¿Se puede construir una inteligencia artificial propia cuando el problema no está en el software, sino en la falta de “motor” para encenderla? Esa es la escena que hoy enfrenta Rusia: tener un modelo ambicioso, pero no siempre el hardware necesario para hacerlo correr con soltura.
Según Reuters, Sberbank, el mayor banco de Rusia y Europa del Este, busca chips de IA fabricados en China para reforzar GigaChat, su alternativa nacional a ChatGPT. El hallazgo revela una pieza clave de la estrategia rusa: sostener su ecosistema de inteligencia artificial pese a las sanciones occidentales.
En concreto, el objetivo es acceder a aceleradores de IA, chips especializados para entrenar y ejecutar modelos complejos, en un momento en que Rusia tiene muy limitado el acceso a tecnología avanzada de Estados Unidos y sus aliados. China aparece así como el nuevo cableado central de esa apuesta, aunque no como una solución automática.
La lógica es bastante doméstica. Un modelo de IA sin chips suficientes se parece a una casa bien diseñada, con planos modernos y electrodomésticos inteligentes, pero conectada a una red eléctrica débil. La estructura existe. El interruptor también. Lo que falta es la potencia para que todo funcione al mismo tiempo.
GigaChat busca justamente eso: dejar de ser una promesa y transformarse en una herramienta estable para empresas, bancos y servicios públicos. El sistema está afinado para el idioma ruso y su API, la interfaz para que otras plataformas lo usen, permite procesar datos, automatizar textos, hacer análisis y reconocer imágenes.
Además, parte de su mecanismo usa Mixture of Experts (mezcla de submodelos especializados). Dicho de forma simple, no es una sola máquina haciendo todo, sino un taller con varios operarios expertos, cada uno encargado de una tarea. Ese diseño puede volver más eficiente al sistema, pero también exige una infraestructura robusta detrás.
La pieza clave no es solo el modelo, sino el suministro
Ahí aparece el cuello de botella. Rusia necesita miles de GPUs, procesadores gráficos usados para IA, o aceleradores equivalentes para competir en entrenamiento y operación de modelos. Su industria nacional de chips está rezagada frente a Estados Unidos y China, y además depende de importaciones en sectores estratégicos.
Por eso Sberbank miraría a Huawei y a su línea Ascend 950. Estos chips son inferiores al NVIDIA H200, uno de los referentes del sector, pero ya demostraron capacidad para tareas avanzadas de inteligencia artificial. La oportunidad existe, aunque llega en un mercado muy tensionado.
Y ese es el segundo problema. Sberbank no compite sola por esos componentes. También los quieren gigantes chinos como ByteDance, Tencent y Alibaba, con una demanda interna que ya satura parte de la cadena de suministro.
ByteDance, de hecho, habría comprometido alrededor de 5.600 millones de dólares en pedidos de chips Ascend 950PR. Huawei planea producir unas 750.000 unidades en 2026, pero esa fabricación está limitada por SMIC y su proceso de 7 nanómetros DUV, una técnica de producción menos avanzada que la de los líderes globales.
Una doble dependencia con efectos prácticos
El cuadro deja a Rusia ante una doble dependencia. No puede comprar con normalidad hardware occidental y, al mismo tiempo, depende de proveedores chinos que priorizan su propia demanda. Es como reemplazar una cañería rota por otra que también tiene lista de espera.
Incluso con esa demora, GigaChat sigue siendo una pieza central para Moscú. El modelo, desarrollado públicamente desde 2025, apunta a resolver problemas complejos en ciencia, programación y matemáticas, con la promesa de integrarse en una nube nacional y ofrecer rendimiento estable en ruso.
Rusia admite que va entre seis y nueve meses detrás de Estados Unidos y China en esta carrera. Pero también intenta abrir una oportunidad local: usar software propio, publicar parte de sus modelos y apoyarse en la cooperación tecnológica con Beijing para no quedar fuera del mapa.
Para el usuario común, la clave es simple: la próxima etapa de la IA no se jugará solo en los algoritmos, sino en quién consigue las piezas del motor. Y en esa carrera, tener el interruptor ya no alcanza si la corriente llega tarde.
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.
