Autor: Shenchao TechFlow
Guía de Shenchao: Según datos de IDC, el volumen total de tarjetas de aceleración de IA enviadas en China en 2025 será de aproximadamente 4 millones de unidades, con fabricantes nacionales que entregaron un total de 1,65 millones de unidades, representando el 41%. La cuota de NVIDIA disminuyó del 95% previo a las sanciones al 55%.
Huawei lidera el grupo nacional con 812,000 chips, y su nueva tarjeta de aceleración Atlas 350 afirma tener un rendimiento de inferencia 2.87 veces mayor que el de la NVIDIA H20.
Beijing ordenó en noviembre del año pasado la sustitución total por productos nacionales en los centros de datos propiedad del estado, acelerando la reconfiguración del panorama del mercado.
Hace tres años, NVIDIA tenía casi un monopolio en el mercado de chips de IA en China. Hoy en día, este panorama ha cambiado por completo.
Según Reuters, citando datos de la empresa de investigación de mercado IDC, el volumen total de tarjetas de aceleración AI (chips de cálculo dedicados para servidores AI) enviados en China en 2025 fue de aproximadamente 4 millones de unidades. NVIDIA sigue siendo el mayor proveedor individual, con un envío de aproximadamente 2,2 millones de unidades, lo que representa el 55% del mercado. Sin embargo, esta cifra representa una reducción significativa de casi 40 puntos porcentuales en comparación con el 95% de cuota de mercado que tenía antes de las sanciones. Al mismo tiempo, los fabricantes locales chinos sumaron un envío conjunto de aproximadamente 1,65 millones de unidades, capturando el 41% del mercado. AMD ocupa el tercer lugar con un envío de aproximadamente 160.000 unidades, representando el 4%.
El auge de los fabricantes nacionales es tanto un producto pasivo de las restricciones de exportación estadounidenses como un resultado activo de la política de "sustitución nacional".
Huawei lidera el bloque nacional, con el Atlas 350 compitiendo directamente con el NVIDIA H20.
En el bloque de chips de IA nacionales, Huawei es el mayor ganador.
Según datos de IDC, Huawei entregó aproximadamente 812.000 chips de IA en 2025, representando alrededor del 20% del mercado total y casi la mitad de la cuota de los fabricantes nacionales. Alibaba, a través de su departamento de diseño de chips T-Head, ocupó el segundo lugar con aproximadamente 265.000 unidades. Baidu, con su chip Kunlun, y Cambricon, cada una entregaron aproximadamente 116.000 unidades, empatando en el tercer puesto. Además, Hygon, MetaX e Iluvatar CoreX representaron el 5%, el 4% y el 3% de las entregas de los fabricantes nacionales, respectivamente.
Huawei lanzó la nueva tarjeta de aceleración AI Atlas 350 en la Conferencia de Socios de China 2026 en Shenzhen, equipada con el chip Ascend 950PR de desarrollo propio. Zhang Dixuan, responsable del negocio de cómputo Ascend de Huawei, indicó durante el lanzamiento que la Atlas 350 alcanza una potencia de cálculo de 1,56 PFLOPS (billones de operaciones por segundo) en cálculo de baja precisión FP4, lo que representa 2,87 veces el rendimiento de la versión especial para China de la H20 de NVIDIA. La tarjeta cuenta con 112 GB de memoria de alta ancho de banda HiBL 1.0 de desarrollo propio, con un ancho de banda de memoria de 1,4 TB/s y un consumo de energía de 600 W.
Sin embargo, esta comparación de rendimiento presenta un problema de criterio. La GPU de la arquitectura Hopper de NVIDIA no admite nativamente la precisión FP4, y Atlas 350 es la primera aceleradora nacional optimizada para FP4, por lo que no se pueden comparar directamente bajo la misma precisión. La verdadera ventaja competitiva de Huawei radica en la inferencia: Atlas 350 está diseñado para cargas de trabajo de inferencia en la fase de despliegue de modelos de IA, no para el entrenamiento de modelos grandes.
Siete socios de Huawei ya han lanzado productos de servidores completos basados en Atlas 350, y iFlyTek también anunció que su próximo modelo de gran escala Spark se adaptará a la plataforma de cómputo Ascend 910/950.
Doble impulso de las restricciones de exportación y la sustitución nacional
La caída de la cuota de NVIDIA en China es el resultado de una presión simultánea por parte de las crecientes restricciones de exportación de Estados Unidos y la política china de sustitución nacional.
La línea de tiempo es aproximadamente la siguiente: Estados Unidos impuso restricciones a la exportación de chips de IA a China desde octubre de 2022, tras lo cual NVIDIA lanzó productos cumplidores como las versiones reducidas H20 y A800/H800. En abril de 2025, el gobierno de Trump prohibió completamente la exportación de todas las GPU de IA a China; en julio del mismo año, se reanudaron las licencias de exportación para H20 y AMD MI308; en octubre, el CEO de NVIDIA, Jensen Huang, declaró en un evento público que la cuota de mercado de NVIDIA en el segmento chino de tarjetas aceleradoras de IA avanzadas «cayó del 95% al 0%». En diciembre, Trump permitió a NVIDIA exportar H200 a China, pero se informó a las empresas chinas que suspendieran los pedidos de chips de NVIDIA.
El empuje político del otro lado es igualmente fuerte. Según una noticia de Reuters de noviembre de 2025, Pekín emitió orientaciones a los nuevos centros de datos que utilizan capital estatal, exigiendo que todos utilicen chips de IA nacionales. Se pidió a los proyectos con un avance inferior al 30% que retiraran los chips extranjeros ya instalados o cancelaran sus planes de compra.
Según estadísticas de Reuters, desde 2021, los proyectos de centros de datos de IA en China han recibido más de 100 mil millones de dólares en inversión estatal, y la mayoría de los centros de datos en China han recibido algún tipo de apoyo estatal durante su fase de construcción, lo que indica que esta política tiene un alcance muy amplio.
El gran centro de datos construido por China Unicom en Qinghai fue reportado por Reuters como un caso emblemático de esta estrategia: el proyecto tiene un valor de 390 millones de dólares y está completamente alimentado por chips de IA nacionales como Pingtouge.
La brecha técnica existe realmente, pero el lado de inferencia ya ha alcanzado el umbral "suficiente".
El aumento de la cuota de mercado de los chips nacionales no significa que la brecha tecnológica haya desaparecido.
La mayoría de los analistas de la industria estiman que los chips de IA fabricados en China aún se encuentran entre 5 y 10 años atrás de NVIDIA en el entrenamiento en centros de datos. Durante el entrenamiento de modelos de lenguaje grandes (LLM) con billones de parámetros, las GPU de gama alta de NVIDIA siguen siendo la opción preferida. El clúster de 50.000 GPU de la serie Hopper utilizado por DeepSeek para entrenar el modelo R1 es un ejemplo real.
Pero en el lado del razonamiento, la situación ya es diferente. Los observadores de la industria consideran que, para el 90% de los escenarios comerciales (incluyendo reconocimiento de imágenes, chatbots, conducción autónoma, etc.), los chips nacionales ya han alcanzado el umbral de «suficientemente buenos» (good enough), lo que convierte el cambio de NVIDIA a soluciones nacionales en una decisión comercial viable. Las expectativas aún más fuertes de sanciones han acelerado aún más este cambio.
El verdadero cuello de botella está en el ecosistema de software. La plataforma CUDA de NVIDIA, tras más de una década de desarrollo, se ha convertido en el estándar de facto para el desarrollo de IA. Los fabricantes chinos de chips han invertido grandes recursos en compatibilidad: Moore Threads anunció que su serie C500 admitirá compatibilidad con CUDA, Huawei abrirá completamente la plataforma CANN en 2025 para ampliar el ecosistema de desarrolladores, y Cambricon y Moore Threads también han desarrollado herramientas de traducción de CUDA a sus propios lenguajes de programación. El ritmo de avance en la追赶 del ecosistema determinará el techo del mercado de los chips nacionales.
Empresas chinas de chips de IA se apresuran intensamente hacia los mercados de capitales
La transferencia de cuota de mercado se está materializando simultáneamente en los mercados de capitales.
Desde principios de 2026, China ha experimentado una ola de ofertas públicas iniciales en el sector de GPU. Biren Technology y沐曦 ya están cotizadas en el Science and Technology Innovation Board, TianShu Intelligent Chip ha sido listada en la plaza principal de la Bolsa de Hong Kong, y la solicitud de listado de SuAn Technology en el Science and Technology Innovation Board ya ha sido aceptada. Baidu anunció su plan de desglosar Kunlun芯 para una oferta pública independiente, y según fuentes informadas, Alibaba también está considerando una desagregación similar para Pingtouge.
Huawei invertirá 192.300 millones de yuanes chinos en investigación y desarrollo en 2025, lo que representa el 22% de sus ingresos, con énfasis en chips, software y herramientas de fabricación para reducir aún más la dependencia de la tecnología estadounidense. Xu Zhijun, presidente rotativo de Huawei, declaró en el MWC 2026 que Huawei se convertirá en «una alternativa para garantizar el suministro ininterrumpido de capacidad de cómputo de IA a nivel global». Según Reuters, el nuevo chip Ascend 950PR de Huawei ha generado interés de compra entre gigantes como ByteDance y Alibaba, con una meta de envío de aproximadamente 750.000 unidades en 2026, y la producción en masa a gran escala comenzará en el segundo semestre.
Para NVIDIA, incluso aunque el H200 ya haya sido autorizado para su exportación a China, la base de confianza ya se ha visto afectada. La política de autonomía y control propio de Beijing ya no es solo una visión, sino un hecho consolidado compuesto por cada chip nacional que opera en los centros de datos. Cuando se publiquen los datos de cuota de mercado para 2026, si el número del 55% se recuperará o seguirá descendiendo dependerá de si la política de exportación de Washington vuelve a cambiar y de la velocidad con la que los chips nacionales logren alcanzar a los extranjeros en el entrenamiento.