Los controles estadounidenses a la exportación de microchips impuestos el año pasado para congelar el desarrollo por parte de China de superordenadores utilizados para desarrollar armas nucleares y sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT sólo están teniendo efectos mínimos en el sector tecnológico chino.

Las normas restringieron los envíos de chips de Nvidia Corp y Advanced Micro Devices Inc que se han convertido en el estándar de la industria tecnológica mundial para desarrollar chatbots y otros sistemas de IA.

Pero Nvidia ha creado variantes de sus chips para el mercado chino que se ralentizan para cumplir las normas estadounidenses. Expertos del sector dijeron a Reuters que el más reciente -el Nvidia H800, anunciado en marzo- tardará probablemente entre un 10% y un 30% más en realizar algunas tareas de IA y podría duplicar algunos costes en comparación con los chips estadounidenses más rápidos de Nvidia.

Incluso los chips Nvidia más lentos representan una mejora para las empresas chinas. Tencent Holdings, una de las mayores empresas tecnológicas de China, estimó en abril que los sistemas que utilicen el H800 de Nvidia reducirán a más de la mitad el tiempo necesario para entrenar su mayor sistema de IA, de 11 a 4 días.

"Las empresas de IA con las que hablamos parecen considerar que la desventaja es relativamente pequeña y manejable", afirmó Charlie Chai, analista de 86Research con sede en Shanghái.

Las idas y venidas entre el gobierno y la industria ponen al descubierto el reto estadounidense de frenar el avance de China en alta tecnología sin perjudicar a las empresas estadounidenses.

Parte de la estrategia estadounidense a la hora de establecer las normas era evitar un choque tal que los chinos abandonaran por completo los chips estadounidenses y redoblaran sus propios esfuerzos de desarrollo de chips.

"Tenían que trazar la línea en algún lugar, y dondequiera que la trazaran, se iban a encontrar con el reto de cómo no ser inmediatamente perturbadores, pero también cómo degradar con el tiempo la capacidad de China", dijo un ejecutivo de la industria de chips que solicitó el anonimato para hablar de las conversaciones privadas con los reguladores.

Las restricciones a la exportación tienen dos partes. La primera pone un tope a la capacidad de un chip para calcular números extremadamente precisos, una medida diseñada para limitar los superordenadores que pueden utilizarse en la investigación militar. Fuentes de la industria del chip dijeron que se trataba de una medida eficaz.

Pero calcular números extremadamente precisos es menos relevante en trabajos de IA como los grandes modelos lingüísticos, donde la cantidad de datos que el chip puede masticar es más importante.

Nvidia está vendiendo el H800 a las mayores empresas tecnológicas de China, incluidas Tencent, Alibaba Group Holding Ltd y Baidu Inc para su uso en este tipo de trabajos, aunque todavía no ha empezado a enviar los chips en grandes volúmenes.

"El Gobierno no pretende perjudicar a la competencia ni a la industria estadounidense, y permite a las empresas estadounidenses suministrar productos para actividades comerciales, como la prestación de servicios en la nube para los consumidores", afirmó Nvidia en un comunicado la semana pasada.

China es un mercado importante para las empresas tecnológicas estadounidenses, y la venta de productos allí ayuda a crear puestos de trabajo tanto para Nvidia como para sus socios con sede en Estados Unidos, añadió la empresa.

"Los controles a la exportación de octubre exigen que creemos productos con una brecha cada vez mayor entre los dos mercados", dijo Nvidia la semana pasada. "Cumplimos la normativa a la vez que ofrecemos productos lo más competitivos posible en cada mercado".

Bill Dally, jefe científico de Nvidia, dijo en otra declaración esta semana que esta brecha crecerá rápidamente con el tiempo, ya que los requisitos de formación siguen duplicándose cada seis o doce meses."

Un portavoz de la Oficina de Industria y Seguridad, la rama del Departamento de Comercio de EE.UU. que supervisa las normas, no devolvió una solicitud de comentarios.

RALENTIZADO PERO NO DETENIDO

El segundo límite estadounidense se refiere a las velocidades de transferencia de chip a chip, que sí afectan a la IA. Los modelos que hay detrás de tecnologías como ChatGPT son demasiado grandes para caber en un solo chip. En su lugar, deben repartirse entre muchos chips - a menudo miles a la vez - que necesitan comunicarse entre sí.

Nvidia no ha revelado los detalles de rendimiento del chip H800 exclusivo para China, pero una hoja de especificaciones vista por Reuters muestra una velocidad de chip a chip de 400 gigabytes por segundo, menos de la mitad de la velocidad máxima de 900 gigabytes por segundo del chip insignia H100 de Nvidia disponible fuera de China.

Algunos miembros de la industria de la IA creen que esa velocidad sigue siendo suficiente. Naveen Rao, director ejecutivo de una startup llamada MosaicML que se especializa en ayudar a los modelos de IA a funcionar mejor en hardware limitado, estimó una ralentización del sistema del 10-30%.

"Hay formas de sortear todo esto algorítmicamente", dijo. "No veo que esto sea un límite durante mucho tiempo - como 10 años".

El dinero ayuda. Un chip en China que tarda el doble en terminar una tarea de entrenamiento de IA que un chip estadounidense más rápido aún puede hacer el trabajo.

"En ese momento, tienes que gastar 20 millones de dólares en lugar de 10 millones para entrenarlo", dijo una fuente de la industria que pidió el anonimato debido a los acuerdos con los socios. "¿Eso apesta? Sí que lo es. Pero ¿significa eso que es imposible para Alibaba o Baidu? No, no es un problema".

Además, los investigadores de IA están intentando adelgazar los enormes sistemas que han construido para reducir el coste de los productos de formación similares al ChatGPT y otros procesos. Éstos requerirán menos chips, lo que reducirá las comunicaciones entre chips y disminuirá el impacto de los límites de velocidad de EE UU.

Hace dos años, la industria pensaba que los modelos de IA se harían cada vez más grandes, dijo Cade Daniel, ingeniero de software de Anyscale, una startup de San Francisco que proporciona software para ayudar a las empresas a realizar trabajos de IA.

"Si eso siguiera siendo cierto hoy en día, esta restricción a la exportación tendría mucho más impacto", dijo Daniel. "Esta restricción a la exportación se nota, pero no es tan devastadora como podría haber sido".