El músculo de muchos supercomputadores parecía depender de las GPU: China está probando otro camino para superar al número uno de EEUU

Cada vez que hablaron de inteligencia artificial a gran escala acabamos llegando al mismo punto: los centros de datos y sus enormes cantidades de GPU. No es casualidad. Este tipo de chips se ha convertido en una pieza central porque está especialmente bien preparado para ejecutar muchas operaciones en paralelo, justo el tipo de trabajo que exige entrenar modelos de IA y ejecutarlos a gran escala. Lo damos casi por sentado: más IA, más GPU. Pero esa equivalencia no agota todas las posibilidades. China está probando una ruta distinta, una que intenta responder a la misma pregunta desde otro lugar: qué ocurre si el músculo de la IA se construye solo con CPU.

CPU en lugar de GPU. HPC Wire señala que China ha empezado a desplegar en los últimos años varios supercomputadores basados solo en CPU para cargas de IA y computación de alto rendimiento, en buena medida por las restricciones de EEUU que limitan su acceso a suficientes GPU avanzadas para este tipo de sistemas. La diferencia es importante: no hablaron simplemente de una preferencia técnica, sino de una respuesta condicionada por el contexto geopolítico. Cuando el acceso al hardware más codiciado se estrecha, la alternativa pasa por exprimir arquitecturas propias y reducir la dependencia exterior.

La potencia. LineShine está diseñado para alcanzar 2 exaflops, una cifra con la que China aspira a situarlo por encima de El Capitan, el supercomputador del Lawrence Livermore National Laboratory que se sitúa como actual líder mundial con casi 1,8 exaflops. Huang Xiaohui, subdirectora del centro de Shenzhen, fue más allá en una conferencia celebrada el 24 de abril. Según las declaraciones recogidas por SCMP, sostuvo que a finales de 2025 el sistema había completado su despliegue y activación, con un rendimiento sostenido superior a 2 exaflops.

No todo es positivo. La apuesta por una máquina solo con CPU puede tener sentido para ciertos trabajos, pero no elimina la gran ventaja de las GPU en inteligencia artificial. En las cargas más intensivas y fáciles de repartir en paralelo, estos aceleradores suelen completar más trabajo con la misma energía que un sistema basado únicamente en CPU. Por eso la industria sigue apostando de forma mayoritaria por arquitecturas mixtas, con procesadores para tareas generales y GPU para acelerar el cálculo más pesado. LineShine encaja mejor como una vía alternativa bajo condiciones concretas que como una prueba de que el modelo dominante haya quedado atrás.

En este blog Hubo una época en que Nvidia era una empresa de gaming. Ese negocio es ahora calderilla para la dueña y señora de la IA