China está dibujando un ambicioso plan para construir una red nacional de centros de datos de IA cuyo coste rondaría los 2 billones de yuanes en cinco años, y que buscaría que al menos el 80% de la tecnología —incluidos los aceleradores— proceda de proveedores nacionales como Huawei.
¿Qué incluye la red nacional de centros de datos de IA?
El diseño del proyecto lo lidera la Comisión Nacional de Desarrollo y Reforma, y la operación recae principalmente en los operadores estatales China Mobile y China Telecom. El objetivo declarado es interconectar las instalaciones en un único grid de cómputo para 2028.
La financiación provendría en gran medida de deuda soberana y de bonos especiales a muy largo plazo; si se incluyen las mejoras necesarias en la red eléctrica, algunas estimaciones privadas elevan el capital total requerido por encima de los 5 billones de yuanes.
En la práctica, esto significa desplegar centros a gran escala, enlaces de alta capacidad y equipamiento certificado por el Estado. Pero lo que Beijing no aclara todavía es cómo se llenarán esas máquinas con procesadores y memoria suficientemente potentes sin depender de firmas extranjeras.
Limitaciones industriales: chips y HBM que no dan abasto
Las reglas aparecen claras en los borradores: una cuota mínima de componentes locales —en algunos casos ya exige un 50% y en otros prohíbe totalmente aceleradores extranjeros en proyectos estatales— deja fuera a Nvidia, AMD e Intel. Eso vuelve todo el plan dependiente de la capacidad de producción de fundiciones chinas.
El principal cuello de botella es la capacidad fabril. La principal foundry del país, SMIC, opera su nodo más avanzado estable equivalente a aproximadamente 7 nm y según fuentes internas trabaja por encima del 93% de utilización. Con todos los fabricantes certificados compitiendo por las mismas obleas, aumentar volumen no es inmediato.
Otro limitador serio es la memoria de alta anchura de banda (HBM). La escasez de HBM doméstica restringe cuántos aceleradores del tipo Huawei Ascend se pueden ensamblar con rendimiento competitivo. Aunque Huawei reportó envíos cuantiosos y pronostica un crecimiento fuerte en ingresos por procesadores, su cadena de suministro ha mostrado tensión para sostener ese ritmo.
Analistas internos estiman que, aun con crecimiento, los proveedores chinos podrían cubrir alrededor del 76% de la demanda nacional de chips de IA para 2030, cuando el mercado alcance un tamaño estimado en varios decenas de miles de millones.
Directivos del sector lo han dicho sin rodeos: el hardware nacional todavía estaría entre 5 y 10 años por detrás de la vanguardia internacional en silicon para centros de datos. Y cuando empresas locales han sido obligadas por contratos públicos a usar hardware nacional, proyectos exigentes de entrenamiento de modelos han vuelto a recurrir a Nvidia por su eficiencia y ecosistema.
El propio co-CEO de SMIC, Zhao Haijun, advirtió que una expansión acelerada de capacidad sin la demanda real correspondiente podría dejar centros sin uso, comparando la situación con construir autopistas antes de que haya tráfico suficiente.
La consecuencia es doble: por un lado, China se asegura control sobre infraestructuras críticas y reduce exposición a sanciones; por otro, limita temporalmente el rendimiento bruto disponible para tareas de entrenamiento y cargas intensivas.
Además, la logística y la energía son factores que a menudo se subestiman. Centros de entrenamiento a escala requieren no sólo chips, sino también fuentes de alimentación robustas, refrigeración y enlaces de red que soporten latencias bajas entre instalaciones distribuidas. Actualizar la red eléctrica y desplegar esos enlaces explica parte del salto desde los 2 billones iniciales hasta cifras sensibilmente superiores.
Desde el punto de vista industrial, hay señales de movilización: inversión pública en capacidad fabril, incentivos a fabricantes de HBM y programas de certificación acelerada. Pero transformar capacidad planificada en producción estable y competitiva suele llevar años.
En la práctica, esto significa que muchos de los centros de datos de IA que se construyan podrán operar con piezas nacionales para tareas de inferencia, despliegue y cargas medias. Para los entrenamientos de modelos a gran escala —los más exigentes en computación y memoria—, China tendrá que confiar en un mix entre importación limitada, optimización de software y mejoras graduales en su ecosistema de silicio.
Lo que no está claro todavía es cuánto tiempo tardará en armonizarse el calendario político con las realidades de la producción. Un despliegue apresurado puede convertirse en infraestructura infrautilizada; uno más pausado reduce el riesgo, pero también retrasa capacidades estratégicas.
No es un detalle menor: la ambición de una red nacional de centros de datos de IA pone sobre la mesa tensiones entre seguridad tecnológica, soberanía industrial y la pura economía de la oferta y la demanda de chips y memorias de alto rendimiento.
