Huawei ha presentado, durante la World Artificial Intelligence Conference de Shanghái, Atlas 950 SuperPOD, un sistema de computación inteligente diseñado para entrenar grandes modelos de inteligencia artificial y ejecutar servicios de inferencia a gran escala.

Aunque parece una presentación más, y puede asustar que se trate de conceptos muy técnicos, quería analizarlo y explicarlo bien porque detrás de esta presentación hay una estrategia mucho más importante.

Durante los últimos años nos hemos centrado casi exclusivamente en quién fabrica el chip más potente y, en ese terreno, Nvidia sigue siendo el número uno mundial. A ello contribuyen, por supuesto, las restricciones impuestas por Estados Unidos que impiden a China acceder a los procesos de fabricación de semiconductores más avanzados. Hasta aquí nada que no supiéramos ya.

La novedad es que, de nuevo, China (en este caso Huawei), sabiendo que juega con peores cartas, intenta hacer las cosas de otra forma, y buscar otros caminos que le ayuden a maximizar la eficiencia a pesar de tener menos recursos.

Su estrategia es la siguiente: diseñar una infraestructura capaz de hacer trabajar miles de procesadores (propios, fabricados en China) como si fueran un único gran ordenador. Es decir, si les limitan el acceso y no les dejan acceder a lo mejor y construir el mejor chip del mundo, pueden conseguir que un gran número de chips (fabricados en China), que aunque individualmente sean menos potentes, alcancen un rendimiento competitivo cuando trabajan de forma conjunta y coordinada.

Esta idea es bastante fácil de entender, pero técnicamente es algo más compleja: cuantos más procesadores, más información intercambian entre ellos, y más difícil es, por tanto, que esa información fluya de manera constante. Y si esa comunicación no es prácticamente instantánea, gran parte de la potencia que se gana, acaba desperdiciándose mientras unos procesadores esperan la información de los otros.

Precisamente ahí es donde Huawei centra su innovación. Atlas 950 no se conforma con resolver únicamente el problema del procesador, sino que intenta resolver el funcionamiento del sistema completo.

Tres conceptos para entender Atlas 950

Antes de entrar en las cifras conviene distinguir tres conceptos que aparecen continuamente cuando Huawei explica esta arquitectura.

Procesador Ascend: es el chip desarrollado por Huawei para realizar los cálculos de inteligencia artificial. Es el equivalente a las GPU que Nvidia utiliza para entrenar y ejecutar modelos de IA.

Supernodo (SuperNode): un único procesador resulta insuficiente para entrenar modelos actuales, así que Huawei agrupa varios procesadores Ascend para que trabajen de forma mucho más integrada, reduciendo el tiempo que tardan en comunicarse entre sí y compartiendo recursos de forma mucho más eficiente. Ese conjunto recibe el nombre de supernodo y puede entenderse como una unidad de computación mucho mayor que un servidor convencional.

SuperPOD. Es el nivel superior de toda la arquitectura. Un SuperPOD ya reúne muchísimos supernodos junto con la red de comunicaciones, el almacenamiento, los sistemas de refrigeración y el software encargado de coordinar todos esos recursos. El objetivo es que miles de procesadores distribuidos físicamente por decenas de armarios funcionen como si fueran una única máquina.

Es decir, Atlas 950 no es un nuevo procesador, ni un conjunto de servidores unidos. Es una infraestructura completa diseñada para coordinar miles de chips trabajando al mismo tiempo.

El sistema presentado físicamente durante el WAIC incorpora 1.024 procesadores Ascend funcionando de manera conjunta. Sin embargo, esa instalación representa únicamente una primera configuración y Huawei ha anunciado que la versión completa podrá llevar hasta 8.192 procesadores Ascend 950DT, distribuidos en 160 armarios, ocupando alrededor de 1.000 metros cuadrados y conectados mediante una red óptica de muy alta velocidad.

Insisto en que la dificultad no es instalar miles de procesadores dentro del mismo edificio, sino conseguir que todos ellos compartan información con la rapidez suficiente para comportarse como un único sistema de computación.

Y esta es precisamente la función de la siguiente pieza de esta arquitectura: UnifiedBus.

UnifiedBus: Cómo consigue Huawei que miles de procesadores trabajen como uno solo

Hemos dicho que cuantos más chips, más difícil es la comunicación y coordinación entre ellos.

UnifiedBus intenta resolver el problema mediante tres características principales: un ancho de banda elevado, una latencia reducida y un sistema de direccionamiento unificado de memoria. Esta última capacidad permite que los diferentes procesadores accedan a recursos distribuidos dentro del SuperPoD como si pertenecieran a un espacio de memoria común.

Huawei afirma que Atlas 950 completo alcanzará un ancho de banda de interconexión de 16 petabytes por segundo y ofrecerá 8 exaflops de rendimiento en FP8 y 16 exaflops en FP4. Son cifras que ha dado la empresa y todavía tendrán que validarse mediante pruebas independientes cuando la configuración comercial esté disponible, pero anuncian algo espectacular, eso está claro.

El software sigue siendo la principal ventaja de Nvidia

Huawei afirma que la configuración completa de Atlas 950 superará en capacidad de computación, memoria e interconexión al sistema NVL144 que Nvidia prepara para 2026. La comparación debe hacerse con cuidado porque Huawei contrapone un sistema de 8.192 procesadores con una arquitectura de Nvidia que utiliza muchos menos aceleradores. Una cifra mayor de chips o de operaciones teóricas tampoco garantiza por sí sola un mejor rendimiento en cargas de trabajo reales.

Aun así, la estrategia está clara y parece importante: Huawei parece dispuesta a asumir un mayor consumo de chips, espacio y energía para conseguir una capacidad agregada suficiente. China puede aceptar temporalmente esa menor eficiencia si el resultado le ayuda a lograr la autosuficiencia, ahora que ya ha visto los peligros de depender de lo que le dejen o no otros países.

El liderazgo de Nvidia se apoya en CUDA, su plataforma de programación para computación acelerada. Durante años, universidades, laboratorios y empresas han desarrollado modelos, bibliotecas y herramientas alrededor de ese entorno y sabemos que cambiar de hardware no es nada fácil para las empresas (porque implica con frecuencia adaptar código, sustituir componentes y asumir costes de ingeniería que van mucho más allá de comprar nuevos servidores).

Huawei está intentando construir una alternativa mediante CANN, su arquitectura de software para los procesadores Ascend. CANN incluye compiladores, bibliotecas, herramientas de optimización y conexiones con entornos como PyTorch, vLLM y Triton.

Además Huawei ha acelerado su estrategia de código abierto. Durante el WAIC informó de que la comunidad CANN ya reúne 67 proyectos, más de 12,4 millones de líneas de código abierto y alrededor de 3.500 desarrolladores activos mensuales. Huawei también asegura haber desplegado más de 750 sistemas Ascend 384 en sectores como internet, finanzas y sanidad. Aunque la distancia respecto a CUDA continúa siendo considerable (Nvidia tiene una comunidad internacional bastante más grande, más bibliotecas optimizadas, una documentación más extensa y años de experiencia acumulada en proyectos reales), todo esto sigue suponiendo un avance lento pero firme de la empresa china, no podemos negarlo, y abrir CANN puede acelerar la mejora del software, atraer desarrolladores y reducir la dependencia de las herramientas internas de Huawei.

Reuters ha descrito la presentación de Atlas 950 como una de las demostraciones más claras del esfuerzo chino por construir grandes sistemas de IA sin utilizar los chips más avanzados de Nvidia. La importancia del anuncio reside en que Huawei ya puede mostrar una cadena tecnológica que incluye procesadores, interconexión, servidores, software y despliegues comerciales.

El resultado podría ser un ecosistema paralelo que inicialmente tenga menos alcance global, pero disponga de un enorme mercado interno, apoyo institucional y clientes industriales suficientes para seguir desarrollándose.

Lo que todavía falta por demostrar

Las cifras anunciadas por Huawei proceden principalmente de la propia compañía. Todavía faltan pruebas independientes que permitan conocer el rendimiento real de Atlas 950 durante entrenamientos prolongados, su consumo energético, su fiabilidad, el coste total de propiedad y la facilidad con la que los desarrolladores pueden trasladar modelos creados para CUDA.

También conviene distinguir la máquina exhibida en el WAIC, formada por 1.024 procesadores, de la configuración final de 8.192 chips que Huawei prevé comercializar a finales de 2026. Escalar desde una instalación funcional hasta un sistema ocho veces mayor plantea problemas de comunicación, refrigeración, estabilidad y mantenimiento.

Otro interrogante afecta a la fabricación. Huawei puede diseñar una arquitectura capaz de utilizar miles de chips, pero necesita producir esos procesadores en cantidades suficientes y mantener una cadena estable de memoria, encapsulado y componentes ópticos. Las restricciones estadounidenses continúan afectando el acceso de China a equipos avanzados de fabricación de semiconductores.

Atlas 950 ofrece una respuesta arquitectónica a esa limitación, aunque todavía deberá demostrar que esa respuesta resulta sostenible económica y energéticamente.

Huawei está cambiando la pregunta

Hasta ahora nadie dudaba que Nvidia fabricaba los procesadores más avanzados, controlaba el software utilizado por los desarrolladores y aumentaba su ventaja con cada nueva generación.

Huawei está intentando demostrar que una empresa con chips menos avanzados puede competir si controla toda la arquitectura, conecta miles de procesadores, desarrolla su propio software y dispone de un mercado nacional dispuesto a utilizarlo, y Atlas 950 representa su intento más serio.

Todavía quedan pruebas e incógnitas por resolver pero, independientemente de que consiga o no alcanzar a Nvidia, Huawei está empezando a cambiar el status quo del mundo de los chips como DeepSeek hizo con los modelos en su día.