Publicado el: 29 de marzo de 2025 / Actualizado el: 29 de marzo de 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
¿Auge de la IA en China o está a punto de estallar la burbuja de la IA? Cientos de nuevos centros de datos permanecen vacíos – Imagen: Xpert.Digital
Miles de millones invertidos, cero demanda: el desastre del centro de datos de inteligencia artificial de China
De la fiebre del oro a la crisis: ¿Qué hay detrás de las fábricas de IA vacías de China?
China muestra las primeras señales claras del estallido de la burbuja de la IA. Si bien recientemente se realizaron inversiones masivas en centros de datos, muchas de estas nuevas instalaciones se encuentran inactivas. Entre 2023 y 2024, se lanzaron más de 500 proyectos de centros de datos, pero según informes de prensa, hasta el 80 % de la nueva capacidad informática permanece sin utilizar. Al mismo tiempo, el otrora floreciente mercado negro de chips Nvidia se ha enfriado, y modelos de IA más eficientes, como DeepSeek R1, están desafiando el modelo de negocio actual de muchos centros de datos.
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El auge de los centros de datos de IA en China
La expansión de la infraestructura de IA se ha declarado una prioridad nacional en China para consolidar al país como un centro líder en IA. Con el apoyo del gobierno y la inversión privada, se han construido cientos de nuevos centros de datos en poco tiempo. Solo en 2023 y 2024, se anunciaron más de 500 nuevos proyectos de centros de datos en todo el país, desde Mongolia Interior hasta Guangdong.
Este desarrollo se produjo tras el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, lo que desencadenó una rápida respuesta en China. El gobierno central instó a las autoridades locales a acelerar la construcción de los llamados "Centros de Computación Inteligente", un término que designa a los centros de datos centrados en la IA. Según el Comité de Centros de Datos de la Asociación de la Industria de las Comunicaciones de China, al menos 150 de estos nuevos centros de datos se completaron y estaban operativos a finales de 2024.
Inversiones equivocadas y falta de experiencia
Un problema fundamental de este desarrollo fue la falta de experiencia de muchos inversores. Empresas de sectores no relacionados, como la industria alimentaria y textil, se sumaron a la tendencia de la IA sin considerar los complejos requisitos. Además, intermediarios sin escrúpulos propiciaron proyectos ineficientes al manipular las previsiones de demanda para obtener subvenciones gubernamentales de forma fraudulenta.
Xiao Li, exempresario inmobiliario convertido en gerente de proyectos de centros de datos, describe cómo se sintió atraído por el auge de la IA en 2023. En aquel entonces, los comerciantes de sus grupos de WeChat se jactaban de haber conseguido envíos de GPU Nvidia de alto rendimiento, que en realidad estaban sujetas a restricciones de exportación estadounidenses. En el punto álgido de la demanda, un solo chip Nvidia H100, esencial para el entrenamiento de modelos de IA, podía alcanzar hasta 200.000 yuanes (aproximadamente 28.000 dólares) en el mercado negro.
La crisis actual: centros de datos vacíos
Hoy en día, muchos de los centros de datos recién construidos permanecen vacíos y sin uso. Según informes de contratistas, un ejecutivo de una empresa de servidores GPU y gerentes de proyecto, la mayoría de los operadores de estos centros de datos tienen dificultades para sobrevivir. Medios de comunicación chinos como Jiazi Guangnian y 36Kr informan que hasta el 80 % de la capacidad informática recién construida permanece sin uso.
El arrendamiento de GPU a empresas que las necesitan para entrenar modelos de IA (el principal modelo de negocio de los nuevos centros de datos) se consideraba una apuesta segura. Pero con el auge de DeepSeek y un cambio repentino en la economía de las aplicaciones de IA, la industria se tambalea.
Colapso de precios y vendedores desesperados
Los precios de alquiler de GPU se han desplomado a un mínimo histórico. Un informe reciente del medio de comunicación chino Zhineng Yongxian muestra que un servidor Nvidia H100 configurado con ocho GPU se alquila ahora por 75.000 yuanes al mes, una reducción significativa respecto a los aproximadamente 180.000 yuanes que costaban anteriormente. Muchos centros de datos prefieren dejar sus sistemas inactivos antes de arriesgarse a más pérdidas, ya que su funcionamiento es extremadamente costoso.
Esta situación también se refleja en los grupos de WeChat que Xiao Li supervisa. Los comerciantes se han vuelto más discretos en sus transacciones y los precios han vuelto a la normalidad. Al mismo tiempo, dos proyectos de centros de datos que conoce tienen dificultades para conseguir más financiación de inversores que esperan una baja rentabilidad. Esto está obligando a los líderes del proyecto a vender sus GPU sobrantes. «Parece que todos venden, pero pocos compran», afirma.
El efecto DeepSeek: la innovación está cambiando el mercado
El mercado de la IA dio un giro notable con el auge de DeepSeek, una startup china de IA. A finales de enero de 2025, la compañía lanzó sus modelos de lenguaje de IA DeepSeek-R1-Zero y DeepSeek-R1, entrenados con una fracción de la potencia de procesamiento requerida para modelos occidentales comparables.
Este acontecimiento provocó una auténtica conmoción en los mercados financieros. Las acciones tecnológicas, en particular las del fabricante de chips Nvidia, sufrieron pérdidas masivas. En un solo día, DeepSeek borró más de un billón de dólares de su valor de mercado. Las acciones de Nvidia perdieron un 17%, o 589 mil millones de dólares, ese día, la mayor caída en un solo día en la historia del mercado bursátil.
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Eficiencia en lugar de potencia de cálculo
La razón de esta drástica reacción del mercado radica en la eficiencia del modelo DeepSeek. Era sorprendentemente económico y se entrenaba en chips menos avanzados, pero aun así podía competir con el rendimiento de ChatGPT de OpenAI. Esto desafía el statu quo del desarrollo de la IA: "¿Para qué invertir billones en nuevos modelos de lenguaje de gran tamaño cuando su desarrollo se puede realizar con tan solo unos pocos millones de dólares?"
Este desarrollo ha cambiado radicalmente la demanda de infraestructura de IA. «DeepSeek representa un momento decisivo para la industria china de IA. La pregunta candente ha pasado de ser «¿quién puede desarrollar el mejor modelo de lenguaje extenso?» a «¿quién puede utilizarlo mejor?», explica Hangcheng Cao, profesor adjunto de Sistemas de Información en la Universidad de Emory.
Cambio tecnológico en el desarrollo de la IA
El auge de modelos de razonamiento como R1 de DeepSeek y ChatGPT o1 y o3 de OpenAI ha transformado radicalmente los requisitos de los centros de datos. Con estas tecnologías, la mayor parte del esfuerzo computacional ya no se basa en el entrenamiento y la construcción del modelo, sino en la realización de deducciones lógicas graduales en respuesta a las solicitudes de los usuarios.
Nuevos requisitos de infraestructura
Este proceso de razonamiento suele producir mejores resultados, pero requiere mucho más tiempo. Por lo tanto, es fundamental contar con hardware de baja latencia (el tiempo que tardan los datos en viajar de un punto a otro de la red). Los centros de datos deben ubicarse cerca de los principales centros tecnológicos para minimizar los retrasos en la transmisión y garantizar el acceso a personal de operaciones y mantenimiento altamente cualificado.
Este cambio significa que muchos centros de datos construidos en las regiones central, occidental y rural de China, donde la electricidad y el terreno son más económicos, están perdiendo atractivo para las empresas de IA. En Zhengzhou, ciudad de la provincia de Henan, un centro de datos recién construido incluso distribuye cupones de computación gratuitos a empresas tecnológicas locales, pero aún tiene dificultades para atraer clientes.
Además, muchos de los nuevos centros de datos fueron optimizados para cargas de trabajo de preentrenamiento (cálculos grandes y continuos realizados sobre conjuntos de datos masivos) en lugar de para inferencia, el proceso de ejecutar modelos de razonamiento entrenados para responder a las entradas del usuario en tiempo real.
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La carrera global de la IA: China vs. EE. UU
El estado actual de los centros de datos de IA de China debe analizarse en el contexto de la carrera global por el liderazgo en inteligencia artificial. Desde 2017, China ha perseguido una posición de liderazgo con su estrategia de "Desarrollo de Inteligencia Artificial de Nueva Generación" (AIDP). El fomento de la IA se considera crucial para la competitividad y la seguridad nacional del país.
Posicionamiento estratégico e inversiones
En cambio, Estados Unidos sigue liderando significativamente la inversión en IA. El año pasado, empresas privadas estadounidenses invirtieron casi 70 000 millones de dólares en el desarrollo de inteligencia artificial, nueve veces más que en China. Estados Unidos también lidera el número de nuevas empresas emergentes de IA, con casi 900 empresas, frente a las 122 de China.
Estados Unidos sigue fortaleciendo su posición. Donald Trump anunció recientemente el Proyecto Stargate, un proyecto de 500 000 millones de dólares para nuevos centros de datos de IA en Texas. Bajo este nombre, OpenAI, Softbank y Oracle planean construir hasta 20 megacentros de datos en los próximos años para impulsar las aplicaciones de IA y establecer estándares.
La respuesta de China a las sanciones estadounidenses
Un desafío particular para China son las restricciones estadounidenses a la exportación de semiconductores avanzados. A pesar de estas restricciones, China ha logrado avances significativos en el desarrollo de la IA. La exsecretaria de Comercio estadounidense, Gina Raimondo, declaró a finales de 2024 que las prohibiciones de suministro de chips ultrarrápidos eran simplemente "limitaciones de velocidad" y que intentar frenar el auge de China era un esfuerzo inútil.
Los éxitos de DeepSeek demuestran que las empresas chinas están encontrando formas innovadoras de desarrollar modelos de IA competitivos con chips menos avanzados: una respuesta a las restricciones de acceso a tecnología de vanguardia.
El enfoque de China en la IA: caminos hacia la independencia tecnológica
A pesar de los desafíos actuales, el gobierno central chino mantiene su compromiso de apoyar la infraestructura de IA. A principios de 2025, organizó un simposio de la industria de la IA que enfatizó la importancia de la autosuficiencia en esta tecnología.
Consolidación e intervención gubernamental
Los expertos creen que las agencias gubernamentales podrían tomar el control de algunos de los proyectos fallidos y cederlos a operadores más experimentados. «Es probable que el gobierno chino intervenga, los asuma y los transfiera a operadores más capacitados», afirma Jimmy Goodrich, asesor tecnológico sénior de RAND Corporation.
Las principales empresas tecnológicas chinas siguen invirtiendo en infraestructura de IA para consolidar su competitividad. Alibaba Group ha anunciado planes para invertir más de 50 000 millones de dólares en computación en la nube e infraestructura de hardware de IA durante los próximos tres años, mientras que ByteDance planea invertir alrededor de 20 000 millones de dólares en GPU y centros de datos.
Lecciones de la burbuja china de inteligencia artificial
La situación actual de los centros de datos de IA en China ilustra los riesgos de las inversiones precipitadas en un campo tecnológico en rápida evolución. Lo que se consideraba una inversión segura hace apenas unos años se ha visto cuestionado por desarrollos innovadores como DeepSeek R1 y las cambiantes condiciones del mercado.
Las crecientes dificultades que enfrenta la industria china de IA se deben, en gran medida, a la inexperiencia de actores —empresas y gobiernos locales— que se sumaron a la tendencia y construyeron instalaciones que no se adaptan óptimamente a las necesidades actuales. Esta experiencia subraya la importancia de la experiencia y la planificación estratégica en el desarrollo de infraestructura de IA.
De cara al futuro, se vislumbra la consolidación del mercado, con modelos más exitosos como DeepSeek que podrían allanar el camino para desarrollos de IA más eficientes y rentables. La cuestión crucial ha pasado de la mera potencia computacional a la aplicación significativa de la tecnología de IA: «Lo que separa hoy de un futuro donde la IA sea verdaderamente ubicua ya no es la infraestructura, sino planes sólidos para implementar la tecnología».
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