El Economista - 73 años
Versión digital

mar 16 Jul

BUE 14°C
Chips

China se aprovecha de los semiconductores de EE.UU.

Pese a las restricciones impuestas por Washington, el gigante asiático se sigue aprovechando de la tecnología de EE.UU.

China se aprovecha de los semiconductores de EE.UU.
03 mayo de 2023

En la actual disputa global entre Estados Unidos y China, una de las áreas que más le preocupa a Washington es la de los semiconductores. Por ello, en los últimos meses le ha impuesto importantes restricciones a Pekín.

Sin embargo, los controles de exportación de microchips de EE. UU., para congelar el desarrollo de supercomputadoras chinas para producir armas nucleares y sistemas de inteligencia artificial, están teniendo efectos mínimos en el sector tecnológico del gigante asiático.

Las reglas restringieron los envíos de Nvidia Corp y Advanced Micro Devices. Por ejemplo, para cumplir con las normas, Nvidia ha creado variantes de sus chips para el mercado chino, como el Nvidia H800, que probablemente tardará entre un 10% y un 30% más en realizar algunas tareas de inteligencia artificial y podría duplicar algunos costos en comparación con los chips estadounidenses más rápidos.

Sin embargo, incluso los chips Nvidia más lentos representan una mejora para las empresas chinas: Tencent Holdings estimó en abril que los sistemas que utilizan el H800 reducirán el tiempo que lleva entrenar su sistema más grande de IA en más de la mitad, de once días a cuatro días.

El objetivo del gobierno de EE. UU. es frenar el progreso de China en alta tecnología sin perjudicar a las empresas nacionales. Por ello, parte de la estrategia fue evitar un impacto tal que los chinos abandonaran por completo los chips estadounidenses y redoblaran sus propios esfuerzos de desarrollo.

Las restricciones a la exportación tienen dos partes: una pone un límite a la capacidad de un chip para calcular números extremadamente precisos, una medida diseñada para limitar las supercomputadoras que pueden usarse en la investigación militar. 

Pero esto es menos relevante en el trabajo de IA, como los grandes modelos de lenguaje, donde la cantidad de datos que el chip puede procesar es más importante.

El segundo límite está en las velocidades de transferencia de chip a chip, lo que afecta a la IA. Los modelos detrás de tecnologías, como ChatGPT, son demasiado grandes para caber en un solo chip, por lo que deben distribuirse en muchos chips que necesitan comunicarse entre sí.

En esta nota

Seguí leyendo

Enterate primero

Economía + las noticias de Argentina y del mundo en tu correo

Indica tus temas de interés