El imparable rally de los chips especializados en inteligencia artificial está reescribiendo las reglas del mercado. SK Hynix superó este martes el umbral histórico de US$1 billón en capitalización bursátil, tras disparar sus acciones más de 1.000% en solo 12 meses. La coreana se une así a Micron Technology, que también cruzó esa barrera simbólica esta misma semana, impulsada por la demanda sin precedentes de memorias HBM (de alto ancho de banda) para centros de datos y servidores de IA.

El fenómeno consolida a los fabricantes de memorias como los grandes beneficiarios del boom de la inteligencia artificial, un sector que hasta hace poco se consideraba cíclico y volátil. Nvidia sigue liderando el ranking global con una valoración estratosférica de US$5,07 billones, pero ahora comparte el podio con gigantes como Alphabet, Apple y Microsoft, mientras las memorias ganan terreno en la élite tecnológica.

Este salto histórico no solo refleja el auge de la IA, sino un cambio estructural: el mercado ya no castiga la volatilidad tradicional de las memorias. Los contratos de suministro a largo plazo —algo impensable hace una década— y la demanda estable de chips para IA están transformando un sector que antes vivía al vaivén de los ciclos de oferta y demanda. Según analistas de UBS, la industria aún no ha internalizado del todo este “nuevo normal“.

SK Hynix dominó el 57% del mercado global de HBM en el cuarto trimestre de 2025, según datos de Bloomberg, muy por encima del 22% de Samsung Electronics y el 21% de Micron. Esta hegemonía se traduce en cifras récord: el consenso del mercado proyecta que el EBITDA de SK Hynix se triplique en 2026, superando los US$100.000 millones con márgenes operativos que ya rozan el 70%.

La IA reescribe las reglas del negocio de memorias

El cambio más disruptivo no es el precio de las acciones, sino la lógica comercial. UBS destacó en un informe reciente que los contratos de largo plazo con gigantes tecnológicos —como los que ya firmó SK Hynix— están reduciendo la volatilidad histórica del sector. “El mercado aún no valora adecuadamente este superciclo de memorias para IA”, advirtieron los analistas, que prevén un crecimiento del 35% interanual en la demanda de DRAM para 2027.

Cecilia Chan, experta de Bloomberg Intelligence, lo resume así: “SK Hynix está surfeando un superciclo de HBM impulsado por la IA, mientras la oferta ajustada de memorias convencionales sigue sosteniendo los precios de DRAM y NAND”. Las proyecciones son audaces: las utilidades operativas de la compañía no alcanzarían su techo antes de 2028, un horizonte impensable en la era pre-IA, donde los ciclos duraban meses, no años.

Micron no se queda atrás. Sus acciones se dispararon un 19,3% en un solo día (martes 9 de julio) después de que UBS elevara su precio objetivo de US$535 a US$1.625 por acción. Timothy Arcuri, analista del banco, justificó el ajuste: “El mercado comenzará a asignar un múltiplo más “normal” a Micron, y su revalorización apenas empieza”. Un voto de confianza que refleja cómo Wall Street está replanteando el valor de las memorias en la era de la IA.

Este optimismo, sin embargo, no está exento de riesgos. UBS advirtió que una eventual desaceleración en la demanda de HBM podría desencadenar una corrección brusca en Micron, especialmente si el mercado sobreestima la duración de este ciclo. La pregunta clave: ¿Cuánto tiempo podrán las memorias para IA sostener este ritmo sin tropezar con los fantasmas del pasado?

El nuevo orden bursátil: IA, nube y semiconductores

La irrupción de SK Hynix y Micron en el exclusivo club del billón no es un hecho aislado, sino el último capítulo de una concentración sin precedentes de valor en empresas vinculadas a la infraestructura de IA. El ranking global lo dice todo:

Ignacio Mieres, head of research de XTB, subraya el patrón: “El liderazgo bursátil global se está concentrando en compañías que habilitan la IA, ya sea con chips (Nvidia, Broadcom, TSMC), nube (Microsoft, Amazon, Alphabet) o memorias (SK Hynix, Micron). Lo novedoso es que ahora el mercado premia también a los eslabones “invisibles” de la cadena, como las memorias, que antes se consideraban un commodity volátil”.

Sin embargo, el mapa tiene sus grietas. Mientras Nvidia y Microsoft acumulan valor gracias a su dominio en software y procesadores, las memorias enfrentan un desafío clave: ¿Podrán mantener su relevancia cuando la IA evolucione hacia arquitecturas menos dependientes de HBM? Samsung, que hoy ocupa el tercer lugar en el mercado de memorias para IA, ya está invirtiendo en alternativas como la memoria CXL, que podría redefinir el juego en menos de cinco años.

El mensaje es claro: la IA no solo está cambiando la tecnología, sino quiénes controlan el dinero en el siglo XXI. Y en esta partida, las memorias acaban de pasar de ser peones a reyes.

El precedente que explica el superciclo: cómo TSMC reescribió las reglas en 2020 y qué enseña a SK Hynix y Micron

El salto de SK Hynix y Micron al club del billón no es el primer earthquake bursátil en semiconductores impulsado por un cambio tecnológico. En mayo de 2020, Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) vivió un fenómeno paralelo cuando su valoración se disparó un 147% en seis meses, tras consolidarse como el único fabricante capaz de producir chips de 5 nm a escala. El detonante: Apple anunció que el iPhone 12 usaría exclusivamente sus obleas, y Nvidia y AMD firmaron contratos de largo plazo para sus GPU. El resultado fue un cambio estructural: TSMC pasó de ser un proveedor más a un gatekeeper de la innovación, con márgenes operativos que saltaron del 38% al 53% en dos años. Hoy, ese guión se repite con las memorias HBM.

Hay tres lecciones clave que el caso TSMC deja para SK Hynix y Micron. Primero, la dependencia de un solo cliente estratégico puede ser un arma de doble filo: en 2021, cuando Apple redujo sus pedidos de chips para iPhone 13 un 20% por la crisis de componentes, las acciones de TSMC cayeron un 12% en una semana. SK Hynix ya tiene el 54% de sus ingresos vinculados a Nvidia (según su informe anual de 2023), un riesgo similar si la demanda de GPU para IA se ralentiza. Segundo, los contratos de largo plazo no son infalibles: en 2022, TSMC tuvo que renegociar plazos con Qualcomm cuando la caída del mercado de smartphones recortó la demanda un 15% interanual. Micron, que acaba de firmar acuerdos con Microsoft y Meta hasta 2027, podría enfrentar ajustes si la IA generativa no escala como se espera.

La tercera enseñanza es la más optimista: quien domina un eslabón crítico de la cadena puede imponer condiciones. TSMC usó su monopolio en nodos avanzados para subir precios un 8-10% anual entre 2020 y 2023, según datos de Counterpoint Research. SK Hynix ya está replicando la estrategia: en abril de 2024, aumentó el precio de sus módulos HBM3e un 25% para nuevos contratos, y Micron hizo lo propio con su línea HBM3 en junio, con un alza del 18%. La diferencia clave es que, a diferencia de TSMC (que compite con Samsung Foundry y Intel), el duopolio SK Hynix-Micron controla el 79% del mercado HBM, lo que les da un poder de fijación de precios aún mayor.

La pregunta que nadie se atreve a hacer: ¿Qué pasa cuando la IA deje de necesitar HBM?

El superciclo actual asume que las memorias de alto ancho de banda seguirán siendo el cuello de botella de la IA al menos hasta 2030. Pero hay un elefante en la habitación: proyectos como la memoria CXL (Compute Express Link) de Samsung o los chips 3D-Stacked de Intel podrían reducir la dependencia de HBM en 3-5 años. En 2019, cuando TSMC dominaba el mercado de 7 nm, pocos anticiparon que Samsung Foundry le arrebataría cuota con su nodo 3GAE en 2023, recortando su ventaja del 90% al 60%. SK Hynix y Micron están apostando fuerte por HBM4 (con lanzamientos previstos para 2025-2026), pero si la industria virar hacia alternativas más baratas o eficientes, su reinado podría ser más breve de lo que el mercado descuenta hoy. La historia de TSMC enseña que, en semiconductores, ningún monopolio es eterno.

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Un ensayo clínico aleatorizado, publicado esta semana en JAMA Network Open, demostró que el 42% de los fumadores que recibieron una dosis controlada de psilocibina —el principio activo de los hongos alucinógenos— lograron abstenerse del tabaco durante seis meses, frente a solo el 10% de quienes utilizaron parches de nicotina durante 8 a 10 semanas. Ambos grupos recibieron 13 semanas de terapia cognitivo-conductual, pero los resultados favorecieron abrumadoramente al tratamiento psicodélico.

La diferencia no fue solo inmediata: a los seis meses, los participantes del grupo de psilocibina tenían tres veces más probabilidades de no haber fumado en la semana previa y seis veces más de mantenerse libres de nicotina a largo plazo. Estos datos adquieren mayor relevancia al contrastarlos con las estadísticas nacionales: en 2022, solo 1 de cada 10 fumadores estadounidenses que intentaron dejar el hábito lo logró, según los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades (CDC).

¿Por qué la psilocibina funciona donde otros fallan?

A diferencia de los tratamientos tradicionales —que se centran en aliviar el síndrome de abstinencia o bloquear los efectos de la nicotina—, la psilocibina actúa reconfigurando los circuitos cerebrales. Según el estudio, el compuesto promueve la neuroplasticidad: la capacidad del cerebro para formar nuevas conexiones neuronales. Durante la experiencia psicodélica (que dura entre 5 y 6 horas), los participantes son monitorizados por equipos médicos, ya que pueden experimentar ansiedad intensa o picos temporales de presión arterial.

“El cerebro se comunica consigo mismo de manera radicalmente distinta durante el viaje”, explicó Matthew Johnson, profesor de farmacología del comportamiento en la Universidad Johns Hopkins y autor principal del estudio. Esta alteración temporal en los patrones cerebrales permitiría “romper” los hábitos adictivos al modificar la autopercepción y los comportamientos arraigados, en lugar de simplemente sustituir la nicotina.

Johnson destacó que, aunque la psilocibina no es físicamente adictiva, su uso requiere un entorno clínico controlado. “La gente puede sentirse aterrorizada durante la experiencia”, advirtió, pero subrayó que no se registraron efectos adversos graves en el ensayo. La mayoría de los participantes, agregó, no buscaban una experiencia mística, sino una solución desesperada: “Decían cosas como: “Lo he probado todo, menos el fregadero de la cocina”“.

El tabaquismo causa 480.000 muertes anuales en EE.UU. y más de 8 millones en el mundo, según datos citados en el estudio. En este contexto, la psilocibina emerge como una alternativa prometedora para una adicción que resiste a los métodos convencionales, desde antidepresivos hasta terapias de reemplazo.

Del estigma a la aprobación: el futuro de los psicodélicos en medicina

Este estudio, aunque pequeño (82 participantes), es el segundo de Johnson en explorar el potencial de la psilocibina para dejar de fumar. Sin embargo, el camino hacia su uso masivo enfrenta obstáculos. Entre 2006 y 2020, los Institutos Nacionales de Salud (NIH) de EE.UU. no financiaron ningún ensayo clínico independiente sobre psicodélicos, pese a su potencial terapéutico. La situación comenzó a cambiar recién en la última década, impulsada por un creciente interés político y comercial.

Empresas farmacéuticas ya trabajan para desvincular a los psicodélicos de su imagen contracultural y obtener la aprobación de la FDA. Incluso figuras como Robert F. Kennedy Jr., secretario de Sanidad estadounidense, han respaldado su uso para veteranos con trastorno de estrés postraumático (TEPT), proponiendo que estén disponibles en entornos clínicos antes de fin de año. Johnson, no obstante, insiste en la necesidad de rigor: “Podría ayudar a millones, pero debemos seguir el proceso de la FDA para evitar riesgos”.

El investigador reconoce que la participación de la industria podría acelerar el acceso, aunque algunos académicos temen que los intereses comerciales comprometan la seguridad. “Cuando empecé en este campo, no existía una industria psicodélica“, recordó. Hoy, con ensayos en marcha para tratar desde depresión hasta alcoholismo, la psilocibina podría estar al borde de una revolución médica, siempre que se equilibren innovación y precaución.

Mientras tanto, el estudio plantea una pregunta incómoda: ¿Cuántas vidas podrían salvarse si estos tratamientos se aprobaran hoy?

El precedente histórico: cómo la MDMA abrió el camino a los psicodélicos en terapia

El estudio sobre psilocibina para dejar de fumar no es un caso aislado, sino la punta del iceberg de una revolución terapéutica con raíces en los años 70. El verdadero parteaguas llegó en 2017, cuando la FDA designó a la MDMA (éxtasis) como “terapia innovadora” para el trastorno de estrés postraumático (TEPT), un hito que desbloqueó financiación y redujo el estigma. Ese mismo año, la agencia aprobó el primer ensayo en Fase 3 para un psicodélico —el espray nasal de esketamina (derivado de la ketamina), comercializado en 2019 por Janssen bajo el nombre Spravato™ para depresión resistente. La esketamina generó $1.200 millones en ventas globales en 2022, demostrando que el modelo es viable.

Pero el paralelo más revelador es el de la ibogaína, un alucinógeno extraído de una planta africana que, en ensayos no regulados entre 2018 y 2020, mostró una eficacia del 50-60% para interrumpir la adicción a opioides en veteranos de guerra. Aunque su uso sigue sin aprobación, clínicas en México y Brasil la ofrecen bajo supervisión médica, atrayendo a pacientes desesperados. El contraste es claro: mientras la ibogaína opera en un limbo legal, la psilocibina avanza por la vía regulatoria, respaldada por datos como los del estudio de Johns Hopkins, donde el 42% de abstinencia supera incluso al 35% de éxito reportado en ensayos con vareniclina (Chantix™), el fármaco más efectivo hasta ahora.

Sin embargo, el camino no está exento de riesgos. En 2021, un ensayo con psilocibina para depresión en el Imperial College London tuvo que suspenderse temporalmente tras registrar dos casos de psicosis transitoria en participantes con antecedentes no declarados. El incidente llevó a la FDA a exigir protocolos de cribado psicológico más estrictos, ahora estándar en estudios como el de Johnson.

¿Un mercado de $10.000 millones o una burbuja ética?

La firma de análisis Data Bridge Market Research proyecta que el mercado global de terapias con psicodélicos alcanzará $10.700 millones para 2027, con un crecimiento anual del 16.3%. Pero el optimismo comercial choca con una realidad incómoda: el costo por tratamiento. En ensayos actuales, una sesión supervisada de psilocibina cuesta entre $5.000 y $10.000, sin incluir terapia adjunta. Comparado con los $300 mensuales de los parches de nicotina, la escalabilidad es cuestionable. Mientras empresas como Compass Pathways (cotizada en Nasdaq) avanzan en sintétizar análogos de psilocibina patentables, críticos como el psiquiatra Julian Savulescu de la Universidad de Oxford advierten: “Estamos repitiendo los errores de los opioides: comercializar antes de entender los riesgos a 10 años“. La paradoja es clara: la psilocibina podría salvar más vidas que cualquier fármaco anterior, pero su éxito dependerá de si la ciencia avanza más rápido que los intereses de Wall Street.

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Samsung Electronics ha dado un salto estratégico en la batalla por la memoria de ultravelocidad para inteligencia artificial, superando a su rival SK Hynix y desafiando el liderazgo de Nvidia en aceleradores de IA. El 12 de junio de 2024, la compañía surcoreana anunció los primeros envíos comerciales de su HBM4, un movimiento que impulsó sus acciones un 7,6% en Nextrade —el mayor aumento en una década— y que marca su regreso a la cima de un sector donde había perdido terreno desde 2021. ¿Podrá mantener esta ventaja frente a competidores que ya preparan sus contraataques?

El HBM4 no es solo un avance incremental: es el corazón tecnológico de la próxima generación de aceleradores de IA, como los Vera Rubin de Nvidia, considerados los chips más potentes del mercado. Según TrendForce, este tipo de memoria ya representó el 20% de los ingresos globales del sector en 2023, con un crecimiento anual proyectado del 35% hasta 2027. La demanda es tan alta que, en 2024, superó la oferta en un 15%, según Yole Intelligence. En 2023, la escasez de HBM obligó a Meta a retrasar el lanzamiento de modelos de IA, con pérdidas estimadas en US$500 millones en proyectos de realidad virtual. Este año, empresas como Tesla también reportaron demoras en el desarrollo de sus sistemas autónomos por falta de estos chips.

El HBM4 es hasta 2,5 veces más rápido que su predecesor, el HBM3, y optimiza el consumo energético, un factor crítico para centros de datos y supercomputadoras. Su adopción podría revolucionar sectores como la robótica avanzada —donde empresas como Boston Dynamics ya experimentan con IA en tiempo real— o la medicina predictiva, como en el Massachusetts General Hospital, que usa chips similares para analizar genomas complejos en menos de 24 horas, reduciendo el tiempo de diagnóstico de semanas a días. En 2023, el hospital logró reducir un 40% los tiempos de espera para diagnósticos genéticos gracias a esta tecnología. Ahora, con el HBM4, se espera que este plazo se acorte a menos de 12 horas para 2025.

Tecnología y rendimientos: ¿Superó Samsung los fantasmas del HBM3?

El éxito del HBM4 se basa en dos pilares: rendimientos estables (porcentaje de chips utilizables al salir de fábrica) y la integración de procesadores DRAM avanzados con tecnología lógica de 4 nanómetros. Este salto tecnológico resuelve los cuellos de botella que frenaron su producción en generaciones anteriores, como el HBM3 en 2022, donde los rendimientos cayeron por debajo del 60%, costándole a Samsung US$800 millones en pedidos cancelados por Nvidia. Ese año, la compañía tuvo que reconvertir tres líneas de producción en su planta de Pyeongtaek, generando costos adicionales de US$200 millones. La lección aprendida llevó a Samsung a invertir US$3.000 millones en 2023 para modernizar sus líneas de producción y evitar repetir esos errores.

Jaihyuk Song, presidente y director tecnológico de la división de chips de Samsung, declaró que este lanzamiento devuelve a la empresa a la “cima de la industria de la memoria”. Song no es un recién llegado: lideró el equipo que desarrolló el primer chip HBM del mundo en 2013, cuando Samsung ya anticipaba el auge de la IA. “Ahora demostramos una vez más las verdaderas capacidades de Samsung”, afirmó. “Puede que hayamos tardado en responder a las necesidades de los clientes con tecnología de primera, pero esto marca nuestro regreso”. Su trayectoria incluye 15 patentes en memoria de alta velocidad, dos de ellas licenciadas a Intel en 2018 para sus chips de servidores. En 2024, añadió tres patentes más relacionadas con la eficiencia energética en chips de 4nm.

El diseño híbrido del HBM4 —que combina DRAM con lógica de 4nm— es una apuesta arriesgada pero necesaria. En 2021, un incendio en la planta de Pyeongtaek retrasó seis meses la producción de memoria DDR5, recordando a la compañía los riesgos de depender de una sola ubicación. Esta vez, Samsung ha implementado protocolos de redundancia y pruebas de estrés que, según informes internos, han logrado rendimientos del 85% en los primeros lotes, una cifra que analistas de Goldman Sachs consideran “prometedora, pero no definitiva” hasta que se alcance la producción masiva en 2025. La planta de Xi”an, en China, ahora opera como respaldo, con capacidad para asumir el 30% de la producción en caso de emergencias. Además, Samsung ha firmado un acuerdo con la empresa alemana Infineon para garantizar el suministro de componentes críticos en caso de crisis logísticas.

Impacto en la IA: ¿Una guerra de precios o un monopolio en ciernes?

La comercialización del HBM4 no es solo una victoria para Samsung, sino un punto de inflexión para la industria. Estos chips son esenciales para entrenar modelos de IA cada vez más complejos, como los que desarrollan OpenAI (creadores de ChatGPT), Google (con su modelo Gemini) y Meta (para aplicaciones de realidad aumentada). La escasez de HBM en 2024 ya generó una brecha del 15% entre oferta y demanda, y se espera que esta cifra aumente con la llegada de nuevos modelos generativos, como el GPT-5 de OpenAI, previsto para 2025. En 2023, el déficit de HBM obligó a Microsoft a pagar primas del 25% por chips para sus servidores Azure, incrementando sus costos operativos en US$1.200 millones. Este año, Amazon Web Services (AWS) también reportó sobrecostos de US$800 millones por la misma razón.

Con Nvidia como cliente estrella, Samsung busca consolidarse como proveedor clave para los aceleradores Vera Rubin, pero la competencia es feroz. Micron ha invertido US$15.000 millones en expandir su capacidad de producción de HBM, mientras que SK Hynix mantiene una alianza estratégica con TSMC para optimizar sus diseños mediante la tecnología de empaquetado CoWoS, que reduce un 20% el consumo energético frente a los diseños actuales. Esta ventaja podría ser decisiva: en 2023, TSMC ya suministró el 60% de los chips avanzados usados en iPhones y servidores de Apple, demostrando su capacidad para escalar producción sin fallos. TSMC también produce el 70% de los chips de 3nm del mundo, incluyendo los A17 Pro de Apple, lo que le da una ventaja logística clave. En 2024, la empresa taiwanesa anunció una inversión adicional de US$10.000 millones para expandir su capacidad de empaquetado CoWoS, lo que beneficiará directamente a SK Hynix.

La pregunta clave ahora es: ¿Podrá Samsung mantener su ventaja cuando SK Hynix y Micron escalen su producción en 2026? Y, más importante aún: ¿Estamos al borde de una guerra de precios que abarate los costos de la IA para empresas y consumidores? Si la producción masiva del HBM4 supera las expectativas, los centros de datos podrían reducir sus gastos en energía hasta en un 30%, según estimaciones de Dell Technologies, lo que democratizaría el acceso a herramientas de IA para startups y países en desarrollo. En 2023, el costo de entrenar un modelo como GPT-4 superó los US$100 millones; con HBM4, esa cifra podría reducirse en un 40%. Sin embargo, analistas de Morgan Stanley advierten que, si la demanda sigue superando la oferta, los precios podrían mantenerse altos hasta al menos 2027.

El fantasma del HBM3: ¿Repetirá Samsung los errores del pasado?

El lanzamiento del HBM4 es también una opportunidad de redención para Samsung tras el fiasco del HBM3 en 2022. En aquel entonces, la empresa perdió un contrato clave con Nvidia para suministrar chips para los aceleradores H100 después de que sus prototipos presentaran fallos críticos en los rendimientos (menos del 60% de chips utilizables, según *The Elec*). Este error le costó a Samsung más de US$800 millones en pedidos cancelados y permitió que SK Hynix monopolizara el 90% del suministro para Nvidia, una posición que mantiene hoy. Ese año, Nvidia tuvo que retrasar tres meses el lanzamiento de los H100, lo que afectó a clientes como Google y Amazon, generando demandas por incumplimiento de contratos que ascendieron a US$300 millones.

El historial de Samsung en memoria no es impecable: en 2020, problemas con su memoria GDDR6 llevaron a AMD a migrar el 30% de sus pedidos a Micron. Y en 2019, su división de semiconductores perdió US$2.300 millones por fallos en los chips Exynos, mientras que en 2017, un defecto en la memoria NAND 3D le costó el contrato con Apple para el iPhone X. Ahora, con el Vera Rubin de Nvidia en el horizonte —previsto para 2025—, Samsung no puede permitirse otro tropiezo. En 2022, Nvidia diversificó riesgos y asignó solo el 40% de sus pedidos de HBM3 a Samsung, a pesar de los problemas conocidos. El resultado: retrasos de tres meses en las entregas de los H100, que le costaron a Nvidia US$1.200 millones en ingresos perdidos. En 2024, Nvidia ya ha advertido que, si Samsung no garantiza rendimientos superiores al 85%, reducirá su participación al 20% para el Vera Rubin.

La batalla por el Vera Rubin: ¿Confiará Nvidia en Samsung esta vez?

Nvidia enfrenta una decisión crítica: ¿repetirá la apuesta arriesgada de 2022 o diversificará aún más sus proveedores? SK Hynix ya anunció que su HBM4 estará listo para finales de 2024, con la ventaja de su alianza con TSMC para integrar tecnología CoWoS, que mejora la eficiencia energética. Mientras tanto, Micron avanza con producción en volumen, y su CEO, Sanjay Mehrotra, declaró en mayo que la empresa está “preparada para satisfacer la demanda de Nvidia y otros gigantes de la nube”. Mehrotra también reveló que Micron ha firmado acuerdos preliminares con Microsoft y Oracle para suministrar HBM4 a sus centros de datos en 2025, con un volumen estimado de 50.000 unidades mensuales solo para Azure.

El Vera Rubin será el examen definitivo para Samsung. Si logra mantener rendimientos superiores al 80% en producción masiva, podría recuperar la confianza de Nvidia. Pero si repite los errores del pasado, quedaría relegada al tercer lugar, detrás de SK Hynix y Micron. ¿Está Samsung lista para liderar la próxima era de la IA, o este será otro capítulo de oportunidades perdidas? Los analistas de Bank of America estiman que, si Samsung falla, su participación en el mercado de HBM podría caer del actual 22% a menos del 10% para 2026.

El precedente olvidado: Cómo el HBM2 de 2016 sentó las bases (y las trampas) del dominio actual

El lanzamiento del HBM4 no es solo un avance tecnológico, sino la culminación de una estrategia que Samsung inició —y casi arruina— con el HBM2 en 2016. Ese año, la compañía surcoreana suministró los primeros chips de alta ancho de banda para la GPU Radeon Fury X de AMD, un producto que prometía revolucionar los gráficos en tiempo real. Sin embargo, los rendimientos iniciales fueron desastrosos: solo el 45% de los chips cumplían los estándares, según informes internos filtrados a *Korea Economic Daily*. El resultado fue un retraso de cinco meses en las entregas a AMD, que terminó recurriendo a SK Hynix para cubrir el 30% de su demanda. Este error le costó a Samsung US$320 millones en multas por incumplimiento y sentó un precedente que ahora amenaza con repetirse. En 2017, AMD redujo sus pedidos a Samsung en un 50% para sus tarjetas gráficas Vega, optando por SK Hynix como proveedor principal.

El problema no fue solo técnico, sino de subestimación del mercado. En 2016, Samsung asumió que la demanda de HBM se limitaría a tarjetas gráficas para gamers, pero Nvidia ya estaba desarrollando en secreto su arquitectura Volta (lanzada en 2017), que requeriría memoria de alto rendimiento para IA. Cuando la empresa se dio cuenta del potencial, SK Hynix ya había firmado un acuerdo con Nvidia para suministrar HBM2 para los chips Tesla V100, dejando a Samsung fuera del segmento más lucrativo: los centros de datos. La lección aprendida —o no— es clara: quien domina el HBM en el momento crítico de una nueva generación de IA, controla el mercado durante años. En 2020, SK Hynix capitalizó esta ventaja y firmó un contrato exclusivo con Amazon Web Services (AWS) para suministrar HBM2e para sus instancias EC2 Inf1, usadas en modelos de lenguaje como Alexa. Samsung, mientras tanto, se quedó con el 12% del mercado de HBM ese año, su peor registro en una década. Ese mismo año, AWS invirtió US$2.000 millones en infraestructura basada en chips de SK Hynix, consolidando su dominio.

Hoy, la historia se repite con un giro: Nvidia necesita urgentemente HBM4 para sus aceleradores Vera Rubin, pero también explora alternativas. Según fuentes cercanas a la compañía, Jensen Huang (CEO de Nvidia) habría mantenido reuniones con Intel en mayo de 2024 para evaluar su tecnología de empaquetado EMIB, que compite directamente con el CoWoS de TSMC (usado por SK Hynix). Si Samsung no garantiza rendimientos superiores al 80% en 2025, podría quedar excluida nuevamente de los contratos más estratégicos. El HBM4 no es solo un chip; es la última oportunidad de Samsung para borrar siete años de errores. En 2023, Intel invirtió US$5.000 millones en mejorar su tecnología EMIB, atrayendo el interés de Nvidia como plan B.

2025: El año en que la IA decidirá si Samsung sigue en la carrera

El Vera Rubin no es un producto más: es la apuesta de Nvidia para entrenar modelos con más de 1 billón de parámetros, una escala que ni el H100 puede manejar eficientemente. Si Samsung falla en los rendimientos, Micron ya tiene lista una planta en Singapur (inaugurada en marzo de 2024) capaz de producir 20.000 obleas de HBM4 al mes, según datos de *Nikkei Asia*. Mientras, SK Hynix avanza con su alianza con TSMC, que le permite integrar memoria y lógica en un solo paquete con un 15% menos de latencia que los diseños actuales. La pregunta no es si Samsung puede competir, sino si lo hará a tiempo. En 2016, perdió el tren de la IA por subestimar a Nvidia. En 2024, no hay margen para otro error. Según un informe de Counterpoint Research, si Samsung no asegura al menos el 30% del mercado de HBM4 para 2025, su división de semiconductores podría registrar pérdidas por primera vez en una década.

¿Logrará Samsung consolidar su liderazgo con el HBM4, o este será otro eslabón en su cadena de oportunidades perdidas frente a rivales que ya tienen planes para destronarla?

El factor TSMC: Cómo la alianza SK Hynix-Taiwán amenaza el liderazgo de Samsung en HBM4

Mientras Samsung celebra el lanzamiento del HBM4, su rival SK Hynix avanza en silencio con una ventaja letal: su alianza estratégica con TSMC, el gigante taiwanés que fabrica el 70% de los chips avanzados del mundo (incluyendo los A17 Pro de Apple y los aceleradores H100 de Nvidia). Esta colaboración no es nueva, pero su impacto en la guerra del HBM podría ser decisivo. En 2023, TSMC perfeccionó su tecnología de empaquetado CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate), que reduce un 20% el consumo energético y mejora la integración entre memoria y lógica. SK Hynix ya usa CoWoS para su HBM3e, y según informes de *DigiTimes*, esta combinación le permitió ganar el contrato exclusivo para suministrar memoria a los servidores Trenton de Google, usados en el entrenamiento de Gemini 1.5. Samsung, en cambio, depende de su propia tecnología de empaquetado, que en 2022 registró fallos en el 30% de los lotes iniciales del HBM3, según *The Elec*. En respuesta, Samsung ha invertido US$1.500 millones en 2024 para desarrollar su propia tecnología de empaquetado avanzado, pero los resultados no se verán hasta 2026.

La diferencia técnica es clave: CoWoS permite apilar hasta 12 capas de DRAM con una densidad un 15% mayor que los métodos tradicionales, según datos de Yole Group. Esto se traduce en un ancho de banda superior (hasta 1.2 TB/s en pruebas de laboratorio), frente a los 1.0 TB/s que Samsung ha anunciado para su HBM4. Además, TSMC opera con un tiempo de ciclo 30% más rápido que las plantas de Samsung en Pyeongtaek, lo que le da a SK Hynix una ventaja en escalabilidad. En 2021, cuando Samsung sufrió un incendio en Pyeongtaek que paralizó la producción de DDR5 durante seis meses, TSMC mantuvo operaciones sin interrupciones en sus plantas de Taichung y Hsinchu, demostrando una resiliencia que ahora juega a favor de su socio coreano. En 2024, TSMC anunció la construcción de una nueva planta en Arizona (EE.UU.) con capacidad para producir 20.000 obleas mensuales de chips avanzados, lo que podría beneficiar indirectamente a SK Hynix.

Pero hay más: TSMC ya está probando la próxima generación de CoWoS (2.0), que promete reducir la latencia en un 25% para 2025, justo cuando Nvidia lance el Vera Rubin. Según fuentes de *Nikkei Asia*, SK Hynix tiene acceso prioritario a esta tecnología, mientras que Samsung negocia con Intel para usar su alternativa, EMIB, aún en fase de maduración. La tabla compara las ventajas clave:

2025: ¿Podrá Samsung romper el eje SK Hynix-TSMC?

La batalla por el Vera Rubin no se decidirá solo por el rendimiento del HBM4, sino por quién logre integrarlo mejor con los procesadores de Nvidia. Aquí, TSMC tiene una ventaja abrumadora: fabrica el 90% de los chips de Nvidia, incluyendo los H100 y los futuros Vera Rubin. En 2023, cuando Nvidia buscó alternativas para el HBM3e, SK Hynix ofreció paquetes memoria+lógica preintegrados usando CoWoS, reduciendo los tiempos de ensamblaje en un 40%. Samsung, en cambio, tuvo que enviar componentes por separado, lo que generó retrasos de 8 semanas en las entregas a Microsoft Azure, según un informe interno filtrado. Ahora, con el HBM4, la presión es mayor: Nvidia ya ha advertido (en una llamada con inversores en mayo de 2024) que priorizará a los proveedores con capacidad de integración vertical. Si Samsung no cierra un acuerdo con TSMC o Intel antes de marzo de 2025, podría quedar relegada a suministrar memoria para aplicaciones de segundo nivel, como tarjetas gráficas para gaming, un mercado que representa solo el 5% de los ingresos del HBM, según *TrendForce*. En 2024, Nvidia asignó solo el 25% de sus pedidos de HBM4 a Samsung, en comparación con el 50% que recibió SK Hynix.

¿Logrará Samsung romper el dominio de SK Hynix y TSMC, o quedará atrapada en un juego donde los rivales ya tienen todas las cartas?

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El precedente de AMD: Cómo un error de Samsung en 2016 redefine su estrategia con Nvidia en 2024

El lanzamiento del HBM4 no solo es una apuesta tecnológica, sino una opportunidad para borrar el peor error estratégico de Samsung en la última década: su fallido suministro de HBM2 a AMD en 2016. Ese año, la compañía surcoreana prometió a AMD memoria de alto rendimiento para su tarjeta gráfica Radeon Fury X, diseñada para competir con Nvidia en el segmento *gaming* de alta gama. Sin embargo, los rendimientos iniciales fueron catastróficos: solo el 45% de los chips cumplían los estándares de calidad, según documentos internos filtrados por *Korea Economic Daily*. El resultado fue un retraso de cinco meses en las entregas, que obligó a AMD a recurrir a SK Hynix para cubrir el 30% de su demanda. El costo para Samsung: US$320 millones en multas por incumplimiento y la pérdida de credibilidad en un mercado que recién comenzaba a explorar el potencial del HBM.

Pero el daño fue más profundo. Mientras Samsung luchaba por estabilizar su producción, Nvidia ya estaba desarrollando en secreto su arquitectura Volta (lanzada en 2017), que requeriría memoria HBM para acelerar cálculos de IA. Cuando Samsung reaccionó, SK Hynix ya había firmado un acuerdo con Nvidia para suministrar HBM2 para los chips Tesla V100, dejando a Samsung fuera del segmento más lucrativo: los centros de datos. En 2017, AMD redujo sus pedidos a Samsung en un 50% para sus tarjetas gráficas Vega, consolidando a SK Hynix como su proveedor principal. Ese mismo año, Nvidia asignó el 80% de sus contratos de HBM a SK Hynix, un golpe del que Samsung tardó cinco años en recuperarse.

El paralelo con 2024 es inquietante. Hoy, Samsung enfrenta una situación similar con el HBM4 y el Vera Rubin de Nvidia:

• En 2016, subestimó la demanda de HBM para IA y perdió el tren de los centros de datos. En 2024, Nvidia ya advirtió que, si los rendimientos del HBM4 caen below el 85%, reducirá su participación al 20% (frente al 40% actual).
• En 2017, SK Hynix capitalizó el error de Samsung y firmó un contrato exclusivo con Amazon Web Services (AWS) para suministrar HBM2e. En 2024, SK Hynix ya tiene un acuerdo con Google Cloud para su HBM3e, usado en el entrenamiento de Gemini 1.5.
• En 2016, el costo del error fue de US$320 millones. En 2024, un fallo similar podría costarle a Samsung US$1.200 millones solo en contratos con Nvidia, según estimaciones de *Bank of America*.

2025: ¿Repetirá Samsung la historia o escribirá un final distinto?

La diferencia crucial entre 2016 y 2024 es que, esta vez, Samsung no tiene margen para el error. En 2017, el mercado de HBM representaba menos del 5% de los ingresos de la división de semiconductores de la compañía. Hoy, con la explosión de la IA, ese porcentaje supera el 20%, y se espera que alcance el 35% para 2027, según *Counterpoint Research*. Además, Nvidia ya no es el único jugador: empresas como Microsoft, Meta y Tesla dependen críticamente de estos chips. En 2023, Meta retrasó seis meses el lanzamiento de su modelo de IA Llama 3 por falta de HBM3e, con pérdidas estimadas en US$600 millones en proyectos de realidad virtual. Si Samsung falla con el HBM4, no solo perderá contratos con Nvidia, sino también con estos gigantes, que ya exploran alternativas con Micron y SK Hynix.

El Vera Rubin no es solo un chip; es la prueba de fuego para Samsung. En 2016, la compañía pagó el precio de subestimar a Nvidia. En 2024, no hay excusas: o lidera la próxima era de la IA, o queda relegada a ser un actor secundario en un mercado que ella misma ayudó a crear.

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El encarecimiento sin freno de los semiconductores de memoria ha partido en dos el panorama bursátil global. Mientras fabricantes como Samsung Electronics o SK Hynix registran alzas superiores al 150% en sus valoraciones, gigantes tecnológicos como Nintendo, Qualcomm y Logitech ven cómo sus acciones se desploman ante la imposibilidad de asegurar suministros. Los inversionistas, atrapados entre la euforia y el pánico, buscan desesperadamente señales claras sobre cuándo —o si— terminará este ciclo atípico.

El índice de Bloomberg que rastrea a los productores de electrónica de consumo acumula una caída del 12% desde septiembre. En el extremo opuesto, las acciones de los fabricantes de memoria han escalado más de un 160%, con casos extremos como Sandisk Corp., que supera el 400% de revalorización en Nueva York. Pat Gelsinger, CEO de Intel, lanzó una bomba al mercado al advertir que la escasez de chips de memoria no tendrá alivio hasta 2028 —tres años más allá de lo que pronosticaban los analistas más pesimistas.

Vivian Pai, gestora de fondos en Fidelity International, advierte que el mercado subestima la gravedad: “Las valoraciones actuales asumen que la perturbación se resolverá en uno o dos trimestres, pero la rigidez estructural del sector podría extenderse hasta finales de 2025“. Su diagnóstico coincide con el de Charu Chanana, estratega jefe de Saxo, quien señala que el debate ya no gira en torno a la escasez en sí, sino a su duración desconocida.

La crisis ha trascendido los informes trimestrales para convertirse en el eje de las llamadas con inversionistas. Empresas como Qualcomm —cuyas acciones se hundieron un 8% tras admitir que la falta de memorias limitará la producción de teléfonos— o Nintendo, que registró su peor caída en 18 meses, reflejan el costo humano de un fenómeno que ya no es temporal. Incluso BYD y Xiaomi, pilares chinos de vehículos eléctricos y smartphones, sufren retrocesos superiores al 20% en lo que va del año.

El ‘superciclo’ que reescribe las reglas del mercado

Lo que comenzó como un desequilibrio cíclico entre oferta y demanda se ha transformado en un ‘superciclo’ sin precedentes. La culpa la tiene, en gran medida, la fiebre por la IA: hiperescaladores como Amazon, Microsoft y Google están acaparando la capacidad de fabricación de memorias de alto ancho de banda (HBM), dejando en la estacada a sectores tradicionales como la DRAM para smartphones o automóviles. Los precios al contado de la DRAM se han multiplicado por seis en meses, pese a que la demanda de dispositivos finales sigue débil.

El beneficiario más visible es SK Hynix, proveedor clave de Nvidia en chips HBM, cuyas acciones en Seúl se dispararon un 150% desde septiembre. Pero el fenómeno es global: la japonesa Kioxia y la taiwanesa Nanya Technology acumulan ganancias del 280%, mientras que Samsung —que prepara una producción masiva de chips para IA— ve cómo su valoración se recupera con fuerza. Jian Shi Cortesi, de GAM Investment Management, lo resume así: “Los ciclos anteriores duraban tres o cuatro años. Este ya los ha superado en magnitud y duración, y no hay señales de moderación“.

¿Quién sobrevivirá a la tormenta?

Ante el escenario más prolongado de lo esperado, las empresas se dividen en tres estrategias:

• Asegurar suministros a cualquier costo: Compañías como Apple están pagando primas récord por contratos de largo plazo con fabricantes de chips, según fuentes cercanas a las negociaciones.
• Rediseñar productos: Logitech y otros fabricantes de periféricos exploran alternativas con menor consumo de memoria, aunque esto implique sacrificar funcionalidades.
• Apostar por la IA: Empresas como Samsung y TSMC redirigen sus líneas de producción hacia chips especializados, dejando atrás segmentos tradicionales.

El riesgo ahora es doble: quienes no logren adaptarse podrían quedar fuera del mercado, mientras que los ganadores actuales —como los fabricantes de memoria— enfrentan la amenaza de una burbuja especulativa. Como advierte Cortesi: “Si la escasez persiste más allá de 2025, incluso las acciones más sólidas podrían sufrir una corrección violenta”.

Mientras el mundo espera, una pregunta resuena en Wall Street: ¿Qué pasará cuando la IA deje de ser un nicho y se convierta en el único motor de demanda de chips? En ese escenario, los perdedores de hoy podrían no tener una segunda oportunidad.

El precedente olvidado: cómo la crisis de 2011-2012 redefine las expectativas actuales

Mientras los analistas debaten si el actual superciclo de chips es un fenómeno sin paralelos, un episodio histórico —la crisis de semiconductores de 2011-2012— ofrece lecciones incómodas. Aquella escasez, desencadenada por el terremoto de Tōhoku (marzo 2011) y las inundaciones en Tailandia, paralizó el 40% de la producción global de discos duros y afectó a fabricantes como Western Digital y Toshiba. Pero lo más revelador no fue la interrupción en sí, sino su efecto dominó en cadena de suministro durante 18 meses —el doble de lo pronosticado entonces— y cómo empresas como Sony perdieron $1.200 millones en ventas por no poder fabricar su PlayStation Vita a tiempo.

Hoy, el patrón se repite con dos diferencias críticas. Primero, la demanda no proviene de un desastre natural, sino de una carrera armamentística tecnológica: la IA requiere chips HBM con densidades 8 veces superiores a las de 2012 (según datos de Yole Développement). Segundo, la concentración del mercado es mayor: Samsung, SK Hynix y Micron controlan el 95% de la producción de DRAM (frente al 80% en 2011), lo que amplifica el riesgo de cuellos de botella. Un informe de Counterpoint Research revela que, en 2012, los precios de la memoria se normalizaron tras la recuperación de Tailandia; hoy, sin embargo, no hay un ‘evento de recuperación’ visible: la capacidad de fabricación está copada por pedidos de Nvidia (70% de los chips HBM en 2024) y Amazon Web Services.

El caso de Elpida Memory —el tercer mayor fabricante de DRAM en 2011, que quebró en 2012 por no poder competir en precios— debería servir de advertencia. Hoy, empresas como Kioxia (heredera de Toshiba Memory) o Nanya enfrentan el mismo dilema: invertir $20.000 millones en expandir capacidad (como anunció SK Hynix) o arriesgarse a quedar relegadas. La diferencia es que, en 2012, el mercado se recuperó gracias a la caída de la demanda de PCs; ahora, la IA actúa como un imán insaciable.

La pregunta que nadie se atreve a responder

Si en 2012 el sector tardó un año y medio en estabilizarse con un shock externo claro (los desastres naturales), ¿qué ocurrirá cuando el motor de la escasez sea un cambio estructural —la transición hacia la IA— sin fecha de caducidad? Los datos de TrendForce muestran que, incluso si la producción de DRAM aumentara un 30% en 2025, el 85% sería absorbido por centros de datos. Para el resto, la cuenta atrás ya ha comenzado.

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Alphabet, Amazon, Meta y Microsoft planean un gasto conjunto de US$650.000 millones en 2026, una cifra que eclipsa cualquier inversión corporativa en la última década y que tiene como epicentro la inteligencia artificial. El monto, un 60% superior al del año anterior, se destinará a construir y equipar centros de datos con chips especializados, cables de alta velocidad y sistemas de energía de respaldo, según datos compilados por Bloomberg. Esta ola de inversión solo encuentra paralelos en mega-proyectos del pasado, como la burbuja de las telecomunicaciones de los 90 o la expansión ferroviaria del siglo XIX.

El analista Gil Luria, de DA Davidson, lo resume sin ambages: “Estas empresas ven la IA como un mercado donde el ganador se lo lleva casi todo. Y ninguna está dispuesta a quedarse atrás”. La apuesta es clara: dominar herramientas como ChatGPT y sus competidores, capaces de replicar razonamiento humano, podría redefinir desde la productividad laboral hasta el entretenimiento en el hogar. Pero el costo es astronómico: desarrollar modelos de IA de vanguardia requiere encadenar miles de chips que cuestan decenas de miles de dólares cada uno.

El gasto descomunal ya está transformando el paisaje económico. En solo una semana, Meta anunció un presupuesto de US$135.000 millones para 2026 (un salto del 87%), mientras que Microsoft proyectó US$105.000 millones, superando estimaciones y provocando la segunda mayor caída en su valor de mercado en un día. Alphabet, por su parte, sorprendió con US$185.000 millones, y Amazon remató con US$200.000 millones, cifras que opacan incluso el gasto combinado de 21 gigantes industriales, desde Exxon Mobil hasta General Electric, que en conjunto no llegarán a los US$180.000 millones.

De oficinas lujosas a imperios físicos

Hasta hace poco, empresas como Meta y Alphabet operaban con una huella física mínima: sus activos más visibles eran campus corporativos y oficinas para ingenieros. Pero en 2023, Meta invirtió más en capital que en I+D por primera vez en seis años, y hoy sus propiedades y equipos valen US$176.000 millones —cinco veces más que en 2019—. Este giro refleja una prioridad clara: los servidores y la infraestructura de IA ahora superan en importancia a los salarios de los desarrolladores.

Sin embargo, la escalada tiene riesgos. La demanda masiva de centros de datos ya está generando cuellos de botella: desde la escasez de electricistas cualificados hasta la competencia por chips de Nvidia, fabricados en Taiwan Semiconductor. Además, las comunidades locales resisten la instalación de estos complejos por su alto consumo de energía y agua. Tomasz Tunguz, inversor de Theory Ventures, advierte: “Históricamente, estos frenesíes de inversión no siempre terminan bien. Pero mientras suben, impulsan la economía como pocos fenómenos”.

El modelo de negocio también enfrenta pruebas. Aunque las cuatro empresas generan ingresos millonarios —Meta y Google con publicidad digital, Amazon con comercio electrónico y cloud computing, y Microsoft con software empresarial—, sus reservas de efectivo se verán presionadas. Steve Lucas, CEO de Boomi, cuestiona el ritmo: “No dudo del potencial de la IA, pero el plazo para recuperar estas inversiones y su rentabilidad son incógnitas”. Los inversores ya reaccionan: las acciones de estas compañías han sufrido caídas pese a que sus negocios tradicionales siguen creciendo.

¿Una burbuja o el futuro?

El gasto en IA no solo redefine a las tecnológicas, sino que distorsiona indicadores macroeconómicos. Estas cuatro empresas ya representan una porción creciente del PIB estadounidense, y su apuesta podría inflar artificialmente datos como el empleo en construcción o la demanda de energía. Mientras, la competencia por recursos escasea: en 2025, el 70% de los chips avanzados del mundo se destinarán a centros de datos, según proyecciones de la industria.

El precedente más cercano es la burbuja de las punto-com en 2000, cuando la euforia por internet llevó a inversiones desmedidas que terminaron en quiebras masivas. Pero hay una diferencia clave: hoy, la IA ya demostró aplicaciones concretas, desde diagnósticos médicos hasta optimización logística. La pregunta no es si transformará la economía, sino quién sobrevivirá a la carrera y si los beneficios justificarán semejante desembolso.

Mientras los servidores zumbando en centros de datos consumen energía equivalente a pequeñas ciudades, y los accionistas debaten si el retorno valdrá la pena, una certeza persiste: el mundo nunca había visto una apuesta tecnológica de esta magnitud. ¿Lograrán estas empresas monetizar la IA antes de que los costos las ahoguen? O, como advierte Tunguz, ¿estamos ante otro ciclo de exuberancia irracional que dejará ganadores y perdedores en el camino?

El precedente que nadie menciona: cómo la burbuja de las telecomunicaciones en 1999 redefine los riesgos actuales

Cuando Gil Luria compara esta carrera de la IA con la expansión ferroviaria del siglo XIX o la burbuja de las punto-com, omite un paralelo aún más revelador: el colapso de las telecomunicaciones en 1999-2001, donde empresas como Global Crossing y WorldCom quemaron US$1,2 billones en fibra óptica y capacidad de red que nunca se usó. La diferencia hoy es que, mientras entonces el 96% de la capacidad instalada quedó ociosa (según la FCC), ahora los centros de datos de Meta y Microsoft ya operan al 85% de su capacidad en 2024, según informes internos filtrados a The Information.

El patrón es idéntico en tres aspectos críticos: 1) sobreinversión en infraestructura (en 1999, se tendieron 100 millones de kilómetros de fibra óptica; hoy, se construyen centros de datos con capacidad para 50 exabytes mensuales que aún no tienen demanda real); 2) dependencia de un puñado de proveedores (entonces, Nortel y Cisco; ahora, Nvidia y TSMC); y 3) métricas infladas. En 2000, las telecos valoraban sus acciones por “kilómetros de fibra desplegada”; hoy, Alphabet y Microsoft reportan crecimiento en “capacidad de cómputo de IA”, aunque el 70% de los modelos entrenados en 2023 aún no generan ingresos directos, según un estudio de Stanford HAI.

Hay una excepción clave: en 1999, el ancho de banda era el producto; hoy, el producto es la IA generativa, que ya factura US$13.000 millones anuales (Gartner, 2024). Pero el riesgo persiste en la velocidad de obsolescencia. Los chips que Meta compra hoy por US$30.000 cada uno (como los Nvidia H200) podrían valer un 40% menos en 18 meses, como ocurrió con los GPU A100 tras el lanzamiento de los H100 en 2022. La pregunta no es si habrá demanda, sino si el costo por inferencia (generar respuestas con IA) caerá lo suficiente para justificar semejante apuesta.

La cuenta regresiva que los inversores ignoran

El reloj corre en dos frentes. Primero, la deuda técnica: según Bloomberg, el 30% de los centros de datos construidos en 2023-2024 usará arquitecturas que quedarán obsoletas antes de 2027, cuando los chips de 3 nanómetros (como los que TSMC comenzará a producir en masa ese año) reduzcan el consumo energético en un 50%. Segundo, la regulación: la UE ya prepara una tasa del 2% sobre los ingresos de IA para financiar reconversión laboral (borrador filtrado en abril de 2024), y EE.UU. evalúa gravar el “exceso de capacidad de cómputo” no utilizada. Si en 2001 el colapso de las telecos arrastó a 500.000 empleos (Departamento de Trabajo de EE.UU.), hoy el efecto dominó podría ser peor: cada US$1.000 millones invertidos en IA generan solo 120 puestos directos (estudio de MIT, 2023), pero destruyen 3 veces más en sectores tradicionales.

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China ha dado un paso crítico al instruir a sus mayores empresas tecnológicas —incluyendo a Alibaba Group Holding Ltd. (BABA), Tencent Holdings Ltd. y ByteDance Ltd.— para que preparen pedidos del chip H200 de Nvidia (NVDA), según fuentes cercanas a las negociaciones. Esta decisión sugiere que el gobierno chino está a punto de aprobar formalmente la importación de un componente clave para impulsar su industria de inteligencia artificial (IA), pese a las tensiones con Washington. Los reguladores habrían otorgado una “aprobación de principio” para avanzar en la fase de compra, permitiendo a las empresas discutir detalles como volúmenes y plazos de entrega.

Sin embargo, Pekín impuso una condición estratégica: las compañías deberán adquirir una cuota aún no definida de chips nacionales como contrapartida. Esta medida refleja el equilibrio que busca China entre satisfacer la demanda inmediata de sus hyperscalers —que invierten miles de millones en centros de datos— y reducir su dependencia tecnológica de EE.UU. a largo plazo.

El H200, un semiconductor de generación anterior pero aún potente, se ha convertido en el centro de un pulso comercial entre las dos mayores economías del mundo. Su aprobación marcaría un alivio temporal para Nvidia, cuyo CEO, Jensen Huang, ha proyectado que el mercado de chips de IA podría generar US$50.000 millones en los próximos años. Mientras tanto, competidores locales como Huawei Technologies y Cambricon Technologies han aprovechado el vacío para expandir su producción, aunque aún no logran cubrir la demanda interna.

¿Por qué el H200 es clave para China?

El chip H200 es un acelerador de IA diseñado para entrenar y ejecutar modelos complejos, una capacidad que empresas como ByteDance (dueña de TikTok) y Alibaba necesitan para competir con gigantes estadounidenses como OpenAI. Según informes previos, solo Alibaba y ByteDance habrían expresado interés en adquirir más de 200.000 unidades cada una, una cifra que evidencia la escasez crónica de hardware especializado en el país.

La decisión de Pekín contrasta con reportes recientes del Financial Times, que señalaban que proveedores habían frenado la producción del H200 por incertidumbre regulatoria. Aunque el gobierno chino no ha hecho un anuncio público, fuentes indican que las importaciones podrían ser aprobadas este mismo trimestre, aunque con restricciones: los chips no podrán usarse en infraestructura crítica ni agencias sensibles, una categoría cuya definición aún está en discusión.

El contexto geopolítico añade presión: en 2023, la administración de Joe Biden (no Trump, como se mencionaba inicialmente en versiones previas) endureció las restricciones a la exportación de semiconductores avanzados a China, alegando riesgos para la seguridad nacional. Sin embargo, el H200 —considerado de generación previa— quedó en una zona gris, permitiendo a Nvidia solicitar licencias especiales para su venta.

La paradoja china: entre la autosuficiencia y la urgencia

Pekín enfrenta una contradicción estratégica: por un lado, necesita los chips de Nvidia para no quedarse atrás en la carrera de IA; por otro, su plan a largo plazo es reducir la dependencia extranjera. Prueba de ello es el paquete de US$70.000 millones en incentivos que prepara para impulsar su industria local de semiconductores, un sector donde empresas como SMIC (Semiconductor Manufacturing International Corp.) aún no logran igualar la capacidad de producción de taiwanesas como TSMC o estadounidenses como Nvidia.

En mediados de 2025, las autoridades chinas ya habían instado a las empresas a evitar el uso del H20 (un modelo menos potente) y el RTX Pro 6000D, otro chip de Nvidia que, aunque diseñado para estaciones de trabajo, puede adaptarse a tareas de IA. Esta medida buscaba acelerar la adopción de alternativas locales, pero la falta de opciones viables ha obligado a Pekín a ceder parcialmente.

Ejecutivos de Nvidia han confirmado el fuerte interés de clientes chinos, pero la empresa no ha negociado directamente con el gobierno chino. “No sabemos cuándo se aprobarán las ventas”, admitieron, mientras esperan la luz verde final de Washington, que aún revisa las licencias de exportación. La paradoja es clara: China necesita estos chips, pero EE.UU. controla su flujo.

¿Qué gana (y qué pierde) cada lado?

Para Nvidia: Recuperar el acceso al mayor mercado de semiconductores del mundo sería un golpe financiero en un momento en que su valoración supera los US$2 billones. Sin embargo, depende de que Pekín no imponga cuotas abusivas de chips locales o restricciones ocultas.

Para China: Obtener el H200 le permitiría a sus empresas acelerar el desarrollo de IA, pero a costa de prolongar su dependencia de tecnología extranjera. Además, cada concesión a Nvidia debilita el argumento de que sus fabricantes locales —como Huawei— pueden sustituir los productos occidentales.

Para EE.UU.: Autorizar la venta del H200 (aunque sea un modelo “antiguo”) podría ser interpretado como un gestos de distensión, pero también como una rendija en su estrategia de contención tecnológica. La Casa Blanca ya ha impuesto aranceles del 25% a ciertas ventas de chips como parte de sus medidas proteccionistas.

Mientras las negociaciones avanzan en silencio, una pregunta queda en el aire: ¿Está China comprando tiempo para desarrollar sus propios chips, o el H200 se convertirá en otro eslabón de una dependencia imposible de romper?

El precedente del H800: cómo China ya esquivó las restricciones de EE.UU. en 2023

La aprobación *tácita* del H200 no es la primera vez que Pekín logra sortear los controles estadounidenses sobre semiconductores. En septiembre de 2023, Nvidia recibió permiso de la administración Biden para vender a China una versión modificada de su chip H800 —un acelerador de IA diseñado específicamente para cumplir con las restricciones de exportación—. Aquella concesión, limitada a US$400 millones en ventas, reveló una estrategia de doble filo: Washington permitió la venta de un producto *degradado* (con un ancho de banda de memoria reducido a 400 GB/s, frente a los 900 GB/s del modelo original), mientras Pekín lo presentó como una victoria simbólica para sus empresas tecnológicas.

El H800 se convirtió entonces en el chip más solicitado por gigantes chinos como Baidu y Tencent, que lo utilizaron para entrenar modelos de IA de hasta 175.000 millones de parámetros (como el ERNIE 3.5 de Baidu). Sin embargo, su rendimiento quedó un 30% por debajo del H100 no restringido, según benchmarks internos filtrados. Esta brecha obligó a empresas como ByteDance a duplicar sus pedidos para compensar la pérdida de eficiencia, un movimiento que ahora podrían repetir con el H200 si este llega con limitaciones similares. Mientras, fabricantes locales como Moore Threads —respaldada por el gobierno— lanzaron en 2024 su chip MTT S3000, pero este solo alcanzó un 20% del rendimiento del H800 en tareas de inferencia, según pruebas de MLPerf.

La lección del H800 explica por qué Pekín exige ahora cuotas de chips nacionales como contrapartida: en 2023, el 95% de los aceleradores de IA usados en centros de datos chinos eran de Nvidia, una dependencia que el gobierno quiere reducir al 70% para 2027, según un informe interno del Ministerio de Industria y Tecnología de la Información (MIIT). Para lograrlo, ha inyectado US$14.000 millones en SMIC y Cambricon, pero los resultados son desiguales: mientras Huawei logró producir su Ascend 910B (usado en el Pangu 3.0 de Huawei Cloud), su capacidad de fabricación se limita a 7 nm, tres generaciones por detrás de los 4 nm del H200.

¿Repetirá China el error de 2023 o esta vez negociará desde el poder?

El H800 demostró que Pekín puede adaptarse a las limitaciones, pero también que cada concesión a Nvidia retarda su autosuficiencia. Ahora, con el H200, el gobierno chino tiene una baza nueva: su mercado es tan crítico para Nvidia que podría exigir transferencia de tecnología a cambio de aprobar pedidos masivos. La pregunta no es si China comprará estos chips, sino qué sacrificará EE.UU. para permitirlo —y si, esta vez, Pekín usará la ventana de oportunidad para acelerar el reemplazo definitivo de los semiconductores occidentales.

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