|  Xataka.com |  Tecnología

Cuando se habla de NVIDIA, casi todo el foco se pone en el hardware: las H100, Blackwell, racks, consumo energético, nanómetros... Es comprensible, pero es un error. El foso defensivo –el moat– de NVIDIA no es el hardware. Es CUDA.

CUDA no es un accesorio del chip, es el estándar de facto sobre el que se escribe, se optimiza y se depura la mayor parte del código de IA del planeta. Cambiar de GPU sin cambiar de CUDA no existe. Y cambiar de CUDA implica reescribir años de trabajo. Por eso es un moat.

Por qué es importante. La gran apuesta de Huawei no es “hacer un H100 chino”. Es construir un camino para que el desarrollador llegue a Ascend sin sentir que cambia de planeta. Las restricciones lo están acelerando.

Las exportaciones han partido el mundo en dos:

1. Un ecosistema que gira alrededor de NVIDIA.
2. Y otro que China intenta levantar a contrarreloj.

En ese segundo, Huawei no está jugando solo a chips: está jugando a “ecosistema”, en IA y fuera de ella. Y ahí está el matiz: puedes estar años por detrás en chips y, aun así, ir reduciendo la dependencia si consigues que el software trague.

En Xataka

Huawei ya no compite: está construyendo su propia realidad paralela

En detalle. Huawei está atacando el problema por tres frentes, con una lógica pragmáticamente china: no reemplazar todo de golpe, sino abrir atajos.

1. Pila nativa (CANN + MindSpore). Es su alternativa “pura”: su propio entorno y sus propias herramientas para sacar rendimiento de Ascend. El coste hoy es alto, hay quejas de inestabilidad, la documentación es más bien desordenada, y la comunidad es mucho más pequeña.
2. Compatibilidad con PyTorch. Este es el movimiento más estratégico. Huawei no intenta que el mundo ame su framework: intenta que el mundo no tenga que dejar PyTorch. torch_npu actúa como adaptador para ejecutar modelos de PyTorch sobre Ascend, pero con un problema: no es nativo y sufre con cada cambio de PyTorch. Si PyTorch avanza y tu backend va por detrás, el desarrollador lo nota.
3. Portabilidad vía ONNX. Aquí Huawei busca su mejor ventana: inferencia y despliegue, no entrenamiento. ONNX funciona como formato puente: entrenas donde puedas (a menudo, NVIDIA) y despliegas en Ascend. Es un enfoque menos romántico y más útil: si la escasez aprieta, mover inferencia a hardware local es un alivio inmediato.

Entre líneas. La historia real es que Huawei está intentando replicar el “truco” que hizo grande a NVIDIA: convertir su hardware en una experiencia.

Por eso aparece la táctica que lo explica todo: meter ingenieros en casa del cliente para migrar código y optimizarlo. No es escalable como modelo de negocio, pero sí como modelo de transición: compras tiempo mientras maduras herramientas, librerías y soporte.

• Y hay otra derivada: si China consigue que suficientes equipos adopten Ascend por necesidad, con el tiempo eso puede volverse hábito y luego infraestructura. No porque sea mejor, sino porque ya está integrado.

En Xataka

Huawei va a volver. Y no todo el mundo está preparado para lo que viene

Sí, pero. Huawei tiene dos límites que no se arreglan con marketing:

1. Ritmo de mejora del hardware: el análisis de roadmap sugiere estancamiento relativo y una brecha que podría ampliarse, no cerrarse, si NVIDIA sigue acelerando ciclos.
2. Cuellos de botella fuera del chip: memoria (HBM), herramientas y capacidad industrial. Puedes agregar chips “peores”, pero necesitas fabricar muchos y montar muchos sistemas.

Y ahora qué. Si esta película continúa, veremos dos señales claras:

• Menos hype de chips y más historias de migraciones reales: cuántos equipos han pasado a Ascend, con qué fricciones, con qué pérdidas de rendimiento.
• Menos obsesión por entrenar en Ascend y más normalización del patrón híbrido: entreno donde puedo, despliego donde debo.

Lo de NVIDIA seguirá siendo CUDA. Lo de Huawei no es “un chip”. Es una estrategia de fuga. Y las restricciones son el combustible que la está haciendo inevitable.

En Xataka | Con HarmonyOS NEXT Huawei ha conseguido algo increíble. Ni Samsung, ni Microsoft ni Mozilla lo lograron

Imagen destacada | NVIDIA, Huawei

-
La noticia Huawei está construyendo su propio ecosistema alternativo a CUDA. Si lo consigue, NVIDIA tendrá un grave problema fue publicada originalmente en Xataka por Javier Lacort .