El plan de China para reducir su dependencia de la tecnología estadounidense en inteligencia artificial se topa con un obstáculo inesperado: el software. 
Según un informe del South China Morning Post, los centros de datos del país están teniendo serios problemas para sustituir las GPU de NVIDIA por los chips de Huawei, a pesar de la orden del gobierno que exige que al menos el 50% de los proyectos financiados con fondos públicos usen semiconductores nacionales.
La norma, que nació en Shanghái en 2024 y se volvió obligatoria en todo el país en 2025, busca recortar la dependencia de proveedores extranjeros, especialmente tras las tensiones con Washington y las sanciones tecnológicas. Incluso cuando se permitió a NVIDIA vender su modelo H20 en China, circularon rumores sobre posibles puertas traseras y vulnerabilidades. La empresa lo negó, pero la desconfianza en Pekín se mantuvo.
Huawei, de la mano de SMIC, intenta llenar el vacío. Pero SMIC solo puede fabricar chips en proceso de 7nm, ya que el equipo de litografía más avanzado está vetado por sanciones de EE.UU. Eso deja a la industria china un paso atrás de los líderes mundiales.
El mayor dolor de cabeza, sin embargo, no está en el hardware sino en el software. Las GPUs de NVIDIA funcionan con CUDA, un estándar mundial para entrenar modelos de IA. Huawei utiliza su propia plataforma CANN, que no es compatible con CUDA. En la práctica, eso significa que años de desarrollo sobre CUDA no pueden trasladarse fácilmente a CANN. Según fuentes citadas por SCMP, los chips de Huawei sirven para ejecutar modelos ya entrenados, pero entrenar o desarrollar nuevos modelos sigue siendo mucho más eficiente en NVIDIA.
El resultado es un dilema para los operadores de clústeres: cumplir con la obligación del gobierno o mantener eficiencia y costos bajo control. La apuesta por la soberanía tecnológica es clara, pero la transición está resultando mucho más complicada de lo que Pekín imaginaba.