La inteligencia artificial pone patas arriba el sector de chips y semiconductores

  • Opinión
Inteligencia Artificial

La necesidad de mucha “más computación” es una de las consecuencias del auge de la inteligencia artificial (IA). Afecta sobremanera a los diseñadores y fabricantes de semiconductores, procesadores, GPU y CPU y data centers, por el fuerte aumento de la demanda. Y, como cascada, influye en los fabricantes de ordenadores, tabletas y smartphones, que ya lanzan sus nuevos equipos con capacidades de IA Generativa.

Un juego de palabras: “más computación, con mayor poder de computación”. Es un hecho y una consecuencia directa de la mayor demanda de capacidades de inteligencia artificial Generativa (GenAI), por parte de todo el sector tecnológico digital, en cada segmento y ecosistema. Hasta 2010, “la ley Moore”, por la que “el número de transistores dentro de un circuito cerrado, a un coste dado, se dobla cada 18 meses”, se cumplió. Entre 2010 y 2024 ha pasado de 18 a 6 meses.

Siendo la inversión un menester tan importante, los que invierten piensan mucho a la hora de poner su dinero o el dinero que gestionan de terceros. En los dos últimos años (2022-2024), los inversores institucionales han invertido miles de millones en la promesa de la Inteligencia Artificial.

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Cada revolución tecnológica requiere más computación

No está nada mal: desde que Gordon Moore (cofundador de Intel) enunció dicha ley no escrita en 1965 y hasta 2010, hubo varias revoluciones tecnológicas con transformación acumulativa: los avances de cada revolución se apoyaban, como en una escalera, en los conseguidos en la anterior revolución: de la computación de los años 70 y 80, a la revolución de Internet y computación en los años 90 y 2000. El nuevo siglo trajo consigo la combinación de computación, internet y movilidad, produciéndose un fuerte aumento de productividad empresarial que varios premios nobel de economía venían midiendo desde mediados de los años 80: computación y productividad, por Robert Solow; computación, Internet y movilidad, por Michael Spence, entre otros. Desde el 2010, cuando Google, Facebook (hoy, Meta), Microsoft, Nvidia y Apple, entre otras firmas tecnológicas destacadas, empiezan a experimentar en serio con la inteligencia artificial, la necesidad de mayor computación se dispara: una media anual del 30% entre 2013 y 2023. También, con aumentos de productividad empresarial medidos por los premios nobel de Economía Robert Schiller, Paul Romer y Richard Thaler, entre otros.

Acontecimientos (trágicos) como la pandemia del COVID, tuvieron como efecto secundario el aumento de las ventas de hardware, fruto del crecimiento exponencial del trabajo remoto, gracias a herramientas colaborativas como Zoom, Teams, Webex y otras. Durante dos años, aumentó la venta de ordenadores (pc, portátiles, notebook, Mac, tabletas…) y los principales fabricantes experimentaron ventas anuales de dos dígitos, no vistos en una década: Lenovo, HP, Samsung, Asus, Acer, Apple, Dell, Fujitsu y otros. El uso cada más intensivo de estos dispositivos en el hogar, debido al confinamiento de la pandemia, provocó dos hechos: que las grandes empresas hicieran una nueva compra masiva de ordenadores y sus derivados; y que junto a ese remozamiento de equipos, los clientes corporativos exigieron más capacidad de procesamiento a los fabricantes (OEM), quienes pasaron el requerimiento a los diseñadores y fabricantes de chips: Intel, AMD, Samsung Electronics, Qualcomm, Nvidia, TSMC, entre otros. Pymes y autónomos también remozaron su hardware, con la financiación de planes estatales como el Plan de Recuperación y Resiliencia en España.

Se llegó a 2022 y, en los diez años previos, varias tecnologías de la nueva revolución tecnológica, la Digitalización y/o Transformación Digital, exigieron aún más una mayor capacidad de procesamiento. Big Data, Internet de las Cosas (IoT), el despliegue de 5G, Web3, las criptomonedas y NFT, el Metaverso (y la realidad virtual, aumentada, mixta)…, la inteligencia artificial Generativa, exigen más y mayores data centers y servidores y ordenadores, con mucha más potencia.

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Distintas estrategias de los diseñadores/fabricantes de procesadores

Un diseñador y fabricante de chips, Nvidia, se encontró, hace cuatro años, mejor posicionado que el resto de jugadores de su mercado, para proveer de potentes GPU a los fabricantes de hardware. Ya lo había estado haciendo para la industria del sector de videojuegos (Roblox, Minecraft, Epic Games, Xbox, Electronic Arts, Activision Blizzard, Sony…), que, con la realidad virtual, exigía más potencia que las CPU del resto de fabricantes. Metaverso, Web3 y, entre 2022 y 2023, la GenAI, dispararon la demanda de sus chips hasta tal punto que, entre 2021 y 2024 Nvidia se convirtió en una de las empresas con mayor valor en bolsa del mundo, alcanzando la valoración de tres billones de dólares, que solo Apple y Microsoft habían logrado. Nvidia contaba con una ventaja competitiva que le dio la delantera respecto al resto de diseñadores y fabricantes de chips: con sus GPU, no necesitaba cambiar ni diseño ni modelo de fabricación. Le bastaba con aumentar la capacidad productiva para dar respuesta a la creciente demanda.

El resto de diseñadores y fabricantes de chips, en esos cuatro años, aplicaron distintas estrategias. Intel, que fue líder absoluto de microprocesadores en la década de los 90 y 2000, perdió el tren de la movilidad, que trajo el año 2010, y el estallido de la venta de smartphones y tabletas. Una cultura corporativa muy rígida y pensar que, dando respuesta a la creciente demanda de ordenadores, le iba a seguir dando pingues beneficios, resultó para Intel, ser “pan para hoy y hambre para mañana”.

Pat Gelsinger, un ex Intel de la escuela de Andy Grove, se hizo cargo de darle la vuelta a la compañía y, al inicio de sus cuatro años como CEO, pareció dar resultados, mediante recorte de costes y ayudas del gobierno norteamericano a través de la Ley de CHIPS del presidente Biden, que incentivaba el levantamiento, en suelo norteamericano, de fábricas de semiconductores. Con subvenciones de 20.000 millones de dólares, Intel anunció la fabricación de dos fábricas de chips en Arizona (Samsung también se acogió a esas ayudas gubernamentales). Europa (la Unión Europea) también incentivó con dinero público, la fabricación de chips en suelo europeo, e Intel se comprometió a construir fábricas en Alemania, Irlanda, España y otros países de Europa.

Pero el despliegue y la aplicación desmedidas de la inteligencia artificial Generativa que, ya entre 2023 y 2024, está extendida en empresas de todos los segmentos del sector tecnológico digital, hizo que, el objetivo original de los proyectos de fabricación de Intel, quedasen obsoletos, antes de arrancar. Malos resultados y peores perspectivas de Intel en el tercer trimestre de 2024 llevaron a su CEO, Pat Gelsinger a cancelar proyectos de fabricación, anunciar la posible desagregación de su negocio “Foundry”, dividiendo la compañía en dos, de facto, entre una dedicada al diseño y otra dedicada a la fabricación de chips.

Este escenario inédito llevó a Bloomberg Technology a preguntarse a finales de septiembre “cómo era posible que estemos hablando en términos de fusiones o adquisición de Intel, cuando hace pocos años antes había sido líder del mercado”. Y es que Intel recibió, según los medios de comunicación (Bloomberg, The Wall Street Journal y The Economist), ofertas de fusión por adquisición, por parte de competidores como Qualcomm, firmas financieras como Apollo, e, incluso del brazo tecnológico del gigante empresarial japonés, SoftBank. Al escribir este informe, solo se conoce el anuncio de recorte de costes mediante 15.000 despidos; el mercado está pendiente de lo que haga Intel con su negocio Foundry y fabricación.

AMD y Qualcomm ya habían abrazado ambas una filosofía de adaptación al cambio, conforme nuevas tendencias iban apareciendo. Entre 2004 y 2014, AMD era conocida en el sector tecnológico, como una copia en pequeño de Intel: “Me too”, se la denominaba, porque seguía el mismo modelo de negocio que Intel, siendo esta empresa líder absoluto del mercado de chips para ordenadores mediante su alianza con Microsoft (años 90 y 2000), o, lo que es lo mismo, el mundo “Wintel” (Windows + Intel).

Pero hace una década (algo más) llegó a AMD el terremoto Lisa Lu, como presidenta ejecutiva y CEO. Lisa Lu cambió radicalmente la estrategia de AMD, saliéndose del encajonado mercado que dominaba Intel. La adopción de riesgos, la apuesta por diseño/fabricación de chips para las nuevas necesidades de la industria y el fuerte aumento de la capacidad de computación de sus chips, invirtió las tornas, haciendo que AMD creciera de manera exponencial entre 2014 y 2024, mientras que su viejo rival, Intel, quedaba relegado a un pasado de gloria.

La acción de AMD vale hoy tres veces más que la acción de Intel en el índice bursátil tecnológico norteamericano. Lisa Lu hizo que AMD se arriesgara y la apuesta le salió bien. Intel jugó sobre seguro en su zona de confort. Está por ver que Par Gelsinger sea capaz de devolver a Intel su antigua gloria. Una cosa que muestra la experiencia es que, como dice el refrán popular, “quien tuvo, retuvo”. Sería un error dar por amortizada a Intel, cuando aún tiene una fuerte huella en la computación de medio mundo.

Qualcomm, por su parte, se lanzó a la movilidad, con chips para smartphones. Si el valor en bolsa del fabricante de iPhone, Apple, sirve de algo, sus tres billones de dólares de capitalización bursátil, dicen que es una empresa que sigue vendiendo productos de calidad que la población general de todo el mundo, quiere comprar. Desde el primer iPhone lanzado por Steve Jobs en 2007, al último modelo, lanzado por Tim Cook (CEO de Apple) en septiembre de 2024, una constante se mantiene, en lo que a la temática de este artículo se refiere: cada nuevo modelo de iPhone necesita más capacidad de procesamiento. Máxime cuando, además de Apple, hay muchas otras empresas competidoras, el mercado de las apps (cientos de miles, millones) y las redes sociales en los teléfonos móviles, exigen una capacidad de procesamiento “casi” infinitamente mayor que en 2007. Qualcomm decidió responder a esta demanda creciente de procesamiento, en el mercado móvil de los smartphones y, como Nvidia y AMD, se ha subido a todas las nuevas tendencias tecnológicas que afectan a los chips, sea el Metaverso o la inteligencia artificial.

Samsung Semiconductores tiene la ventaja de pertenecer a un grupo mayor, Samsung, con negocios complementarios en computación y electrónica de consumo y, por supuesto, smartphones que le requieren estar siempre innovando “para estar a la última”. Su principal competidor es Apple, con iPhone y la oferta de Samsung ha sido Galaxy. Pero, evidentemente, hay más jugadores, como Google con Pixel y, desde China, su líder, Xiaomi, Oppo y una reata de empresas más pequeñas que sirven smartphones al mercado asiático, como Redmi, Black Shark…

 

BigTech genera tendencias disruptivas en el mercado de chips

En este contexto, es oportuno mencionar que la guerra económica, comercial y tecnológica entre China y Estados Unidos ha espoleado la innovación tecnológico-digital y, muy especialmente, en lo que se refiere al desarrollo de la inteligencia artificial. Los gigantes de Internet chinos, como Tencent, Byte-Dance (dueña de Tiktok), Alibaba, Xiaomi, Baidu… tienen las mismas necesidades de mayor computación que las firmas competidoras occidentales. Su gran ventaja competitiva es la inmensa disparidad a la baja de los costes de fabricación en China, sea de producción y componentes, sea de mano de obra.

TSMC, firma taiwanesa, está muy bien posicionada para, en lo que a fabricación de chips se refiere, ser la firma número uno mundial: el 80% de los chips de todo el mundo son fabricados por ella en Taiwán. Taiwán es considerada por China continental una “provincia rebelde desde que, en 1949, se independizó de la China comunista de Mao”. Pero es una isla aliada de Occidente y cuenta con la protección y apoyo de Estados Unidos, Japón, Australia, Corea del Sur que subcontratan a TSMC la fabricación de chips, a un coste extraordinariamente competitivo.

Por último, una tendencia disruptiva del mercado de los microprocesadores. Antes decíamos que la necesidad de entrenar LLM (Large Language Models) con Big Data, ha reducido de 18 meses a 6, la “ley Moore”. La necesidad de computación se ha doblado cada 6 meses, en otras palabras, desde que OpenAI lanzó Chat-GPT en noviembre de 2022 y la fiebre por la inteligencia artificial Generativa se ha disparado en lo que, hoy, parece ser una carrera “espacial” sin límites.

OpenAI no es la única “startup” exitosa en el desarrollo de la IA. Anthropic ha recibido 4 billones de Amazon y 2 billones de Oracle; Cohere es apoyada financieramente por Amazon, Salesforce y Oracle; Elon Musk (cofundador de OpenAI, con Sam Altman, en 2015) ha lanzado xAI y ha recaudado fondos de 6 billones de dólares, muy poco menos de los 6,5 billones que acaba de conseguir OpenAI. ¿Quién apoya y financia a OpenAI, xAI, Anthropic, Cohere…? BigTech, que tienen sus propios LLM, su capacidad de computación y, tarde o temprano acaban adquiriendo esas startups, como hicieron Google con DeepMind y Microsoft con Inflection AI.

Firmas que internamente desarrollan y entrenan sus LLM y disponen de Big Data propio en dimensiones estratosféricas, sienten la necesidad de hacerse con una parte del pastel de la computación. De tal manera que Google, Amazon, Apple y Meta, entre otras firmas BigTech, diseñan y han invertido en la fabricación de sus propios chips, “customizados”, es decir, hechos a su medida. Siete de las diez compañías que más valen del mundo se han metido de cabeza en el negocio de los chips /procesadores. Un ejemplo: hay más procesadores diseñados por Google y utilizados por data centers para entrenar LLM, que, de ninguna otra compañía de chips del mundo, a excepción de Nvidia e Intel juntos (Fuente: The Economist y Bloomberg).

Introducir en esta ecuación nuevas variables como Computación Cuántica, Ciberseguridad, AI en el puesto de trabajo y otros ámbitos tecnológico – digitales de gran calado, se escapa del ámbito de este capítulo, pero da pie a las nuevas entregas de este informe.

 

Por Jorge Díaz Cardiel, socio director general de Advice Strategic Consultant