China ha otorgado aprobación condicional a DeepSeek, su principal startup de inteligencia artificial, para comprar los potentes chips H200 de NVIDIA, marcando un cambio significativo en la estrategia de IA de Pekín que prioriza la innovación rápida sobre la autosuficiencia tecnológica estricta. La decisión, confirmada por dos fuentes familiarizadas con el asunto, forma parte de una aprobación más amplia que incluye a los gigantes tecnológicos ByteDance, Alibaba y Tencent, quienes han sido autorizados colectivamente a comprar más de 400.000 chips H200.
El H200, el segundo chip de IA más potente de NVIDIA, se ha convertido en un punto de conflicto importante en las relaciones tecnológicas entre Estados Unidos y China. Si bien Estados Unidos autorizó formalmente este mes a NVIDIA para vender el H200 a China donde la demanda sigue siendo extremadamente fuerte, la vacilación de Pekín para permitir las importaciones había sido la principal barrera para los envíos hasta ahora. Los ministerios de industria y comercio de China han otorgado aprobaciones pero han estipulado condiciones que aún están siendo finalizadas.
El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, dijo a los periodistas en Taipéi el jueves que su empresa no había recibido información oficial sobre las aprobaciones y añadió que creía que China todavía estaba finalizando los detalles de las licencias. Cualquier compra de chips H200 por parte de DeepSeek podría atraer el escrutinio de los legisladores estadounidenses, tras las acusaciones de que NVIDIA había ayudado a DeepSeek a perfeccionar modelos de IA utilizados posteriormente por el ejército chino.
Mientras tanto, DeepSeek continúa manteniendo al mundo de la IA en suspenso sobre el lanzamiento de sus modelos de próxima generación. Según The Information, la empresa presentará su modelo V4 a mediados de febrero, con capacidades de codificación mejoradas que se espera rivalicen y potencialmente superen los modelos cerrados como Claude y la serie GPT.
DeepSeek comenzó 2026 con un artículo de investigación revolucionario que señala un impulso para entrenar modelos más grandes con menos costo computacional, un método que los analistas describen como un avance para escalar las capacidades de IA.
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