El laboratorio chino de inteligencia artificial Moonshot AI buscó este año alquilar capacidad de chips Blackwell de Nvidia alojados en centros de datos de Europa, pese a que Estados Unidos prohíbe exportar esos procesadores a China. Lo informó CNBC, con cuatro fuentes que pidieron no ser identificadas.
Tres de las fuentes dijeron que Moonshot, creadora de la familia de modelos Kimi, buscaba sistemas Blackwell, la línea más avanzada que Nvidia vende y que los controles de exportación bloquean de hecho en China. Una de ellas afirmó que se hablaron arreglos para grupos de 8.000 o más procesadores.
Dos fuentes señalaron que el interés principal era usar los chips para servir el modelo a los usuarios, no para entrenarlo. Una tercera dijo conocer también interés en grupos para entrenamiento. Ninguna fuente indicó que se hubiera cerrado un acuerdo.
Un pago inicial de 30% a 50% mayor
El esquema pasa por las llamadas “neoclouds”, empresas de nube especializadas en comprar chips de Nvidia y alquilar su capacidad. Una compañía china no compra los procesadores: se los alquila a un operador no chino que sí puede adquirirlos.
Según una de las fuentes, se propuso que Moonshot pagara de entrada entre 30% y 50% más que un cliente no chino. CNBC explica que estos operadores y sus financistas buscan cobrar más al inicio para cubrirse ante una eventual prohibición futura de los acuerdos de acceso remoto.
Una fuente describió a Moonshot como “muy agresiva” en su búsqueda de capacidad de cómputo. Según esa persona, las conversaciones continuaron después de que la Casa Blanca acusara a la empresa de usar chips similares desde Tailandia.
La acusación de la Casa Blanca en julio
En julio, Michael Kratsios, director de la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca, afirmó en la red social X que Moonshot había adquirido servidores con chips GB300, de la generación Blackwell, y que los usaba en Tailandia, probablemente para entrenar sus modelos. Moonshot no comentó entonces.
Kratsios también dijo tener información de que la empresa usó el modelo Fable de Anthropic para desarrollar su modelo Kimi K3, lanzado ese mes. CNBC informó que Nvidia, Moonshot y la embajada china en el Reino Unido habían sido consultadas sin respuesta en ese momento.
El hueco que permite estas operaciones es legal: la ley actual no da a los reguladores estadounidenses amplia autoridad sobre el acceso a chips controlados mediante servicios de nube alojados en el extranjero. El control alcanza a los envíos físicos, no al uso remoto.
El Congreso tiene un proyecto para cambiarlo. La Ley de Seguridad del Acceso Remoto (RASA, por sus siglas en inglés) extendería los controles de exportación al acceso por nube a equipos y programas críticos. La Cámara de Representantes la aprobó en enero, pero el Senado no la votó.
Esta semana, el Financial Times informó que Nvidia pidió a los proveedores de nube que alquilan sus chips que vendan al menos el 51% de sus servicios a clientes no chinos, según recogió CNBC. Un portavoz de Nvidia, consultado sobre esos informes, dijo que Estados Unidos “no puede ganar la carrera de la IA” si la infraestructura del mundo depende de chips extranjeros.
La ley RASA sigue pendiente en el Senado, donde continúa sin votación desde que la Cámara de Representantes la aprobó en enero.
Qué es la arquitectura Blackwell de Nvidia
La arquitectura de chips Blackwell de Nvidia (nombrada en honor al matemático David Blackwell) es la plataforma de aceleración gráfica y de cómputo diseñada para liderar el entrenamiento y la inferencia de modelos masivos de inteligencia artificial generativa.
En su variante para centros de datos (como el chip B200 o los superchips GB200), integra dos núcleos de silicio fabricados por TSMC interconectados a 10 TB/s mediante un enlace bidireccional ultrarrápido, sumando más de 208 mil millones de transistores y soportando memoria de alto ancho de banda HBM3E.
Gracias a su motor Transformer de segunda generación con soporte nativo para precisión microscópica FP4, Blackwell ofrece hasta cuatro veces más rendimiento en entrenamiento y hasta treinta veces más eficiencia y velocidad en inferencia que su predecesor Hopper, reduciendo sustancialmente el consumo energético por operación en centros de datos e impulsando también la generación de tarjetas gráficas GeForce RTX serie 50.
