Los envíos de chips desarrollados en China podrían alcanzar 5 millones de unidades durante 2026, frente a los 4 millones atribuidos a 2025, según los detalles de una sesión con un experto organizada por Deutsche Bank. La previsión no procede de un informe público firmado por la entidad y su metodología completa no se ha difundido.
El crecimiento estaría encabezado por Huawei y Cambricon, mientras SMIC y Hua Hong sostienen buena parte de la fabricación nacional. Sin embargo, las estimaciones disponibles no siempre miden el mismo mercado, por lo que resulta esencial diferenciar entre chips nacionales, aceleradores de IA y tarjetas completas para servidores.
Los envíos aumentarían un 25% durante 2026
La estimación supone un crecimiento aproximado del 25% interanual, al pasar de 4 a 5 millones de unidades. El experto también anticipa una tasa anual compuesta cercana al 30% durante los próximos dos o tres años, mientras la participación de los proveedores nacionales aumentaría desde el 40% hasta más del 50%.
El problema reside en que no se ha definido públicamente qué productos incluye el cálculo. La cifra podría abarcar aceleradores para centros de datos, procesadores especializados, ASIC diseñados por empresas tecnológicas u otras categorías de semiconductores fabricados dentro del país.
Esta falta de precisión impide utilizar los 5 millones como una medida directa de la capacidad informática desplegada por China. Un acelerador destinado al entrenamiento de grandes modelos no ofrece el mismo rendimiento que un chip orientado a inferencia, mientras una tarjeta completa puede integrar más de un procesador.
El volumen refleja, por tanto, la expansión industrial del ecosistema chino, pero no demuestra por sí solo que el país pueda igualar el rendimiento agregado de cinco millones de GPU avanzadas. Para esa comparación también habría que conocer la memoria disponible, la interconexión, el consumo y la potencia efectiva de cada solución.
Las cifras de IDC utilizan una categoría más limitada
Los datos de IDC revisados por Reuters sitúan en aproximadamente 4 millones de unidades el mercado chino completo de tarjetas aceleradoras de IA durante 2025. Los proveedores nacionales entregaron alrededor de 1,65 millones, equivalentes al 41%, mientras NVIDIA conservó un 55% con unos 2,2 millones de dispositivos.
Huawei encabezó el grupo chino con 812.000 unidades, seguida a distancia por T-Head, Kunlunxin, Cambricon y otros desarrolladores nacionales. Estas cifras muestran un avance considerable, pero también entran en aparente conflicto con los 4 millones de chips chinos atribuidos al experto consultado por Deutsche Bank.
La explicación más probable es que ambas estimaciones utilicen definiciones diferentes. IDC contabiliza tarjetas aceleradoras empleadas en servidores, mientras la previsión de 5 millones podría incluir una gama más amplia de circuitos nacionales o productos integrados fuera de esa categoría concreta.
JPMorgan también habría calculado que los aceleradores chinos de IA pasarán de aproximadamente 1 millón de unidades en 2025 a 5 millones en 2028. Aunque coincide en la cifra final, su calendario y el mercado analizado son distintos, por lo que no puede considerarse una confirmación de la previsión para 2026.
Huawei y Cambricon lideran la sustitución nacional
El crecimiento de los proveedores chinos responde tanto a las restricciones estadounidenses sobre los aceleradores avanzados como a las políticas de Pekín destinadas a reducir la dependencia tecnológica. El mercado interno ofrece así una base considerable para ampliar la producción, perfeccionar el software y financiar nuevas arquitecturas.
Huawei dispone de una ventaja particular porque no comercializa únicamente procesadores. Su plataforma combina aceleradores Ascend, servidores, interconexión y herramientas de software, facilitando el despliegue de sistemas completos frente a fabricantes que todavía dependen de componentes externos.
Cambricon también está ganando peso, pero el número de unidades no permite comparar directamente sus productos con los de NVIDIA. Incluso cuando un acelerador nacional ofrece menos rendimiento, puede resultar atractivo por su disponibilidad, el soporte local o su adecuación a contratos públicos y empresariales.
La sustitución tampoco depende exclusivamente de la potencia del silicio. NVIDIA conserva una ventaja importante mediante CUDA, sus bibliotecas optimizadas y un ecosistema ampliamente implantado, por lo que adoptar una plataforma china exige adaptar modelos, compiladores y aplicaciones.
This reminds me of something. A few days ago, I read the transcript of an expert call hosted by DB. It said that shipments of homegrown Chinese chips had already reached 2.5 million units this year. I scoffed at the figure, thinking there was no way it could be true—but now I’m… https://t.co/lcIneyih5m pic.twitter.com/uhiBk7I79v
— Jukan (@jukan05) July 20, 2026
SMIC y Hua Hong afrontan los principales límites de fabricación
SMIC y Hua Hong son fundiciones encargadas de producir diseños desarrollados por otras compañías. No deben confundirse con Huawei o Cambricon, que diseñan los aceleradores y construyen las plataformas destinadas a los clientes finales.
Las restricciones estadounidenses generan un efecto doble. Por una parte, estimulan la demanda de chips nacionales al limitar el acceso a determinadas GPU extranjeras. Por otra, dificultan la compra de equipos necesarios para fabricar procesos avanzados con buenos rendimientos y grandes volúmenes.
China puede compensar parte de esta desventaja mediante diseños especializados, agrupaciones con más aceleradores y sistemas como CloudMatrix384, que conecta 384 NPU Ascend 910C para mejorar el rendimiento en cargas de inferencia intensivas en comunicación. Sin embargo, estas soluciones elevan las necesidades de energía, refrigeración e interconexión.
La capacidad disponible también depende de la memoria HBM, el encapsulado avanzado y el porcentaje de chips funcionales obtenido por oblea. Una arquitectura puede estar terminada, pero su volumen comercial seguirá limitado si la fundición no dispone de suficientes obleas o si el rendimiento de fabricación resulta reducido.
Kimi K3 no confirma el hardware utilizado para entrenarlo
La información original sostiene que Kimi K3, desarrollado por Moonshot AI, fue entrenado exclusivamente mediante chips chinos. La compañía, sin embargo, no ha publicado todavía el informe técnico completo que describirá la arquitectura, el entrenamiento y las evaluaciones del modelo.
Por este motivo, no puede confirmarse qué aceleradores se utilizaron, cuántos participaron ni qué infraestructura conectó el sistema. La afirmación debe mantenerse atribuida a Moonshot hasta que aparezca documentación técnica capaz de verificarla.
La demostración donde Kimi K3 diseña un pequeño circuito tampoco prueba el origen de su plataforma de entrenamiento. Que un modelo pueda generar y comprobar un diseño electrónico no significa que ese mismo chip se utilizara para desarrollarlo.
Demostrar un entrenamiento completo sobre hardware nacional tendría una relevancia superior al simple volumen de envíos. Confirmaría que China puede combinar procesadores, memoria, interconexión, software y capacidad energética para ejecutar proyectos avanzados sin depender directamente de aceleradores extranjeros.
El avance es claro, pero los 5 millones necesitan contexto
La industria china está ganando terreno dentro de su propio mercado, como demuestra el 41% alcanzado por sus proveedores de aceleradores durante 2025. Las sanciones, la inversión pública y la demanda de grandes empresas tecnológicas seguirán acelerando esta sustitución.
Alcanzar 5 millones de chips nacionales durante 2026 reforzaría la escala de producción y permitiría ampliar la base instalada. No obstante, la cifra necesita una definición precisa antes de compararse con IDC, JPMorgan o los envíos de NVIDIA, ya que cada estimación puede contabilizar productos diferentes.
La conclusión sólida no es que China vaya a disponer automáticamente de cinco millones de aceleradores de última generación, sino que su cadena de suministro nacional continúa creciendo con rapidez. El verdadero alcance dependerá del rendimiento por chip, la capacidad de fabricación y la madurez del ecosistema de software.
Vía: Wccftech
