Impulsada por teorías de inteligencia artificial (IA) de vanguardia y una arquitectura de computación avanzada, la capacidad de computación inteligente de China está brindando un fuerte apoyo al desarrollo de la IA.
De acuerdo a estadísticas publicadas por el Ministerio de Industria y Tecnología de la Información de China, a finales de junio de 2025, China contaba con 10,85 millones de racks estándar en operación a nivel nacional, con una potencia informática inteligente que alcanzaba 788 EFLOPS y una capacidad de almacenamiento superior a los 1.680 exabytes.
China ha lanzado 1.509 grandes modelos de inteligencia artificial, el número más alto a nivel mundial, representando una parte sustancial de los 3.755 modelos lanzados en todo el mundo hasta la fecha. Mientras tanto, la computación inteligente se integra cada vez más en diversas industrias, proporcionando un motor fundamental para la innovación y la transformación industrial.
Al aprovechar la computación inteligente para el entrenamiento e inferencia eficientes de modelos de IA, la innovación en la investigación científica se ha acelerado significativamente. En este sentido, las universidades, los institutos de investigación y las empresas de informática en toda China están intensificando la colaboración para expandir las aplicaciones de la computación inteligente en diversos campos científicos.
En el Laboratorio de Sistemas de Computación Inteligente de la Universidad Nankai de China, los investigadores emplearon un marco de IA de código abierto de alta eficiencia para mejorar la velocidad de inferencia del análisis de imágenes del fondo de ojo en 2,4 veces en estudios de segmentación vascular, lo que facilita la viabilidad clínica de las tecnologías de imagenología retiniana.
Gran parque industrial de datos en Huailai, Zhangjiakou, provincia de Hebei. (Foto: Chen Xiaodong)
En Shanghai, el Laboratorio de IA de Shanghai, el Laboratorio LinGang, la Universidad Jiao Tong de Shanghai y la Universidad Fudan colaboraron para identificar y validar dos nuevos objetivos contra el cáncer en tan solo dos meses, demostrando el ritmo acelerado del descubrimiento científico facilitado por la computación inteligente.
Mientras tanto, el Laboratorio Pengcheng ha integrado nodos de computación de más de 20 ciudades a través de la Red de Computación de China. Con el respaldo de su "Peng Cheng Cloud Brain II". Esta plataforma ofrece soporte a decenas de miles de investigadores en todo el país.
Sun Maosong, subdirector ejecutivo del Instituto de Inteligencia Artificial de la Universidad de Tsinghua, enfatizó el papel transformador de la IA en la investigación científica.
"En este cambio de paradigma impulsado por la IA, la computación inteligente debería utilizarse para abordar preguntas científicas fundamentales", resaltó Sun.
"Los avances, como la predicción de estructuras proteicas con modelos grandes, pueden conducir a progresos profundos en diversas disciplinas", agregó.
En el Yili Modern Intelligent Health Valley, un complejo de producción láctea propiedad de Grupo Yili en Hohhot, región autónoma de Mongolia Interior, cada vaca lechera tiene un historial de salud digital individual. Aprovechando la capacidad de computación inteligente proporcionada por Alibaba Cloud y su sistema operativo Apsara, Yili Group ha establecido una infraestructura de computación inteligente que ofrece un entorno estable y flexible para desplegar aplicaciones de IA. Algoritmos de toma de decisiones y modelos de IA generativa se han integrado en la gestión de la producción y la cadena de suministro.
"Los métodos tradicionales y manuales para monitorear la salud de las vacas son ineficientes y propensos a la subjetividad", indicó Cheng Guoqiang, director de tecnología digital en el Centro de Tecnología Digital del Grupo Yili.
"Ahora con la tecnología de visión por computadora analizando características como el estado de los ojos, podemos realizar monitoreo de salud en tiempo real e implementar alimentación de precisión, lo que ha mejorado significativamente la calidad de la leche."
"Hasta ahora, el Grupo Yili ha desarrollado más de 800 agentes inteligentes", recordó Jia Zhaohui, director principal de soluciones en Alibaba Cloud.
"Los modelos grandes cubren el 70 por ciento de los escenarios de la cadena de suministro, incluyendo la realización de pedidos, la rotación de inventario y la eficiencia logística, lo que reduce en gran medida los riesgos de caducidad de materias primas, acaparamiento y escasez", indicó.
Desde que Alibaba abrió el código de su primer modelo Qwen en 2023, se han verificado más de 600 millones de descargas a nivel mundial, con más de 170,000 modelos derivados desarrollados, lo que demuestra la rápida proliferación y adaptabilidad de su tecnología de inteligencia artificial.
A medida que el rendimiento de los trenes de alta velocidad sigue aumentando, el diseño aerodinámico se ha convertido en un enfoque clave en la investigación y el desarrollo. CRRC Corporation Limited, el principal fabricante de trenes de China, ha aprovechado sus extensos datos de simulación y experimentales para construir una base de datos estandarizada de cargas aerodinámicas para trenes de alta velocidad. Utilizando la plataforma de aprendizaje profundo PaddlePaddle y su suite de computación científica, desarrollada por el gigante tecnológico chino Baidu, la empresa ha desarrollado un modelo inteligente de simulación aerodinámica.
En comparación con los métodos de simulación tradicionales, el nuevo modelo grande reduce el ciclo de simulación de varios días en supercomputadoras tradicionales a aproximadamente 10 segundos en una sola GPU. La eficiencia general de la simulación ha aumentado más de 30 veces, con resultados que se desvían en menos del 5 por ciento, marcando un avance significativo en la optimización inteligente y el diseño aerodinámico rápido.
La Sugon, una supercomputadora desarrollada por el principal fabricante de supercomputadoras de China, Dawning Information Industry, se exhibe en la Expo Luz de Internet, celebrada en Wuzhen, provincia de Zhejiang. (Foto: Zhang Feng)
Los expertos afirmaron que el diseño coordinado y la integración profunda del software y el hardware, junto con la innovación continua en la arquitectura de computación de inteligencia artificial, son esenciales para integrar aún más tecnologías como los modelos grandes y los agentes inteligentes en la economía real, permitiendo que la IA se convierta en una fuente de innovación en todas las industrias.
“La innovación en computación inteligente depende de la colaboración entre empresas, universidades e instituciones de investigación, así como de un sólido apoyo al talento,” resaltó Hong Yuan, director de productos de Tecorigin, empresa tecnológica china especializada en arquitectura de chips de IA de alto rendimiento y sistemas de computación inteligente.
Para abordar desafíos de investigación, la empresa ha establecido equipos conjuntos de investigación y desarrollo con la Universidad de Hunan, la Universidad de Correos y Telecomunicaciones de Nanjing y la Universidad de Soochow. También ha desarrollado una plataforma de educación y capacitación en IA basada en sus tarjetas de aceleración y soluciones de hardware y software desarrolladas internamente, fomentando una generación de jóvenes talentosos con habilidades prácticas.
Actualmente, los clústeres de computación inteligente de alta densidad y enfriamiento líquido de la empresa sirven a más de 200 universidades y empresas, soportando cargas de trabajo de computación superiores a 1.2 petaflops.
Las GPU se fabrican en un taller de una empresa tecnológica en Nanchong, provincia de Sichuan. (Foto: Yang Bo)
Nuestra columna en idioma chino
中国智能算力规模居世界前列
人民日报记者 谷业凯
基于最新人工智能理论、采用领先计算架构的智能算力，正在为人工智能发展提供有力支撑。
中国工业和信息化部数据显示，截至今年6月底，中国在用算力中心机架总规模达1085万标准机架，智能算力规模达788百亿亿次/秒，存力规模超过1680艾字节，已发布1509个大模型，在全球位居前列。同时，智能算力应用走向深入，与各行业耦合作用不断增强，成为数字经济新底座。
依托智能算力实现高效模型训练与推理，能够极大加快人工智能在科研领域的应用创新。中国高校院所和算力企业加快产学研合作步伐，推动智能算力在科研领域落地。
南开大学智能计算系统研究室在眼底图像血管分割研究中，借助高效人工智能计算开源框架，将单张眼底图像的推理速度提升了2.4倍，从而推动眼底图像分析技术的临床应用；上海人工智能实验室和临港实验室、上海交通大学、复旦大学等紧密协作，仅用2个月就发现、验证了2个癌症新靶点；鹏城实验室通过中国算力网整合20余座城市的算力节点，依托“鹏城云脑Ⅱ”服务数万名科研人员……
在清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松看来，人工智能有望成为驱动科学范式革新的重要工具。在人工智能驱动的科研范式变革中，要善于利用智能算力发现“根节点”问题，如大模型预测蛋白质结构等，“解决它，就可能给该领域带来根本性变化”。
位于内蒙古呼和浩特的伊利现代智慧健康谷，牧场里的奶牛拥有专属的“健康档案”。基于阿里云提供的人工智能算力以及飞天操作系统，伊利构建起智能算力基础设施，为人工智能应用提供了稳定、弹性的部署环境，并且将决策算法和生成式大模型融入生产和供应链领域。
“靠人工观察奶牛健康状态，效率低且主观性强，现在通过计算机视觉识别奶牛眼部特征，我们能够对奶牛健康进行实时监测与精准饲喂管理，有效提升了产奶质量。”伊利集团数字科技中心数字技术总监程国强介绍。
“目前，伊利已开发超800个智能体。大模型覆盖订单履约、库存周转、物流时效等70%的供应链场景，显著降低了原辅料临期、积压及缺货风险。”阿里云解决方案高级总监贾朝辉表示。据介绍，自2023年开源第一款模型以来，阿里通义大模型在全球下载量突破6亿次，衍生模型突破17万个。
随着高速动车组速度等级不断提升，气动外形设计成为研发的关键。中车集团以既有仿真、试验数据为基础，构建高速动车组气动载荷标准数据库，依托百度飞桨深度学习平台以及飞桨科学计算套件，构建了空气动力学智能化仿真大模型。
据介绍，与传统仿真方法相比，大模型实现仿真周期由超算资源的天级缩短至单机显卡的10秒级，整体仿真效率提升30倍以上，结果误差小于5%，推动高速动车组外形的智能优选和快速优化。
在业内专家看来，通过软硬件协同设计与深度优化，持续推动人工智能计算架构的创新与突破，才能进一步促进大模型、智能体等人工智能技术与实体经济的深度融合，让人工智能成为赋能千行百业的创新力。
“智能算力的创新突破，离不开产学研协同和人才支撑。”太初（无锡）电子科技有限公司首席产品官洪源表示，他们与湖南大学、南京邮电大学、苏州大学等成立联合研发团队共同进行科研攻关，此外还构建了基于自研人工智能加速卡、软硬件协同的教学实训平台，培养了一大批年轻、有活力且具备实践能力的人才。目前该公司推出的高密液冷智算集群已服务200余家高校企业，支持超1200千万亿次/秒浮点运算算力需求。