Huawei dice que Ascend ha cruzado el punto de inflexión de su ecosistema

Zhu Zhaosheng, responsable de estrategia y desarrollo de negocio de computación de Huawei, dijo el 19 de septiembre que Ascend ha cruzado el punto de inflexión de su ecosistema y que la compañía tiene margen para construir uno nuevo en la era agéntica. El argumento principal son los números de la comunidad que rodea a CANN, el stack de cómputo abierto de la casa: más de 5.200 usuarios activos al mes y, desde junio, la comunidad de código abierto más activa de China.

El dato que más mira quien sigue este terreno es el reparto de esa comunidad: los desarrolladores que no trabajan para Huawei ya superan a los que sí. El código nuevo fusionado pasa de 30.000 líneas diarias, siempre según la cifra que dio el directivo, que no viene acompañada de desglose ni de verificación por parte de terceros.

En el plano de los modelos, más de 40 modelos de lenguaje y multimodales se han preentrenado sobre Ascend, y Huawei sostiene que es la única plataforma de cómputo de IA del país capaz de hacer preentrenamiento. Fuera de su propio CANN, el stack ya se integra con PyTorch y otros frameworks abiertos, que es la vía por la que un equipo acostumbrado a CUDA puede migrar sin reescribirlo todo.

Calendario de silicio

El servicio en la nube sobre clústeres Ascend 950 abre el 30 de septiembre en China y el 30 de noviembre a nivel global. El Ascend 960, presentado como supernodo, llega en el tercer trimestre de 2027. Después, una generación al año: 970 en 2028 y 980 en 2029.

Conviene apuntar un desajuste en las fechas. El presidente rotatorio Wang Tao situó el chip del 960 en el primer trimestre de 2027 y con el doble de rendimiento, por delante del supernodo completo. Las dos afirmaciones no encajan del todo, así que toca esperar a ver cuál se cumple.

Para quien despliega y mantiene esto, el titular importa menos que la pregunta de fondo: si CANN sostiene una comunidad donde la mayoría de las contribuciones no salen de la empresa que controla el proyecto, el software de Nvidia deja de ser la única opción razonable en el mercado chino. Lo que falta por ver son resultados de preentrenamiento a gran escala medidos por alguien de fuera y cuánto cuesta mover un stack que ya funciona. Por ahora hay métricas de comunidad y una hoja de ruta.