Las principales empresas chinas están entrenando sus modelos de inteligencia artificial en el extranjero para acceder a los chips de Nvidia y eludir las restricciones de EE.UU. para impedir el desarrollo de esta potente tecnología.
Alibaba y ByteDance se encuentran entre los gigantes tecnológicos que entrenan sus últimos modelos de lenguaje en centros de datos del sudeste asiático, según dos personas con conocimiento directo del asunto.
Estas personas afirmaron que se ha producido un aumento constante en la formación en centros extranjeros después de que la administración Trump decidiera en abril restringir las ventas a China de H20, los semiconductores de Nvidia.
“Venir aquí es la decisión más acertada. Se necesitan los mejores chips para entrenar los modelos más vanguardistas, y todo cumple con la legislación”, declaró un operador de centro de datos con sede en Singapur. Durante el último año, los modelos Qwen de Alibaba y Doubao de ByteDance se han convertido en unos de los LLM de mayor rendimiento a nivel mundial. Qwen también ha sido ampliamente adoptado fuera de China por los desarrolladores, gracias a su libre acceso y a su modelo abierto.
Los polos de centros de datos han experimentado un boom en Singapur y Malasia, impulsados por la demanda china. Muchos de estos centros de datos están equipados con productos Nvidia de alta gama, similares a los que utilizan las grandes tecnológicas estadounidenses para la formación de LLM.
Según personas familiarizadas con la práctica, las empresas chinas suelen firmar un contrato de arrendamiento para utilizar centros de datos en el extranjero que son operados por entidades no chinas. Esto cumple con los controles de exportación de EE.UU., ya que la “regla de difusión” de la era Biden, diseñada para cerrar esta laguna, fue eliminada por el presidente estadounidense Donald Trump a principios de este año.
Una excepción es DeepSeek, fabricante de modelos de IA de alta calidad y bajo coste, que se está entrenando a nivel nacional, según personas con conocimiento del tema. La compañía acumuló una cantidad considerable de chips Nvidia antes de que entraran en vigor las prohibiciones de exportación de EE.UU., según personas familiarizadas con el asunto.
También colabora con fabricantes de chips nacionales, liderados por Huawei, para optimizar y desarrollar la próxima generación de chips de IA chinos, según dichas fuentes.
Huawei cuenta con un equipo de ingenieros en la sede de DeepSeek en Hangzhou. La compañía considera su colaboración con DeepSeek como un esfuerzo estratégico para impulsar sus sistemas de semiconductores y software, que se adoptarán para el entrenamiento de IA en todo el país.
Alibaba y ByteDance se encuentran entre los grupos tecnológicos que entrenan sus modelos de lenguaje más recientes en centros de datos del sudeste asiático, según dos personas con conocimiento del asunto.
La formación de LLM requiere una enorme capacidad de procesamiento para procesar conjuntos de datos masivos, lo que lleva a la mayoría de los grupos chinos a preferir los productos avanzados de Nvidia para esta tarea.
Sin embargo, estas empresas recurren cada vez más a chips chinos de fabricación local para la “inferencia”, cuando los sistemas de IA responden a la solicitud de un usuario, lo que representa una proporción cada vez mayor de las cargas de trabajo totales de IA.
Además de la formación, las tecnológicas chinas también utilizan centros de datos del sudeste asiático para dar servicio a sus clientes extranjeros, mientras Alibaba y ByteDance intentan aumentar su cuota en el mercado global de la computación en la nube. Las empresas chinas también están ampliando el acceso a centros de datos en otras regiones, como Oriente Medio.
Una limitación es que los gigantes tecnológicos chinos no pueden trasladar datos privados fuera del país. Esto significa que, para personalizar un modelo de IA basado en datos concretos proporcionados por un cliente local, la formación debe permanecer en China, según expertos del sector.
Alibaba, ByteDance, DeepSeek y Huawei no respondieron a las solicitudes de comentarios. Nvidia tampoco quiso hacer declaraciones.