El centro de datos de Shaoguan pone a prueba la estrategia de IA «de extremo a extremo» de Alibaba

Qué se anunció en Shaoguan

En abril de 2026, Alibaba y China Telecom pusieron en marcha un centro de datos para inteligencia artificial en Shaoguan, una ciudad de la provincia de Guangdong, en el sur de China. La instalación comenzó con un clúster de 10.000 aceleradores Zhenwu, diseñados por T-Head, la división de semiconductores de Alibaba. 813

A diferencia de los centros que dependen principalmente de GPUs importadas, este sistema se presenta como una infraestructura basada en chips desarrollados y fabricados dentro de China. Los reportes señalan que está preparado tanto para el entrenamiento de modelos como para la inferencia, es decir, la fase en la que un modelo ya entrenado genera respuestas o predicciones. También podría manejar modelos con cientos de miles de millones de parámetros. 81013

Una alianza, no un centro de Alibaba en solitario

La estructura del proyecto es importante. Según la información disponible, China Telecom es la entidad que posee y opera la instalación, mientras Alibaba suministra la tecnología de aceleración Zhenwu y Alibaba Cloud contribuye con la plataforma de computación, software y servicios de IA. 5

Por eso, el proyecto se entiende mejor como una infraestructura operada por una empresa de telecomunicaciones y construida alrededor de tecnología de Alibaba, no como un centro de datos gestionado exclusivamente por el gigante del comercio electrónico.

El sistema utiliza una arquitectura de red de baja latencia que permite coordinar los 10.000 chips como un conjunto de computación. Esta característica es esencial: en los modelos grandes, el rendimiento no depende únicamente de cada chip, sino también de la rapidez con la que los aceleradores comparten datos y sincronizan sus operaciones. 2

De 10.000 a 100.000 chips

Alibaba y China Telecom contemplan ampliar el clúster hasta 100.000 chips. Si se materializa, la instalación dejaría de ser solo una demostración tecnológica para convertirse en una plataforma compartida de computación a gran escala, potencialmente accesible para empresas y organismos públicos. 511

Esa capacidad podría utilizarse en tareas que requieren grandes volúmenes de cálculo, como análisis de imágenes médicas, investigación farmacéutica, descubrimiento de materiales, simulaciones, optimización industrial y servicios de IA para el Gobierno. Sin embargo, la información pública disponible no permite confirmar qué clientes concretos ya han contratado capacidad en Shaoguan.

Por qué Alibaba diseña sus propios aceleradores

La principal ventaja estratégica de fabricar chips propios no es simplemente sustituir una GPU extranjera por otra nacional. Es ganar margen de maniobra sobre toda la cadena tecnológica.

Alibaba puede coordinar el diseño del silicio con la memoria, las redes, los núcleos de procesamiento de modelos, la programación del clúster, el rendimiento de inferencia y la estructura de precios de sus servicios en la nube. En lugar de adaptar sus productos únicamente a la hoja de ruta de Nvidia, puede ajustar hardware, software, centros de datos y modelos para que funcionen como un sistema integrado. 813

Ese control puede reducir la exposición a las restricciones estadounidenses sobre Nvidia y otros chips avanzados, además de facilitar una oferta de nube construida sobre una plataforma doméstica más estable. También permite acumular experiencia de despliegue, crear herramientas de software y formar una base instalada de aceleradores chinos, elementos relevantes para la autosuficiencia del sector de semiconductores. 13

Hay, no obstante, un límite importante: diseñar un chip propio no demuestra automáticamente que su rendimiento sea equivalente al de los aceleradores de frontera de Nvidia. Las comparaciones independientes disponibles no son suficientes para establecer una paridad de rendimiento.

El vínculo con Qwen

La estrategia de hardware está relacionada con la apuesta de Alibaba por Qwen, su familia de modelos de lenguaje y sistemas multimodales en la nube. Qwen comenzó como Tongyi Qianwen, con una versión beta en abril de 2023 y una apertura al público en China en septiembre del mismo año. 25

Las primeras versiones de Qwen suelen describirse como basadas en la arquitectura de la familia Llama, desarrollada por Meta, o estrechamente derivadas de ella. Con el tiempo, las generaciones posteriores evolucionaron hacia diseños propios de Alibaba, incluidos modelos densos, multimodales y arquitecturas de tipo mixture of experts (MoE), que activan solo una parte de sus parámetros para cada tarea. 25

En abril de 2026, Alibaba presentó Qwen3.6-Plus, un modelo alojado en la nube con mejoras orientadas a la programación agéntica, la percepción multimodal y el razonamiento. La compañía también describe una ventana de contexto de un millón de tokens, una capacidad útil para analizar repositorios completos, grandes colecciones de documentos y flujos de trabajo con recuperación de información. 714

La etiqueta «optimizado para RAG» —RAG significa generación aumentada mediante recuperación— debe interpretarse como una descripción de los usos y flujos de trabajo en los que el modelo puede rendir bien, no como una prueba de que el modelo base haya sido diseñado exclusivamente para RAG.

Además, Qwen3.6-Plus fue presentado como la versión insignia más reciente en el momento de su lanzamiento, pero la página actual de modelos de Alibaba ya incluye Qwen3.7-Plus. Por tanto, no es preciso llamar a Qwen3.6-Plus «la última versión» sin indicar el momento al que se hace referencia. 11

Qué significa para la competencia entre China y Estados Unidos

El centro de Shaoguan y Qwen ilustran una competencia que va mucho más allá de comparar un modelo con otro. Alibaba intenta controlar un ecosistema completo: el diseño de chips, la infraestructura de centros de datos, los servicios de nube, las herramientas de software y los modelos que utilizan esa capacidad.

En un entorno en el que las restricciones de exportación pueden limitar el acceso a los aceleradores más avanzados, esa integración ofrece una forma de reducir riesgos de suministro y mantener el desarrollo dentro de una plataforma tecnológica nacional. Su éxito dependerá de factores como la disponibilidad de chips, la calidad del software, la eficiencia de las redes, los costes y el rendimiento real frente a las alternativas internacionales.

La expansión de 10.000 a 100.000 aceleradores, si se concreta, será una prueba especialmente relevante: mostrará si Zhenwu puede pasar de un despliegue emblemático a una infraestructura operativa capaz de sostener servicios de IA a escala empresarial y pública.