de chips, principalmente relacionado con ASIC de IA en la nube e IP.
Fábricas de obleas: cuanto más restringida sea la fabricación avanzada, más importante será la base local. Para que los chips de IA nacionales pasen de la validación a la entrega, no se puede evitar la fabricación de obleas. En los últimos años, Estados Unidos ha fortalecido continuamente las restricciones de exportación en torno a los chips de cálculo avanzado y la capacidad de fabricación de semiconductores, incluyendo los chips lógicos de 16/14 nm y por debajo dentro del marco de control relacionado con nodos avanzados, y ha limitado la exportación de equipos de fabricación de semiconductores avanzados.
El espacio en la demanda también es claro. Según la Academia China de Información y Comunicaciones y el consultor灼识, el mercado chino de chips de cálculo inteligente se espera que crezca de 30.100 millones de dólares en 2024 a 201.200 millones de dólares en 2029, con una TASA DE CRECIMIENTO ANUAL COMPUESTA (CAGR) del 46,3% entre 2024 y 2029; de los cuales, el mercado de GPGPU tendrá una CAGR del 49,0% durante el mismo período. Además de los chips de IA, Huawei ha propuesto la Ley Tao, y se espera que para 2031, la densidad de transistores de los chips de gama alta basados en esta vía alcance niveles equivalentes a un proceso de 1,4 nm.
SMIC es el objeto central de observación en este segmento. En el primer trimestre de 2026, los ingresos operativos de la empresa alcanzaron 17.62 mil millones de yuanes, un aumento del 8.1% interanual; la utilidad neta atribuible a los accionistas fue de 1.36 mil millones de yuanes, un aumento del 0.4% interanual. El ingreso proveniente de obleas de 12 pulgadas representó el 76.4%, y el ingreso de la región china representó el 88.9%; la capacidad de producción mensual alcanzó 1.078 millones de obleas equivalentes de 8 pulgadas, un aumento del aproximadamente 10.8% interanual, con una tasa de utilización de capacidad del 93.1%, aún en niveles elevados.
Los datos de Hua Hong Corporation reflejan la resistencia de su plataforma de procesos especializados. En el primer trimestre de 2026, los ingresos por ventas de la empresa alcanzaron 660 millones de dólares estadounidenses, un aumento del 22,2% interanual; la margen bruta fue del 13,0%, un incremento de 3,8 puntos porcentuales respecto al mismo período del año anterior; y la utilidad neta atribuible a los accionistas fue de 20,9 millones de dólares estadounidenses, un aumento del 458,1% interanual. La proporción de ingresos provenientes de obleas de 12 pulgadas aumentó hasta el 62,7%, lo que equivale a una capacidad mensual equivalente a obleas de 8 pulgadas de 489.000 unidades, con una tasa de utilización de la capacidad del 99,7%.
Jinghe Integration continúa expandiendo su plataforma de procesos especializados de 12 pulgadas. En el primer trimestre de 2026, los ingresos operativos de la empresa alcanzaron 2.910 millones de yuanes, un aumento del 13,4% interanual; la utilidad neta atribuible a los accionistas fue de 50,659 millones de yuanes, una disminución del 62,6% interanual, afectada por la caída en los precios de los productos y el aumento en la depreciación de activos fijos. El DDIC sigue siendo la base principal, mientras que CIS, PMIC y Logic se van ampliando progresivamente; el producto OLED de 28 nm continúa en fase de validación, y la plataforma de proceso lógico de 28 nm ya ha completado su desarrollo y ha entrado en la fase de pruebas con clientes.
Nodos superiores: no se trata simplemente de acumular tarjetas, sino de convertir múltiples tarjetas en una capacidad de cómputo del sistema; el rendimiento individual de una sola tarjeta ya no determina por sí solo el rendimiento real de un clúster de IA. Con el aumento del tamaño de los parámetros de los modelos grandes y la evolución de arquitecturas como MoE y contextos largos, las exigencias en cuanto a ancho de banda de memoria, comunicación entre chips y latencia de interconexión han aumentado notablemente. Por ello, la importancia del scale-up ha crecido: mediante interconexiones de alta velocidad, se conectan más procesadores de IA, CPU, memoria y recursos de almacenamiento en un recurso de cómputo unificado, mejorando la eficiencia de la cooperación entre múltiples tarjetas.
El supernodo es una evolución adicional basada en Scale-up. Utiliza interconexiones de alta velocidad para unir múltiples nodos de servidor en un dominio de cómputo unificado, permitiendo que los procesadores AI distribuidos en diferentes servidores trabajen juntos como si fueran un solo sistema. En comparación con los clústeres de servidores tradicionales, que gestionan los recursos por unidad individual, el supernodo puede superar el límite de cantidad de procesadores AI que se pueden desplegar en un solo servidor, reducir el costo de comunicación entre nodos y mejorar la eficiencia de la programación de recursos.
Huawei CloudMatrix384 es uno de los esquemas representativos. Esta arquitectura se basa en 384 NPU Ascend y 192 CPUs Kunpeng, pasando de la provisión de recursos a nivel de servidor a la provisión de recursos a nivel de matriz. Varios nodos de cálculo ya no proporcionan potencia de cómputo de forma independiente, sino que se combinan en un pool de recursos unificado, permitiendo que los recursos de cálculo, memoria y red se combinen dinámicamente según las necesidades de la tarea. Su bus unificado Unified Bus respalda tareas intensivas en comunicación, como el paralelismo de expertos y el acceso distribuido a KV Cache.
Los supernodos nacionales han pasado de la fase de desarrollo y validación a la de aumento de producción. Actualmente, los supernodos CSP nacionales han entrado en la fase de aumento de producción, y los principales fabricantes también han comenzado gradualmente a lanzar las siguientes licitaciones de supernodos. Con la iteración de chips desarrollados internamente por grandes empresas, el aumento de la capacidad de producción de chips nacionales de terceros y el crecimiento de la demanda de inferencia de Agentes, los supernodos tienen el potencial de convertirse en la principal forma de despliegue de la próxima generación de infraestructura de IA.
El papel de los fabricantes de equipos completos también está cambiando. Los gabinetes de supernodos, diseñados junto con los chips desarrollados internamente por grandes empresas de internet y el Ascend 950, tienen la posibilidad de entrar gradualmente en la fase de entrega a gran escala. Los supernodos elevan los umbrales de gestión de la cadena de suministro, diseño del sistema, verificación de integración y entrega, por lo que los fabricantes de equipos completos ya no son solo actores de ensamblaje y entrega.
La interconexión de alta velocidad se convierte en un nuevo cuello de botella, y los chips de conmutación pasan a primer plano. El núcleo del supernodo no es “más tarjetas”, sino “interconexiones más eficientes”. A medida que la escala del clúster GPU se expande desde GB300 NVL72 hasta Rubin Ultra NVL576, la infraestructura de IA comienza a pasar de un modelo impulsado por Scale-out tradicional a uno que combina Scale-up y Scale-out. Scale-up se encarga de la interconexión de alta ancho de banda y baja latencia entre las GPU dentro del supernodo; Scale-out se encarga de la interconexión entre supernodos y a nivel de centro de datos.
Según los datos de LightCounting, se espera que el mercado global de chips de conmutación para escalamiento alcance casi 18 mil millones de dólares para 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 28% entre 2022 y 2030. Los servidores de IA en China también están impulsando la demanda de chips de conmutación PCIe; según la información publicada por Wantong Development, el tamaño del mercado de chips de conmutación PCIe en el sector de servidores de IA en China se estimó en aproximadamente 3.8 mil millones de yuanes en 2024, y se espera que crezca hasta 17 mil millones de yuanes para 2029.
El PCIe Switch es un chip crucial para la interconexión de alta velocidad dentro de los servidores, encargado del intercambio de datos de alta ancho de banda y baja latencia entre la CPU, la GPU, el almacenamiento y otros dispositivos. Lanji Technology ha lanzado soluciones AEC para PCIe 6.x/CXL 3.x y está desarrollando productos de próxima generación como el PCIe 7.0 Retimer y el高速以太网PHY Retimer; Shudu Technology ha logrado la producción en masa de su propio chip de conmutación PCIe 5.0 de 104 canales; Xinyuan Semiconductor también está acelerando su implementación en IP de interfaz, y su IP de interfaz SerDes de alta velocidad ya ha sido fabricada.
Los chips conmutadores de Ethernet se encargan del intercambio y reenvío de paquetes de datos a alta velocidad en una escala más amplia. Los chips de gama alta de Centec Communications, de 12,8 Tbps y 25,6 Tbps, ya han ingresado a la fase de promoción y aplicación en el mercado, con soporte para velocidades de puerto de hasta 800 G. ZTE Microelectronics lanzará en 2025 su chip de conmutación AI desarrollado internamente, "Lingyun", capaz de soportar clústeres de inteligencia artificial de hasta decenas de miles de tarjetas, y también exhibirá la serie Tianyi de chips conmutadores Ethernet con una capacidad de conmutación máxima de 12,8 Tbps.