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La participación de Nvidia en el mercado de chips de IA de China cae a 34% mientras Huawei casi duplica sus envíos

Autor: Cryptopolitan·

Puntos clave

  • •Nvidia envió 678.000 aceleradores de IA en China durante el primer semestre de 2026, una caída interanual de 44% que IDC atribuye a las restricciones de exportación de EE. UU. que impiden la venta de sus chips más avanzados.
  • •Huawei elevó sus envíos en China de unos 300.000 a 572.000 unidades en el mismo período, reduciendo la ventaja de Nvidia en cuota de mercado a seis puntos porcentuales.
  • •Cinco proveedores chinos —Huawei, T-Head, Cambricon, Kunlunxin y Hygon— concentran en conjunto 47% del mercado, superando el 34% restante de Nvidia.
  • •Los envíos de aceleradores sin GPU en China crecieron alrededor de 80% hasta 1,016 millones de unidades, pasando a ser la mayoría del mercado, con cuatro empresas nacionales controlando 95% de ese segmento.
  • •IDC espera que los envíos de GPU en China caigan 9% en todo el año mientras los envíos totales de aceleradores aumentan 19%, con una competencia centrada cada vez más en la eficiencia de los clústeres de chips interconectados.
La participación de Nvidia en el mercado de chips de IA de China cae a 34% mientras Huawei casi duplica sus envíos

La participación de Nvidia en el mercado de chips de IA para centros de datos de China cayó a 34% en el primer semestre de 2026, ya que los controles de exportación de Estados Unidos redujeron los envíos de la compañía en 44%, mientras que los envíos de Huawei casi se duplicaron, según datos de IDC publicados por Reuters.

Nvidia envió 678.000 aceleradores de IA en China entre enero y junio, un 44% menos que en el mismo período de 2025, según cifras de IDC citadas por Reuters.

Huawei avanzó en la dirección opuesta, aumentando sus envíos de aproximadamente 300.000 unidades a 572.000 en el mismo período. Esto elevó la cuota de mercado de Huawei a 28% y redujo la ventaja de Nvidia a seis puntos porcentuales.

Huawei no es el único competidor nacional que gana terreno. T-Head, la división de diseño de chips de Alibaba, tiene 7% del mercado, seguida de Cambricon con 5%, Kunlunxin de Baidu con 4% y Hygon con 3%. IDC encuestó a 11 fabricantes chinos de chips y encontró que nueve de ellos aumentaron sus envíos en el último año. En conjunto, los cinco proveedores nacionales mencionados en el informe concentran 47% del mercado, más que el 34% restante de Nvidia, un indicador de cuánto ha escalado el suministro nacional en un solo año.

Por qué Nvidia perdió terreno

Las restricciones de EE. UU. sobre chips han impedido a Nvidia vender sus chips de IA más avanzados en China, e IDC vincula directamente la caída de la cuota de mercado de la compañía con esas limitaciones.

Por su parte, Pekín fomenta el uso de chips nacionales y exige que las empresas chinas obtengan autorización antes de importar procesadores de Nvidia que cumplen con las normas de exportación de EE. UU. Los compradores chinos también han evitado en gran medida la gama limitada de chips de Nvidia aprobados para venta por Washington.

El mercado va más allá de las GPU

China envió alrededor de 2,008 millones de aceleradores de IA en el primer semestre del año, pero la composición de ese total ha cambiado. Los envíos de GPU cayeron 26% hasta 991.000 unidades, mientras que los envíos de aceleradores sin GPU, diseñados para cargas de trabajo específicas de IA como la inferencia, se dispararon alrededor de 80% hasta 1,016 millones. Con esas cifras, los diseños GPU representaron la mayoría de los aceleradores enviados en China durante el período.

Cuatro empresas chinas —Huawei, T-Head, Kunlunxin y Cambricon— controlan 95% del segmento sin GPU, según IDC, con clientes provenientes principalmente de agencias gubernamentales, empresas de internet y grandes operadores de telecomunicaciones.

IDC prevé que los envíos de GPU en China caerán 9% en todo el año, aunque los envíos totales de aceleradores aumenten 19%, impulsados por la demanda de chips sin GPU. La firma señala que la competencia se desplaza cada vez más del rendimiento individual de los chips a la eficiencia con que grandes clústeres de chips interconectados operan como un solo sistema.