Juan López, Área de China CEFMA
Un día aparentemente común, el 18 de septiembre 2025, se dió un nuevo capítulo en la competencia global de poder de cómputo de IA y la batalla tecnológica chino-estadounidense.
Comenzó en Shanghái la conferencia Huawei Connect 2025, con el tema «Inteligencia Total» profundiza en la IA en tres dimensiones: estrategia, tecnología y ecosistemas, un momento histórico en el que Huawei anunció oficialmente su dominio total sobre Nvidia en términos de potencia de cálculo de supernodos, capacidad de memoria y ancho de banda de interconexión, así como su dominio sobre el clúster de computación xAI de la empresa de IA de Elon Musk en términos de tamaño de clúster de supernodos y potencia de cálculo.
En la era posterior a la ley de Moore [1] a medida que la competencia global en inteligencia artificial entra en una nueva fase, se redefine el paradigma de la infraestructura de IA, la potencia informática ya no es sólo una cuestión técnica sino también un recurso estratégico nacional.
Por un lado, la desaceleración de la Ley de Moore ha llevado a una mejora marginal decreciente en el rendimiento del chip; por otro lado, el crecimiento exponencial de la potencia de cálculo requerida por los modelos grandes ha obligado a la industria a explorar nuevos caminos arquitectónicos.
EEUU, aprovechando el dominio de las GPU de Nvidia en el entrenamiento de IA, ha dominado durante mucho tiempo el panorama informático global. Sin embargo, debido a las limitaciones en la fabricación de chips avanzados, China se enfrenta a un desafío crucial: desarrollar un sistema informático sostenible, autosuficiente y controlable. China ha exhortado a las empresas tecnológicas del país a escalar en la cadena de valor, está acelerando su innovación independiente. El modelo de «supernodo + clúster” de Huawei ofrece una competencia diferenciada frente a los TPU Pods de Google y los clústeres Trainium de Amazon.
Por primera vez se hace pública la hoja de ruta trienal del chip Ascend, dos días antes, el 16 de septiembre, Huawei publicó sus diez principales tendencias en tecnología inteligente para la próxima década.
Tendencia 1ª. Pasando a lo físico: el camino esencial hacia la IAG
Tendencia 2ª. Agentes de IA: impulsando una revolución industrial como herramientas y socios en la toma de decisiones
Tendencia 3ª. Programación humano-IA: transformando el futuro del software
Tendencia 4ª. Evolución dimensional de la IA en el mundo espejo: Habilitación de nuevas interacciones y experiencias inmersivas
Tendencia 5ª. Internet móvil: de las aplicaciones independientes a la colaboración entre múltiples agentes
Tendencia 6ª. IA incorporada: superando brechas para crear industrias de billones de dólares
Tendencia 7ª. Más allá de la arquitectura de von Neumann: repensar la informática para satisfacer la demanda infinita
Tendencia 8ª. Datos como inteligencia: Cambios de paradigma en el almacenamiento con IA agente
Tendencia 9ª. Internet agenético: un proxy para la interacción inteligente entre los reinos físico y digital
Tendencia 10ª. Tokenización energética: un sistema nervioso energético inteligente
La séptima tendencia señala que para 2035, la potencia computacional total se multiplicará por 100.000, impulsando el auge de nuevas tecnologías. En un discurso pronunciado el día 18, el presidente rotatorio de Huawei, Xu Zhijun, declaró sin rodeos: «La potencia informática siempre ha sido y seguirá siendo la clave de la inteligencia artificial, y más aún la clave de la inteligencia artificial de China”.
Este camino de utilizar la integración de sistemas y la innovación arquitectónica para compensar las deficiencias de fabricación se está convirtiendo en una dirección importante en la era posterior a Moore. Eric Xu, vicepresidente del Consejo de Administración y presidente rotativo de Huawei, brindó una conferencia titulada «Interconexión innovadora de SuperPoD: liderando un nuevo paradigma para la infraestructura de IA», donde presentó los SuperPoD y SuperClusters más potentes del mundo.
El Chip Ascend
Basándose en esto, Huawei ha dado una respuesta sistemática al camino de la infraestructura de IA doméstica a través de esfuerzos continuos, arquitectura y productos. En esta conferencia, Xu Zhijun anunció por primera vez el plan de desarrollo futuro de los chips Ascend AI, se espera que el chip Ascend 950PR se lance en el primer trimestre de 2026 , el Ascend 950DT en el cuarto trimestre, el chip Ascend 960 en el cuarto trimestre de 2027 y el chip Ascend 970 en el cuarto trimestre de 2028.
Huawei Ascend rara vez revela el progreso de su chip Ascend, y esta es la primera vez que Xu Zhijun habla sobre el progreso del chip en 6 años. Está clara cronología refleja y demuestra la inversión a largo plazo y el enfoque estratégico de Huawei en la investigación y el desarrollo de chips de IA.
Desde su lanzamiento en 2019, la serie de chips Ascend se ha convertido en un factor clave para la industria china de IA. Especialmente después de que EEUU implementara controles de exportación para chips de IA a China, el Ascend 910B se ha convertido en la principal alternativa a los procesadores A100/H100 de NVIDIA en China y se utiliza ampliamente en centros de computación inteligente y escenarios de entrenamiento de modelos a gran escala.
Los nuevos productos anunciados esta vez, incluyendo el 950PR y el 950DT , continúan la trayectoria reiterativa de la arquitectura Ascend. El 950PR adoptará la tecnología de memoria de alto ancho de banda (HBM) desarrollada por Huawei, lo que supone un avance tecnológico para Huawei en áreas clave como el almacenamiento y el empaquetado.
La diferencia en el posicionamiento es que el 950PR se especializa en el rendimiento de prefill (fase de precarga de datos)[2], que es una etapa clave en el proceso de razonamiento de IA; el 950DT se centra en mejorar el rendimiento de decodificación del razonamiento, el rendimiento del entrenamiento y mejorar la capacidad de memoria y el ancho de banda.
Xu Zhijun afirmó que el Ascend 960 duplica al Ascend 950 en varias especificaciones, como potencia de procesamiento, ancho de banda de acceso a memoria, capacidad de memoria y número de puertos de interconexión . Inicialmente, será compatible con tarjetas gráficas estándar y servidores supernodo, y se lanzará en el cuarto trimestre de 2027. El Ascend 970, en comparación con el Ascend 960 , duplicará su potencia de procesamiento FP8 y su ancho de banda de interconexión, con un aumento de al menos 1,5 veces en el ancho de banda de acceso a memoria. Su lanzamiento está previsto para el cuarto trimestre de 2028.
Eric Xu declaró “Creemos que solo confiando en la tecnología SuperPod y de clústeres podremos lograr un gran avance en las limitaciones a las que nos enfrentamos en la tecnología de procesos de fabricación de chips y suministrar un soporte informático sin fin para el desarrollo de la IA de nuestro país”.
Redefiniendo el paradigma de la infraestructura de IA: Supernodos + Clústeres
La desaceleración de la Ley de Moore ha llevado a una mejora marginal decreciente en el rendimiento del chip; por otro lado, el crecimiento exponencial de la potencia de cálculo requerida por los modelos grandes ha obligado a la industria a explorar nuevos caminos arquitectónicos.
Ante la realidad del rendimiento limitado de un solo chip, Huawei optó por innovar a nivel de arquitectura del sistema: SuperPoDs más grandes, chips propios y ciclos anuales. Basándose en los procesos de fabricación de chips disponibles, Huawei ha colaborado en la innovación en tecnologías de computación, almacenamiento y redes para crear una arquitectura informática y una solución de potencia computacional con un sistema de «supernodo + clúster”. Esta solución reduce la brecha de rendimiento entre chips individuales, logra un salto en la potencia computacional general y redefine el paradigma de la infraestructura de IA.
A) Xu Zhijun afirmó que, desde la perspectiva técnica de la construcción de infraestructuras de computación de IA a gran escala, los supernodos se han convertido en el formato de producto dominante y se están convirtiendo en la nueva norma en la construcción de infraestructuras de IA.
Un supernodo es esencialmente una computadora capaz de aprender, pensar y razonar, físicamente está compuesto por múltiples máquinas, pero lógicamente, funciona como un único sistema de aprendizaje automático, pensamiento y razonamiento. En marzo de este año, Huawei lanzó oficialmente el supernodo Atlas 900, que admite 384 tarjetas y tiene una potencia de cálculo máxima de 300 PFLOPS.
Los supernodos Atlas 950 SuperPoD y Atlas 960 SuperPoD, lanzados esta vez, admiten 8.192 y 15.488 tarjetas aceleradoras de IA Ascend respectivamente. Son líderes en indicadores clave como el tamaño de la tarjeta, la potencia de procesamiento total, la capacidad de memoria y el ancho de banda de interconexión. Incluso se convertirán en los supernodos más potentes del mundo durante muchos años. Un supernodo Atlas 950 completamente configurado consta de 128 gabinetes de computación y 32 gabinetes de interconexión, con un total de 160 gabinetes y una superficie aproximada de 1.000 m². La interconexión entre los gabinetes se realiza íntegramente mediante fibra óptica. La potencia de computación del FP8 puede alcanzar los 8 exaflops, mientras que la del FP4 alcanza los 16 exaflops.
Un nivel por encima se encuentra el Atlas 960 SuperPoD, previsto para el cuarto trimestre de 2027. Este sistema prácticamente duplica las especificaciones: hasta 15488 tarjetas aceleradoras de IA, 9630 EFLOPS en FP8 y 60 EFLOPS en FP4, con 4460 TB de memoria y 34 PB/s de interconexión interna según la compañía
En comparación con la NVL144 de NVIDIA , cuyo lanzamiento está previsto para el segundo semestre de 2026, la tarjeta de supernodo Atlas 950 es 56,8 veces más grande, con 6,7 veces la potencia de procesamiento total, 15 veces la capacidad de memoria (hasta 1152 TB ) y 62 veces el ancho de banda de interconexión (hasta 16,3 PB/s). Incluso en comparación con la NVL576 de NVIDIA, cuyo lanzamiento está previsto para 2027, la tarjeta de supernodo Atlas 950 sigue siendo líder en todos los aspectos. El objetivo es claro: autonomía y músculo de cómputo para competir sin depender de tecnología estadounidense.
Xu Zhijun afirmó que el ancho de banda de interconexión alcanzó los 16 PB/s . Esta cifra significa que el ancho de banda total de interconexión del Atlas 950 por sí solo es más de diez veces superior al ancho de banda máximo de Internet global actual.
B) Cústeres de supernodos
Huawei lanzó simultáneamente dos: el Atlas 950 SuperCluster y Atlas 960 SuperCluster, con un poder de procesamiento que supera las 500.000 tarjetas y alcanza el millón de tarjetas respectivamente, lo que los convierte en los clústeres de procesamiento más potentes del mundo.
Xu Zhijun dijo que el clúster Atlas 950 SuperCluster tiene 2,5 veces el tamaño y 1,3 veces la potencia computacional del xAI Colossus, el clúster más grande del mundo, lo que lo convierte en el clúster computacional más poderoso del mundo.
Dijo que ya sean las actuales tareas de entrenamiento de modelos grandes con cientos de miles de millones de datos densos y dispersos, o el entrenamiento futuro de modelos grandes con billones o decenas de billones de datos, los clústeres de supernodos pueden convertirse en una base de poder computacional de alto rendimiento para respaldar de manera eficiente y estable la innovación continua en inteligencia artificial.
Romper el cuello de botella en la transmisión de potencia de computación de IA
Hasta la fecha, el principal desafío de los clústeres informáticos a gran escala radica en la interconexión a larga distancia entre múltiples gabinetes, es un importante obstáculo para la infraestructura de computación de IA. Concretamente, las limitaciones físicas de la tecnología de cable existente (tanto óptica como de cobre) para conectar cantidades masivas de chips y SuperPoD a largas distancias, manteniendo una conexión fiable, de alta velocidad y baja latencia
Las arquitecturas de red tradicionales tienen dificultades para satisfacer los requisitos de intercambio de datos de baja latencia y alto ancho de banda entre supernodos. Para abordar esto, Huawei ha perfeccionado su experiencia en conectividad durante las últimas tres décadas en tecnología de comunicaciones, ha redefinido y diseñado dispositivos ópticos, módulos ópticos y chips de interconexión, multiplicando por cien la confiabilidad de la interconexión óptica y ampliando la distancia de interconexión a más de 200 metros. Huawei ha lanzado UnifiedBus, protocolo de interconexión diseñada para SuperPoDs y SuperClusters, que permite una ampliación masiva de la computación.
Eric Xu también mostró las especificaciones técnicas de UnifiedBus 2.0, con la esperanza de que los socios de la industria adopten este protocolo para desarrollar más productos y componentes basados en UnifiedBus y crear conjuntamente un ecosistema abierto, manifestó en la Conferencia Huawei Connect 2025: “Los SuperPoD y SuperClusters impulsados por UnifiedBus son nuestra respuesta a la creciente demanda de computación, tanto actual como futura. Nuestro objetivo es seguir impulsando los avances en IA para generar mayor valor.
Huawei anunció la apertura de las especificaciones técnicas del Protocolo de interconexión Lingqu 2.0 para abordar los cuellos de botella y lograr una integración profunda de los recursos informáticos, de almacenamiento y de red, mejorando significativamente la eficiencia del sistema. Mediante la innovación sistemática, Huawei ha introducido mecanismos de alta confiabilidad en las capas físicas, de enlace de datos, de red y de transporte del protocolo de interconexión. Al mismo tiempo, en términos de gran ancho de banda y latencia, basándose en la agregación de múltiples puertos y tecnología de empaquetado de alto sellado, así como en una arquitectura igual y protocolos unificados, Huawei ha logrado un ancho de banda ultra grande de nivel TB y una latencia ultrabaja de 2,1 microsegundos. Estos avances tecnológicos permiten a Huawei integrar decenas de miles de chips en un todo, permitiendo que los supernodos trabajen, aprendan, piensen y razonen como «una computadora”.
La medida tiene como objetivo romper el monopolio estadounidense sobre la tecnología de Internet de alta velocidad y construir estándares de infraestructura de inteligencia artificial independientes de China.
Eric Xu ha enfatizado repetidamente la importancia de una «potencia informática sostenible”. Esto abarca no solo el suministro de hardware, sino también el ecosistema de software, el soporte a desarrolladores y la adaptación a los escenarios de aplicación para que Ascend realmente reemplace el ecosistema CUDA de NVIDIA.
Al mismo tiempo, Huawei afirma que “no todas las empresas necesitan desarrollar una capacidad de procesamiento de IA a gran escala” y aboga por adaptar la escala del modelo a las necesidades. Desde modelos de miles de millones de parámetros para la inferencia en el dispositivo hasta cientos de miles de millones de parámetros que respaldan tareas complejas de PLN [3], las empresas deben elegir la solución adecuada según sus escenarios de negocio. Este enfoque ayuda a evitar el desperdicio de recursos y promueve el desarrollo racional de aplicaciones de IA .
El discurso de Xu Zhijun fue tanto una declaración de la estrategia de Huawei como una reflexión sobre el camino de China hacia el desarrollo de la IA. En un contexto de creciente competencia tecnológica global, Huawei está construyendo un camino hacia una potencia computacional de IA independiente y controlable mediante la innovación integral en chips, arquitectura, conectividad y ecosistemas.
Ascender en la escala global de valor
Huawei expuso también su nuevo programa ACT, que mantiene una estrategia orientada a innovación en almacenamiento de datos, computación y redes, con productos integrados para facilitar la adopción de IA en el ámbito empresarial. El programa consiste en tres etapas: evaluar escenarios de alto valor comercial mediante un marco propio, calibrar modelos de IA con datos sectoriales, y transformar operaciones con agentes de IA escalables.
“Huawei evalúa escenarios de alto valor al utilizar su marco de evaluación de escenarios de IA para evaluar el valor comercial, la madurez del escenario y la integración entre las empresas y la tecnología”, dijo Leo Chen, vicepresidente sénior, y presentó 9 soluciones desarrolladas en conjunto con sus socios, dirigidas a sectores como ciudades inteligentes, laboratorios informáticos, tecnología médica, banca, manufactura, logística, distribución, petróleo y gas, y predicción de temperatura en acerías.
Un camino lleno de desafíos, pero la dirección es clara: romper los bloqueos externos con innovación sistemática, reunir sinergias industriales con un ecosistema abierto y brindar un apoyo sólido para el futuro de la inteligencia artificial de China.
[1] Ley de Moore, formulada por el cofundador de Intel, Gordon Moore, en 1965, establece que la cantidad de transistores en un circuito integrado se duplica aproximadamente cada dos años, lo que genera un crecimiento exponencial de la potencia computacional.
[2] Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) generan texto en un proceso de dos pasos: «prefill«, donde los tokens en la solicitud de entrada se procesan en paralelo, y «decoding«, donde el texto se genera un token a la vez de forma autorregresiva. Cada token generado se añade a la entrada y se devuelve al modelo para generar el siguiente. La generación se detiene cuando el LLM genera un token de parada especial o cuando se cumple una condición definida por el usuario.
[3] PLN: procesamiento del lenguaje natural que emplea el machine learning para permitir que las computadoras comprendan y se comuniquen con el lenguaje humano
