El máximo responsable de Nvidia, Jensen Huang, ha señalado que Estados Unidos ya no está claramente por delante de China en la carrera por la inteligencia artificial. Sus declaraciones, realizadas en una entrevista con CNBC y recogidas por diferentes medios, apuntan a un panorama mucho más apretado de lo que se asumía hasta hace poco.
En su análisis, el directivo subraya que rápida adopción y energía abundante impulsan el avance chino, además de modelos de código abierto, mientras que EE.UU. conserva una ventaja palpable en el diseño de chips punteros. A la vez, la demanda global de computación para entrenar sistemas de IA se ha disparado en los últimos meses, con un tirón notable de la nueva generación de Nvidia, Blackwell.
Un liderazgo cada vez más ajustado
Huang sostiene que la diferencia entre las dos potencias se ha reducido con rapidez y que, aunque EE.UU. sigue marcando el paso en determinados frentes, la brecha ya no es amplia. Cita como ejemplo el empuje de los modelos abiertos en China y el ritmo de despliegue de nuevas aplicaciones.
De acuerdo con el ejecutivo, los sistemas abiertos chinos —con actores como DeepSeek, Alibaba o Baidu— avanzan a toda máquina, mientras que los modelos estadounidenses continúan en la vanguardia del rendimiento. El pulso, no obstante, se libra cada vez más en la capa de uso: la ventaja podría decidirse en quién despliega y escala antes las aplicaciones del día a día.
Huang apunta que la demanda de computación para IA ha crecido con fuerza en el último semestre, y que el tablero global cambia al compás de esa capacidad.
En esa línea, el consejero delegado recalca que China avanza en infraestructura y software a la par que amplía su base de usuarios y desarrolladores, acortando distancias con la potencia norteamericana.
Energía, hardware y modelos: quién lleva ventaja
Uno de los puntos que más pesan es la energía: según cifras citadas por diversos informes, China superaría los 10.000 TWh de electricidad en 2024, más del doble que EE.UU. Ese músculo eléctrico alimenta centros de datos a gran escala, clave para el entrenamiento de modelos.
En hardware de gama alta, EE.UU. lidera el diseño de chips con familias como Nvidia Blackwell. Aun así, Huang remarca que China “no se queda sin opciones”: empresas como Huawei impulsan la serie Ascend y gigantes como Alibaba y Baidu ya entrenan sistemas con chips de desarrollo propio.
El empuje de los modelos de código abierto refuerza el ecosistema chino, que acelera la adopción en múltiples sectores gracias a marcos regulatorios menos restrictivos en determinadas industrias. Ese despliegue rápido es, a juicio de Huang, un factor que recorta tiempos y acerca resultados de aplicación.
En paralelo, el mercado refleja esa narrativa: los inversores han apostado con fuerza por tecnológicas chinas y, según datos recogidos en prensa económica, Alibaba habría repuntado alrededor de un 180% y Xiaomi un 125% interanual, en un contexto de expectativas sobre chips domésticos e IA.
Estrategia de EE.UU.: apertura, talento y dónde competir
Huang advierte de que cerrar la exportación de tecnología puede ser contraproducente: si la innovación estadounidense no se difunde, otras regiones llenarán el hueco. Cita una idea compartida en la Casa Blanca por asesores de IA: si la pila tecnológica de EE.UU. representa el 80% del mercado global, el país va ganando; si cae al 20%, va perdiendo terreno.
Para sostener esa presencia, menciona el papel de compañías como Azure, CoreWeave o Anthropic, que estarían impulsando el despliegue internacional de servicios y plataformas construidos sobre tecnología estadounidense. El objetivo: que desarrolladores y empresas prefieran construir sobre esa infraestructura.
El talento es el otro pilar. Huang se muestra favorable a mantener la visa H‑1B para captar perfiles altamente cualificados, alertando de que encarecerla —como la tasa de 100.000 dólares por visado introducida en septiembre por Donald Trump— dificulta atraer especialistas y puede restar competitividad a las multinacionales con sede en EE.UU.
En lo estrictamente industrial, Nvidia vive un fuerte tirón de la familia Blackwell. La compañía, según el directivo, está detectando pedidos muy elevados para entrenamiento de IA y, además, busca startups en las que invertir con la vista puesta en la próxima oleada de aplicaciones. En este contexto, se ha reforzado la relación con el ecosistema de OpenAI, que algunos informes sitúan en acuerdos de gran envergadura.
De cara a la adopción, el país asiático pisa el acelerador: un plan del Consejo de Estado señala la meta de que el 70% de la población utilice aplicaciones de IA para 2027. También se destaca que China suma más de mil millones de usuarios, concentra alrededor del 50% de los investigadores en IA y retiene en torno al 30% del mercado tecnológico mundial, cifras que subrayan su peso estructural.
Para Huang, la “nueva revolución industrial” se decidirá en la capa de aplicación, donde modelos, datos y servicios pasan rápidamente de prototipos a productos. Quien despliegue antes y a escala marcará la diferencia tanto en productividad como en influencia tecnológica.
El trazo general que deja el directivo es inequívoco: la brecha existe pero es corta. China avanza en energía, centros de datos y código abierto; Estados Unidos conserva la delantera en chips de alto rendimiento y plataformas globales. El desenlace dependerá de la apertura de mercado, la atracción de talento y la velocidad para convertir la investigación en aplicaciones masivas de IA.
