Los bonos de China para computación de IA reducen costos para las pymes y aprovechan centros de datos infrautilizados

Por qué China está distribuyendo bonos para computación de IA

China está probando una nueva forma de facilitar a las empresas más pequeñas el acceso a potentes herramientas de inteligencia artificial. Gobiernos municipales, desde Beijing y Shanghai hasta Chengdu y Shenzhen, están emitiendo bonos para capacidad de cómputo: subsidios públicos que reducen el costo del alquiler de servidores de alto rendimiento para entrenar modelos de IA y ejecutar inferencias. El objetivo es doble. Primero, hacer más asequible para las pequeñas y medianas empresas desarrollar y probar modelos de IA. Segundo, aprovechar la capacidad infrautilizada de la creciente red de centros de datos del país. Shanghai ha reservado unos 600 millones de yuanes para bonos de cómputo que pueden cubrir hasta el 80 % de las tarifas de alquiler, además de 100 millones de yuanes para bonos de datos destinados al entrenamiento de modelos de lenguaje de gran tamaño. Shenzhen anunció un programa anual de 500 millones de yuanes, con subsidios estándar de hasta el 50 % para empresas e instituciones y del 60 % para empresas emergentes. Chengdu está ampliando un programa piloto con 100 millones de yuanes para instituciones de investigación. Shandong ofrece ahora 30 millones de yuanes y prevé una inversión mucho mayor, de 1.000 millones de yuanes, en infraestructura local de IA. Beijing y Henan ya empezaron a recibir solicitudes para programas similares.

Estos bonos forman parte de una estrategia nacional más amplia. La Comisión Nacional de Desarrollo y Reforma puso en marcha el mecanismo en diciembre de 2024 para reducir los costos de investigación y desarrollo de las empresas más pequeñas y conectar a más usuarios con una red nacional de computación. La rápida expansión de los centros de datos en China, en gran medida en provincias occidentales con electricidad más barata, ha dejado algunas máquinas sin utilizar. Según informes del sector, algunas instalaciones han funcionado con apenas entre el 20 % y el 30 % de su capacidad. Las autoridades quieren dirigir las cargas de trabajo de IA a esos servidores, aumentar su utilización y acelerar la adopción. La Academia China de Tecnología de la Información y las Comunicaciones estima que cada yuan invertido en capacidad de cómputo puede generar entre tres y cuatro yuanes de producción económica. Ese efecto multiplicador es una de las razones por las que los gobiernos locales avanzan con rapidez.

Una nueva herramienta de la política industrial de IA de China

Este impulso a los subsidios encaja en un plan más amplio para ampliar las capacidades de IA de aquí a 2030. Grupos de investigación señalan que Beijing está utilizando varias herramientas a la vez, entre ellas financiación pública, laboratorios respaldados por el Estado, programas de talento y ahora acceso subsidiado a capacidad de cómputo. Los controles a las exportaciones liderados por Estados Unidos han dificultado la compra de chips avanzados, lo que ha convertido la capacidad de cómputo en un cuello de botella para las empresas emergentes. Los bonos pueden aliviar esa limitación al facilitar el acceso, a menor costo, a centros de datos públicos y comerciales, mientras China respalda el desarrollo de hardware y software nacionales. Para profundizar en este enfoque de política, consulte el análisis de RAND sobre la estrategia china de IA de pila completa aquí. Puede encontrar una perspectiva complementaria de MERICS sobre la autosuficiencia y la pila de IA aquí.

Cómo funcionan los bonos y quiénes pueden acceder a ellos

Los bonos para capacidad de cómputo son créditos gestionados por las ciudades. Entre los usuarios que pueden acceder a ellos están las pequeñas y medianas empresas, las empresas emergentes, las universidades y los institutos de investigación. Los beneficiarios canjean los créditos en centros de datos participantes, que pueden ser estatales, estar gestionados por universidades o ser comerciales. Por lo general, los bonos cubren una parte del costo de alquilar conjuntos de unidades de procesamiento gráfico, almacenamiento y redes; el porcentaje varía según la ciudad. Algunas localidades también emiten bonos de datos que reducen el costo de los datos de entrenamiento, su etiquetado o la preparación de corpus seleccionados para modelos de lenguaje de gran tamaño. Las cargas de trabajo subvencionadas abarcan desde el preentrenamiento y el ajuste fino hasta proyectos de visión artificial y la inferencia a gran escala.

Porcentajes de subsidio y presupuestos en la práctica

• Shanghai: unos 600 millones de yuanes para bonos de cómputo que cubren hasta el 80 % de las tarifas de alquiler, además de 100 millones de yuanes en bonos de datos vinculados al entrenamiento de modelos de lenguaje de gran tamaño.
• Shenzhen: un programa anual de 500 millones de yuanes. Subsidios estándar de hasta el 50 % para empresas, universidades e instituciones de investigación que alquilen capacidad de computación inteligente. Para las empresas emergentes, la proporción sube al 60 %. Los avisos municipales también mencionan bonos para modelos y corpus, así como límites por proyecto para el apoyo al entrenamiento.
• Chengdu: un programa piloto ampliado que incluye 100 millones de yuanes en ayuda mediante bonos para instituciones de investigación.
• Shandong: 30 millones de yuanes disponibles en la actualidad, con una propuesta de inversión de 1.000 millones de yuanes para ampliar la infraestructura local de IA.
• Beijing y Henan: ya funcionan programas en etapas iniciales, con plazos de solicitud abiertos y proveedores en proceso de registro.
• Guizhou: las normas actualizadas en noviembre de 2024 ampliaron los bonos a los servicios de adaptación nacional y entrenamiento. La cobertura notificada alcanza el 30 % de los costos admisibles, con un límite de 1,5 millones de yuanes para adaptación y 5 millones de yuanes para entrenamiento.

Adónde va el dinero: panorama de algunas ciudades

Shanghai combina el apoyo al cómputo y a los datos, una muestra de cómo las ciudades conciben todo el proceso de desarrollo de la IA. Los bonos de cómputo se destinan al intenso trabajo de entrenamiento y ajuste fino. Los bonos de datos reducen el costo de adquirir o preparar conjuntos de datos de entrenamiento, incluidos los de modelos de lenguaje de gran tamaño. Al combinar ambos tipos de apoyo, las autoridades intentan abordar los dos gastos que impiden que muchos equipos pequeños avancen más allá de una prueba de concepto.

Shenzhen apuesta tanto por las aplicaciones como por la infraestructura. Las medidas municipales señalan a proveedores de servicios de modelos y desarrolladores de productos que registran su trabajo ante la Oficina Nacional de Información de Internet. La intención es llevar al mercado sistemas útiles, desde asistentes conversacionales y copilotos de programación para empresas hasta funciones de IA en dispositivos de consumo. Los porcentajes de subsidio aumentan para las empresas emergentes, en reconocimiento de que las compañías jóvenes suelen afrontar las facturas más elevadas durante los primeros ciclos de entrenamiento y no pueden reservar capacidad con mucha antelación.

Chengdu y Shandong utilizan los bonos para desarrollar ecosistemas. El programa piloto de Chengdu dirige fondos a instituciones de investigación que pueden impulsar el talento y los proyectos locales. Shandong combina un fondo inicial de bonos con un plan de inversión importante en infraestructura, lo que puede atraer a proveedores interesados en una demanda previsible de usuarios subvencionados. Beijing y Henan están en etapas más tempranas, pero ya incorporan centros de datos asociados y abren portales para presentar solicitudes.

Guizhou muestra la estrategia del interior en acción

Guizhou se ha convertido en una región emblemática para trasladar al interior la gestión de datos y la capacidad de cómputo. En el marco de la estrategia nacional «Datos del Este, computación del Oeste», la capacidad de las provincias del interior atiende la demanda de la costa. Según informes de Data Centre Magazine, la capacidad de computación inteligente de Guizhou alcanza los 85 EFLOPS, y más del 98 % se clasifica como computación inteligente, en lugar de almacenamiento tradicional. Se estima que alrededor del 90 % del hardware es de producción nacional. En toda la provincia hay 48 centros de datos clave en funcionamiento o en construcción, incluidos 28 de gran tamaño. La capacidad de almacenamiento suma 25 exabytes. Estas cifras generales indican un cambio: de instalaciones centradas en el almacenamiento a un modelo más equilibrado que favorece el entrenamiento y la inferencia de IA.

La energía es fundamental para este modelo. El consumo de electricidad en la Nueva Área de Gui’an aumentó considerablemente a comienzos de 2025. Las autoridades locales han añadido subestaciones y líneas dedicadas para garantizar un suministro fiable a los servidores de alta densidad. La energía hidroeléctrica aporta una parte importante, y la proporción de energías renovables alcanzó aproximadamente un tercio de la generación total en mayo de 2025. Las medidas sobre bonos introducidas a finales de 2024 ampliaron los subsidios a la adaptación de software nacional y a los servicios de entrenamiento, con límites de cobertura por proyecto de unos pocos millones de yuanes. El paquete intenta vincular la infraestructura, la energía y el apoyo directo a los usuarios para que los centros de datos del interior puedan ofrecer capacidad de cómputo útil a empresas de todo el país.

Aprovechar la capacidad ociosa con «Datos del Este, computación del Oeste»

El mapa de centros de datos de China se expandió rápidamente durante los últimos años. El plan «Datos del Este, computación del Oeste» anima a empresas y organismos públicos a enviar datos a las regiones occidentales, donde el suelo y la electricidad son más baratos, para luego prestar servicios a los usuarios mediante redes de larga distancia. Esa expansión dejó capacidad disponible en algunas instalaciones, sobre todo en las que empezaron a funcionar antes de que la demanda estuviera a la altura. Según la prensa y los análisis del sector, es habitual que la utilización se sitúe entre el 20 % y el 30 %. Los bonos son una herramienta para estimular la demanda, aumentar las tasas de utilización y recuperar los gastos de capital.

Para los proveedores, los trabajos financiados con bonos pueden suavizar los patrones de uso. Los ciclos de entrenamiento suelen llegar en oleadas, cuando los equipos programan ejecuciones de varios días en miles de GPU. Si las ciudades coordinan los calendarios de los bonos y la gestión de las colas, los proveedores pueden concentrar mejor los trabajos, ocupar las franjas de menor demanda y ofrecer turnos previsibles a las empresas emergentes que necesitan planificar. Para los usuarios, un menor precio neto por hora de GPU puede convertir dos meses de recursos disponibles en seis meses de experimentos e iteraciones. Esto es especialmente importante para los equipos que realizan ajustes finos en vez de entrenar desde cero. El ajuste fino puede ofrecer buenos resultados en conjuntos de capacidad media, por lo que un precio más bajo hace viables esas ejecuciones.

Controles a las exportaciones, Nvidia y chips nacionales

Los costos y el acceso a la capacidad de cómputo están condicionados por la geopolítica. Los controles a las exportaciones liderados por Estados Unidos restringen la venta de aceleradores de gama alta a clientes chinos. Esto ha complicado las adquisiciones de las empresas que buscan el hardware más reciente de Nvidia. Han aparecido noticias sobre planes para equipar decenas de nuevos centros de datos con grandes pedidos de GPU Hopper de Nvidia. Esas informaciones plantean dudas legales y logísticas en el marco de las restricciones actuales y no han sido verificadas en detalle. El efecto general de los controles a las exportaciones está claro. China depende cada vez más de chips nacionales, universidades y proveedores locales de servicios en la nube para cubrir la brecha, mientras algunas empresas exploran opciones de alojamiento en el extranjero.

Las alternativas nacionales, como la línea Ascend de Huawei, están mejorando. Muchos desarrolladores siguen utilizando marcos globales de código abierto, como PyTorch y TensorFlow, mientras plataformas locales como MindSpore y PaddlePaddle avanzan en paralelo. Esta división puede complicar los planes de entrenamiento. La portabilidad del código, la madurez del software y la experiencia de los operadores influyen en los conjuntos de capacidad que puede utilizar un equipo. Los bonos ayudan a reducir el umbral para probar hardware compatible. No pueden eliminar la brecha de rendimiento entre el hardware estadounidense más avanzado y las opciones nacionales actuales, pero sí pueden reducir el tiempo necesario para obtener los primeros resultados para muchas empresas.

Qué pueden ganar las pymes y qué dificultades pueden afrontar

Un acceso más barato a la capacidad de cómputo cambia lo que pueden intentar los equipos pequeños. Una empresa que solo podía permitirse alquilar unas pocas GPU durante periodos breves ahora puede reservar ejecuciones más largas, probar más variantes y pasar de un prototipo a una prueba en condiciones reales. Las universidades y los laboratorios ganan flexibilidad presupuestaria, lo que puede incorporar a más estudiantes e investigadores que comienzan su carrera a proyectos con modelos de gran tamaño. Los gobiernos locales obtienen una forma de monetizar la capacidad ociosa y justificar inversiones anteriores en centros de datos.

Posibles beneficios

• Ciclos de entrenamiento y ajuste fino más baratos, que amplían el abanico de experimentos viables.
• Prototipos más rápidos y menos tiempo desde la idea hasta la prueba piloto en sectores como la fabricación, la logística, las finanzas y la atención de salud.
• Mejor utilización de los centros de datos del interior, que puede respaldar la planificación energética y de redes y reducir las inversiones sin uso.
• Un acceso más equilibrado a la capacidad de cómputo, más allá de las grandes plataformas tecnológicas, que da a las empresas pequeñas la oportunidad de competir en aplicaciones especializadas.
• Incentivos para proveedores de datos y empresas de etiquetado mediante bonos de datos complementarios, en particular en ciudades como Shanghai y Shenzhen.

Desafíos probables

• Trámites administrativos durante la solicitud, la verificación y la programación, sobre todo cuando la demanda aumenta cerca de las fechas límite.
• Compatibilidad de hardware y marcos de trabajo, ya que algunos modelos están adaptados a aceleradores y plataformas de software específicos.
• Cobertura regional desigual, pues las ciudades más ricas pueden financiar subsidios más amplios y desarrollar ecosistemas más sólidos.
• Efectos temporales si los bonos no se traducen en una demanda sostenida una vez que vencen los subsidios.
• Riesgo de desplazar a proveedores privados de servicios en la nube si las reglas de los bonos dirigen a los usuarios únicamente a determinados centros.

Cómo medir si la política funciona

Los primeros datos son escasos, pero empiezan a surgir algunos indicadores. Las autoridades de Guizhou informan que, para enero de 2025, se habían emitido 177 bonos en todo el país, que respaldaron transacciones de capacidad de cómputo por valor de más de 10.500 millones de yuanes. Esa cifra incluye grandes acuerdos empresariales y transacciones respaldadas por bonos, por lo que no permite medir con precisión el efecto de los subsidios. Sí muestra que el mercado de capacidad de cómputo se está expandiendo con rapidez. Durante el próximo año, conviene observar tres indicadores. Primero, las tasas de utilización de los centros de datos occidentales y la diferencia entre el uso en horas punta y fuera de punta. Segundo, la proporción de bonos utilizada por pequeñas y medianas empresas auténticas frente a grandes compañías. Tercero, el tiempo transcurrido entre la solicitud, la asignación de una franja de cómputo y la finalización de los trabajos.

La transparencia será importante. Informar con claridad quién recibe los bonos, qué cargas de trabajo se financian y qué resultados se obtienen puede aumentar la confianza en los programas. Los gobiernos municipales también pueden compartir datos sobre los tiempos de espera y las tasas de éxito de la programación, lo que ayudaría a los equipos a planificar sus proyectos. Los proveedores pueden publicar tablas de compatibilidad de hardware y marcos de trabajo para que quienes presentan solicitudes sepan qué funcionará en cada lugar. Si los programas evolucionan en esa dirección, los bonos pueden servir de puente entre grandes infraestructuras con un uso intensivo de capital y los numerosos equipos pequeños que ahora intentan desarrollar sistemas de IA útiles.

Contexto nacional e internacional

El impulso de China a los bonos se produce en medio de una intensa inversión mundial en IA. El país intenta coordinar el gasto público con la innovación privada. Los analistas consideran que se logran mayores avances cuando los incentivos públicos responden a las necesidades de desarrolladores y usuarios. En el caso de China, esa coincidencia parece mayor cuando los bonos respaldan cargas de trabajo ya listas, como el ajuste fino y la inferencia para aplicaciones de sectores específicos. Muchas empresas no están entrenando modelos gigantes de última generación. Están adaptando modelos de código abierto o comerciales a sus datos y casos de uso, una tarea que se presta bien al uso de conjuntos de capacidad subvencionados y ciclos de entrenamiento más cortos.

Los planes locales también se vinculan con los objetivos nacionales de la iniciativa «IA Plus», mencionada en el Informe sobre la labor del Gobierno de 2025. La política fomenta la expansión de la IA en sectores tradicionales y el desarrollo de terminales inteligentes y robótica. Los bonos son una de las herramientas prácticas para llevar esos objetivos a las fábricas, los almacenes y las clínicas. Si los programas reducen el costo de la experimentación y amplían el número de equipos con acceso a capacidad de cómputo, cambiarán el ritmo y el alcance de la adopción en numerosos sectores.

En síntesis

• Varias ciudades chinas emiten bonos para capacidad de cómputo que reducen entre el 50 % y el 80 % las tarifas de alquiler para IA de las pymes, con Shanghai y Shenzhen al frente de los programas de mayor envergadura.
• Shanghai reservó unos 600 millones de yuanes para bonos de cómputo y 100 millones para bonos de datos, mientras Shenzhen puso en marcha un programa anual de 500 millones de yuanes con mayores subsidios para empresas emergentes.
• Chengdu amplió un programa piloto con 100 millones de yuanes para instituciones de investigación, y Shandong combinó un fondo de 30 millones de yuanes con un plan para invertir 1.000 millones en infraestructura de IA.
• Los programas de bonos se pusieron en marcha tras una directiva nacional de diciembre de 2024 y buscan aumentar la utilización de centros de datos infrautilizados, que en algunos casos funcionan al 20 % o 30 % de su capacidad.
• Guizhou ilustra la estrategia del interior: informa de una capacidad de computación inteligente de 85 EFLOPS, un aumento de la energía renovable y reglas sobre bonos que apoyan la adaptación y el entrenamiento.
• Los controles estadounidenses a las exportaciones limitan el acceso a aceleradores de gama alta, lo que dirige más cargas de trabajo a chips y software nacionales; los bonos reducen los costos, pero no eliminan las brechas de rendimiento.
• Entre los beneficios para las pymes figuran ciclos de entrenamiento más baratos y la creación más rápida de prototipos; entre los desafíos, los trámites administrativos, los problemas de compatibilidad y la cobertura regional desigual.
• Entre las primeras señales que conviene seguir están la utilización de bonos por empresas pequeñas, el tiempo desde la solicitud hasta la asignación de turnos y el aumento de la utilización en centros del oeste.