Alibaba triplica el rendimiento de su chip de IA

Alibaba mide su chip nuevo contra el que enseñó en mayo

Alibaba presentó el 22 de septiembre de 2026 en Hangzhou el Zhenwu V900, la nueva generación de su acelerador de IA, diseñada por T-Head, su filial de semiconductores, cuatro meses después del M890. La compañía le atribuye el triple de rendimiento que a aquel, 216 GB de memoria y 1.200 GB/s de ancho de banda entre chips, y sostiene que admite clústeres de hasta 500.000 unidades. Todas esas cifras son suyas: nadie ha medido un V900 fuera de Alibaba.

La producción en serie no empieza hasta el primer trimestre de 2027, así que por ahora lo que hay es una ficha y una fecha. Alibaba no ha comunicado con qué proceso de fabricación se hace el V900, quién lo fabrica ni cuánto consume cada unidad, que son tres de los datos con los que se compara un acelerador con los de la competencia.

La familia crece también por el lado de las CPU, los procesadores de uso general que gobiernan el sistema y reparten el trabajo: en la misma conferencia aparecieron los Yitian 720 y 730, pensados para los programas de IA que encadenan pasos por su cuenta durante largo rato.

Wu cuenta la nube en gigavatios, no en máquinas

Eddie Wu, consejero delegado de Alibaba, puso en Apsara la cifra que resume la ambición del grupo: más de 20 GW de centros de datos para 2032. Es un objetivo de capacidad eléctrica instalada, no de inversión ni de número de chips comprados.

Lo que Wu no dijo es de cuánto parte. Alibaba no ha comunicado el tamaño actual de su flota, así que los 20 GW no tienen todavía punto de comparación público: la cifra sirve para leer la intención, no para medir el salto.

Qwen4 ya está entrenándose y el siguiente salto es de tamaño

Dayiheng Liu, nombrado hace unos días responsable de los modelos Qwen, la familia de modelos de IA de Alibaba, dijo en Apsara que Qwen4 está entrenándose. No dio fecha de salida ni número de parámetros.

Sí dio la dirección del camino: Qwen4.5 y Qwen5 se moverán entre 5 y 10 billones de parámetros, frente a los 2,4 billones de Qwen3.8 Max. Hablamos de billones españoles, es decir, de millones de millones. Los parámetros son los números que el modelo ajusta mientras se entrena y en los que queda guardado lo que ha aprendido; cuantos más tiene, más cuesta entrenarlo y más cuesta ejecutarlo.

La escala por sí sola no garantiza nada: un modelo con el doble de parámetros no es el doble de bueno. Lo que sí explica esa cifra es para qué quiere Alibaba 20 GW de centros de datos y medio millón de aceleradores en un mismo clúster.

El mismo día, Huawei asoma como proveedor de DeepSeek

La jornada dejó otra pieza del mismo tablero. Liang Wenfeng, que se dirigió el 22 de septiembre a los inversores de DeepSeek, el laboratorio chino de inteligencia artificial, dijo que Huawei, la tecnológica china de telecomunicaciones y electrónica, podría entregarle chips de entrenamiento ya en el cuarto trimestre.

Es una afirmación de parte y en condicional: se hace ante los propios inversores y dice «podría», sin fecha firme. Puesta al lado de lo de Apsara, dibuja el mismo movimiento: dos de las casas de IA más visibles de China contando con silicio de casa.