Según Reuters, la compañía Nvidia de Jensen Huang logró, tras meses de negociación con el Departamento de Comercio de Estados Unidos, autorización para vender el H200 a al menos diez empresas chinas. Entre ellas aparecen Alibaba, Tencent, ByteDance y JD.com. También fueron habilitados distribuidores como Lenovo y Foxconn.
El hallazgo no es menor. El H200 es el segundo procesador de IA más potente de Nvidia y funciona como la central de cálculo de sistemas capaces de entrenar modelos, responder preguntas y procesar enormes volúmenes de datos. La aprobación llegó casi dos meses después de que Washington anunciara que abriría esta vía.
Pero la historia tiene un segundo engranaje. Bloomberg reveló, a partir de registros públicos chinos, que al menos siete universidades ligadas al ámbito militar y de defensa intentan acceder a esos mismos chips. Dos nombres encienden la alarma: Beihang y la Universidad Politécnica del Noroeste, ambas incluidas en la lista negra comercial de Estados Unidos.
Chris McGuire sostuvo que vender más chips a China reduce la ventaja competitiva de Estados Unidos en inteligencia artificial y prioriza los intereses de Nvidia frente a los nacionales.
También te puede interesar:G-Assist de Nvidia: Ahora con Plugins para Spotify, Twitch y GeminiLa clave está en el mecanismo de acceso. No siempre hace falta comprar el chip y tenerlo en la mano. A veces alcanza con alquilar tiempo de cómputo remoto, es decir, usar a distancia servidores que ya llevan ese hardware instalado.
Es como no comprar un auto potente, pero pagar por manejarlo por horas desde otro garaje. El motor no sale de la cochera, pero su fuerza sigue estando disponible. En el mundo de la IA, ese “alquiler” puede dar acceso a la misma potencia de cálculo sin cruzar físicamente la frontera.
Ahí aparece el interruptor más difícil de controlar. Las restricciones de exportación están diseñadas para frenar la venta directa de chips avanzados. Sin embargo, el alquiler remoto de capacidad computacional funciona como un cableado alternativo: no mueve la máquina, pero sí entrega su energía.
El vacío que inquieta a Washington
Beihang, por ejemplo, intenta alquilar uso de chips Nvidia a través de su Escuela de Ciberciencia y Tecnología, que declara orientación hacia la defensa nacional y ventajas en el campo aeroespacial. La Universidad Politécnica del Noroeste busca un camino similar desde su Escuela de Seguridad del Ciberespacio.
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Ambas instituciones pertenecen al grupo de los “Siete Hijos de la Defensa Nacional”, universidades que colaboran con el Ejército Popular de Liberación de China. Ese dato cambia la lectura del permiso. Lo que parecía una apertura comercial puede convertirse en una oportunidad indirecta para actores que Washington quería dejar afuera.
Además, el problema no tiene una solución inmediata. El Departamento de Comercio puede conceder o denegar licencias de exportación, pero bloquear el uso remoto de servidores con chips restringidos es mucho más complejo. Es un control menos parecido a cerrar una puerta y más parecido a intentar cortar una red de tuberías ya conectadas.
Por qué importa en la vida diaria
La disputa no se juega solo entre gobiernos y fabricantes. Estos chips son la base de asistentes virtuales, sistemas de traducción, motores de búsqueda y herramientas que luego llegan al teléfono, al trabajo y al aula. Quien controle esa infraestructura tendrá una ventaja concreta en velocidad, costo y autonomía tecnológica.
Por ahora, Nvidia consiguió una victoria parcial. Pero el hallazgo de estas universidades muestra que la frontera entre uso civil y uso militar ya no siempre pasa por la caja del chip, sino por quién enciende el interruptor y desde dónde lo hace.
En esa carrera, la pregunta ya no es solo quién compra la llave, sino quién termina usando la casa.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
