ByteDance acelera sus ambiciones de silicio personalizado en conversaciones estratégicas con Samsung
En un movimiento significativo hacia la independencia tecnológica, ByteDance, la empresa matriz de TikTok y Douyin, se encuentra presuntamente en negociaciones avanzadas con Samsung Electronics para fabricar sus propios chips de IA personalizados. Este giro estratégico marca una evolución crítica en la planificación de infraestructura del gigante tecnológico chino, mientras busca asegurar un suministro estable de procesadores avanzados en medio del endurecimiento de las cadenas de suministro globales y las restricciones geopolíticas.
Según informes recientes de la industria, ByteDance planea producir hasta 350,000 unidades de sus propios chips de inferencia de IA (AI inference chips), con muestras de ingeniería que se espera sean entregadas a partir de marzo de 2026. Si tiene éxito, esta asociación podría reducir sustancialmente la dependencia de ByteDance de proveedores externos como Nvidia y remodelar el panorama competitivo de la adopción de semiconductores de IA entre los colosos de internet de China.
El pacto de fabricación: Samsung como socio de fundición
La colaboración se centra en la producción de chips diseñados específicamente para cargas de trabajo de inferencia de IA —el proceso de ejecutar datos reales a través de modelos de IA entrenados para generar predicciones o recomendaciones. Aunque ByteDance ha dependido históricamente de las GPU de Nvidia tanto para el entrenamiento como para la inferencia, la escala masiva de sus algoritmos de recomendación para plataformas como TikTok requiere una potencia de cómputo especializada y masiva que las GPU de propósito general procesan con menos eficiencia.
El acuerdo reportado describe un cronograma de producción por fases:
- Fase inicial: ByteDance aspira a asegurar muestras de ingeniería para finales de marzo de 2026.
- Producción en masa: La empresa tiene como objetivo una producción inicial de 100,000 unidades dentro del año en curso.
- Escala a largo plazo: Se espera que la capacidad de producción aumente hasta las 350,000 unidades con el tiempo, lo que indica un compromiso importante con el hardware interno.
De manera crucial, las negociaciones supuestamente se extienden más allá de la fabricación de chips lógicos para incluir el suministro de Memoria de Alto Ancho de Banda (High Bandwidth Memory, HBM). Con el auge global de la IA creando un cuello de botella severo en la disponibilidad de memoria, asegurar una línea directa con el inventario de memoria de Samsung es probablemente un factor decisivo en la elección de socio por parte de ByteDance. Samsung, posicionada de manera única como una fundición líder y un fabricante de memoria de primer nivel, ofrece una solución integral que otras fundiciones no pueden igualar fácilmente.
De los algoritmos al silicio: El cambio hacia la inferencia
Para comprender la importancia de este desarrollo, es esencial distinguir entre las dos fases principales de las cargas de trabajo de IA: entrenamiento e inferencia.
- Entrenamiento: Implica alimentar un modelo con conjuntos de datos masivos para "enseñarle". Esto requiere una potencia de cómputo bruta inmensa (a menudo clústeres Nvidia H100/A100).
- Inferencia: Implica que el modelo desplegado tome decisiones en tiempo real (por ejemplo, "¿Qué vídeo debería ver este usuario a continuación?"). Esto requiere baja latencia y alta eficiencia energética.
Para una plataforma orientada al consumidor como TikTok, los costes de inferencia a menudo superan con creces los costes de entrenamiento debido a los miles de millones de usuarios activos diarios que requieren recomendaciones instantáneas. Al diseñar silicio personalizado optimizado exclusivamente para sus arquitecturas de recomendación específicas, ByteDance puede teóricamente lograr un mayor rendimiento por vatio que utilizando GPU comerciales estándar.
Comparación de los requisitos de las cargas de trabajo de IA
| Característica | Entrenamiento de IA | Inferencia de IA |
|---|---|---|
| Objetivo principal | Construir la inteligencia del modelo | Ejecutar el modelo en tiempo real |
| Intensidad de cómputo | Extremadamente alta (Procesamiento por lotes) | Moderada (Se requiere baja latencia) |
| Enfoque del hardware | FLOPS brutos, ancho de banda de memoria | Eficiencia, tiempo de respuesta, coste |
| Contexto de ByteDance | Desarrollo de LLM (Doubao) | Servir feeds de TikTok/Douyin |
Navegando por la cuerda floja geopolítica
El impulso de ByteDance por el silicio personalizado (custom silicon) no es simplemente una optimización técnica; es una necesidad estratégica nacida de la fricción geopolítica. Los Estados Unidos han impuesto una serie de estrictos controles de exportación que limitan la venta de aceleradores de IA de vanguardia (como los H100 de Nvidia e incluso los H20 degradados) a entidades chinas.
Si bien los chips de inferencia generalmente requieren menos potencia de procesamiento que los chips de entrenamiento —lo que potencialmente permite que se fabriquen en nodos de proceso ligeramente más antiguos y no restringidos (como 5nm o 7nm)—, la cadena de suministro sigue siendo vulnerable. Al diseñar sus propios chips y asociarse con Samsung (una firma surcoreana), ByteDance intenta diversificar los riesgos de su cadena de suministro. Samsung, aunque cumple con las regulaciones de EE. UU., ofrece una alternativa vital a TSMC, que actualmente opera a su máxima capacidad debido a la demanda de Apple, Nvidia y AMD.
El panorama general: Los gigantes tecnológicos de China apuestan por la integración vertical
ByteDance no está sola en este esfuerzo. La tendencia de la "integración vertical (vertical integration)" —donde las empresas de software diseñan su propio hardware— se ha convertido en el estándar para los gigantes tecnológicos globales. Amazon (AWS Inferentia), Google (TPU) y Microsoft (Maia) han establecido este camino desde hace tiempo. En China, la urgencia se ve agravada por las sanciones.
Estado del desarrollo de chips propios entre los gigantes tecnológicos chinos
| Empresa | Enfoque del proyecto de chip | Objetivo estratégico | Desafíos clave |
|---|---|---|---|
| ByteDance | Chips de inferencia de IA | Optimización de motores de recomendación (TikTok/Douyin) | Falta de ADN previo en hardware; tasas de rendimiento de Samsung |
| Alibaba | Yitian (CPU) y Hanguang (NPU) | Eficiencia de la infraestructura en la nube (AliCloud) | Acceso a nodos de fundición avanzados (TSMC/Arm) |
| Tencent | Zixiao (Inferencia de IA) | Procesamiento de vídeo interno y servicios de IA | Integración de la pila de software |
| Baidu | Kunlun (IA general) | Soporte para Ernie Bot y conducción autónoma | Adopción del ecosistema fuera de Baidu |
Desafíos y respuestas oficiales
A pesar de los objetivos optimistas, el camino hacia el silicio personalizado está plagado de desafíos. El diseño de semiconductores es notoriamente intensivo en capital e implacable. Un fallo en la arquitectura o un error en el proceso de fabricación (tasa de rendimiento) puede resultar en retrasos de millones de dólares. Además, construir una pila de software que permita a los desarrolladores de ByteDance portar sin problemas su código desde la plataforma CUDA de Nvidia a los nuevos chips personalizados será una tarea de ingeniería monumental.
Al ser consultada sobre estos informes, ByteDance afirmó que la información relativa a su proyecto de chips internos era "inexacta", sin proporcionar correcciones específicas. Samsung Electronics declinó hacer comentarios. Tales negativas son habituales en la industria de los semiconductores durante las fases de negociación activa, a menudo con la intención de proteger secretos comerciales o gestionar las expectativas del mercado de valores.
Conclusión: Un ecosistema de IA que madura
Si ByteDance logra desplegar 350,000 chips de inferencia personalizados, marcará un punto de inflexión para la empresa, transformándola de un líder puro en algoritmos de software en una potencia de IA integrada verticalmente. Este movimiento no solo aislaría a la empresa de algunos choques geopolíticos, sino que también reduciría drásticamente los costes operativos de ejecutar la aplicación de vídeo más popular del mundo. A medida que se acerque marzo de 2026, la industria observará de cerca si las primeras muestras de silicio pueden cumplir su promesa.
