En un contexto de creciente competencia tecnológica (sobre todo en el campo de la IA) y de tensiones comerciales y geopolíticas, la dependencia de China respecto a la tecnología CUDA de NVIDIA como base de funcionamiento de sus modelos de IA se ha convertido en un tema de debate estratégico.

Recientemente, Li Guojie, uno de los principales científicos del país en el campo de la computación y la IA, ha dado la voz de alarma en su país sobre la urgencia de desarrollar una alternativa propia a esta tecnología. Sus declaraciones han reavivado el debate sobre la autonomía tecnológica de China y su capacidad para reducir la influencia de Estados Unidos en algunas industrias clave.

El problema de la dependencia de CUDA

CUDA (Compute Unified Device Architecture) es el ecosistema de programación para tarjetas gráficas (o GPU) desarrollado por NVIDIA. Este entorno se ha convertido en el estándar de facto en la industria de la inteligencia artificial, permitiendo a investigadores y desarrolladores ejecutar modelos avanzados de 'machine learning' y 'deep learning 'con una eficiencia inigualable.

Sin embargo, su carácter no-libre representa un problema estratégico para China, que se encuentra en una encrucijada tecnológica debido a las restricciones impuestas por EE.UU. en el acceso a hardware y software de vanguardia. Li Guojie ha enfatizado que la falta de una alternativa sólida a CUDA deja a China en una posición de vulnerabilidad. Según ha declarado,

"sin un sistema de computación propio, China seguirá dependiendo de una tecnología que puede ser restringida en …