China se salta el transistor » Enrique Dans
He querido investigar un poco más sobre la fascinante cuestión de si las las restricciones de Estados Unidos a la exportación de chips avanzados, que pretendían frenar la ambición china en inteligencia artificial y reforzar la hegemonía de Silicon Valley, han terminado beneficiando a quien querían detener. Me ha quedado un artículo un poco denso, porque hablar de tecnologías que aún están en sus inicios tiende a ser espeso, pero espero que se entienda por dónde voy.
Todo indica que cortar el acceso a las GPU y a la litografía EUV ha empujado a China a explorar rutas físicas alternativas como la fotónica o incluso la cuántica, que podrían además aliviar el problema energético de la inteligencia artificial y, sobre todo, eludir los cuellos de botella que Washington pretende controlar.
La pregunta ya no es cuántas H100 de Nvidia puedes comprar, sino cuántos julios te cuesta sacar trabajo útil de tus modelos. En ese terreno, los fotones tienen ventajas que no se legislan: menos calor, más ancho de banda, menos pérdidas.
El mejor ejemplo reciente es Taichi, un chip fotónico con arquitectura difractivo-interferencial publicado en Science y presentado por Tsinghua como vía práctica al cómputo fotónico para modelos grandes. El artículo reporta 160 TOPS/W de eficiencia energética y una arquitectura distribuida que escala en «ancho» para maximizar el paralelismo, exactamente lo que pide la inteligencia artificial moderna.
Ese trabajo enlaza con otra línea ya revisada por pares y que conviene citar con cierta precisión: ACCEL, un chip fotoelectrónico totalmente analógico para visión, publicado en Nature, que integra un módulo óptico difractivo como codificador y completa el cálculo en analógico sin conversiones costosas a digital. El paper documenta 74.8 peta-operaciones por segundo y por vatio a nivel de sistema, y latencias de 72ns por fotograma en tareas de visión: no es una GPU de propósito general, pero en su dominio muestra una asimetría energética muy clara.
En paralelo, Tsinghua, que obviamente no es un journal académico, divulgó Taichi-II como un sistema «totalmente óptico» para entrenamiento, con titulares que lo comparan ventajosamente con H100 en eficiencia. Aquí conviene separar el paper-grade del press-grade: por ahora, lo sólido y citable en inglés son piezas periodísticas y notas, útiles para narrar la aparente dirección del viaje, pero no para anclar ningún tipo de cifras mínimamente creíbles todavía.
Más allá del motor de cálculo, empiezan a aparecer piezas de sincronización fotónica indispensables si quieres crear verdaderos data centers ópticos. Un consorcio liderado por Peking University y la Chinese Academy of Sciences, que combina esfuerzos académicos y de laboratorios nacionales, la auténtica «artillería pesada» científica del ecosistema de investigación de China, publicó este año en Nature Electronics los detalles de un microcomb-synchronized optoelectronics: un oscilador de micropeine integrado que sintetiza referencias de MHz a ~100 GHz y permite alinear señales ópticas y electrónicas sin DSP coherente. Es infraestructura dura (relojería) para sistemas opto-electrónicos de muy alta velocidad.
En el extremo más ruidoso de la curva está CHIPX y su «optical quantum AI chip» con unos supuestos ×1000 sobre GPU en ciertas cargas. Hoy por hoy, lo responsable es citarlo como afirmación industrial pendiente de papers equivalentes: buena para entender los incentivos (buscar dominios que no dependan de la cadena de la litografía EUV/GPU), pero no adecuada para intentar basar en ella predicciones cuantitativas.
¿Por qué esta aceleración sí puede sostenerse? Porque el input clave, el talento, también se ha movido: alrededor del 70% de los investigadores de inteligencia artificial de élite en Estados Unidos son nacidos o formados fuera, y China es el origen individual más frecuente. Lo he dicho en muchas ocasiones: lo habitual en conversaciones entre compañías de Silicon Valley cuando se habla de tecnología en el ámbito de la inteligencia artificial es que la cosa termine en «que tus chinos hablen con mis chinos». Además, más de la mitad de la fuerza laboral de inteligencia artificial en los Estados Unidos es extranjera, y los postgrados más relevantes en inteligencia artificial de ciudadanos no estadounidenses ya son casi la mitad. A todos los efectos, Silicon Valley funciona con un flujo de cerebros global que las restricciones vuelven más frágil, y que China está aprendiendo a retener o repatriar.
La otra palanca es propiedad intelectual. Los datos de la OMPI/WIPO confirman que China es, desde hace años, el mayor origen de solicitudes de patente, y que en 2023 volvió a tirar del crecimiento global con fuerte subida de residentes.
Con todo esto, el argumento deja de ser ideológico y entra en la física, en la demografía y en la cadena de suministro. Si tu estúpida política industrial, supuestamente motivada por un posible uso militar, impide a tu rival comprar transistores punteros, lo que estás haciendo es forzar a tu rival a aprender a mover tensores con luz. Si además ese rival concentra investigadores y patentes en las áreas que sustituyen a tus palancas de control (EUV, GPU, packaging avanzado), lo que llamabas contención puede terminar siendo incubación. A corto plazo, no veremos «H100 ópticos» enchufables directamente a nada, pero a medio, sí veremos más aceleradores específicos (visión, comunicaciones, sincronía) que reducen en órdenes de magnitud el coste energético por tarea. A largo, si son capaces de cristalizar una pila fotónica madura (hardware, compiladores, redes, interconexión), la topología del poder computacional podría dejar de responder a las sanciones.
Eso es lo que pasa cuando bloqueas las GPU: cambias el juego y, de propina, animas a quien bloqueas a saltarse toda una generación. No porque lo diga un eslogan, sino porque los incentivos, el talento y la física apuntan en esa dirección.
