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Los cuatro gigantes chinos de las GPU ya no compiten por convertirse en “la NVIDIA china”
Las cuatro empresas ya no son alternativas intercambiables a NVIDIA: Moore Threads apuesta por una plataforma GPU amplia, Biren por la computación GPGPU de centros de datos, Enflame por la IA en la nube con Tencent co... El verdadero campo de batalla es el software: migrar modelos, disponer de bibliotecas y operador...
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Respuesta de investigación
Conclusiones clave
- Las cuatro empresas ya no son alternativas intercambiables a NVIDIA: Moore Threads apuesta por una plataforma GPU amplia, Biren por la computación GPGPU de centros de datos, Enflame por la IA en la nube con Tencent co...
- El verdadero campo de batalla es el software: migrar modelos, disponer de bibliotecas y operadores maduros y operar clústeres distribuidos sin asumir el coste de abandonar el ecosistema CUDA.
- No hay datos comparables que permitan asignar cuotas de mercado precisas. Si las soluciones nacionales alcanzan una cuota cercana al 90% en 2028, lo más probable es una segmentación por cargas de trabajo, no cuatro su...
Prompt de IA
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How are China’s four leading domestic GPU makers—Moore Threads, Biren Technology, Enflame, and MetaX—entering a differentiation phase after. Article summary: China’s GPU “four tigers” are no longer pursuing one undifferentiated “domestic NVIDIA” story. After listings or IPO milestones, they are separating by workload, customer access, and software strategy: Moore Threads is t. Topic tags: general, news, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts wi
Las principales empresas chinas de GPU están entrando en una etapa más diferenciada. Sus avances en bolsa han hecho más fácil comparar su desempeño comercial, pero no han creado cuatro negocios equivalentes a NVIDIA. Cada compañía se está separando por el tipo de carga de trabajo que prioriza, el acceso a clientes, la arquitectura de software y la velocidad con la que puede convertir el crecimiento de ingresos en beneficios sostenibles.
Las cuatro compañías, en perspectiva
| Compañía | Posición principal | Señal comercial | Pregunta clave |
|---|---|---|---|
| Moore Threads | Plataforma GPU amplia y de propósito general para IA y gráficos | Ingresos de unos 1.510 millones de yuanes en 2025; en el primer semestre de 2026 crecieron un 147,42% interanual, hasta 1.736 millones de yuanes. |
¿Puede convertir su gama amplia y su pila de software MUSA en ventas repetibles y rentables de clústeres? |
| Biren Technology | GPGPU de alto rendimiento para centros de datos, entrenamiento e inferencia | Los ingresos de 2025 aumentaron un 207,2%, hasta 1.034,6 millones de yuanes, con un margen bruto del 53,8%. |
¿Puede escalar la producción y el soporte de software para grandes despliegues de IA? |
| Enflame | Aceleradores de IA para la nube y proveedor de sistemas integrales | Los ingresos alcanzaron 990 millones de yuanes en 2025, pero Tencent aportó aproximadamente el 74,9%. |
¿Puede diversificarse más allá de su potente, aunque concentrado, cliente de referencia? |
| MetaX | GPU y plataformas de computación para centros de datos | Los ingresos de 2025 se duplicaron con creces, hasta unos 1.600 millones de yuanes; en el primer semestre de 2026 obtuvo un beneficio neto de 612 millones. |
¿Es repetible su rentabilidad inicial en un ciclo de chips que exige mucho capital? |
Moore Threads: la apuesta por la plataforma más amplia
Moore Threads tiene el mercado potencial más amplio de las cuatro. Su estrategia de producto y software abarca la computación de IA, los gráficos y otras cargas visuales, en lugar de concentrarse únicamente en un acelerador especializado para IA. La arquitectura MUSA está concebida para dar soporte a productos destinados tanto a la computación como a los gráficos. 38
Esa amplitud le ofrece una posición diferenciada en renderizado, vídeo, simulación y otras aplicaciones en las que se cruzan la IA y la computación visual. También aumenta la dificultad de ejecución: una plataforma generalista debe atender a varios tipos de clientes y, al mismo tiempo, desarrollar suficiente profundidad de software para operar en centros de datos.
La trayectoria financiera refleja una rápida comercialización, aunque con una presión inversora todavía elevada. Moore Threads registró aproximadamente 1.510 millones de yuanes de ingresos en 2025 frente a una pérdida neta cercana a 1.000 millones, según una revisión de sus cifras de informe anual. 15 En el primer semestre de 2026, los ingresos llegaron a 1.736 millones de yuanes, un 147,42% más interanual, mientras la pérdida neta atribuible se redujo de forma pronunciada.
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Papel probable: inferencia de IA para empresas y servicios en la nube, clústeres de computación de propósito general y la oportunidad más clara del grupo en gráficos. El entrenamiento a gran escala sigue siendo una aspiración que depende en buena medida del software y de la capacidad de desplegar sistemas completos.
Biren: la candidata más clara en GPGPU de alta gama
Biren es la más enfocada explícitamente en los centros de datos. Comercializa soluciones de computación inteligente basadas en GPGPU para el entrenamiento y la inferencia de IA en entornos que van de la nube al borde. Su plataforma BIRENSUPA conecta el hardware de la empresa con aplicaciones de IA, marcos de desarrollo, bibliotecas, herramientas de programación y capacidades de gestión de clústeres. 1
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Su crecimiento comercial declarado es notable. Los ingresos del ejercicio fiscal de 2025 aumentaron un 207,2%, hasta 1.034,6 millones de yuanes, con un beneficio bruto de 557 millones y un margen bruto del 53,8%. La compañía atribuyó principalmente el incremento a la producción en volumen y a los envíos de la serie BR10X. 4
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Biren también proyectó ingresos de entre 1.150 y 1.300 millones de yuanes para el primer semestre de 2026, frente a unos 58,9 millones en el mismo periodo de 2025. Su pérdida ajustada prevista se situaba entre 290 y 360 millones de yuanes. Se trata de previsiones de la empresa, no de resultados auditados de un periodo ya cerrado, por lo que deben interpretarse con cautela. 3
La siguiente prueba será convertir el fuerte crecimiento de los envíos en despliegues fiables y de gran escala. El sucesor BR20X estaba previsto para su lanzamiento comercial en 2026, con soporte adicional para cargas de IA de menor precisión y un diseño de supernodo, según la empresa. 2
Papel probable: entrenamiento de IA a gran escala e inferencia de alto rendimiento, especialmente en clientes que priorizan el suministro nacional y pueden asumir el coste de migrar su software.
Enflame: una estrategia de aceleradores de IA anclada en Tencent
Enflame está más orientada a la aceleración de IA en la nube que a una GPU convencional de propósito general con una actividad relevante en gráficos. Su cartera incluye chips de IA, tarjetas y módulos aceleradores, sistemas y clústeres de computación inteligente, además de software de programación. 46
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Su posición comercial depende de forma inusualmente marcada de Tencent. Los ingresos de Enflame pasaron de 301 millones de yuanes en 2023 a 722 millones en 2024 y 990 millones en 2025, mientras las pérdidas netas ajustadas se redujeron de 1.567 millones a 1.197 millones durante ese periodo. 50 Sin embargo, Tencent aportó aproximadamente el 74,9% de los ingresos de 2025.
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La relación proporciona una base importante de clientes y despliegues, pero también define el principal riesgo empresarial de Enflame. La compañía debe demostrar que su hardware y su software pueden atraer a clientes más allá de Tencent, en lugar de depender de un único ecosistema para la mayor parte de la demanda.
Su estrategia de software también difiere de un intento directo de recrear una plataforma GPU universal. La información disponible describe su ecosistema propietario, incluido TopsRider, como parte de una alternativa integrada verticalmente al modelo de NVIDIA basado en CUDA. 54 Está menos claro si este enfoque puede construir una comunidad independiente de desarrolladores y clientes que la relación de ingresos con Tencent.
Papel probable: entrenamiento e inferencia de IA vinculados a Tencent y a la nube. Los gráficos y el renderizado no son su centro natural de gravedad.
MetaX: la señal más fuerte de rentabilidad temprana
MetaX se concentra en GPU y plataformas de computación de alto rendimiento para la IA en centros de datos, no en los gráficos de consumo. Sus ingresos de 2025 aumentaron un 121,3%, hasta unos 1.600 millones de yuanes, aunque la empresa todavía registró una pérdida neta ajustada de aproximadamente 830 millones ese año. 24
El cambio más llamativo llegó en el primer semestre de 2026. MetaX comunicó un beneficio neto de 612 millones de yuanes, frente a una pérdida de 186 millones en el mismo periodo del año anterior, mientras los ingresos semestrales crecieron un 44,7%, hasta 1.320 millones. 18
Con las cifras disponibles, MetaX es el caso más destacado de rentabilidad dentro del grupo. Es una señal comercial importante, pero no demuestra por sí sola que la empresa haya resuelto de forma permanente la economía del desarrollo de GPU. Los resultados de las compañías de semiconductores pueden ser volátiles debido a los envíos, la mezcla de productos, las subvenciones, la aceptación por parte de los clientes y los costes de desarrollo.
La oportunidad estratégica de MetaX consiste en hacer práctica la migración desde el software de IA existente y fiables los despliegues de producción. Por eso, su posición dependerá probablemente de la ejecución: entregar sistemas de centros de datos utilizables, ofrecer soporte tras la instalación y mejorar la economía de la inferencia.
Papel probable: entrenamiento e inferencia de IA para empresas y servicios en la nube, con la rentabilidad y la eficiencia de los despliegues como elementos diferenciadores.
El software —no la simple “compatibilidad con CUDA”— es el verdadero campo de batalla
Ninguna de estas empresas posee el ecosistema CUDA de NVIDIA. La comparación relevante no es si un proveedor puede afirmar, en abstracto, que es compatible, sino si los clientes pueden trasladar cargas de trabajo reales con un riesgo de ingeniería aceptable.
Eso exige compatibilidad con los principales marcos de desarrollo, operadores y bibliotecas maduros, controladores estables, herramientas para entrenamiento distribuido, depuración, optimización del rendimiento y una inferencia de producción fiable. La evidencia disponible no permite considerar a ninguna de las cuatro al nivel de madurez de software de NVIDIA.
Las compañías están siguiendo caminos distintos:
- Moore Threads utiliza MUSA para unificar IA y gráficos en una plataforma GPU más amplia. La información sobre la empresa describe MUSA como una arquitectura diseñada teniendo en cuenta la compatibilidad con CUDA, mientras que su ecosistema de desarrolladores habría superado los 800.000 usuarios.
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- Biren presenta BIRENSUPA como una plataforma integrada de hardware y software para entrenamiento, inferencia y grandes clústeres GPGPU.
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- Enflame apuesta por una pila de aceleración de IA más integrada verticalmente mediante su propio ecosistema de software, en lugar de construir una plataforma gráfica de propósito general.
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- MetaX puede competir haciendo más sencilla la migración práctica, mejorando la fiabilidad de los despliegues y reduciendo la fricción operativa, aunque las fuentes disponibles ofrecen menos pruebas para atribuirle liderazgo en software.
Para los compradores, la métrica decisiva es, por tanto, el coste del cambio. Un chip que parezca competitivo sobre el papel, pero que resulte difícil de adaptar, optimizar o administrar, puede perder frente a otro menos potente pero con mejores herramientas y soporte.
NVIDIA y Huawei: por qué es engañoso hablar de una carrera de cuatro sustitutos
Frente a NVIDIA, los proveedores nacionales pueden competir allí donde la garantía de suministro, el soporte local, la alineación con las políticas públicas y la integración específica para cada carga de trabajo pesan más que el máximo rendimiento disponible. El ecosistema CUDA de NVIDIA sigue siendo una ventaja decisiva, y las pruebas disponibles no establecen una madurez de software comparable para ninguna de las cuatro.
Huawei también es un actor importante en la competencia nacional, pero las fuentes proporcionadas no ofrecen cifras suficientemente comparables sobre su cuota de mercado, rendimiento o combinación de clientes como para situarla con precisión frente a estas empresas emergentes. La conclusión más prudente es que el mercado chino no se dividirá limpiamente entre cuatro sustitutos equivalentes de NVIDIA. Huawei, NVIDIA allí donde esté disponible, estas cuatro compañías y otros proveedores nacionales competirán en distintos contextos de compra y de carga de trabajo.
Qué pueden —y qué no pueden— demostrar los datos de cuota de mercado
Las cifras precisas y comparables de cuota de mercado para Moore Threads, Biren, Enflame y MetaX no están establecidas por la evidencia disponible. Las empresas informan con métricas distintas, como chips, tarjetas, sistemas, clústeres o ingresos, mientras que los despliegues privados son difíciles de verificar.
Además, el mercado es más amplio que estas cuatro compañías. Cambricon, por ejemplo, registró ingresos de 6.497 millones de yuanes y un beneficio neto de 2.059 millones en 2025, lo que demuestra que el panorama competitivo nacional incluye a proveedores cotizados consolidados más allá de los llamados “cuatro gigantes”. 22
Las previsiones de que el mercado chino de aceleradores de IA podría superar el billón de yuanes en 2028, con soluciones nacionales acercándose al 90%, deben tratarse como escenarios y no como datos actuales de cuota de mercado. Las fuentes proporcionadas no establecen la metodología de esas previsiones.
Si la adopción nacional alcanza finalmente ese nivel, el resultado más plausible será una segmentación por cargas de trabajo, no cuatro sustitutos equivalentes de NVIDIA:
- Biren, junto con grandes proveedores nacionales de sistemas, probablemente afrontará el desafío más directo en el entrenamiento a gran escala.
- MetaX, Moore Threads y Enflame pueden competir por distintas combinaciones de inferencia empresarial y en la nube.
- Moore Threads tiene la oportunidad específica más clara en gráficos y computación visual.
- Enflame debe demostrar que la demanda impulsada por Tencent puede ampliarse hasta formar una base externa de clientes duradera.
- MetaX debe probar que su rentabilidad inicial puede mantenerse.
La pregunta estratégica ha cambiado. Ya no se trata de saber qué empresa se convertirá en “la NVIDIA china”, sino de identificar qué proveedor puede combinar un suministro fiable, una posición clara frente a sus clientes y una pila de software capaz de reducir el coste y el riesgo operativo de abandonar CUDA.
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Las cuatro empresas ya no son alternativas intercambiables a NVIDIA: Moore Threads apuesta por una plataforma GPU amplia, Biren por la computación GPGPU de centros de datos, Enflame por la IA en la nube con Tencent co... El verdadero campo de batalla es el software: migrar modelos, disponer de bibliotecas y operadores maduros y operar clústeres distribuidos sin asumir el coste de abandonar el ecosistema CUDA.
¿Qué debo hacer a continuación en la práctica?
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