La cuota de mercado de NVIDIA en China pasó del 95% a cero: la incógnita de los 12.000 millones de dólares es quién ha cubierto ese vacío.

Hace dos años, Nvidia poseía el 95% del mercado de aceleradores de IA en China. En el GTC 2026, Jensen Huang afirma que esa cifra es cero.

No está disminuyendo. No está bajo presión. Cero. Nvidia reconoció 4.500 millones de dólares en pérdidas vinculadas a las restricciones de exportación solo en su primer trimestre fiscal de 2026. China solía representar entre el 20% y el 25% de los ingresos de centros de datos de Nvidia. Esa partida es ahora una amortización.

La historia que todo el mundo cuenta gira en torno a la política comercial y la geopolítica. La historia que realmente importa para cualquiera que desarrolle con agentes de IA es lo que ocurrió a continuación: China no esperó. Construyó.

La respuesta de 12.000 millones de dólares de Huawei

Cuando se cerró el acceso para Nvidia, se abrió el de Huawei. Se prevé que los ingresos por chips de IA de la compañía alcancen los 12.000 millones de dólares en 2026, un salto del 60% respecto a los 7.500 millones de 2025. Eso no es un error de redondeo. Es la consolidación de un nuevo líder de mercado en tiempo real.

El hardware que impulsa todo esto es el Ascend 950PR, que entró en producción masiva en marzo. Ofrece hasta 2 petaflops de rendimiento FP4 con 128 GB de memoria HBM de producción local. Se espera una versión actualizada, el 950DT, para el cuarto trimestre de 2026 con 144 GB de HBM. Para las cargas de trabajo de inferencia, que es donde realmente se ejecutan la mayoría de los agentes de IA en producción, el 950PR es lo suficientemente competitivo como para que los hiperescaladores chinos estén construyendo a su alrededor en lugar de esperar a que se levanten las sanciones.

Huawei está en camino de controlar el 60% del mercado de chips de IA de China para finales de año. Detrás, Cambricon, Moore Threads y MetaX están ganando sus propias posiciones. Se prevé que el mercado direccionable total para aceleradores de IA en China alcance entre 30.000 y 35.000 millones de dólares en 2026. Ninguno de esos dólares se destinará a empresas estadounidenses.

El problema de CUDA del que nadie habla

Los chips se llevan los titulares. El software es la verdadera historia.

Durante más de una década, la plataforma CUDA de Nvidia ha sido la capa de programación por defecto para las cargas de trabajo de IA. Prácticamente cada modelo importante, cada pipeline de entrenamiento y cada stack de inferencia se construyó sobre CUDA. Los desarrolladores lo aprendieron en las universidades. Las empresas crearon herramientas internas a su alrededor. Se suponía que el coste de migración sería la barrera defensiva permanente de Nvidia.

Los controles de exportación rompieron esa barrera en China. Cuando los desarrolladores chinos ya no pueden comprar hardware de Nvidia, dejan de escribir código CUDA. En su lugar, construyen sobre el ecosistema Ascend de Huawei, sobre CANN (Compute Architecture for Neural Networks), sobre MindSpore; en definitiva, sobre un stack de software que no existía a escala hace tres años.

Jensen Huang expuso este punto con claridad: "Ceder un mercado entero del tamaño de China probablemente no tiene mucho sentido estratégico. Creo que eso ya ha tenido un efecto contraproducente a gran escala". Su preocupación no son los ingresos por hardware que Nvidia ha perdido. Es el ecosistema de software que China está ganando. Cuando los desarrolladores chinos construyen sobre Ascend en lugar de CUDA, crean un stack alternativo que luego puede exportarse globalmente.

Dos stacks de IA, no uno

El resultado práctico es una división. La infraestructura de IA estadounidense corre sobre Nvidia. La infraestructura de IA china corre sobre Huawei. Ambos ecosistemas se desarrollan ahora de manera independiente, con su propio hardware, sus propias capas de software y sus propios patrones de optimización.

Para las empresas que despliegan agentes de IA, esto importa mucho más allá de la geopolítica. Los proveedores de modelos ya están divergiendo. DeepSeek, Qwen y otros modelos de origen chino están entrenados y optimizados en hardware Ascend. Los modelos occidentales corren sobre Nvidia. Si su capa de orquestación de agentes está vinculada a un solo ecosistema de hardware, perderá el acceso a la mitad de los modelos que se están construyendo.

Aquí es donde las plataformas de agentes agnósticas al hardware se convierten en una ventaja estructural, no solo en una conveniencia. Un agente que se ejecuta en cualquier modelo, independientemente del silicio con el que se haya entrenado, no se preocupa por si el próximo gran avance proviene de Santa Clara o de Shenzhen.

Lo que realmente compraron 4.500 millones de dólares en pérdidas

Los controles de exportación de EE. UU. lograron su objetivo declarado: China no tiene acceso a los últimos chips de Nvidia. Pero los efectos de segundo orden son más difíciles de celebrar.

El mercado nacional de chips de IA de China pasó de casi cero a una estimación de entre 30.000 y 35.000 millones de dólares en menos de tres años. Huawei construyó un chip de inferencia competitivo y un stack de software para acompañarlo. Los hiperescaladores chinos, ByteDance, Alibaba y Tencent, construyeron sus pipelines de entrenamiento sobre hardware nacional porque no tenían otra opción. La Administración del Ciberespacio de China instó entonces a las empresas locales a dejar de comprar chips de Nvidia por completo, incluso después de que EE. UU. suavizara algunas restricciones. La puerta se cerró por ambos lados.

La pérdida de 4.500 millones de dólares de Nvidia compró la creación de un ecosistema de IA paralelo. Uno que no necesita hardware estadounidense. Uno que desarrolla sus propios estándares de software. Y uno que competirá globalmente contra CUDA durante la próxima década.

Qué significa esto para la IA empresarial

La historia del paso del 95% al cero es dramática, pero la pregunta estratégica es más sencilla: ¿dónde quiere que se asiente su infraestructura de IA?

Las empresas que apuestan por un único proveedor de modelos, un único fabricante de hardware o un único ecosistema están apostando por un solo lado de una división que ya está ocurriendo. Las empresas que salgan ganando serán aquellas cuya infraestructura de agentes pueda ejecutar cualquier modelo en cualquier hardware y alternar entre ellos cuando la cadena de suministro cambie.

La guerra de los chips es una historia de hardware. La verdadera pregunta es si su arquitectura de IA es lo suficientemente flexible como para sobrevivir a ella.