Huawei presentó durante la conferencia Huawei Connect, celebrada en Shanghái, una nueva generación de chips Ascend y sistemas Atlas SuperPoD, en un paso destinado a proporcionar una infraestructura de hardware para entrenar modelos de inteligencia artificial y ejecutarlos. Los anuncios se producen en un momento en que las empresas chinas intentan desarrollar alternativas nacionales al hardware avanzado cuya exportación a China está restringida por Estados Unidos.
Una hoja de ruta de lanzamientos que se extiende hasta 2029
Wang Tao, vicepresidente de Huawei, afirmó que el chip Ascend 960DT, destinado a entrenar modelos de inteligencia artificial, se lanzará en el primer trimestre de 2027, mientras que el Ascend 960PR, orientado a las operaciones de inferencia —es decir, al procesamiento de datos después del entrenamiento del modelo—, llegará en el tercer trimestre del mismo año.
La empresa también anunció que las dos generaciones siguientes, Ascend 970 y Ascend 980, se lanzarán en 2028 y 2029, respectivamente. Huawei afirma que el chip Ascend 950, utilizado actualmente, ayuda a cubrir parte de la brecha dejada por las restricciones estadounidenses a las avanzadas GPU de Nvidia, junto con los equipos de computación y redes que proporciona la empresa.
Una nueva arquitectura que supera las limitaciones de la miniaturización, según Huawei
Huawei basó su presentación en un principio al que denomina «Ley de escalado de Tao», que había presentado en mayo como un enfoque para superar algunas limitaciones relacionadas con la ley de Moore. Según la empresa, el enfoque se basa en una arquitectura plegada que reduce la latencia de la señal, en lugar de depender exclusivamente de la reducción de las dimensiones de los componentes.
Wang explicó que Huawei pretende desarrollar para 2031 circuitos semiconductores con un rendimiento equivalente al de chips de 1,4 nanómetros, sin necesidad de utilizar las avanzadas máquinas de litografía sujetas a restricciones de exportación similares hacia China. También afirmó que la arquitectura podría aumentar considerablemente el rendimiento del procesador, el ancho de banda, la capacidad de memoria y las velocidades de conexión sin una miniaturización de ingeniería similar.
Huawei ya había indicado que empezaría a utilizar esta arquitectura en los teléfonos Mate 2, pero su aplicación a los chips de inteligencia artificial seguía siendo objeto de dudas. Según los detalles disponibles, la presentación no proporcionó resultados de pruebas independientes que demostraran estas promesas ni explicó por completo el método de fabricación de los chips previstos.
Comunicaciones ópticas dentro de Atlas SuperPoD
La empresa también presentó el sistema Atlas 960E SuperPoD, que utilizará la tecnología NPO, o óptica cercana al paquete, para conectar circuitos y módulos mediante enlaces ópticos en lugar de conexiones eléctricas. Esta arquitectura pretende mejorar la transferencia de datos entre un gran número de unidades de procesamiento gráfico dentro de un único clúster.
Huawei afirma que el sistema está diseñado para acelerar el entrenamiento y la ejecución de modelos de inteligencia artificial cuando alcancen los 10 billones de parámetros. Sin embargo, la fuente no menciona la fecha de disponibilidad comercial del sistema, sus especificaciones detalladas ni resultados de rendimiento comparables con plataformas competidoras.
¿Por qué es importante este anuncio?
El cambio real no se limita a añadir un nuevo chip, sino que consiste en presentar una hoja de ruta integral que reúne los procesadores, la interconexión entre las unidades de computación y los equipos de red. Esto podría ofrecer a las empresas chinas una opción más integrada para desarrollar sistemas de inteligencia artificial en un contexto de restricciones al acceso a ciertos chips y equipos extranjeros.
Con todo, la mayoría de las cifras a largo plazo, como el objetivo para 2031, son declaraciones de Huawei y no resultados verificados de forma independiente. Por ello, el valor práctico del anuncio dependerá de la fecha de llegada del Ascend 960 al mercado, de su capacidad real para competir con las alternativas y del éxito de la tecnología NPO en sistemas de producción a gran escala.