- ASML (ASML: NA/US) y TSMC (2330:TT) elevaron esta semana sus previsiones de ingresos anuales, confirmando que los principales proveedores de servicios en la nube de Estados Unidos están ignorando la presión a corto plazo sobre el retorno de la inversión, continuando con el aumento del gasto de capital en chips avanzados de inteligencia artificial.
- Los datos de la industria muestran que se espera que el gasto total en centros de datos de gigantes tecnológicos como Microsoft (MSFT:US), Meta (META:US) y Amazon (AMZN:US) supere los 600 mil millones de dólares este año, lo que proporciona una gran certeza de rendimientos para los diseñadores de chips sin fábricas.
- La demanda de poder de cálculo está experimentando un cambio estructural. La gerencia de TSMC señaló que, con la madurez de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), el consumo de poder de cálculo se está trasladando desde el entrenamiento del modelo hacia el proceso de inferencia, lo que requiere que la cadena de suministro proporcione procesadores avanzados y servicios de empaquetado de alta tecnología.
El Ciclo de Gasto de Capital y la Lucha por el Retorno de la Inversión
Las guías optimistas anunciadas esta semana por TSMC y ASML proporcionan un fuerte soporte fundamental para el centro de valoración del mercado mundial de semiconductores. Anteriormente, entre los analistas de Wall Street crecía la preocupación por una posible burbuja de activos de inteligencia artificial. El núcleo de la duda del mercado radica en que las gigantescas inversiones en infraestructura de computación por parte de los proveedores de servicios en la nube de escala hipergrande aún no se han traducido en un flujo de efectivo equivalente en el lado del software. Sin embargo, las declaraciones del CEO de TSMC, C.C. Wei, durante una llamada con analistas, apaciguaron temporalmente estas preocupaciones. Señaló claramente que los clientes y sus principales proveedores de servicios en la nube continúan emitiendo señales de demanda extremadamente fuertes y perspectivas positivas.
Esta dinámica de oferta y demanda sugiere que, en la carrera armamentista por la inteligencia artificial general (AGI), los gigantes tecnológicos han considerado el gasto de capital como un costo hundido para mantener su foso tecnológico, en lugar de una herramienta financiera para buscar ratios de precio-beneficio a corto plazo. Se estima que el gasto de capital en centros de datos alcanzará hasta 600 mil millones de dólares este año, abarcando no solo la compra de unidades de procesamiento gráfico (GPU) centrales, sino también memoria de alto ancho de banda (HBM), módulos ópticos, sistemas de refrigeración líquida y la construcción de infraestructura eléctrica complementaria. Esta inversión sin reparar en costos permite que los pedidos pendientes de diseño de chips de líderes como NVIDIA (NVDA:US), AMD (AMD:US) y Broadcom (AVGO:US) continúen en niveles históricamente altos, extendiendo la visibilidad de sus resultados hasta 2027.
Análisis de la Capacidad de Fabricación Avanzada y Órdenes de Equipos
Como activos fundamentales del eslabón más bajo de la cadena industrial de fabricación de semiconductores a nivel mundial, los pedidos de litografía ultravioleta extrema (EUV) de ASML y la tasa de utilización de capacidad de proceso avanzado de TSMC son indicadores clave de la liquidez capital en tecnología global. El movimiento de ASML de elevar sus expectativas de ingresos anuales el miércoles refleja directamente la aceleración de las plantas de fundición en la expansión de capacidades de procesos avanzados de 3 nanómetros y menores. La perspectiva de Giuseppe Sette, cofundador de la plataforma de análisis de inversiones Reflexivity, confirma esto al afirmar que los datos optimistas de ASML dibujan un cuadro resiliente para la industria de semiconductores en medio de una desaceleración económica global.
Además de aumentar su previsión de ingresos, TSMC anunció un aumento adicional en el gasto de capital de este año. El enfoque principal de este nuevo gasto de capital, además de los nodos de fabricación tradicionales, probablemente se inclinará hacia la expansión de la capacidad de empaquetado avanzado como CoWoS (empaquetado a nivel de oblea a escala de chip). En la arquitectura de chips de inteligencia artificial actual, dado que el tamaño de la litografía se acerca al límite físico, integrar heterogéneamente el núcleo de computación y la memoria de alto ancho de banda mediante tecnología de empaquetado avanzado se ha convertido en la única vía viable para mejorar la densidad de cálculo. La capacidad de empaquetado avanzado de TSMC, limitante en muchos aspectos durante mucho tiempo de los ciclos de entrega de chips de alta gama de NVIDIA, podría ver una significativa mejora en varios trimestres futuros con esta revisión al alza del gasto de capital.
La Evolución de la Estructura de Poder de Cálculo: Del Entrenamiento a la Inferencia
Otra tendencia clave revelada en esta temporada de reportes es el punto de inflexión estructural de la demanda de poder de cálculo de inteligencia artificial del entrenamiento (Training) hacia la inferencia (Inference). En los últimos dos años, el hambre de poder de cálculo ha sido alimentada principalmente por los gigantes tecnológicos que comienzan desde cero a entrenar modelos de lenguaje grande con miles de millones de parámetros. Sin embargo, a medida que convergen los marcos de modelos básicos y se implementan aplicaciones comerciales, las tareas de inferencia, como procesar consultas diarias de usuarios, generar texto y video, están creciendo exponencialmente.
Este cambio de demanda impone requisitos completamente diferentes en el diseño de la silicona subyacente. A diferencia de la exigencia extrema de potencia absoluta de tarjeta y ancho de banda de interconexión de clústeres del entrenamiento, la etapa de inferencia valora más la relación eficiencia energética, el rendimiento de latencia y el rendimiento específico de tareas de los chips. Esto está impulsando la demanda de poder de cálculo hacia procesadores avanzados optimizados para algoritmos específicos y chips personalizados (ASIC). Empresas con amplia experiencia técnica en redes personalizadas y chips de computación, como Broadcom (AVGO:US), están experimentando una nueva ola de oportunidades de crecimiento estructural. Al mismo tiempo, para soportar la inmensa computación de inferencia paralela, la estructura de pedidos de procesos avanzados de TSMC también se está diversificando más, disminuyendo así su dependencia excesiva de un único cliente principal.
