¿Son los chips de IA el nuevo petróleo?
por Sharon Fisher
En otra época, la fabricación de chips semiconductores sería un gran ejemplo de cooperación en el comercio global. Los chips se diseñan en EE. UU. y China, se fabrican en Taiwán por Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) utilizando maquinaria creada principalmente por Advanced Semiconductor Materials Lithography (ASML) en los Países Bajos, y luego se envían a todo el mundo para su uso en productos.
En lugar de ello, los países están limitando qué chips se pueden vender a otros países, imponiendo aranceles a los chips y a los equipos utilizados para fabricarlos y amenazando con tomar el control de las instalaciones de otros países dentro de sus fronteras.
¿Cómo llegamos aquí?
Culpa a la inteligencia artificial
El problema es que la IA ha provocado una enorme demanda de unidades de procesamiento gráfico (GPU) —o los chips que impulsan la IA— , con Estados Unidos enfrascado en una batalla con China por el dominio de la IA.
Si bien Estados Unidos ha invertido miles de millones en ampliar sus instalaciones de fabricación de chips, comenzando con 50 000 millones de dólares para la Ley de CHIPS y Ciencia de 2022, esa zanahoria no fue suficiente. En cambio, el presidente Joe Biden también tuvo que aplicar el palo: en enero de 2025, se impusieron límites sobre qué chips podían comprar los distintos países.
El presidente Donald Trump ha seguido el ejemplo, limitando los chips de IA avanzada que empresas estadounidenses como NVIDIA podían vender a países como China, e imponiendo aranceles de hasta el 25 % a los chips. Simultáneamente, Trump también colabora con Taiwán para financiar la fabricación de semiconductores en EE. UU., proyecto al que Taiwán ha comprometido 250 000 millones de dólares.
Pero el problema de la cadena de suministro global de chips ahora va más allá de las GPU.
“La cadena de suministro global de semiconductores es profundamente interdependiente y los países están trabajando para proteger su acceso a chips de IA y componentes de hardware que son críticos para la IA generativa, la computación de alto rendimiento y los sistemas autónomos”, escribió Deloitte en un informe reciente .
“Por lo tanto”, continuó el informe, “no sorprende que los controles de exportación y otras restricciones comerciales hayan comenzado a afectar a una cobertura más amplia de equipos, materiales, software, herramientas de diseño, diversos tipos de chips y herramientas de empaquetado y ensamblaje de semiconductores en 2025 y 2026, en comparación con hace dos o tres años”.
El papel de la memoria
Los chips de memoria también están empezando a escasear.
“Este no es un momento de relevo de las GPU a la memoria”, afirmó Sanchit Vir Gogia, analista jefe, fundador y director ejecutivo de Greyhound Research . “Es un problema complejo. No estamos ante un nuevo cuello de botella que sustituya al anterior. Estamos ante un sistema donde ambas limitaciones coexisten y se retroalimentan, convirtiendo la infraestructura de IA en un ejercicio de equilibrio de gran importancia”.
El problema es que los sistemas potentes basados en GPU están llegando a su límite no por falta de núcleos, sino por falta de rendimiento, afirmó Gogia. «La GPU está ahí, técnicamente presente, pero prácticamente no hace nada porque el sistema no puede transferir datos a la memoria con la suficiente rapidez».
Para colmo, cuando los proveedores fabrican chips de memoria, se ven obstaculizados por un retraso similar en el empaquetado, que conecta la memoria a las placas de circuitos. “La cola para ese empaquetado está saturada”, dijo Gogia. “Aunque se reciba el chip y la memoria, no se puede enviar nada si la línea de empaquetado está llena”.
La participación de Europa en la cadena de suministro de chips de IA
Dicho esto, la cadena global de suministro de chips de IA no es simplemente una batalla entre Estados Unidos y China. La Unión Europea también debe desempeñar un papel, además del de ASML.
La UE aprobó la Ley Europea de Chips en septiembre de 2023, con el objetivo de reducir su dependencia de otros países. En septiembre de 2025, los 27 Estados miembros declararon su intención de implementar una Ley de Chips 2.0.
“Seamos claros: no hay continente de IA sin chips avanzados”, declaró un portavoz de la Comisión Europea , el principal órgano ejecutivo de la Unión Europea. “Con la Ley de Chips, queremos alcanzar una cuota de mercado global de chips del 20 % para 2030. Sí, es una apuesta ambiciosa, pero necesaria para nuestro camino hacia la innovación, especialmente para convertir a Europa en un líder en IA”.
Con la Ley de Chips, añadió el portavoz, la UE ya ha atraído más de 80 000 millones de euros en inversiones. «El 85 % del presupuesto total de la Iniciativa Chips para Europa ya se ha comprometido. Esto incluye iniciativas a largo plazo para apoyar el desarrollo de chips de IA en Europa».
Otras medidas que ha adoptado la Comisión para mejorar la accesibilidad a los chips incluyen:
- Realización de un ejercicio de simulación sobre interrupciones en la cadena de suministro de semiconductores para mejorar la preparación de Europa para responder a una crisis en el marco de la Ley de Chips de la UE.
- Trabajar con Taiwán , incluida la inversión de 5 mil millones de euros para apoyar a European Semiconductor Manufacturing Co., una empresa conjunta entre Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Bosch, Infineon y NXP, en la construcción y operación de una planta de fabricación de microchips en Dresde, Alemania.
- Apoyo a instalaciones adicionales de fabricación de chips en Alemania, Austria e Italia
Los clientes de IA en la base del tótem
¿Qué significa todo esto para las empresas? Están al final de la fila.
“NVIDIA, los hiperescaladores y un pequeño grupo de clientes centrados en la IA ahora se ubican en el centro del ecosistema y dan forma a la demanda no solo de chips, sino también de empaquetado, memoria, sustratos, energía y redes”, dijo Brad Gastwirth, director global de investigación e inteligencia de mercado de Circular Technology .
Para las empresas usuarias finales, esto significa que se encuentran en una fase posterior de la cadena de suministro que prioriza la escala , los compromisos a largo plazo y las construcciones específicas para IA. El impacto se manifiesta en plazos de entrega más largos, una asignación más ajustada y una menor flexibilidad de la que muchas empresas estaban acostumbradas en ciclos anteriores.
De hecho, esa fila se está haciendo más larga porque las empresas que van adelante invierten aún más en chips.
“En promedio, los hiperescaladores pasaron de un gasto de capital estable del 12-15 % de los ingresos entre 2019 y 2022 al 25 % en 2025”, afirmó Jim Handy, director general de Objective Analysis . Y hay más. “Nvidia parece haber convencido a países de todo el mundo de que deben preocuparse por la soberanía de los datos, y esa percepción parece estar destinada a perpetuar el crecimiento de NVIDIA” en la construcción de centros de datos regionales, como la inversión de casi un billón de dólares de Arabia Saudita en EE. UU.
Cómo deben planificar las empresas
Esto no es algo que las empresas puedan esperar que cambie, afirmó Gastwirth.
El mercado ha pasado de la libre elección de los compradores a la asignación de capacidad. Los proveedores que realizan pedidos grandes y a largo plazo tienen prioridad en el suministro y las hojas de ruta. Para los usuarios finales, recuperar el control no significa revertir esta dinámica. Significa adaptarse a ella.
¿Cómo lo logran? Según Gastwirth, «la infraestructura de IA ya no es una TI convencional. Requiere una planificación más temprana, mayor visibilidad y mayor flexibilidad. En la práctica, esto significa definir los requisitos con mayor rapidez, estar abiertos a diseños de sistemas alternativos y forjar relaciones que trasciendan a un único proveedor. Muchas empresas también están equilibrando las implementaciones en la nube, locales e híbridas para no depender de una única ruta de asignación».
Pero el resultado podría ser un estancamiento en los proyectos empresariales que las empresas de IA necesitan, afirmó Gogia. «Los sistemas diseñados hace un año asumían que la memoria estaría disponible cuando se necesitara», explicó. «Ahora los equipos están revisando decisiones, reduciendo la huella de los modelos e implementando estrategias de optimización de memoria solo para mantener el funcionamiento. Los ingenieros diseñan basándose en lo que tienen en stock, no en lo ideal. Esa no es la situación ideal al implementar algo crucial para la misión».
Acerca del autor
Sharon Fisher ha escrito para revistas, periódicos y sitios web de la industria informática y empresarial durante más de 40 años y es autora de “Riding the Internet Highway”, así como de capítulos en varios otros libros. Es licenciada en informática por el Instituto Politécnico Rensselaer y tiene una maestría en administración pública por la Universidad Estatal de Boise. Es nómada digital desde 2020 y ha vivido en 18 países.