- Los laboratorios chinos han pedido unas 6 millones de GPU RTX Pro 5500, pero esperan recibir solo el 1% en los próximos cuatro meses.
- El pedido suma unos 70.000 millones de dólares, más de 11.000 dólares por unidad.
- La RTX Pro 5500 es una GPU para estaciones de trabajo con 84 GB de memoria GDDR7 y comparte el chip GB202 con la RTX 5090.
- Nvidia prioriza sus semiconductores más sofisticados y de mayores márgenes mientras la falta de suministro amenaza la carrera de la IA en China.
Los principales laboratorios de inteligencia artificial de China esperan recibir únicamente el 1% de su pedido de GPU Nvidia RTX Pro 5500 en los próximos cuatro meses. Alibaba, Tencent, ByteDance y otras firmas de IA y nube han realizado un pedido conjunto de unos 6 millones de chips, pero solo aguardan decenas de miles de unidades, alrededor de ese 1%. La causa son los problemas de producción de Nvidia, incapaz de cubrir la demanda.
El valor total del pedido alcanza unos 70.000 millones de dólares, más de 11.000 dólares por unidad. La RTX Pro 5500 está diseñada para estaciones de trabajo, ordenadores de alto rendimiento para uso profesional, y cumple con las medidas de exportación impuestas por Estados Unidos. La escasez no solo retrasa compras: condiciona la capacidad de los laboratorios chinos para acercarse a los modelos frontera estadounidenses.
Qué es la GPU RTX Pro 5500 y por qué China la demanda
La demanda china responde al apetito de capacidad de computación para IA y a la necesidad de seguir el ritmo de modelos propietarios como los de Anthropic y OpenAI. Huawei y T-Head, de Alibaba, siguen por detrás en capacidad de producción y tecnología. Por eso la RTX Pro 5500 se ha convertido en una pieza muy solicitada pese a no ser el semiconductor más avanzado de Nvidia.
¿A quién afecta la falta de GPU para IA en China?
El cuello de botella afecta sobre todo a Alibaba Group Holding, Tencent Holdings y ByteDance, además de otras firmas de IA y negocios en la nube. Con solo decenas de miles de unidades disponibles frente a un pedido de 6 millones, los planes de despliegue se topan con un límite material. La limitación también incide en la carrera tecnológica: a los laboratorios chinos les resultará más difícil acercarse al rendimiento de los nuevos modelos frontera estadounidenses.
Las optimizaciones de software de Qwen, Moonshot AI y otros laboratorios están permitiendo alcanzar un rendimiento cercano al de los modelos frontera con menos chips y a un coste menor que el de las compañías que usan los semiconductores más potentes de Nvidia, como B300/B200 y H100. Un ejemplo es Kimi K3.1 Pro, de Moonshot AI, cuyos pesos abiertos se publicaron este miércoles. Según las pruebas de la propia compañía, supera a GPT-6 Astra en codificación y se acerca a Claude Opus 5.5 de Anthropic.
¿Qué hará Nvidia con la producción y qué plazos hay?
Nvidia lleva años presionando al Gobierno de Estados Unidos para poder vender más chips en China. Su estrategia ante la incapacidad de satisfacer toda la demanda pasa por priorizar los semiconductores más sofisticados y con mayores márgenes, los que utilizan compañías como Anthropic y OpenAI. Para los laboratorios chinos, el horizonte inmediato es recibir alrededor del 1% de lo pedido en los próximos cuatro meses.
Qué datos concretos resumen el pedido
- Pedido conjunto: unas 6 millones de GPU RTX Pro 5500 por parte de Alibaba, Tencent, ByteDance y otras firmas.
- Entrega esperada: decenas de miles de unidades, alrededor del 1%, en los próximos cuatro meses.
- Valor: unos 70.000 millones de dólares, más de 11.000 dólares por unidad.
- Características: 84 GB de memoria GDDR7 y chip GB202 compartido con la RTX 5090.
¿Qué supone para la carrera de la IA?
Estados Unidos prohíbe a Nvidia vender sus chips más avanzados a China, aunque la RTX Pro 5500 no alcanza el nivel que activaría esas restricciones. Aun así, en el mercado chino se sitúa entre los mejores chips de IA disponibles. La combinación de menos hardware y optimizaciones de software explica por qué algunos modelos chinos logran resultados competitivos con menos recursos.
La falta de GPU no se limita a una compra pendiente: afecta a la planificación de centros de datos, al ritmo de entrenamiento y a la capacidad de responder a la demanda de servicios de IA. Con un pedido de 6 millones de unidades y una entrega prevista del 1% en cuatro meses, los laboratorios chinos tendrán que estirar el hardware disponible y apoyarse en el software mientras Nvidia atiende primero a sus clientes de mayores márgenes.
