DeepSeek ha abierto una parte de su “playbook” para ejecutar inteligencia artificial en silicio de fabricación china, liberando un paquete de software gratuito diseñado para hacer que los chips de Huawei se comporten más como los de Nvidia sin tocar nunca el código de Nvidia. El movimiento, anunciado el 30 de septiembre de 2026, marca uno de los pasos más concretos hasta ahora para aflojar la relación de “agarra y le devuelvo el agarre” de China con Nvidia, en lo que respecta al dominante estándar de programación de chips. En esencia, el lanzamiento del software de IA de DeepSeek para Huawei es un intento de dar a los desarrolladores una razón real para construir sobre hardware chino en lugar de recurrir a lo que todo el mundo ya conoce.
Conclusiones clave
DeepSeek lanzó de código abierto un kit de programación completo para los aceleradores de IA Ascend de Huawei, anunciado a través de su cuenta de WeChat el 30 de septiembre de 2026.
El paquete incluye TileLang, un lenguaje de alto nivel presentado como una alternativa nacional a CUDA de Nvidia, además de bibliotecas como DeepGEMM, FlashMLA, TileKernel, DeepSelect y DeepEP.
Las herramientas están optimizadas para los chips Huawei Ascend 950 y admiten una configuración de “supernodo” que conecta hasta 128 aceleradores.
Según Bloomberg, Luz Ding indicó que Huawei brindó un apoyo amplio durante el desarrollo.
Por su cuenta, DeepSeek tiene planes para un centro de datos en Mongolia Interior con capacidad para albergar no menos de 160.000 aceleradores Huawei Ascend.
DeepSeek lanza software de código abierto para los chips de IA Ascend de Huawei
El anuncio de DeepSeek, hecho a través de su cuenta de WeChat y reportado por Luz Ding de Bloomberg, confirmó que la startup china de IA ha puesto a disposición de forma totalmente abierta todo el kit de software y lo ha dejado disponible para descarga gratuita. Ese detalle importa: al regalar el software se elimina uno de los argumentos más grandes que tienen los desarrolladores para quedarse con alternativas conocidas, de pago o sujetas a licencias.
En el centro del lanzamiento está TileLang, descrito como la respuesta de China a CUDA: una plataforma de software tratada ampliamente como el estándar global para programar chips de IA. TileLang ofrece a los desarrolladores una capa de abstracción de alto nivel, lo que significa que los programadores que ya conocen el flujo de trabajo de Nvidia, en teoría, pueden pasar a hardware de Huawei sin tener que aprender desde cero un sistema completamente ajeno.
Una pila construida por capas, no una sola herramienta
Más allá de TileLang, DeepSeek empaquetó un conjunto de bibliotecas de cómputo y comunicación —DeepGEMM, FlashMLA, TileKernel, DeepSelect y DeepEP—, y cada una cubre una parte distinta de la cadena de desarrollo de IA: desde la multiplicación de matrices hasta el manejo de memoria y la comunicación entre chips. El lanzamiento también incluye herramientas de benchmarking pensadas para ayudar a los desarrolladores con el desarrollo de kernels, ofreciéndoles una forma estandarizada de medir el rendimiento y ajustar el código para la arquitectura de Huawei. En conjunto, el paquete se lee menos como un producto único y más como un intento de replicar, capa por capa, el tipo de ecosistema que CUDA ha estado construyendo durante años alrededor del hardware de Nvidia.
Por qué importan el chip Ascend 950 y su configuración de “supernodo”
El kit está optimizado específicamente para los chips Ascend 950 de Huawei y admite una configuración de “supernodo”, según lo que DeepSeek llama así, conectando hasta 128 de esos aceleradores. Esa escala señala una intención de respaldar cargas de trabajo serias de IA con lotes grandes en lugar de proyectos pequeños y experimentales: el tipo de configuración necesaria para entrenar o ejecutar modelos de vanguardia a una velocidad competitiva.
Esto importa porque el software sin adopción es solo código que queda en un servidor. El dominio de CUDA no se trata tanto de su elegancia técnica; se trata del enorme tamaño del ecosistema que se ha construido a su alrededor durante más de una década. Reescribir código, volver a entrenar equipos de ingeniería y rearchitecturar flujos de trabajo completos para alejarse de CUDA siempre ha parecido demasiado costoso para la mayoría de los desarrolladores. Al hacer su kit gratuito y modelar TileLang de forma cercana en flujos de trabajo estilo CUDA con los que ya están familiarizados, DeepSeek intenta de manera explícita reducir ese costo de cambio, ofreciendo a los desarrolladores chinos —y potencialmente a otros— una ruta con menos fricción hacia los chips de Huawei.
La participación de Huawei en el proyecto y el problema de la dependencia de CUDA
Según el reporte de Bloomberg, Huawei Technologies brindó un apoyo amplio durante el desarrollo del kit, lo que subraya qué tan estrechamente trabajan ambas empresas en una tecnología planteada como alternativa a Nvidia. Esa asociación no ocurre en el vacío. Es una respuesta directa a un problema de suministro que se viene gestando durante años.
El framework CUDA de Nvidia no es solo popular en círculos de IA: está muy cerca de ser un requisito. Como prácticamente cada modelo de IA, canal de entrenamiento y sistema de inferencia en todo el mundo depende de él, esa dependencia se convirtió en una vulnerabilidad estratégica real para China después de que Estados Unidos aprobara controles de exportación que limitan el acceso a los chips de gama alta de Nvidia. Pekín podría empujar a empresas como Huawei a diseñar silicio competidor, pero el hardware sin una capa de software madura para programarlo corre el riesgo de convertirse, en la práctica, en una carga extremadamente cara. Justamente ahí es donde el nuevo kit intenta cerrar la brecha, dando a los chips Ascend de Huawei una oportunidad de uso real en el mundo fuera del ecosistema de Nvidia.
Construir la infraestructura para igualar el software
El software por sí solo no crea un ecosistema, y DeepSeek parece estar avanzando en ese frente también. Con planes en marcha para una instalación considerable en Mongolia Interior capaz de alojar un mínimo de 160.000 aceleradores Huawei Ascend, la empresa está lista para dar al nuevo kit una prueba de esfuerzo real, en lugar de tratarlo únicamente como un ejercicio hipotético.
El lanzamiento también se apoya en el trabajo previo que DeepSeek realizó a principios de 2026. Ese abril, la firma modificó su modelo de IA V4 para operar en hardware de Huawei, demostrando así que un modelo de última generación podía funcionar en chips distintos de los de Nvidia. El kit lanzado el 30 de septiembre generaliza ese esfuerzo anterior, entregando a cualquier desarrollador los medios para intentar la misma migración con sus propios modelos, en vez de depender de DeepSeek para hacerlo por ellos.
Vistas en conjunto, la secuencia —un modelo funcional en hardware de Huawei en abril, seguido de un stack completo de programación de código abierto en septiembre— sugiere que DeepSeek intenta construir el concepto de prueba y la infraestructura en paralelo, en lugar de esperar a que uno termine antes de empezar el otro. Si esto se traduce en una adopción amplia por parte de desarrolladores fuera de los propios proyectos de DeepSeek sigue siendo una pregunta abierta, pero las piezas que se están ensamblando apuntan a un impulso más serio y sostenido para convertir los chips Ascend de Huawei en un entorno de producción viable, en lugar de ser solo una opción de respaldo.
Artículo elaborado con la asistencia de inteligencia artificial y revisado por el equipo editorial.