- China ha desarrollado un amplio ecosistema de fabricantes de GPU y aceleradores de IA para reducir su dependencia de NVIDIA, AMD e Intel.
- Compañías como Moore Threads, Biren, Muxi, Huawei o Cambricon ya compiten con modelos equivalentes a A100 o GTX 1080 en distintas gamas.
- El Gobierno chino impulsa alianzas y obliga a usar chips locales en centros de datos, recortando la cuota de NVIDIA en su propio mercado.
- Junto a las GPU nuevas convive un mercado de tarjetas recicladas de criptominería, que muestra la agresiva reutilización de hardware en China.
La carrera por la autonomía tecnológica de China en el terreno gráfico se ha acelerado de forma brutal en los últimos años. Mientras Estados Unidos endurece las restricciones a la exportación de chips avanzados, un ecosistema entero de compañías chinas está levantando sus propias GPU para gaming, centros de datos, inteligencia artificial y usos profesionales, impulsando la fabricación y estrategia de chips.
Al mismo tiempo, NVIDIA, AMD e Intel siguen dominando el mercado global, sobre todo en los segmentos de IA y gaming de alto rendimiento. Eso plantea la gran pregunta: ¿estas nuevas GPU chinas son solo una solución local para sortear vetos o realmente pueden convertirse en rivales serios que cambien el equilibrio de poder en el sector?
Panorama general de las GPU chinas y su contexto
En los últimos años han ido apareciendo múltiples fabricantes de GPU y aceleradores en China, algunos muy centrados en IA para centros de datos, otros orientados al gaming y otros más híbridos. Muchos de ellos han nacido al calor de la “guerra de chips” entre Estados Unidos y China, con enormes inyecciones de capital público y privado para reducir la dependencia de tecnologías extranjeras.
Hay que tener en cuenta que China tiene fuertes limitaciones para importar chips de IA de gama alta. Las normas estadounidenses impiden que a territorio chino lleguen GPU por encima de ciertos umbrales de rendimiento (como el límite de 4.000 TOPS para determinadas soluciones), lo que ha bloqueado el acceso a productos punteros de NVIDIA, AMD o Intel. Esto ha obligado al país asiático a acelerar sí o sí el desarrollo de soluciones propias.
En este contexto, NVIDIA sigue siendo la referencia indiscutible en inteligencia artificial, con plataformas tipo A100, H100 o H20 (esta última diseñada precisamente para sortear restricciones), mientras que AMD e Intel intentan recortar distancia. Pero en China el tablero empieza a cambiar: cada vez hay más GPU locales, más software propio y, sobre todo, más presión política para que los centros de datos y grandes empresas utilicen chips nacionales.
De hecho, el Gobierno chino está impulsando que los centros de datos estatales usen al menos un 50% de circuitos integrados chinos en sus servidores. Esta política, unida a alianzas entre fabricantes locales, está creando un ecosistema que, aunque aún no ha destronado a NVIDIA y compañía, empieza a morderles cuota en el mercado chino.
Grandes actores chinos en GPU para IA y centros de datos
En el segmento de aceleradores para inteligencia artificial y computación de alto rendimiento es donde se está librando la batalla más dura. Aquí es donde las empresas chinas apuntan directamente a los modelos de NVIDIA, AMD e incluso a propuestas de otros gigantes como Huawei.
Muxi (MetaX) y su GPU MXC500
Una de las empresas que más ha dado que hablar es Muxi, también conocida como MetaX. Esta compañía ha diseñado la GPU MXC500, una solución para centros de datos y aplicaciones de IA capaz de alcanzar hasta 15 TFLOPS en precisión simple (FP32), situándose en la misma liga que la NVIDIA A100 en términos teóricos de rendimiento bruto.
Lo más llamativo es que la MXC500 afirma ser compatible con CUDA, la archiconocida plataforma de programación de NVIDIA que durante años ha sido su principal foso defensivo. Hasta ahora ni AMD ni Intel podían utilizar CUDA de forma nativa, y la idea de que una GPU china lo soporte es, cuanto menos, delicada para la competencia estadounidense.
Aun así, Muxi/MetaX está enfocando su actividad al mercado chino y a sortear las restricciones de exportación que Estados Unidos ha impuesto a los chips avanzados. No parece que por ahora apunten a disputar directamente cuota fuera de China, pero su existencia demuestra que el país ya es capaz de producir aceleradores de IA competentes con APIs muy atractivas para los desarrolladores.
Biren Technology y las BR100/BR104
Otro peso pesado en el ámbito de los aceleradores es Biren Technology, que ha desarrollado la GPU BR100, una solución basada en chiplets con unos 77.000 millones de transistores fabricados en TSMC a 7 nm. Esta GPU se dirige de lleno a cargas de trabajo de IA y HPC.
La BR100 ha llegado a superar a la NVIDIA A100 en operaciones FP16 (coma flotante de 16 bits), un formato clave en muchos entrenamientos de modelos de IA por su buen equilibrio entre precisión y rendimiento. Además, Biren ha anunciado la BR104, una variante monolítica con aproximadamente la mitad de rendimiento que su hermana mayor y con interfaz PCIe para integrarse más fácilmente en servidores estándar.
En paralelo, Biren ha sido noticia por fichar a diseñadores de arquitecturas procedentes de NVIDIA, lo que deja claro que su objetivo es competir a la misma altura tecnológica. Incluso llegaron a comunicar que su GPU BR104 podía superar a la A100 en ciertos escenarios, lo que refuerza la idea de que el ecosistema chino ya es capaz de acercarse bastante a los gigantes occidentales en IA, al menos sobre el papel.
Iluvatar CoreX y la familia Tiangai
Dentro del grupo de fabricantes de chips para IA destaca también Iluvatar CoreX, centrada en soluciones de alto rendimiento para centros de datos y supercomputación. Su chip Tiangai 100 está diseñado específicamente para acelerar cargas de trabajo de inteligencia artificial, y la compañía ya ha anunciado planes para seguir con las generaciones Tiangai 200 y 300.
La estrategia de Iluvatar pasa por lanzar tanto GPU de alto rendimiento como sistemas completos de supercomputación basados en sus propios chips, creando así un ecosistema integral que compita con las plataformas de NVIDIA (A-Series y H-Series) y AMD Instinct dentro del mercado chino.
Enflame Technology y otros aceleradores de IA
En el segmento de aceleradores IA puros aparece Enflame Technology, centrada en productos como sus unidades DTU, diseñadas para entrenamiento e inferencia. Aunque no están orientadas al gaming, sí tienen un papel clave en el entramado chino de chips para centros de datos.
Junto a Enflame, hay más empresas chinas de segundo y tercer nivel, como Haiguang, Tianshu Zhixin, Xiangdixian o Cambrian, que también están trabajando en hardware para IA, aunque con menor visibilidad internacional. En conjunto, todas estas compañías aportan diversidad de arquitecturas y soluciones adaptadas a distintas necesidades.
Moore Threads: entre la IA y el gaming
Si hay una firma que se ha puesto de moda en las conversaciones sobre GPU chinas para IA y también para juegos, esa es Moore Threads. Fundada en 2020, tiene un punto muy a su favor: su creador, Zhang Jianzhong, fue gerente general de NVIDIA China, por lo que conoce de primera mano los puntos fuertes y las debilidades del gigante verde.
Moore Threads figura desde octubre de 2023 en la lista negra de Estados Unidos, lo que impide que empresas alineadas con Washington y sus aliados le vendan software o equipamiento avanzado. Aun así, ha levantado cerca de 800 millones de dólares en cuatro años, con inversores como ByteDance o Tencent, lo que dice mucho del respaldo que tiene dentro de China.
En el terreno de la IA, la compañía ha desarrollado varias GPU para centros de datos, entre las que destacan sus tarjetas MTT S4000 y MTT S3000. Estas soluciones apuntan a competir, al menos en rendimiento teórico, con propuestas de NVIDIA, AMD y Huawei, tratando de ocupar huecos en el mercado chino donde las GPUs occidentales ya no pueden entrar fácilmente por las sanciones.
Curiosamente, Moore Threads también ha apostado fuerte por el gaming con la MTT S80, una GPU de consumo que fue la primera del mercado en integrar interfaz PCIe 5.0, adelantándose incluso a NVIDIA, AMD e Intel en este apartado concreto. La tarjeta incorpora el chip Chunxiao, de diseño propio, con 4.096 shaders y un rendimiento de 14,4 TFLOPS en FP32.
En su lanzamiento, la MTT S80 tuvo un rendimiento real bastante discreto debido sobre todo a drivers verdes y a problemas de compatibilidad, pero las sucesivas mejoras de software han permitido que llegue a superar a una GeForce GTX 1650 en 4K en determinados escenarios. Esto refleja bien la situación de muchas GPU chinas: hardware que promete mucho sobre el papel, pero que aún necesita tiempo y maduración en drivers y ecosistema.
Además del hardware, Moore Threads está intentando atacar el dominio de CUDA con su propio entorno MUSA. Este paquete de software incluye compilador, bibliotecas de ejecución, librerías especializadas y herramientas de depuración, y tiene un punto clave: permite reutilizar código escrito para CUDA trasladándolo a sus GPUs MTT. Si esta compatibilidad práctica funciona bien, podría ser una de las mejores bazas de la industria china para reducir su dependencia del ecosistema de NVIDIA.
Huawei, Tencent, Baidu, Alibaba y otras grandes tecnológicas
Más allá de los fabricantes de GPU “puras”, varias big tech chinas han decidido diseñar sus propios chips para IA, con el objetivo de controlar toda la pila tecnológica y no depender tanto de proveedores extranjeros.
En el primer nivel de esta clasificación encontramos a Huawei, Tencent, Alibaba y Baidu. Todas ellas tienen soluciones de aceleración para IA que buscan competir con las GPU de NVIDIA en diferentes rangos de potencia y consumo.
Huawei dispone de su chip Ascend 910, fabricado a 7 nm en TSMC, que fue planteado como rival de las NVIDIA A100 y A800. Más recientemente ha presentado el Ascend 910D, con el que aspira a batir el rendimiento de la H100, y el Ascend 920, pensado para cubrir el hueco que dejará la GPU H20 de NVIDIA en el mercado chino por las dudas regulatorias. Este último chip está previsto que entre en producción masiva en la segunda mitad de 2025 usando una tecnología de integración de 6 nm, desarrollada junto a SMIC.
Además, Huawei cuenta con su propia plataforma de software para IA llamada CANN (Compute Architecture for Neural Networks), que viene a ser el equivalente chino a CUDA. Aunque reemplazar CUDA en proyectos ya existentes no es tarea sencilla, CANN se está convirtiendo en una pieza estratégica para promover un stack completamente chino.
Por su parte, Alibaba ha desarrollado el chip Hanguang 800, fabricado a 12 nm por TSMC y orientado a cargas de IA específicas, con un posicionamiento similar al de las GPU NVIDIA P4. Tencent también ha creado su propio procesador Zixiao, que compite en la franja de rendimiento donde se mueve la NVIDIA A10. Baidu, con su experiencia en buscadores y modelos de lenguaje, también desarrolla sus propias soluciones, aunque con menos ruido mediático fuera de China.
En un nivel algo inferior aparecen empresas como Haiguang y otras muchas que, aunque menos conocidas, completan la oferta local para distintos segmentos del mercado, desde centros de datos hasta soluciones edge.
Alianzas estratégicas y presión sobre NVIDIA en China
En este contexto, la posición de NVIDIA en el mercado chino se ha vuelto cada vez más delicada. La GPU H20, diseñada como versión “capada” para cumplir con los límites impuestos por Estados Unidos, está bajo la lupa de la Administración del Ciberespacio de China, que exige garantías de seguridad y fiabilidad.
Durante el último ejercicio fiscal (cerrado el 26 de enero de 2025), China supuso aproximadamente el 13% de los ingresos totales de NVIDIA, unos 17.000 millones de dólares. Era el tercer mercado más importante para la compañía, solo por detrás de Estados Unidos y Taiwán. En el área de chips para IA, la cuota de NVIDIA en China rondaba el 95% a principios de 2025, pero en pocas semanas ha caído cerca del 50%.
Este desplome se debe, en parte, a las restricciones de exportación impuestas por Estados Unidos, que han obligado a NVIDIA a cancelar pedidos por valor de miles de millones de dólares. Pero también está muy relacionado con el creciente músculo de las alternativas chinas y con las decisiones políticas de Pekín para empujar tecnologías locales.
Un buen ejemplo de este movimiento coordinado es la creación de la Alianza para la Innovación en el Ecosistema Modelo-Chips. En este consorcio participan empresas como StepFun (de Tencent), Infinigence AI, SiliconFlow (vinculada a Huawei), MetaX, Biren Technology, Enflame, Iluvatar CoreX, Cambricon Technologies y Moore Threads, todas ellas con roles destacados en IA y semiconductores.
Esta alianza busca, básicamente, fomentar el uso de chips chinos en grandes modelos de IA y romper la dependencia de CUDA y de las GPU de NVIDIA. Con el respaldo del Gobierno, su objetivo es que cada vez más centros de datos y proyectos clave se monten sobre hardware y software nacionales, presionando aún más la posición de NVIDIA en el país.
GPU chinas para gaming y uso general
Aunque la batalla por la IA se lleva muchos titulares, el segmento de GPU para consumo y gaming también está recibiendo impulso desde China. Aquí encontramos desde tarjetas gráficas dedicadas hasta integraciones en CPU y soluciones de bajo consumo.
Innosilicon y la familia Fantasy
Una de las fabricantes más curiosas es Innosilicon, conocida inicialmente por sus diseños ASIC para criptominería, pero que también se ha lanzado al mercado gráfico con su familia Fantasy. La GPU Fantasy II se basa en la arquitectura PowerVR de Imagination Technologies y se fabrica en un proceso de 5 nm en TSMC, un nodo bastante avanzado.
La Fantasy II ofrece alrededor de 1,5 TFLOPS de rendimiento, con un throughput de unos 48 Gpix/s y un consumo tremendamente bajo, entre 4 y 15 W según la configuración. Es compatible con APIs gráficas como DirectX y OpenGL y con una veintena de juegos, aunque todavía está a años luz de NVIDIA, AMD e Intel en cuanto a soporte de títulos y tecnologías.
En términos de rendimiento puro, la Fantasy II se sitúa en una franja cercana a una AMD Radeon RX 550 y algo por debajo de una NVIDIA GeForce GT 1030, pero con un TDP de solo 15 W. Es decir, no es ninguna bestia para jugar, pero sí una opción muy interesante para equipos compactos, ofimática avanzada, multimedia y juegos ligeros con una eficiencia sobresaliente.
Zhaoxin y las Glenfly Arise
Otro actor peculiar es Shanghai Zhaoxin Semiconductor, más conocido por sus CPU x86 licenciado, pero que también tiene soluciones gráficas propias. Su tarjeta Glenfly Arise 1020 se vende sobre todo como parte de kits completos que incluyen un procesador Zhaoxin KaiXian y una placa base, orientados al mercado doméstico chino.
El rendimiento de la Glenfly Arise 1020 en benchmarks como Geekbench y OpenCL es más bien modesto, con una puntuación en torno a los 579 puntos. Esto la coloca en el terreno de gráficas antiguas como ATI Radeon HD 6770M o AMD Radeon HD 7450, superando ligeramente a soluciones integradas como la AMD Radeon HD 6480G, Intel HD Graphics 4000 o la Mali-G72 MP3, y quedando cerca de una Radeon R5 200 Series.
Estamos hablando, por tanto, de una GPU pensada más bien para usuarios básicos y equipos de bajo coste, suficiente para escritorio, vídeo y juegos muy ligeros, pero sin pretensiones de competir con las gamas medias o altas de NVIDIA o AMD. Eso sí, como plataforma cien por cien doméstica, cumple con la función de reducir la dependencia de componentes externos.
Jingjia Micro y la JM9271
En el terreno de las GPU discretas con algo más de pegada aparece Jingjia Micro, que ha desarrollado la JM9271. Sobre el papel, esta tarjeta alcanza un rendimiento similar al de una NVIDIA GeForce GTX 1080, con unos 8 TFLOPS en FP32 y un ancho de banda suficiente para situarse en la gama alta de hace unas generaciones.
La JM9271 incluye 16 GB de memoria HBM y se conecta mediante interfaz PCIe 4.0, lo que la hace atractiva para estaciones de trabajo y aplicaciones profesionales específicas. Sin embargo, tiene un hándicap importante: no es compatible con APIs modernas como Vulkan ni DirectX, lo que la limita mucho para el gaming tradicional.
Su TDP es solo unos 20 W superior al de la GTX 1080, pero considerando su posicionamiento y la falta de soporte de ciertas tecnologías gráficas, la JM9271 se entiende mejor como una GPU para usos profesionales o militares dentro de China que como rival directa de las últimas GeForce o Radeon en el mercado de consumo.
Más compañías chinas relevantes en el ecosistema GPU
Además de las grandes marcas ya mencionadas, el ecosistema chino de GPU y aceleradores incluye un buen puñado de compañías adicionales que cubren nichos muy concretos, desde IP gráfica hasta soluciones militares.
Deenglin Technology es una de ellas. Fundada en 2017, ha desarrollado las GPU Goldwasser UL32 y UL64, con consumos de 10 W y 15 W respectivamente. Lo más curioso es que estas GPU son compatibles con CUDA de NVIDIA, algo muy poco habitual, y utilizan interfaz MXM 3.1, lo que las hace idóneas para portátiles y sistemas embebidos.
Por otra parte, VastAI Technology se centra en chips como el GPU SG100, fabricado a 7 nm y destinado a cargas de IA y renderizado en centros de datos. Su serie Zaitian VE1, con consumos entre 40 y 65 W y picos de 100 TOPS en INT8, se coloca como una opción interesante para tareas de inferencia intensiva.
En el terreno de la propiedad intelectual, VeriSilicon se dedica a ofrecer núcleos IP y ecosistemas basados en RISC-V, trabajando con tecnologías de 5 nm y FD-SOI. Ha desarrollado seis tipos de IP de procesamiento, incluyendo GPU, DSP, ISP, NPU y VPU. Si consigue suficiente financiación y socios industriales, podría convertirse en un rival de cuidado para proveedores como NVIDIA en el negocio de IP gráfica.
También está CSIC (China Shipbuilding Industry Corporation), vinculada al ámbito militar. Su chip JARI G12 se ha desarrollado con el Instituto 716 de CSIC, especializado en sistemas navales y de defensa, y utiliza una arquitectura de renderizado híbrida en colaboración con Zhaoxin. Aunque no es un producto de consumo, muestra cómo la tecnología gráfica china también se orienta a aplicaciones estratégicas.
En el ámbito de los grandes modelos de IA, Cambricon Technologies juega un papel clave. La empresa, que cotiza en la Bolsa de Shanghái y ha visto triplicarse el valor de sus acciones en un año, ha recibido luz verde para recaudar unos 560 millones de dólares con el fin de diseñar cuatro nuevos chips para entrenamiento e inferencia de IA, además de desarrollar su propia alternativa a CUDA. El respaldo del Gobierno y la obligación de usar chips chinos en centros de datos estatales refuerzan sus perspectivas de crecimiento.
Mercado gris, GPUs reutilizadas y fabricantes oportunistas
Mientras se consolidan estas nuevas arquitecturas, en China también existe un mercado paralelo muy activo alrededor de las GPU usadas, especialmente las procedentes de granjas de criptominería. Durante el boom del minado, miles de tarjetas gráficas fueron a parar a empresas y granjas, muchas de ellas chinas, provocando escasez y precios desorbitados.
Cuando el negocio de la criptominería se vino abajo, gran parte de esas GPUs se vendieron como segunda mano o se guardaron esperando tiempos mejores. En este proceso, algunos fabricantes chinos han empezado a reutilizar estas GPU y chips de memoria para ensamblar tarjetas “nuevas”, que luego venden en plataformas como AliExpress.
El procedimiento suele ser similar: se compran tarjetas para minería retiradas, se extraen los chips de memoria y la GPU, se montan sobre una nueva PCB que ya incluye salidas de vídeo, se les añade un disipador moderno, se limpian bien y se venden como si fueran productos recién fabricados. Visualmente parecen nuevas, pero en el fondo son componentes reciclados.
Entre estas curiosidades han aparecido supuestas NVIDIA RTX 3080 con 20 GB de VRAM, un modelo que en realidad nunca llegó al mercado de forma oficial, y también algunas AMD Radeon RX 580 con 16 GB (el doble que las versiones comerciales habituales). Para que funcionen, es casi seguro que utilizan BIOS modificadas y configuraciones poco ortodoxas.
Este tipo de prácticas demuestra que el ecosistema chino no solo genera nuevas GPU desde cero, sino que también explota al máximo el hardware ya existente, aunque a veces a costa de generar dudas sobre fiabilidad, garantía y transparencia para el usuario final.
Mirando todo este panorama, se ve claro que China ya tiene un ecosistema muy amplio de compañías involucradas en GPU y aceleradores, desde gigantes como Huawei, Tencent, Alibaba o Baidu hasta diseñadores especializados como Moore Threads, Biren, Muxi/MetaX, Iluvatar, Enflame, Cambricon, Innosilicon, Jingjia Micro, Zhaoxin, Deenglin, VastAI, VeriSilicon o CSIC, sin olvidar a los fabricantes oportunistas que reciclan hardware minero. Aunque NVIDIA, AMD e Intel siguen uno o dos peldaños por encima en tecnología global y ecosistema de software, varias de estas firmas chinas —Moore Threads, Muxi, Biren, Jingjia Micro o Innosilicon— ya representan una amenaza real dentro del mercado chino y, si siguen evolucionando al ritmo actual, pueden terminar por alterar el equilibrio de fuerzas también fuera de sus fronteras.
