Z.AI de China lanza el primer gran modelo de generación de imágenes por IA entrenado sin chips estadounidenses

La empresa china de inteligencia artificial Z.AI lanzó el miércoles un modelo de generación de imágenes de código abierto entrenado completamente en procesadores Huawei, marcando la primera vez que un modelo importante de IA completa todo su ciclo de entrenamiento sin depender de hardware estadounidense.

El movimiento destaca un posible desafío a largo plazo para el dominio de Nvidia en chips de IA, ya que muestra que una de las principales empresas de IA de China puede entrenar modelos grandes sin depender de GPUs fabricadas en EE. UU.

El modelo ya está disponible para descarga y produce buenos —aunque no impresionantes para los estándares actuales— resultados en términos de estética y texto coherente, y muestra una excelente conciencia espacial según nuestras primeras pruebas rápidas.

La empresa con sede en Pekín, que recaudó 558 millones de dólares en su salida a bolsa en Hong Kong la semana pasada, entrenó el modelo, llamado GLM-Image, en los servidores Ascend Atlas 800T A2 de Huawei utilizando el framework MindSpore.

"Esperamos que esto pueda proporcionar una referencia valiosa para la comunidad a fin de explorar el potencial del poder de cómputo doméstico", dijo Z.AI en un comunicado compartido con el

.

GLM-Image combina técnicas autoregresivas y de difusión en una arquitectura híbrida con un total de 16 mil millones de parámetros. El componente autoregresivo, basado en el modelo de lenguaje GLM-4 de Z.AI, se encarga de la comprensión de instrucciones y la composición de la imagen, mientras que un decodificador de difusión refina los detalles finos. Este enfoque refleja técnicas utilizadas por el más reciente modelo de generación de imágenes de OpenAI, gpt-image-1.5, que ha demostrado una mejor interpretación de texto y adherencia a instrucciones en comparación con modelos de pura difusión como Stable Diffusion.

Los modelos de difusión crean imágenes comenzando con ruido visual aleatorio y refinándolo poco a poco hasta obtener una imagen, mientras que los modelos autoregresivos construyen imágenes paso a paso, prediciendo cada parte en función de lo anterior. La difusión es excelente para el realismo general, pero puede tener dificultades con detalles precisos como texto o disposición, mientras que los modelos autoregresivos sobresalen en estructura y seguimiento de instrucciones. Actualmente, la difusión es la técnica dominante entre los generadores de imágenes de IA de código abierto.

Los nuevos sistemas híbridos combinan ambos enfoques, utilizando la generación autoregresiva para planificar la imagen y la difusión para pulir el resultado final.

El lanzamiento tiene peso para Z.AI, que Washington incluyó en la lista negra en 2025 por supuestos vínculos con el ejército chino. Esa designación cortó el acceso de la empresa a los procesadores H100 y A100 de Nvidia. Ahora, Z.AI ha demostrado que las empresas sancionadas aún pueden producir sistemas de IA competitivos utilizando hardware doméstico, un desarrollo que Pekín ha buscado demostrar desde hace tiempo.

Justo después del anuncio de Z.AI,

informó que las autoridades aduaneras chinas habían dado instrucciones a los agentes para bloquear la entrada de los chips H200 de Nvidia al país. Funcionarios del gobierno convocaron a empresas tecnológicas a reuniones donde se les indicó que no compraran los chips salvo que fuera necesario. Según las fuentes, la redacción fue lo suficientemente severa como para constituir "básicamente una prohibición por ahora".

Pekín parece estar señalando que los laboratorios de IA chinos pueden construir modelos capaces sin silicio estadounidense, reduciendo la urgencia para que las firmas chinas acumulen hardware de Nvidia. El H200, que ofrece aproximadamente seis veces el rendimiento del chip H20 que Pekín ya bloqueó en agosto pasado, había generado pedidos de empresas chinas por más de dos millones de unidades a 27.000 dólares cada una.

Analistas del Center for Security and Emerging Technologies de Georgetown han señalado que la estrategia de chips de China se basa en compensar el menor rendimiento por chip con agrupaciones masivas de procesadores Huawei. El enfoque funciona, pero requiere más hardware, más energía y mayor esfuerzo de ingeniería.

"Una de las restricciones clave en esta estrategia es la capacidad de China para producir suficientes chips domésticamente para compensar y mantener la brecha de capacidad", dijo la analista senior Hanna Dohmen a

en noviembre.

Según la propia hoja de ruta de Huawei, su chip de próxima generación en 2026 será en realidad inferior a su buque insignia actual en términos de potencia bruta. Pero tales evaluaciones pueden subestimar lo que los laboratorios chinos pueden lograr mediante eficiencia algorítmica, como demostró DeepSeek al entrenar modelos competitivos con menos chips gracias a la optimización a nivel de ensamblador para GPU.

GLM-Image de Z.AI logró puntuaciones de referencia líderes en la industria entre modelos de código abierto para la interpretación de texto y generación de caracteres chinos, según el informe técnico de la empresa. Quienes no tengan el hardware adecuado también pueden probarlo en línea con acceso por API a un precio de $0.014 por imagen generada, o a través de un espacio gratuito en Hugging Face mantenido por Z.AI.

Z.AI se convirtió en la primera de las "tigresas de la IA" de China, un grupo de startups que construyen grandes modelos de lenguaje para rivalizar con OpenAI y Anthropic, en salir a bolsa. Su acción ha subido alrededor de un 80% desde su debut, impulsada por el entusiasmo de los inversores por empresas chinas de IA como DeepSeek o Alibaba en medio de las ambiciones de chips domésticos de China.

Huawei, por su parte, se está preparando para aumentar drásticamente la producción de sus procesadores Ascend este año. La presencia del stand de la empresa en conferencias de IA en toda China se ha vuelto más prominente, mientras intenta posicionarse como la columna vertebral de una infraestructura nacional de IA que ya no depende de Santa Clara.