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China Acelera Su Infraestructura Tecnológica Con Enfoque En Inteligencia Artificial, Ampliando Capacidad De Computación E Invirtiendo En Chips Avanzados. El Avance Promete Transformar Sectores Como Ciudades Inteligentes, Salud, Agricultura Y Realidad Aumentada En Los Próximos Años.
La China proyecta un aumento de más de 40% en su poder de computación inteligente en 2025, según previsión presentada en la China Computing Power Conference, que finalizó el domingo.
De acuerdo con el periódico Global Times, el país ya ocupa la segunda posición mundial en capacidad de computación y mira la expansión acelerada de la infraestructura para sostener aplicaciones de inteligencia artificial a gran escala, desde ciudades inteligentes hasta realidad aumentada.
Crecimiento Proyectado Y Posición Global
Organizadores del evento informaron que, hasta junio de 2025, China alcanzará 788 EFLOPS de poder de computación inteligente, un avance significativo frente a los 90 EFLOPS contabilizados a fines de 2024.
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El año pasado, la capacidad total de computación del país sumó 280 EFLOPS, con 32% referidos específicamente a la computación inteligente.
Autoridades de la Administración Nacional de Datos afirmaron que China está detrás solo de Estados Unidos en este indicador, un escenario que refuerza la estrategia de ampliar la oferta de procesamiento para sustentar la nueva ola de IA.
Aún durante la conferencia, Liu Liehong, jefe del organismo, destacó inversiones robustas en centros de datos y redes de alta velocidad.
La expectativa presentada fue de crecimiento anual superior al 20% en la infraestructura y aportes superiores a 500 mil millones de yuanes por parte de empresas líderes de internet en los próximos tres años, comprometiendo nuevas capacidades de almacenamiento, interconexión y eficiencia energética.
IA En Uso: De Ciudades A Granjas En China
Investigadores presentes en el encuentro afirmaron que la expansión del procesamiento acompaña la rápida adopción de modelos generativos, vehículos autónomos, plataformas de gestión urbana y automatización industrial.
Wang Peng, de la Academia de Ciencias Sociales de Pekín, citó la “economía de baja altitud” como ejemplo de frontera tecnológica que demanda alto poder de computación para navegación y seguridad de aeronaves no tripuladas.
En salud, aplicaciones de imagen médica con IA aceleran la lectura de exámenes y ayudan a médicos en diagnósticos más precisos.
En educación, sistemas adaptativos ajustan contenidos al ritmo del alumno, mientras que ambientes inmersivos de realidad virtual y aumentada amplían el compromiso en el aula.
En el campo, el mismo impulso tecnológico viabiliza cultivo de precisión y robots agrícolas para cosecha, reduciendo desperdicios y optimizando el uso de recursos.
Expansión En Escala Y Casos De Uso
Según el comité del evento, más de 23 mil proyectos fueron inscriptos en competiciones nacionales de aplicaciones de poder de computación, con soluciones incorporadas a sectores como finanzas, energía y salud.
La lectura de los especialistas es que la IA dejó de concentrarse en laboratorios y grandes centros urbanos, y pasó a permear la rutina de empresas y servicios públicos.
“El aumento de la escala de poder de computación significa que una transformación significativa está en marcha”, afirmó Zhang Xiaorong, director del Cutting-Edge Technology Research Institute.
Para él, la IA “se expande rápidamente por toda la sociedad china”, sustentada por infraestructura más capilar y por nuevos modelos de negocio.
Infraestructura Y Chips En El Enfoque Del MIIT
El Ministerio de Industria y Tecnología de la Información (MIIT) anunció directrices para optimizar la red de computación inteligente, integrando recursos entre regiones y buscando complementariedad entre el este y el oeste del país.
El vice-ministro Xiong Jijun dijo que el ministerio trabajará para equilibrar oferta y demanda de recursos, construir un sistema interconectado y promover la coordinación entre polos, además de estimular avances en chips y tecnologías de base.
La orientación es reducir cuellos de botella, estandarizar servicios y mejorar la eficiencia del uso de datos y procesamiento.
Esta estrategia apunta no solo a nuevos centros de datos, sino también a interconexiones de baja latencia, optimización de redes y fuentes de energía estables para sostener cargas intensivas de entrenamiento e inferencia de IA.
Al mismo tiempo, la política industrial pretende acelerar la adopción de materiales y diseños de procesadores que contemplen eficiencia energética y costo total de operación.
FP8 Y DeepSeek-V3.1: Eficiencia En El Centro
Entre los aspectos técnicos destacados de la conferencia, el consorcio detrás del modelo DeepSeek-V3.1 presentó optimizaciones para la nueva generación de chips domésticos.
La tecnología adopta el formato FP8, que reduce la representación numérica a 8 bits, con el objetivo de duplicar la eficiencia de procesamiento en determinados escenarios y ampliar el entrenamiento de modelos a gran escala.
Investigadores resaltaron que este estándar permite una mejor utilización del hardware, al mismo tiempo que mantiene la calidad necesaria para tareas de lenguaje y visión computacional.
Zhang Xiaorong enfatizó el ciclo de refuerzo entre chip, poder de computación e IA: aplicaciones cada vez más complejas elevan la demanda por procesamiento; esta presión impulsa el desarrollo de chips más potentes; y los nuevos chips, a su vez, viabilizan sistemas de IA más eficientes, realimentando la necesidad por infraestructura.
Impacto Económico Y Horizonte Hasta 2035
El refuerzo de la infraestructura y la difusión de la computación inteligente consolidan la economía digital como vector de crecimiento.
Para Rao Shaoyang, director del China Telecom Research Institute, la contribución de la IA al Producto Interno Bruto puede superar 11 billones de yuanes hasta 2035, algo en torno al 4% al 5% de la economía.
En su evaluación, la demanda por procesamiento tiende a multiplicarse por diez o hasta cien veces conforme más sectores incorporan algoritmos en actividades cotidianas, desde la atención al cliente hasta el mantenimiento predictivo en fábricas.
Mientras tanto, empresas y gobiernos locales intensifican pilotos y escalas comerciales de soluciones de IA.
Las ciudades adoptan plataformas de gestión de tráfico, monitorización ambiental y servicios urbanos conectados.
Las industrias amplían la automatización con mantenimiento basado en datos. Redes de energía ajustan oferta y consumo en tiempo real.
Paralelamente, universidades y centros de investigación refuerzan la formación de talentos y la transferencia tecnológica al mercado.
Desafíos De Coordinación Y Próximos Pasos
La aceleración, sin embargo, impone desafíos. La coordinación entre regiones exige estándares técnicos comunes y mecanismos de compartición de recursos que eviten ociosidad.
La expansión del procesamiento también impone metas de eficiencia energética y sostenibilidad, tema sensible en proyectos de gran envergadura.
Por último, los especialistas señalan la necesidad de integración entre datos, algoritmos y hardware para capturar ganancias de productividad y evitar cuellos de botella en etapas de entrenamiento e implementación de los modelos.
Aún así, las metas delineadas en la conferencia indican una visión a largo plazo para consolidar la infraestructura, fortalecer la base de chips y ampliar casos de uso con impacto directo en la economía real.
Si se confirman, los números proyectados para 2025 y las iniciativas del MIIT pueden redefinir el piso de oferta de computación en el país y acelerar la disputa por liderazgo en IA.
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