Huawei intenta esquivar los límites físicos y geopolíticos de la carrera de los chips

Huawei no está tratando de escapar de la física de los semiconductores. Su apuesta consiste en cambiar el lugar donde se busca el próximo salto de rendimiento: en vez de depender únicamente de fabricar transistores cada vez más pequeños, la compañía quiere reducir el tiempo que tardan las señales, los datos y las tareas en recorrer un chip y un sistema informático completo. Es una vía que podría reducir —pero no eliminar— la dependencia china de los equipos de litografía más avanzados restringidos por los controles estadounidenses. Aún no está demostrado que suponga una ruptura tecnológica genuina.

Del tamaño del transistor al tiempo de transmisión

La propuesta se denomina Tau Scaling Law. La letra griega τ representa el tiempo de respuesta o retraso de una señal. En la práctica, Huawei pretende optimizar aspectos como la latencia de las interconexiones, el movimiento de datos, el acceso a la memoria y la coordinación entre distintos componentes.

La idea no significa que el escalado litográfico tradicional haya dejado de importar. Más bien desplaza parte del objetivo: si fabricar transistores mucho más pequeños resulta cada vez más difícil y el acceso a las máquinas de litografía ultravioleta extrema (EUV) de ASML está limitado por las sanciones estadounidenses, todavía puede haber margen en la arquitectura del chip, el empaquetado, el software y la comunicación entre componentes.

La tecnología que debe materializar este enfoque es LogicFolding. Huawei prevé incorporarla a un procesador Kirin para smartphones cuyo lanzamiento está previsto para septiembre. Según la empresa, el diseño organiza de forma más vertical la lógica, los circuitos analógicos y la memoria para acortar las rutas críticas y mejorar la densidad y el rendimiento.

Qué tendrá que demostrar el próximo Kirin

El nuevo smartphone será un examen comercial relevante, pero no una prueba concluyente por el mero hecho de llegar al mercado. Los investigadores y analistas del sector tendrán que comprobar varios elementos:

• cuál es el proceso de fabricación real del chip y qué niveles de rendimiento y aprovechamiento —o yield— consigue la producción;
• el rendimiento sostenido de la CPU, la GPU y la NPU, no solo las cifras máximas de los benchmarks;
• consumo energético, temperatura y comportamiento bajo cargas prolongadas;
• diseño del encapsulado, sistema de memoria y ancho de banda disponible; y
• comparación con los procesadores líderes en situaciones de uso reales.

Un resultado favorable demostraría que la arquitectura y la integración pueden estrechar la brecha pese a contar con una fabricación menos avanzada. No demostraría que Huawei haya reemplazado la litografía EUV ni que haya eliminado la lógica económica del escalado de transistores. En particular, una mayor densidad efectiva obtenida mediante apilamiento no equivale automáticamente a disponer del mismo proceso de fabricación que sus competidores.

La «tarta de cinco capas» frente a la «pagoda de 18 pisos»

La comparación propuesta por Liao Heng, científico jefe de Huawei Semiconductor y uno de los arquitectos del chip Ascend, también cambia la forma de entender la competencia en inteligencia artificial.

Jensen Huang, consejero delegado de Nvidia, describe la industria de la IA como una tarta de cinco capas: energía, chips, infraestructura informática, nube y modelos de IA, y aplicaciones. Es un mapa industrial de alto nivel, útil para mostrar cómo fluye el valor desde la electricidad y el hardware hasta los productos que utilizan los clientes.

La pagoda de 18 pisos de Liao es más detallada y está planteada desde la ingeniería y la producción. Descompone esas grandes categorías en dependencias concretas: teoría, energía, minería y materias primas, silicio, diseño de transistores y procesos, fabricación de obleas, litografía y equipos, encapsulado avanzado, arquitectura, compiladores y entornos de ejecución, partición de operadores, cuantización y baja precisión, entrenamiento de modelos, modelos fundacionales, agentes, productos y aplicaciones.

La diferencia principal no está tanto en que una metáfora contradiga a la otra, sino en el nivel de zoom. La tarta muestra cinco grandes bloques de la economía de la IA; la pagoda hace visibles los elementos que quedan ocultos dentro de palabras como «chips», «infraestructura» o «modelos».

Por qué el «piso más corto» fija el límite

El argumento de Liao equivale, en esencia, a una visión de ingeniería de sistemas de extremo a extremo. El modelo de IA más avanzado no puede compensar por sí solo una fuente de alimentación insuficiente, un ancho de banda de memoria limitado, un encapsulado deficiente, bajos rendimientos de fabricación, herramientas de software inmaduras, interconexiones lentas o una capacidad de despliegue insuficiente.

El rendimiento, el coste y la fiabilidad quedan condicionados por la dependencia más débil. Por eso, la pagoda funciona como una defensa de la coordinación entre capas: un acelerador rápido no basta si el resto del sistema pasa demasiado tiempo esperando datos, comunicándose o resolviendo incompatibilidades de software.

Muchos chips para compensar un hardware individual más débil

La consecuencia estratégica es clara: Huawei puede intentar obtener un rendimiento útil a escala de sistema a partir de numerosos aceleradores disponibles en el mercado nacional, aunque cada uno sea menos potente que los procesadores de vanguardia de Nvidia.

Para que este modelo funcione, habría que diseñar conjuntamente los chips, la memoria, las redes, el compilador, el entorno de ejecución, la cuantización de modelos y el software de entrenamiento distribuido. El objetivo es que el conjunto dedique menos tiempo a intercambiar información o a mantener chips inactivos.

Este enfoque puede ser eficaz en cargas de trabajo que se dividen bien entre muchos procesadores. Pero también puede exigir más electricidad, capacidad de red, complejidad de software y costes operativos que una solución basada en un número menor de GPU punteras. La información disponible respalda la coordinación entre capas como una pieza central de la estrategia de Huawei, pero todavía no ofrece una validación independiente suficiente de que sus sistemas igualen a los principales sistemas de Nvidia.

Un ecosistema nacional como respuesta a las sanciones

La estrategia encaja con el esfuerzo más amplio de China por construir una cadena tecnológica integrada: diseño y fabricación de chips, memoria, encapsulado, marcos de inteligencia artificial y sistemas completos. La razón es que una restricción de importaciones en cualquiera de los niveles puede limitar el rendimiento del conjunto.

Los datos de IDC citados por Reuters muestran que los proveedores chinos de GPU y chips de IA, liderados por Huawei, reunieron aproximadamente el 41 % del mercado chino de servidores con aceleradores de IA en 2025, mientras Nvidia mantuvo el liderazgo con un 55 %. Los controles de exportación estadounidenses y la presión para localizar la cadena de suministro son factores importantes detrás de ese cambio.

En resumen, Huawei no está derogando las leyes de la física ni haciendo innecesaria la litografía avanzada. Está intentando trasladar parte de la competición hacia la arquitectura, el empaquetado, el software y la coordinación de clústeres. Para un ecosistema nacional verticalmente integrado, esas áreas pueden compensar parcialmente la desventaja en fabricación de vanguardia; queda por comprobar cuánto rendimiento real y qué costes tendrá esa compensación.