Por qué Rusia está recurriendo a chips chinos para impulsar GigaChat

La principal apuesta de Rusia en inteligencia artificial está cada vez más ligada al ecosistema de semiconductores de China. Sberbank —el mayor banco del país y desarrollador del modelo de lenguaje GigaChat— ha señalado que espera utilizar chips fabricados en China para alimentar sus sistemas de IA, mientras las sanciones occidentales siguen restringiendo el acceso ruso a hardware avanzado.

Este movimiento ilustra un cambio geopolítico más amplio en la industria global de la inteligencia artificial: las sanciones están reorganizando las cadenas de suministro tecnológicas y empujando a Rusia hacia la infraestructura digital china.

Por qué Rusia busca chips chinos

Tras la invasión a gran escala de Ucrania en 2022, Estados Unidos, la Unión Europea, el Reino Unido y otros aliados impusieron amplias sanciones económicas y controles de exportación contra Rusia.

Entre otras cosas, estas medidas restringen:

• tecnologías avanzadas y bienes de doble uso con valor militar o estratégico
• componentes de alta tecnología como semiconductores y electrónica
• el acceso financiero de grandes instituciones, incluido Sberbank

La Unión Europea amplió específicamente los controles sobre tecnologías de doble uso para limitar el acceso de Rusia a tecnologías avanzadas críticas utilizadas en sus sectores militar e industrial. El Reino Unido y otros aliados también prohibieron la exportación de tecnologías clave y sancionaron a grandes bancos rusos.

Además, los controles de exportación occidentales exigen licencias —normalmente denegadas por defecto— para vender componentes tecnológicos avanzados, incluidos semiconductores, a Rusia.

El resultado es un fuerte cuello de botella: Rusia tiene grandes dificultades para adquirir GPUs avanzadas de proveedores occidentales como Nvidia, que son esenciales para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial a gran escala.

China emerge como el socio tecnológico más viable

Con las cadenas de suministro occidentales prácticamente cerradas, China se ha convertido en uno de los pocos países capaces de ofrecer hardware de IA a escala. Las autoridades rusas han promovido explícitamente una cooperación tecnológica más profunda con Pekín para reducir la dependencia de sistemas occidentales.

Durante una visita a China, el director ejecutivo de Sberbank, German Gref, explicó que el banco espera utilizar gradualmente microchips chinos para ejecutar GigaChat, aunque el cambio todavía está en desarrollo.

La estrategia tiene beneficios para ambas partes:

• Rusia obtiene acceso a infraestructura de IA fuera del ecosistema occidental.
• China amplía la presencia internacional de su industria de semiconductores.

Aun así, la relación es desigual. Rusia depende en gran medida de proveedores externos de computación avanzada, mientras que China todavía enfrenta limitaciones en la fabricación de chips de última generación.

Qué chips chinos podrían usarse

Sberbank no ha confirmado oficialmente qué procesadores utilizará. Sin embargo, informes del sector y analistas suelen señalar a la familia de aceleradores Huawei Ascend como la opción más probable.

Huawei ha aumentado rápidamente la producción de estos chips dentro del esfuerzo chino por construir una pila tecnológica completa de IA. La producción del acelerador Ascend 910C podría alcanzar aproximadamente 600.000 unidades en 2026, mientras que la producción total de chips Ascend podría llegar a 1,6 millones de dies en toda la línea de productos.

La arquitectura Ascend está diseñada para tareas de entrenamiento e inferencia de IA similares a las realizadas por las GPUs de centros de datos de Nvidia.

Sin embargo, la demanda dentro de China —de empresas como ByteDance o Alibaba— podría mantener el suministro ajustado, lo que dificultaría que compradores externos como Rusia obtengan grandes volúmenes.

Comparación: Huawei Ascend frente a Nvidia H200

Aunque los fabricantes chinos avanzan rápidamente, la mayoría de los analistas considera que todavía van por detrás de los aceleradores occidentales más avanzados.

Por ejemplo:

• La GPU Nvidia H200 ofrece aproximadamente 141 GB de memoria HBM3e y hasta 4,8 TB/s de ancho de banda, lo que permite un alto rendimiento para entrenamiento e inferencia de modelos de gran tamaño.
• El Huawei Ascend 910C presenta menor potencia de cálculo y menor ancho de banda: cerca de 12.032 de rendimiento total frente a 15.840 del H200, y 3,2 TB/s de ancho de banda frente a 4,8 TB/s.

Esto no significa que los chips chinos sean inutilizables. Muchas organizaciones compensan estas diferencias usando clústeres más grandes de aceleradores o técnicas de computación distribuida. Pero alcanzar el mismo rendimiento suele requerir más hardware, más energía y más trabajo de ingeniería.

Qué tan competitivo es GigaChat

El propio GigaChat es un modelo técnicamente sólido, especialmente en tareas en idioma ruso. Utiliza una arquitectura de mixture‑of‑experts con 47.000 millones de parámetros totales y unos 13.000 millones activos, y ha mostrado buenos resultados en pruebas internas de matemáticas y programación.

Aun así, comparaciones independientes sugieren que los modelos rusos todavía están lejos de la frontera tecnológica global.

Algunos análisis de benchmarking sitúan a modelos occidentales —como los desarrollados por OpenAI y Anthropic— en los primeros puestos del ranking mundial, mientras que modelos rusos como GigaChat 2 Max aparecen bastante más abajo en evaluaciones comparativas.

Expertos también señalan que GigaChat queda por detrás de varios sistemas estadounidenses y chinos en plataformas públicas de evaluación, y aún no alcanza las capacidades de modelos punteros como la serie GPT, Claude o las últimas versiones de DeepSeek.

En la práctica, la principal fortaleza de GigaChat es la localización: funciona bien en aplicaciones en ruso y en entornos empresariales dentro del mercado doméstico.

Qué indica esto sobre la alianza tecnológica Rusia‑China

La estrategia de chips de Sberbank refleja un cambio geopolítico más amplio en la industria tecnológica global.

Entre las tendencias clave destacan:

• Reconfiguración impulsada por sanciones: Rusia se ve obligada a depender de proveedores tecnológicos no occidentales.
• Búsqueda china de autonomía en semiconductores: los controles de exportación han acelerado la inversión en chips nacionales.
• Formación de bloques tecnológicos: la infraestructura de IA se está dividiendo cada vez más entre ecosistemas liderados por Occidente y por China.

Pero la cooperación también tiene límites. Los chips chinos más avanzados todavía están por detrás de los mejores productos de Nvidia, y la demanda interna en China ya absorbe gran parte de la capacidad disponible.

Para Rusia, esto significa que la tecnología china no es un reemplazo perfecto, sino más bien una solución necesaria ante las restricciones del mercado global.

En resumen

El plan de Sberbank de impulsar GigaChat con chips chinos muestra cómo la geopolítica está transformando el desarrollo de la inteligencia artificial.

Las sanciones occidentales han cortado en gran medida el acceso de Rusia a la cadena global de suministro de semiconductores avanzados, empujando al país hacia alternativas chinas como los aceleradores Ascend de Huawei. Aunque estos chips permiten continuar el desarrollo de IA, todavía están por detrás del rendimiento y del ecosistema tecnológico de las GPUs líderes de Nvidia.

El resultado es un alineamiento tecnológico cada vez más estrecho entre Rusia y China, impulsado tanto por cooperación como por restricciones estructurales.