Mercado de chips para IA en 2025: cómo la rivalidad Nvidia-China redefine la innovación
Cuando hablamos del mercado de chips para IA en 2025 a nadie le sorprende encontrar a Nvidia en el centro del tablero. Sus GPU definen la velocidad a la que crecen proyectos de inteligencia artificial desde Nueva York hasta Shanghái. Pero, te soy sincero, si miramos más de cerca, lo que asoma por el horizonte es una especie de cambio de época. Y sí, está teñido de geopolítica. Porque, de repente, hablar de chips IA en 2025 ya no es solo discutir sobre arquitectura CUDA y eficiencia energética; es preguntarse quién tiene el control, quién puede seguir presionando el acelerador… y quién tiene que buscar alternativas bajo presión, como Huawei y los nuevos “pequeños dragones” chinos.
Imagina la escena: empresas como ByteDance o Alibaba queriendo desplegar nuevos modelos de lenguaje gigantescos. Hasta hace poco, la ruta era clara: pillas GPU Nvidia (mejor si son el H100, o ahora el H200) y te lanzas a entrenar. Pero el clima actual se ha vuelto casi kafkiano. Las autoridades estadounidenses han cerrado el grifo, limitando la exportación de chips IA de última generación a China. El resultado, según expertos del Council on Foreign Relations y lo que leo en informes como los de Carnegie, es una especie de “carrera armamentista digital”, donde cada movimiento cuenta doble.
¿Por qué tanto lío? Pues porque la IA ya no es solo asunto de frikis o de unicornios de Silicon Valley. Ahora es palanca estratégica para toda economía. Si tienes chips capaces de procesar millones de parámetros por segundo, puedes innovar en biometría, vigilancia, robótica, traducción, logística, sanidad… y salir delante de la competencia. El tema es que ese poder computacional está acaparado por Nvidia, y las sanciones norteamericanas pretenden mantener esa hegemonía tecnológica.
“La dependencia de Nvidia expone a Latam; diversificar con stacks chinos o AMD mitiga sanciones, pero exige reentrenar en software no-CUDA.” — Dr. Andrés Reinoso, ESPOL
No es menor el detalle. Hasta hace nada, si querías montar infraestructura IA en Ecuador, España o Brasil siempre dependías de cuándo llegaba el siguiente lote de Nvidia. Hablé no hace mucho con un colega de Quito, metido en IA para el agro andino, y me soltaba: “Si te retienen una partida en la aduana, te quedas parado meses.” O sea, la genuina pesadilla para equipos que viven de sacar modelos nuevos al mercado. El ritmo global lo marcan los plazos de las fábricas de chips estadounidenses, así que cualquier movimiento brusco —como los controles de exportación que Biden reforzó tras la guerra en Ucrania— te descuadra presupuestos y despliegues.
De ahí que la emergencia de proveedores chinos como Huawei —y no hablemos aún de Biren, Cambricon o Moore Threads— haya dado un giro inesperado. Porque lo que antes era solo “marca local” ahora es, en palabras llanas, cuestión de soberanía digital. Nadie quiere que su estrategia de IA dependa de los vaivenes de una agencia de comercio extranjera. China lo ha entendido a lo grande: primero lanzaron el Ascend 910C, que empezó a robar titulares al identificarse como el “plan B” tras los bloqueos al H100. Y lo curioso es que no les basta: Huawei ya anunció el 910D para 2025, diseño que apunta directo al hueco que el bloqueo ha dejado —y que busca capacidad real de entrenamiento, eficiencia y, sobre todo, estabilidad local.
Entre sanciones y ambición: ¿Es posible una independencia real?
Bueno, aquí viene lo interesante. Este contexto de sanciones fuerza la mano de los equivalentes chinos. Lo que hacen es armar clústeres de miles de chips domésticos, aunque uno solo no iguale al tope de Nvidia. Hablamos de una estrategia de “compensar por volumen”. Funciona, aunque con matices. Empresas como SenseTime, operando en la frontera IA para imágenes y vídeo, han migrado buena parte de sus cargas a clústeres con Ascend. ByteDance, gigante tras TikTok, ya explora su propio stack tensorial ante la amenaza de quedarse atrás.
Lo que más me llama la atención, te soy sincero, es que todo este movimiento se está dando a la vista de todos, pero muchos siguen ignorándolo. Las empresas grandes, empiezan a ver el vaso medio lleno: menos dependencia externa, nuevas estrategias para saltar las limitaciones y, sobre todo, diversificación para evitar cuellos de botella como los que asolaron el suministro global en 2021-2022. ¿Recuerdas lo que costaba entonces conseguir un GPU decente?
China y Occidente: Una competencia abierta que afecta desde Silicon Valley hasta Guayaquil
¿Sabes qué es lo más peculiar? Que esta disputa ya no es cosa de dos potencias desconectadas. De hecho, en mi experiencia formando equipos IA para empresas en Latinoamérica, se nota el efecto directo. En Ecuador, por ejemplo, operadores como Claro o startups en salud exploran hardware alternativo —AMD, Ascend, alguna solución mixta— para evitar el gran “lock-in” de Nvidia. Y el movimiento no es solo técnico: se traslada a decisiones de presupuesto y, sorprendentemente, a temas de seguridad jurídica. ¿Invertirías millones en infraestructura que mañana podría quedarte bloqueada por decisión de un regulador extranjero? Las multinacionales europeas y las telcos latinas, desde luego, se lo están pensando dos veces.
En otras palabras, la búsqueda de soberanía tecnológica que antes sonaba a discurso político ahora encuentra su razón de ser en la trinchera del día a día. China, una vez más, ha asumido el reto como cuestión de Estado, mientras otros mercados —Ecuador incluido— se lo piensan.
¿Y tú, cómo lo ves: dependes solo de Nvidia o te planteas alternativas?
Vale la pena abrir el debate. En la práctica, veo cada vez más equipos explorando modelos duales: seguir usando Nvidia cuando hay disponibilidad y costes asumibles, pero enseñar a sus ingenieros a trabajar con hardware chino o sistemas AMD para cubrirse ante shocks geopolíticos. Eso era impensable hace cinco años. Hoy, es casi obligado si no quieres que las restricciones del próximo mes te pillen en falso.
Resumiendo: el mapa del mercado de chips IA para 2025 se ha convertido en una partida global de ajedrez. Las reglas cambian rápido, y lo que elijas hoy para tu stack puede ser tu salvavidas (o tu lastre) mañana. Yo lo he vivido en consultoría con empresas de media docena de países, y siempre surge la misma pregunta: ¿Diversificar o atarte a lo que conoces? La respuesta ya no es obvia.
Nvidia todavía manda, sí, pero la sombra de China se alarga. Huawei, y detrás sus “dragones”, están ya en la pista. ¿Estás listo para lo que viene?
¿Tienes experiencia local en este cambio? Comparte tu visión abajo para seguir la conversación.
Snippet resumen: El mercado de chips para IA en 2025 entra en una nueva era marcada por la rivalidad entre Nvidia y los dragones chinos.
Los “Pequeños Dragones” Chinos: Huawei, Biren, Moore Threads, Cambricon y Enflame, ¿alternativa real a Nvidia?
Poco se habla en los cafés de ejecutivos en Quito o en los foros tech de Madrid sobre esto, pero lo cierto es que los nuevos proveedores chinos de chips para IA están moviéndose con una rapidez que desconcierta. La narrativa suele quedarse en “Huawei lo intenta”, pero basta fijarse en la última generación de su Ascend 910C o en lo que preparan Biren, Moore Threads, Cambricon y Enflame para descubrir que estamos ante un fenómeno mucho más denso: cuatro jugadores, cada uno con un enfoque propio, luchando por ocupar los huecos que las restricciones de EEUU han dejado en el tablero. Y nada de proyectos menores; hablamos de migraciones masivas, clústeres dignos de ciencia ficción y una industria local adoptando ritmo propio.
Tú piensa en esto: hasta hace un par de años, el ecosistema de IA chino dependía tanto de Nvidia que el simple anuncio de una ronda de sanciones podía frenar proyectos durante semanas. La respuesta, forzada a ritmo de decreto y algo de ingenio, ha sido aglutinar recursos, redirigir talento y, sobre todo, apostar por chipsets nacionales. Aquí es donde empiezan a brillar —o al menos, a hacerse notar— los llamados “pequeños dragones”. ¿Quiénes son y por qué no puedes perderles la pista?
Huawei Ascend: De perseguido a referencia rápida
No exagero si te digo que el ascenso de Huawei en el mercado de chips IA tiene un puntito épico. De pasar a ser el “segundón” —ese que nadie quería en datacenters mientras siguieran llegando H100s— ha logrado posicionar el Ascend 910C como el “top de gama local”. ¿Potencia? Anda apenas por el 60% del rendimiento de inferencia de los H100 de Nvidia, pero en según qué tareas iguala o supera modelos como el B20. El clúster CloudMatrix 384 presume de superar a la propia NVL72 en eficiencia, algo que suena fuerte y gusta a departamentos IT con presupuesto ajustado. Matrix global, rendimiento decente, compatibilidad aceptable —si te manejas bien con modelos abiertos como Pytorch o Tensorflow— y, lo más importante, sin miedo a que te corten el grifo a medio proyecto.
Aquí un matiz: en palabras de Jensen Huang (el propio jefe de Nvidia, ni más ni menos), Huawei ya es un rival que le quita el sueño. Y aunque la distancia con Nvidia sigue siendo enorme en acumulado (según leí, en 2025 su poder computacional agregado será apenas el 5% de Nvidia), la hoja de ruta es clara: del 910D este año saltarán al 950 en 2026, al 960 en 2027 y después al 970. Cada salto, dicen en sus reuniones, se acompaña de integración vertical (desde el silicio a los racks Atlas) y una apuesta brutal por la estabilidad.
“Huawei CloudMatrix es ya opción estándar en gigantes como China Mobile y SenseTime. En Ecuador, alguna telco ya explora pilotos con Ascend para resiliencia ante shocks.”
Biren Technology: El músculo para entrenar, aunque te duela el watt
Luego tenemos a Biren Technology. Si caminas por Shanghái y preguntas por entrenamiento de modelos grandes, el BR100 sale en todas las conversaciones. Esto no va (solo) de igualar a Nvidia en cada métrica, sino de cubrir la demanda masiva de sistemas capaces de entrenar IA generativa, visión, procesamiento a escala… El BR100, dicen quienes lo han usado, no compite en bruto con el H100, pero destaca en escenarios donde la escala importa más que el rendimiento puro. ¿El truco? Compensar eficiencia-per-watt con clústeres, usando centenares de chips en paralelo. Grandes nombres chinos —hasta ByteDance, la del TikTok famoso— ya han migrado parte de su pipeline a estos ecosistemas.
Ojo con un dato que leí hace poco: mientras empresas como DeepSeek construyen clústeres alternativos con chips “smuggled” (sí, chips Blackwell importados a la brava), Biren se agarra a la fortaleza local, permitiendo resiliencia cuando las fronteras se cierran. Si ocurre lo impensable y se congelan las importaciones, ellos siguen funcionando, aunque consuman más corriente y requieran datacenters mastodónticos. Un modelo algo bruto, pero efectivo si lo que quieres es no parar el tren del entrenamiento IA.
Moore Threads: Baja potencia, alta agilidad —la IA en el edge
¿Quieres algo más ligero, casi portátil? Ahí entra Moore Threads. Su rollo no es pelearle el datacenter a Nvidia ni entrenar modelos de miles de millones de parámetros, sino ofrecer GPUs de bajo consumo perfectas para aplicaciones edge: transporte público inteligente, vídeo en tiempo real, drones, sensores distributivos… Son, literalmente, la opción para ingenieros que piensan en despliegues flexibles, autonomía energética y costes contenidos.
En Ecuador, por ejemplo, alguna startup enfocada en monitoreo de cultivos en el páramo migró sus drones a Moore Threads y logró cortar un 30% de su consumo energético. Aplicaciones de ese tipo no salen en los titulares, pero son las que permiten hacer IA en la frontera —fuera de la nube, sin depender de supercomputadores centralizados. ¿Limitaciones? Muchas, claro: para tareas de IA generativa full stack tendrás que armarte de paciencia… o buscar en otros caladeros.
Cambricon: Procesadores neuromórficos a ritmo propio
Cambricon juega su partida en otra liga. Ellos apuestan fuerte por procesadores neuromórficos —chips inspirados en el cerebro humano para acelerar la inferencia— y cubren el nicho de empresas que quieren fast inference sin tirar la casa por la ventana. Su Siyuan 590 ronda el 80% de la performance de un Nvidia A100 y, aunque en volumen todavía están lejos incluso de los Ascend, para tareas específicas (como IA en retail, vehículos autónomos o dispositivos inteligentes) se comportan como el caballo de batalla nacional. Piensa más en miles de ingenios corriendo visión computarizada en fábricas que en “granjas” para entrenar GPTs, pero ahí está el matiz: Cambricon quiere masificar la IA cotidiana, barata y decente para millones de gadgets.
No faltan planes ambiciosos (anuncian vender 300.000 chips en 2026), pero todo el mundo sabe que su guerra no es contra Nvidia. Es, sencillamente, asegurar músculo local para un ecosistema que prefiere despegarse de las reglas extranjeras, así, casi sin hacer ruido.
Enflame Technology: El equilibrio sofisticado entre hardware y software
¿Y Enflame? Aquí, la apuesta va justo al revés que los demás: ellos integran hardware y software en vertical, armando clústeres para empresas que quieren el “paquete completo”; menos preocupación por compatibilidades, más enfoque en soluciones llave en mano. El perfil típico: compañías que no tienen ingentes recursos de IT, pero sí urgencia por implementar IA de forma rápida y robusta (pymes, hospitales, gobiernos regionales). Aquí no se presume de potencia bruta, sino de orquestación eficiente. Incluso, según algunos compañeros de consultoría que operan en Latinoamérica, los kits de Enflame han empezado a verse como “la opción low stress” frente a las telarañas de dependencias que implica armar entornos Nvidia en regiones sin infraestructura técnico-política establecida.
“Que Enflame surja como opción viable para una telco Andina te lo dice todo: hay sitio para el ‘plan B’ fuera del radar americano.”
- Huawei Ascend: Alternativa para cargas pesadas, clústeres cloud y centros de datos locales. Rinde menos que Nvidia, pero compensa con estabilidad, seguridad en suministro y escalabilidad vía integración vertical.
- Biren Technology: Centrada en entrenamiento a gran escala. Apuesta por volumen antes que eficiencia bruta. Usada en clústeres de empresas grandes, a pesar del consumo energético.
- Moore Threads: GPUs ligeras y funcionales para IA en el “edge” (drones, vídeo, sensores). Atractiva para startups o proyectos donde la eficiencia energética es clave. No apta si buscas entrenar LLMs complejos.
- Cambricon: Procesadores neuromórficos para inferencia rápida. Buen desempeño en dispositivos inteligentes y flotas grandes. Queda un poco corto en grandes datacenters, pero gana tracción en despliegues masivos industriales.
- Enflame Technology: Paquetes integrados para empresas que buscan facilidad de despliegue y menor dependencia del expertise técnico local. Popular en sectores con infraestructuras IT menos avanzadas.
¿Resumiendo? Mientras Nvidia defiende su trono —y lo hace bien, te lo aseguro—, la fauna de dragones chinos demuestra que, bajo presión, la creatividad (y la política industrial) pueden cambiar cualquier guion. Hablando con colegas en Ecuador y España veo una tendencia clara: las empresas ya no buscan el “chip perfecto”, sino mantener la flexibilidad y una cierta soberanía sobre su roadmap. Así, esta competencia híbrida, donde cada actor juega a explotar su fortaleza sin pelear en la misma liga, deja claro que el ecosistema de chips IA se está volviendo mucho más complejo, diverso… y entretenido.
“No es el chip más potente el que gana, sino el que tienes disponible en el momento justo.”
¿Te has planteado adaptar parte de tu infraestructura a estos “pequeños dragones”? Si lo has hecho o lo tienes en mente, pruébalo en algún proyecto piloto —a veces la sorpresa llega del sitio menos esperado. Yo he visto a una pyme en Cuenca pasar de GPUs Nvidia a soluciones Moore Threads en el edge y ganar agilidad donde menos lo esperaban.
Gap de rendimiento y estrategias de compensación: ¿puede China alcanzar a Nvidia?
Vale, ahora entremos al barro: ¿qué tan lejos están los chips chinos de los monstruos de Nvidia? ¿Y qué hacen para recortar distancias? Te lo digo de inicio: el gap de rendimiento es enorme y no deja de crecer. Si sólo te interesan los benchmarks, los números fastidian: el H100 o el nuevo H200 dejan literalmente “sentados” a sus competidores del Este. Medidas conservadoras —como las de Carnegie y el Council on Foreign Relations— apuntan a que en 2025 los mejores chips estadounidenses superan en cinco veces a los mejores chinos. Y si adelantamos dos años, ese techo sube: ¡se amplía hasta 17 veces! Esto no es un matiz menor. A día de hoy, incluso con la “carrera” de Huawei lanzando el 910D o Biren metiendo clústeres en SenseTime y ByteDance, ninguna alternativa local pisa fuerte en pura densidad o eficiencia por chip.
¿Qué provoca esta brecha tan bestia? Para empezar, Nvidia marca el ritmo global porque controla la integración total: arquitecturas punteras (CUDA, Hopper, Blackwell), liderazgo absoluto en software (CUDA, TensorRT, Mega blocks para LLMs) y acceso a la cadena de suministro más avanzada del planeta (las foundries de TSMC y ASML llevan años jugando solo para ellos). Todo esto resulta casi inalcanzable cuando, en China, sigues tropezando con el techo de las fabs nacionales —menor miniaturización, menos acceso a litografías de última generación, bloqueos por parte de JPMorgan o ASML, y una presión industrial diaria para escurrir hasta el último flop por vatio.
“Incluso si Huawei logra producir cuatro millones de chips en 2027, su potencia computacional sumada apenas rozará el 2% de Nvidia. La brecha se agranda, no se achica.”
Vamos a los hechos y no sólo a la teoría. Huawei, por mucho bombo, generará alrededor del 5% de la capacidad computacional de Nvidia en 2025. ¿Y Cambricon? Su chip estrella, el Siyuan 590, llega (en el mejor de los casos) al 80% de un Nvidia A100… pero hablamos de una cifra que en el “gran tapiz” de la potencia IA global, apenas suma el 12% del músculo que presumirá Huawei ese año. Sí, se venden chips a buen ritmo, pero la densidad —ese ratio de cuántos modelos GPT-4 puedes entrenar a toda pastilla— sigue siendo asunto de Nvidia.
¿Cómo compensan las empresas chinas este desfase?
Aquí es donde la creatividad (y a veces el irse por la tangente, literal) entran al quite. Lo primero es la estrategia de escala y agregación. Si un solo chip no da la talla, ¿por qué no desplegar armadas enteras? Empresas chinas han apostado por clústeres masivos, sumando miles de GPUs locales. No es la opción más fina ni la más “verde”, pero el volumen compensa parte de la ineficiencia. Biren destaca justo ahí: apunta a grandes despliegues, aguantando a base de capacidad total en bruto, aunque con consumo energético muy superior al de los clústeres Nvidia/Hopper o Nvidia/Blackwell.
Segundo truco del libro chino: flexibilidad y adaptabilidad vertical. Nadie puede replicar el ecosistema CUDA por ahora, pero sí pueden orquestar soluciones full-stack que integran hardware propio con software optimizado: de TensorFlow a PyTorch adaptados, hasta stacks enteros de inferencia local ideados solo para el mercado doméstico. El software, aquí, importa tanto como los tubos de silicio. Y lo curioso es que, en algunos nichos, esa proximidad entre fabricante y usuario permite mejoras prácticas. Por ejemplo, el equipo de I+D de SenseTime integra feedback ultra-rápido de producción en su pipeline —cosa que jamás verías en América con un Nvidia, donde el roadmap es global y generalista.
“El clúster de Ascend CloudMatrix supera a la propia NVL72 en eficiencia en algunos escenarios. Y eso, aunque limitado en escala, ya pone nervioso a más de un integrador occidental.”
Tercera baza: compensación vía diversificación de cargas. Si los chips domésticos fallan sobre ciertas tareas, los grandes actores combinan proveedores. DeepSeek, Alibaba, ByteDance y algún banco con datacenters propios han migrado parte del entrenamiento a chips americanos “smuggled” (sí, pasa, bajo radar), mientras usan hardware local para producción regular o inferencia ligera. Este híbrido salta las actuales sanciones —aunque ya sabes, tampoco es infalible: el Departamento de Justicia estadounidense no les pierde la pista y casos como la “Operation Gatekeeper” acaban en tribunales.
¿Y América Latina? Pues la adaptación no va tan lejos, pero ejemplos aparecen. En 2025, Telefónica Tech pilotó en Ecuador una arquitectura híbrida sumando GPUs AMD MI300 para IA en telecomunicaciones. La lógica la explica mi colega Diego, ingeniero de sistemas en Quito: “Si dependes solo de Nvidia, te la juegas. Los lotes llegan tarde, precios suben, te bloquean por sanción y te comen los KPIs. Así que ahora probamos MI300 en edge + Ascend en cloud y nos cubrimos por ambos lados.”
Estos movimientos, sumados a la presión de empresas “sin miedo”, están metiendo presión real a Nvidia incluso fuera del circuito chino. Y si bien los estadounidenses aún marcan el ritmo, la narrativa global está cambiando rápido. De hecho, con la reciente autorización de los H200 a China (un chip seis veces más potente que el H20, ojo), parte del juego pasa ahora por ver hasta dónde pueden adaptarse las empresas a este tablero impredecible.
¿Las empresas están listas o sólo improvisan?
El “no depender de un solo proveedor” está dejando de ser un mantra vacío. Un caso real: startups quiteñas del sector agro-IA que, tras quedarse paradas meses esperando lotes de Nvidia, migraron a soluciones Moore Threads. El resultado no fue magia –la transición dolió en tiempo y compatibilidad– pero lograron reducir el consumo energético de sus drones para monitoreo de cultivos un 30%. ¿La lección? Puede que tus modelos corran algo más despacio, pero si tienes hardware cuando lo necesitas, te mantienes vivo en el mercado.
Sin embargo, el salto no es para cualquiera. El propio Dr. Andrés Reinoso, ingeniero senior en IA de la ESPOL, advierte: “Hay que reentrenar equipos en software no-CUDA y aceptar que, al menos al principio, pierdes agilidad. Pero mejor avanzar con lo que tienes que esperar eternamente a que levanten los bloqueos.” Es la dura realidad, y más en Latinoamérica, donde las importaciones de tecnología avanzada siempre van con seis meses de retraso y papeleo extra.
Lógicamente, no todos se animan. Alibaba y Tencent presionan a Pekín para que les dejen importar más H200 de Nvidia, porque admiten que ni el clúster chino más masivo aguanta la competencia contra los hyperscalers americanos si vas a pura fuerza bruta. Pero a su vez, la tentación naranja (y barata) de estos chips “domésticos” crece, sobre todo si el gobierno mete incentivos fiscales, líneas de crédito blandas y acceso preferente a los últimos lotes “made in China”. Empieza a intuirse que, más allá de la potencia cruda, lo que cuenta es la resiliencia: ¿tienes el stack que resiste el siguiente embargo?
¿Por qué la IA acelera tus resultados incluso con hardware alternativo?
El mayor error que veo en consultoría es caer en la parálisis: “no tengo el chip más potente, así que no hago nada.” Eso, para mí, es la ruina. Mejor tener un pipeline que funcione “al 80%” cada día del año, que jugársela a depender de turnos milagrosos de aduana. La clave está en pilotar, medir, ajustar, y nunca dejar de buscar alternativas—ya sean híbridos AMD-Nvidia (el MI325X arrasa en inferencia, por cierto), clústeres Ascend o soluciones mixtas que combinan nodos edge de Moore Threads con cloud chino.
“No es el chip más potente el que gana, sino el que tienes disponible en el momento justo.”
En mis propios proyectos, lo vivo a diario —y me sorprende cuántos ingenieros, tras entrenarse dos años en CUDA, descubren que una solución menos “sexy” (pero a prueba de shocks) les da paz mental y continuidad. Al final, y pese a la distancia técnica entre Nvidia y los nuevos dragones chinos, la flexibilidad y la gestión de riesgos toman el mando. Si tu equipo puede adaptarse, el siguiente corte de suministro será solo un bache… y no el fin del mundo.
Snippet resumen: El gap de rendimiento entre Nvidia y los chips chinos se mantiene abismal en 2025, pero la flexibilidad y la estrategia híbrida permiten sobrevivir y avanzar.
¿Qué opinan los expertos y cómo deberías plantearte tu stack de IA en este 2025?
Llegados a este punto, la gran pregunta no es solo qué hardware elegir, sino cómo diseñar tu estrategia para el mar de incertidumbres que se avecinan. Analistas globales, ingenieros con trinchera en datacenters latinoamericanos y colegas que viven el “día a día” de la migración a hardware alternativo —todos coinciden en que el mercado de chips para IA en 2025 se ha vuelto una especie de “fiebre del oro digital”. La demanda de GPU para IA excede a la oferta en casi cualquier región; la máxima, repetida por Brian Colello de Morningstar, es clara: “Las empresas comprarán todo lo disponible —sin distinción si es Nvidia, AMD, Huawei, Biren o quien sea, si les permite avanzar el roadmap”. Esa es la tensión real que se respira, y que escucho yo mismo cuando asesoro a equipos de innovación en Ecuador o Uruguay.
“El gap de rendimiento puede doler, pero quedarse parado lo es mucho más. Sobrevive quien se mueve más rápido, no el que espera el siguiente barco de Nvidia.” — colega en consultoría, Quito
Si volvemos la mirada al plano estratégico, Allen (analista independiente y voz escuchada en los pasillos tech de Hong Kong) lanza una advertencia inquietante: “Las sanciones, hasta hoy, han jugado a favor de Nvidia. Pero el auge del hardware alternativo, el ‘smuggling’ de chips y la irrupción de la familia H200 reconfiguran el juego para todos”. Lo preocupante, añade, es ese efecto “anclaje” al ecosistema CUDA: si tus ingenieros y modelos dependen solo de herramientas Nvidia, cada ola nueva de bans te deja un poco más indefenso.
¿Solución? La tendencia que más veo en proyectos avanzados y pilotos disruptivos —de Madrid a Quito, pasando por centros de I+D en Santiago de Chile o São Paulo— es el enfoque híbrido y resiliente. ¿En qué consiste? No se trata de casarte con nadie, sino de diseñar arquitecturas capaces de operar (aunque sea de forma degradada) con chips Nvidia, AMD o dragones chinos. Las cifras son claras: según estimaciones de Carnegie, para 2025 Estados Unidos seguirá fabricando veinte veces más chips de alto rendimiento ajustados por performance que China, y para 2026 podría multiplicarlo por cincuenta. Con este escenario, ¿quién quiere jugárselo todo a una sola carta?
Ejemplo real. En 2025, la operadora Telefónica Tech en Ecuador implementó un piloto de clúster IA híbrido pero priorizando AMD MI300 en inferencia y Edge, sumando Ascend como respaldo cloud. La razón oficial, me comentan desde la Cámara de Comercio Ecuatoriana de Tecnología: huir de depender de una única fuente (y por tanto de una sola geopolítica), ampliar el acceso a hardware y mantener viva la innovación aunque el roadmap de Nvidia cambie de la noche a la mañana. Resultado: menos cuellos de botella, go-to-market más rápido en nuevos servicios, y una inercia digital mucho más robusta. No es magia, pero sí pura supervivencia.
- Ventaja de esta fórmula: Flexibilidad operativa. Si un proveedor falla (sea por sanciones, por overpricing, o simple falta de stock) sigues adelante.
- Desafío principal: Toca entrenar a tu gente en nuevos frameworks, menos “plug and play” que CUDA o TensorRT. Al principio cuesta, pero nadie dijo que este salto sería gratis.
- Oportunidad real: Como ocurre ya entre startups agrícolas en los Andes o bancos en Lima, la migración a hardware “de segunda línea” fuerza una cultura tecnológica mucho más ágil y menos dogmática.
“Diversificar es más esfuerzo y más lío a corto, pero la resiliencia que ganas es brutal. Así lo viví en una startup fintech tras un embargo.” — líder de AI, Montevideo
Precisamente, hay apoyo institucional para esto: en Ecuador, fondos como FIEX y pilotos de salud pública en Cuenca han dado el primer paso hacia stacks intercalados —mezclando GPUs AMD, Ascend, y hasta algún lote de Moore Threads para edge. ¿La sorpresa? Muchas veces, lo que pierdes en músculo computacional lo recuperas en velocidad de despliegue y paz mental (menos bloqueos, menos miedo a la próxima crisis comercial), y formas equipos que ya no temen al cambio de manual técnico o dependencia de una mega-corporación extranjera.
Desde un punto de vista consultivo y de pura gestión del riesgo, el mensaje es claro:
- No hay stack perfecto (ni lo habrá)
- Quedarte anclado en el “Chip que domina el benchmark global” ya no es opción, salvo que trabajes para los tres hyperscalers americanos
- Aprender y experimentar con hardware alternativo —aunque te falte alguna feature, aunque duela reentrenar al equipo— es hoy la mayor defensa ante un juego donde las reglas cambian cada mes
Mientras Occidente pelea sus propias batallas por el liderazgo en IA y China redobla los estímulos fiscales y la integración vertical, mercados como Ecuador, Colombia o Chile sacan lecciones importantes: la resiliencia vale más que el récord absoluto, y tener dos o tres proveedores en cartera se convierte en el verdadero “moat” digital, más allá de la capacidad bruta de flops por vatio.
¿Mi consejo? Si lideras tecnología o eres responsable de innovación en tu empresa, mantente alerta, sigue testeando nuevos hardware, revisa acuerdos de soporte por si hay un corte inesperado… y, sobre todo, cultiva una cultura interna donde el cambio sea la regla, no el susto. La próxima disrupción puede venir tanto de Shenzhen como de California, y solo el que sepa pivotar sobrevivirá para contarlo.
Snippet resumen: Flexibilidad, mezcla de proveedores y cultura resiliente: así recomiendan los expertos construir tu stack de chips para IA en 2025.
Leer artículo original en Carnegie Endowment for International Peace
Sergio Jiménez Mazure
Especialista en Inteligencia Artificial y Automatización B2B. Fundador de Innovación IA, dedicado a ayudar a empresas a integrar tecnologías cognitivas para maximizar su eficiencia operativa.