China ha dado un paso significativo en el campo de la inteligencia artificial al desarrollar un modelo generativo que puede ejecutarse en diferentes centros de datos y sobre arquitecturas heterogéneas. Este avance es crucial, ya que las sanciones impuestas por Estados Unidos han restringido su acceso a las GPU más avanzadas de NVIDIA, como las A100 y H100, esenciales para la IA. Sin embargo, China ha encontrado una solución innovadora que le permite seguir progresando en este campo estratégico.
Un Modelo de IA Innovador para Superar Restricciones
El desarrollo de este modelo de IA generativa representa una respuesta directa a las dificultades impuestas por las sanciones. Según el analista Patrick Moorhead, este modelo no solo es capaz de funcionar en centros de datos distintos, sino también de ejecutarse sobre GPU con microarquitecturas diferentes. Esto incluye chips más avanzados, como la A100 de NVIDIA, pero también GPU menos potentes, como la H20 de la misma empresa y el Ascend 910B de Huawei.
Este enfoque flexible le permite a China mantener su ritmo de innovación en IA sin depender exclusivamente de los chips de alta gama de NVIDIA, que son difíciles de adquirir debido a las restricciones impuestas por EE.UU. La capacidad de entrenar estos modelos en servidores dispersos geográficamente y con hardware diverso es un logro notable en este contexto.
La Competencia en IA Se Intensifica
El potencial de este modelo de IA es considerable. Según expertos como Sundar Pichai, CEO de Alphabet, China está destinando recursos masivos al desarrollo de IA y se perfila como una potencia líder en esta disciplina. Jensen Huang, CEO de NVIDIA, ha advertido que el desarrollo de chips y tecnología en China no debe ser subestimado, ya que el país ha invertido fuertemente en startups especializadas en GPU.
Este avance en la IA no solo permite a China sortear las sanciones, sino que también coloca al país en una posición privilegiada para continuar su liderazgo en inteligencia artificial. Aunque los detalles sobre esta tecnología aún son limitados, su capacidad para operar en diferentes arquitecturas de GPU y su aplicabilidad en entornos distribuidos sugieren que pronto otros países podrían adoptar enfoques similares.
