China presentó su mayor modelo de IA entrenado completamente sin chips de NVIDIA. Meituan ha lanzado LongCat-2.0, un modelo de lenguaje de código abierto con 1,6 billones de parámetros. El gigante de entrega de comida con sede en Beijing desarrolló todo el proyecto utilizando hardware nacional, de principio a fin.
Este avance ahora cambia la forma en que la industria global de IA ve el impulso de China por la autosuficiencia tecnológica.
¿Qué aporta LongCat-2.0 de Meituan a la carrera de la IA?
Un Modelo de Lenguaje Grande (LLM) es un sistema de IA entrenado con enormes conjuntos de datos. Estos sistemas pueden entender, generar y razonar en lenguaje humano en muchos campos. LongCat-2.0 está entre los modelos más grandes, con 1,6 billones de parámetros y una ventana de contexto de un millón de tokens.
El lanzamiento ocurre mientras China sigue apostando por la autosuficiencia total en infraestructura informática crítica. Además, Meituan informó que LongCat-2.0 es el primer modelo de la industria con un billón de parámetros que ha completado tanto el entrenamiento como la inferencia usando solo hardware nacional.
Por lo tanto, este proyecto es un importante logro técnico.
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La diferencia clave es importante. DeepSeek V4-pro usó chips nacionales solo para la inferencia. Esa es la tarea más sencilla de responder preguntas de los usuarios.
Por el contrario, LongCat-2.0 utilizó hardware nacional tanto para la inferencia como para la etapa de preentrenamiento, que es mucho más exigente.
Meituan afirmó que el clúster se construyó usando superpods ASIC a gran escala. Estos son chips diseñados y personalizados para tareas específicas. Además, la empresa utilizó la Colective Communication Library (HCCL) de Huawei para coordinar los chips a gran escala. Este sistema es similar a cómo la NCCL de NVIDIA coordina sus propios clústeres de GPU.
«…Esto me recuerda lo que Jensen Huang dijo en el podcast de Dwarkesh: los controles de exportación sobre las GPU de NVIDIA no detendrán a China. Solo acelerarán el desarrollo de IA que funciona con chips chinos», comentó el analista Yuchen Jin en X.
¿Por qué el lanzamiento de LongCat-2.0 es importante a nivel mundial?
LongCat-2.0 mostró un buen desempeño en varias pruebas. Superó al antiguo Gemini 3.1 Pro de Google en Terminal-Bench 2.1 y SWE-Bench Pro.
Sin embargo, este modelo aún está por detrás de los sistemas más avanzados del mundo, como GPT-5.5 de OpenAI y Opus 4.8 de Anthropic, en las tareas más exigentes de agentes inteligentes y razonamiento.
Los expertos del sector reaccionaron de inmediato. El analista tecnológico TP Huang comentó que este lanzamiento elimina las dudas sobre los Atlas-950 SuperPoDs de Huawei.
Además, el investigador de la Universidad de Lehigh Hanchi Sun señaló que es el primer modelo entrenado con un rendimiento casi de frontera usando 50.000 aceleradores nacionales chinos.
«…Si China puede escalar el entrenamiento de modelos de frontera en hardware local de esta manera, la competencia por la computación está más abierta que nunca», indicó el socio de capital de riesgo Alvin Foo.
Quedan desafíos importantes a lo largo de toda la pila de IA china. Meituan reconoció que su ecosistema de software todavía está por detrás de la comunidad de GPU de NVIDIA. Además, los límites de memoria fueron el principal obstáculo durante el preentrenamiento. Por eso, los aceleradores nacionales tienen menos memoria por dispositivo que el chip H800 de NVIDIA, que está prohibido.
El mensaje más amplio es estructural. El éxito de Meituan demuestra que el entrenamiento a gran escala de frontera ya es técnicamente viable usando hardware chino.
Como resultado, la diferencia entre los modelos de código abierto chinos y los principales modelos cerrados de Occidente podría reducirse más rápido de lo previsto recientemente.
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