China no puede comprar los mejores chips de Nvidia. Así que Alibaba ha decidido conectar los suyos y venderlos como si fueran uno solo

Alibaba no quiere que su infraestructura de inteligencia artificial (IA) siga dependiendo de las tecnologías de Nvidia. Poco a poco las mayores compañías de tecnología de China están asumiendo la petición que el Gobierno de Xi Jinping les hizo a principios de octubre de 2024: en la medida de lo posible debían utilizar chips producidos en China. Diez meses después esta recomendación se transformó en una exigencia.

Y es que los centros de datos que pertenecen al Estado en todo el país debían utilizar al menos un 50% de circuitos integrados chinos en sus servidores. Este escenario favorece sobre todo a Huawei, Moore Threads y Cambricon Technologies porque son los principales fabricantes de GPU para IA de China, pero también viene de maravilla a Alibaba. De hecho, Alibaba Cloud, su filial de computación en la nube, ha dado un paso hacia delante muy importante.

Hace unos días presentó un nuevo chip para IA, el Zhenwu M890, y oficializó un itinerario muy ambicioso que describe qué soluciones va a desarrollar durante los próximos tres años. Esta GPU ha sido diseñada por T-Head, la división de semiconductores que Alibaba fundó en 2018. Incorpora 144 GB de memoria HBM3 y alcanza una velocidad de transferencia de interconexión entre chips de hasta 800 GB/s. Como estamos a punto de descubrir, esta última prestación es esencial en la estrategia que ha puesto a punto Alibaba para competir en el mercado del hardware para IA.

Alibaba se va a gastar 53.000 millones de dólares en su infraestructura

Según Alibaba, el rendimiento de su chip Zhenwu M890 triplica el de su predecesor. Además, ha sido diseñado para rendir bien tanto durante el entrenamiento de los modelos de IA de vanguardia como durante la inferencia. Un apunte importante: la inferencia es a grandes rasgos el proceso computacional que llevan a cabo los modelos de lenguaje con el propósito de generar las respuestas que corresponden a las peticiones que reciben.

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Alibaba quiere competir de tú a tú con Nvidia en el despliegue de infraestructuras para centros de datos

No obstante, hay otro dato relevante que merece la pena que no pasemos por alto: en operaciones de precisión media (FP16) el chip Zhenwu M890 alcanza 0,6 petaflops, un rendimiento equiparable al de la GPU A100 de Nvidia y tres veces superior al del chip H20. Por otro lado, el chip de interconexión ICN Switch permite enlazar hasta 128 GPU M890 para que trabajen al unísono. Alibaba asegura que esta arquitectura consigue que estas GPU funcionen como un único chip, lo que, sobre el papel, le permitirá competir de tú a tú con Nvidia en el despliegue de infraestructuras para centros de datos.

En lo que se refiere al itinerario que seguirá hasta 2028, esta compañía china ha anticipado que planea lanzar el Zhenwu V900 durante el tercer trimestre de 2027. Según Alibaba, implementará una arquitectura de computación paralela propia notablemente mejorada, tendrá un rendimiento tres veces superior al del chip M890, se apoyará en 216 GB de memoria y alcanzará una velocidad de transferencia de interconexión de 1.200 GB/s. El Zhenwu J900 llegará durante el tercer trimestre de 2028 con otro salto arquitectónico de mayor calado.

Este roadmap refleja que Alibaba va con todo. De hecho, también ha anunciado que va a respaldar este plan con una inversión en infraestructura de 380.000 millones de yuanes (unos 53.000 millones de dólares) durante los próximos tres años. Es el mayor compromiso de este tipo en la historia de la compañía. Además, T-Head está planificando su salida a bolsa para financiar un programa de inversión en infraestructura más agresivo, lo que la colocaría en competencia directa con Cambricon Technologies y la línea Ascend de Huawei en el mercado doméstico de chips para IA.

Imagen | Alibaba

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La noticia China no puede comprar los mejores chips de Nvidia. Así que Alibaba ha decidido conectar los suyos y venderlos como si fueran uno solo fue publicada originalmente en Xataka por Laura López .