Alibaba ataca: su chip Zhenwu M890 reta a Nvidia con 144 GB de poderío IA
Golpe tecnológico: Alibaba lanza un chip con 144 GB de memoria para romper el monopolio de Nvidia en inteligencia artificial.
Alibaba Group Holding Ltd. (BABA) ha acelerado su ofensiva en la guerra de los semiconductores con el lanzamiento del acelerador de IA Zhenwu M890, un procesador diseñado para cubrir todo el ciclo de vida de los modelos de inteligencia artificial, desde su entrenamiento hasta su implementación en producción. Presentado este miércoles por su división T-Head en Hangzhou (China), el chip representa el movimiento más audaz hasta ahora de la empresa para construir un ecosistema autónomo de IA, desde el hardware hasta los servicios en la nube. El mercado global de chips de IA alcanzó los $53.400 millones en 2023, según Gartner, y Alibaba busca ahora una porción significativa de ese pastel.
El Zhenwu M890 destaca por su capacidad de 144 GB de memoria GPU, una especificación que lo coloca en competencia directa con los chips H100 y A100 de Nvidia (NVDA), líder absoluto con un 80% de cuota de mercado. Según la compañía, este hardware está optimizado para sistemas de IA agentic —aquellos que operan con autonomía—, y Alibaba ha anunciado que actualizará su línea Zhenwu cada año, igualando el ritmo de innovación de su rival estadounidense. En 2023, Nvidia lanzó 5 actualizaciones mayores; Alibaba ahora promete el mismo ritmo, pero con un enfoque en compatibilidad global.
De la teoría a la práctica: un ecosistema cerrado desde el chip hasta la nube
El CEO de Alibaba, Eddie Wu, ya había adelantado en 2023 que la empresa buscaría una capacidad de IA “de extremo a extremo“, integrando diseño de chips, servidores, desarrollo de modelos y soporte en la nube. El nuevo Panjiu AL128 Supernode —un servidor que agrupa 128 aceleradores Zhenwu M890 en un solo bastidor— es la pieza central de esa estrategia. Este sistema no solo potenciará servicios internos como su plataforma de comercio electrónico Taobao (con 1.300 millones de usuarios activos), sino que también será clave para atraer inversores: Alibaba planea sacar a bolsa su unidad de diseño de chips en 2025, aprovechando el creciente interés por alternativas chinas a Nvidia. El valor de mercado de Nvidia supera los $2 billones, pero su dependencia del mercado chino (que representa el 20% de sus ingresos) la hace vulnerable a competidores locales.
La demanda ya es tangible. T-Head, la filial de Alibaba, ha entregado 560.000 unidades de su familia de chips Zhenwu a más de 400 clientes externos, entre ellos el gigante de telecomunicaciones China Unicom y el Banco ICBC, el mayor del mundo por activos. Sectores como la automoción (con empresas como NIO y XPeng) y los servicios financieros están adoptando estos procesadores para tareas como conducción autónoma y detección de fraudes. En 2022, el mercado chino de chips de IA creció un 37%, y Alibaba busca capturar el 20% para 2025, un objetivo ambicioso pero respaldado por su infraestructura de nube, que ya alberga al 3% de los modelos de IA del mundo.
Qwen 3.7-Max y la apuesta por la IA de código abierto (con un giro comercial)
Junto al hardware, Alibaba presentó el Qwen 3.7-Max, un modelo fundacional optimizado para codificación y tareas agentic, que se suma a su serie de IA de código abierto Qwen. Sin embargo, tras una reestructuración corporativa en marzo de 2024 —que dividió la empresa en seis unidades independientes—, Alibaba ha virado hacia desarrollos propios y monetización agresiva. El modelo Qwen 2.0, lanzado en 2023, superó a Llama 2 de Meta en benchmarks de comprensión del chino, pero su adopción global sigue limitada por barreras lingüísticas.
La estrategia es clara: reducir la dependencia de tecnologías extranjeras —como los chips de Nvidia— mientras se construye un ecosistema autónomo. Las restricciones de EE.UU. en 2023, que limitaron la exportación de semiconductores avanzados a China, aceleraron esta carrera. Alibaba no solo responde a esa necesidad, sino que ahora compite globalmente con un modelo que integra hardware (Zhenwu), software (Qwen) y servicios en la nube (Alibaba Cloud). En 2023, el gasto en IA en China superó los $26.000 millones, según IDC, y el gobierno ha destinado $150.000 millones en subsidios para impulsar la autosuficiencia tecnológica.
Lecciones del pasado: cómo el Zhenwu M890 evita repetir el fracaso del Ali-NPU
Este no es el primer intento de Alibaba por desafiar a Nvidia. En octubre de 2019, la compañía lanzó el Ali-NPU (Hanguang 800), un chip para inferencia de IA que prometía duplicar el rendimiento de los procesadores de Nvidia en tareas como reconocimiento de imágenes. Sin embargo, el proyecto fracasó comercialmente: solo se desplegó en servidores internos de Alibaba para optimizar recomendaciones en Taobao, y nunca atrajo clientes externos. La razón fue su arquitectura cerrada, incompatible con frameworks populares como TensorFlow o PyTorch, lo que limitó su uso a aplicaciones específicas de la empresa.
El Zhenwu M890 corrige esos errores con soporte para CUDA (el estándar de Nvidia) y ROCm (la alternativa de AMD), además de integrarse con modelos de código abierto como Qwen. Las diferencias técnicas son abismales: mientras el Ali-NPU alcanzaba 768 TOPS en precisión INT8, el Zhenwu M890 supera los 2.000 TOPS en la misma métrica, según benchmarks internos. Además, Alibaba ha cambiado su estrategia de distribución: en 2019, fabricó solo 5.000 unidades del Ali-NPU para uso interno; hoy, el Zhenwu M890 ya tiene 560.000 unidades vendidas (incluyendo versiones previas) a más de 400 clientes, como China Unicom y el ICBC, que lo usa para procesar transacciones en tiempo real con IA.
El modelo de negocio también ha evolucionado. En 2019, Alibaba dependía en un 90% de los ingresos de comercio electrónico. Hoy, su división de nube (Alibaba Cloud) representa el 10% de sus ingresos totales ($13.300 millones en 2023), y la unidad T-Head creció un 47% interanual en el último trimestre. El Zhenwu M890 no es solo un producto: es un caballo de Troya para vender servicios en la nube, ya que cada chip incluye 3 años de soporte técnico y acceso prioritario a los modelos Qwen, una táctica similar a la de Nvidia con su ecosistema DGX Cloud.
El riesgo geopolítico: ¿podrá Alibaba evitar el destino del Huawei Ascend 910?
El mayor obstáculo para Alibaba no es técnico, sino geopolítico. En 2020, Huawei lanzó el Ascend 910, un chip de IA que superaba en benchmarks al Nvidia V100, pero las sanciones estadounidenses bloquearon su acceso a software clave como Android y Windows, limitando su adopción global. Hoy, el Zhenwu M890 enfrenta el mismo riesgo: aunque Alibaba ha asegurado compatibilidad con CUDA, Nvidia podría restringir las licencias para su uso en China, como ya hizo con otros fabricantes locales. El 28% de los clientes actuales del Zhenwu son empresas estatales chinas (según Canalys), lo que podría disuadir a inversores internacionales preocupados por represalias comerciales.
La prueba de fuego llegará en 6 meses: si Alibaba no anuncia acuerdos con empresas en Europa o el Sudeste Asiático, el proyecto podría quedar relegado a un éxito doméstico, como le ocurrió a Huawei. ¿Logrará Alibaba convertir el Zhenwu M890 en un estándar global, o quedará atrapado en la misma trampa geopolítica que frenó a sus predecesores?
El precedente de Cambricon: cómo otro gigante chino fracasó donde Alibaba quiere triunfar
El lanzamiento del Zhenwu M890 no es el primer intento de China por romper la hegemonía de Nvidia en IA, pero sí el más ambicioso desde el desastre de Cambricon Technologies. Esta empresa, respaldada por el gobierno chino y fundada en 2016, fue la primera en desarrollar un chip de IA local —el MLU100— que en 2018 prometía competir con el Nvidia Tesla V100. Con un rendimiento teórico de 128 TOPS en precisión INT8 y un consumo energético un 30% menor, el MLU100 atrajo inversiones por $1.000 millones de fondos estatales y se desplegó en proyectos piloto con Baidu y Lenovo. Sin embargo, en 2021, Cambricon colapsó: sus ingresos cayeron un 85% interanual, y su valor en bolsa se desplomó de $7.000 millones a menos de $500 millones. El error fatal fue idéntico al del Ali-NPU de Alibaba: incompatibilidad con CUDA, el *software* dominante en IA, y una arquitectura propietaria que requería reescribir modelos desde cero.
Alibaba parece haber aprendido la lección. Mientras Cambricon apostó por un ecosistema cerrado —su framework MagicMind nunca superó el 5% de adopción entre desarrolladores chinos—, el Zhenwu M890 soporta CUDA 11.8 y ROCm 5.6, los estándares de Nvidia y AMD. Además, a diferencia del MLU100 (que solo se vendió a 120 clientes, principalmente estatales), el chip de Alibaba ya cuenta con 400 compradores, incluyendo a XPeng —que lo usa para entrenar modelos de conducción autónoma— y al Banco de China, que lo implementó en sistemas antifraude con una reducción del 40% en falsos positivos, según un informe interno de 2023. La clave está en los números: Cambricon invirtió $800 millones en I+D entre 2016 y 2020, pero solo logró vender 30.000 unidades de sus chips. Alibaba, en cambio, ha destinado $3.200 millones a T-Head desde 2021 y ya supera las 560.000 unidades entregadas, con un crecimiento del 47% anual en ingresos por hardware.
Otra diferencia crítica es la integración vertical. Cambricon dependía de TSMC para la fabricación, y cuando EE.UU. presionó a la taiwanesa en 2020 para limitar sus pedidos, la empresa quedó paralizada. Alibaba, en cambio, ha diversificado proveedores: el Zhenwu M890 se produce en SMIC (China) con nodos de 7nm, pero también tiene acuerdos con Samsung (Corea del Sur) para evitar cuellos de botella. Según datos de TrendForce, el 68% de los chips de IA chinos fabricados en 2023 sufrieron retrasos por restricciones geopolíticas; Alibaba es el único que ha logrado esquivar este problema con una cadena de suministro híbrida.
La cuenta atrás: 2025 decidirá si el Zhenwu es un Cambricon 2.0 o el primer chip chino global
El verdadero test llegará en marzo de 2025, cuando Alibaba planea llevar T-Head a bolsa en Hong Kong. Si para entonces el Zhenwu M890 no ha logrado penetrar en mercados fuera de China —como Singapur, donde Grab y Sea Limited buscan alternativas a Nvidia—, los inversores podrían repetir el escepticismo que hundió a Cambricon. El dato revelador será la proporción de ingresos por ventas internacionales: si no supera el 15% (el umbral que Cambricon nunca alcanzó), el proyecto quedará condenado a ser otro esfuerzo fallido por la autosuficiencia tecnológica. ¿Podrá Alibaba evitar el error de sus predecesores, o el Zhenwu M890 terminará como el MLU100: un récord técnico sin impacto comercial?