La inteligencia artificial se ha convertido en el epicentro de la competencia tecnológica global. En este contexto, las decisiones de Alibaba y ByteDance de trasladar parte del entrenamiento de sus modelos de lenguaje a centros de datos en Singapur y Malasia representan un movimiento estratégico de gran alcance. Y es que la medida responde directamente a las restricciones impuestas por Estados Unidos sobre la exportación de chips avanzados de Nvidia, esenciales para el desarrollo de sistemas de IA de última generación.
Aunque la normativa prohíbe la venta de estas GPU a empresas chinas, no impide que operadores extranjeros las adquieran y ofrezcan acceso a través de servicios en la nube, lo que abre un vacío legal que las compañías están aprovechando.
Guerra de semiconductores
La guerra de los semiconductores entre Washington y Pekín se ha intensificado en los últimos años. Estados Unidos busca frenar el avance de China en inteligencia artificial y mantener su supremacía tecnológica, limitando el acceso a componentes críticos como los Nvidia A100 y H100. Estas GPU son imprescindibles para entrenar modelos de lenguaje con miles de millones de parámetros, capaces de competir con sistemas desarrollados por OpenAI, Google o Anthropic. Ante esta situación, las grandes tecnológicas chinas se han visto obligadas a diseñar estrategias alternativas para no perder competitividad. El traslado de cargas de trabajo a centros de datos extranjeros es una de las más efectivas, pues les permite seguir utilizando hardware puntero sin infringir las normas de exportación.
El papel de Singapur y Malasia como nuevos hubs de IA
Singapur y Malasia se han convertido en nuevos centros neurálgicos de la inteligencia artificial en Asia. Sus infraestructuras de última generación, con redes de baja latencia y capacidad para albergar miles de GPUs interconectadas, ofrecen condiciones similares a las de los grandes laboratorios estadounidenses. Además, su entorno regulatorio favorable les permite adquirir hardware de Nvidia y ofrecerlo como servicio, consolidándose como polos tecnológicos estratégicos. Esta transformación está redefiniendo el mapa digital de la región y posicionándola como un puente entre la innovación china y la tecnología occidental.
Alibaba y ByteDance, dos de los gigantes tecnológicos más influyentes de China, han sido pioneros en esta estrategia. Alibaba, con su familia de modelos Qwen, ha demostrado capacidad para competir en benchmarks internacionales, mientras que ByteDance, con su línea Doubao, busca reforzar su presencia en el mercado de IA generativa aprovechando su experiencia con TikTok. Ambos han trasladado procesos críticos de entrenamiento a clusters extranjeros, garantizando acceso a GPUs de última generación y manteniendo el ritmo de innovación. Este enfoque les permite seguir posicionándose como actores relevantes en el panorama global, incluso en un entorno de restricciones.
DeepSeek y Huawei: la excepción doméstica
No todas las empresas chinas han optado por externalizar sus operaciones. DeepSeek, por ejemplo, acumuló un stock considerable de GPUs antes de las últimas restricciones, lo que le permite entrenar modelos dentro de China. Huawei, por su parte, colabora en el desarrollo de chips locales y software optimizado, buscando reducir la dependencia de Nvidia y reforzar la autonomía tecnológica del país. Esta dualidad refleja dos estrategias complementarias: internacionalizar operaciones para mantener acceso a hardware avanzado y, al mismo tiempo, invertir en producción nacional para garantizar independencia a largo plazo.
Qué implicaciones tiene esto
La competencia por el liderazgo en IA se libra no solo en los laboratorios, sino también en los despachos de reguladores. El uso de infraestructuras extranjeras es una forma de cumplir la normativa sin renunciar a la potencia de cálculo necesaria. Además, también plantea interrogantes sobre el futuro de la regulación internacional. Una posible ampliación de las restricciones podría cerrar este vacío legal y complicar aún más el acceso de las empresas chinas a hardware avanzado.
El impacto en el mercado de IA es evidente. Los modelos entrenados en el extranjero ya figuran entre los más competitivos del mundo, lo que demuestra la eficacia de esta estrategia. Al mismo tiempo, el auge de centros de datos en Asia abre nuevas oportunidades para operadores internacionales y diversifica la oferta de servicios. Por su parte, Nvidia, aunque sigue siendo el proveedor dominante, enfrenta un entorno regulatorio cada vez más complejo.
Desde el punto de vista tecnológico, entrenar modelos de lenguaje de última generación requiere miles de GPUs interconectadas, capaces de procesar datasets masivos. La optimización de software es igualmente crucial para reducir costes y tiempos de entrenamiento. Aunque el entrenamiento se realiza con hardware de Nvidia, la inferencia, es decir, el uso práctico de los modelos ya entrenados, se está desplazando hacia chips domésticos chinos, diseñados para ser más eficientes energéticamente y reducir la dependencia externa.
La proyección a futuro sugiere varios escenarios. Es probable que las empresas chinas continúen expandiendo su presencia en centros de datos extranjeros, mientras que actores como Huawei impulsen el desarrollo de chips nacionales para reducir vulnerabilidades. Estados Unidos, por su parte, podría endurecer aún más las restricciones, cerrando el vacío legal actual y obligando a China a acelerar su independencia tecnológica. En cualquier caso, el mercado de IA se fragmentará en bloques tecnológicos, con Asia emergiendo como un actor clave en la próxima revolución digital.