¿Sabías que la potencia de cálculo requerida para entrenar IA se ha estado duplicando cada 5,5 meses? Desde 2010, esa tasa de crecimiento ha alcanzado unas 4,6 veces al año. No se trata de un auge pasajero, sino de una transformación sísmica de la industria de semiconductores, y aquí está lo que realmente hay detrás.

El Núcleo del Debate sobre la "Burbuja": Por Qué la Demanda de IA Es Real

El escepticismo sobre la IA generativa persiste. Muchos la comparan con la burbuja inmobiliaria de los años 90 o la burbuja punto-com de los 2000. Sin embargo, los datos cuentan una historia fundamentalmente diferente sobre la demanda actual de semiconductores.

Según las Estadísticas Mundiales de Comercio de Semiconductores (WSTS), el mercado global de semiconductores alcanzó los $772,2 mil millones en 2025, registrando un notable crecimiento interanual del 22,5%. Lo que llama la atención es que este crecimiento se concentra en semiconductores de memoria y lógica. Las GPU enfocadas en IA y la HBM (Memoria de Alto Ancho de Banda) están impulsando el mercado, mientras que otros segmentos permanecen mayormente estables, una clara "bifurcación" en la industria.

Crecimiento de la Computación Sin Precedentes

La computación necesaria para el entrenamiento de IA se ha duplicado cada 5,5 meses desde 2010. Esto representa un crecimiento de 4,6 veces al año, un ritmo que eclipsa la Ley de Moore.

Los últimos modelos GPT, Claude y Gemini requieren agrupaciones de decenas de miles de GPU funcionando simultáneamente durante meses. Cada chip individual cuesta más de $30.000, haciendo que un solo ciclo de entrenamiento sea una inversión de cientos de millones de dólares.

A medida que los modelos se vuelven más grandes y capaces, el hambre de computación se acelera. A diferencia de las burbujas anteriores donde la demanda era especulativa, esta está impulsada por necesidades técnicas medibles que se escalan previsiblemente.

El Dominio de NVIDIA y el Ecosistema de Semiconductores para IA

NVIDIA es quien más se beneficia de este auge. Controla cerca del 90 % del mercado de semiconductores para IA y en el segundo trimestre de 2025 encabezó la clasificación mundial de fabricantes de chips. Solo su división de centros de datos obtiene un margen operativo superior al 75 %, una cifra impensable en la industria manufacturera convencional.

Sin embargo, en el conjunto del sector, los beneficios del "boom de la IA" se concentran en un puñado de empresas. Como señaló Masahiko Todoroki, director ejecutivo de Shin-Etsu Chemical, "la industria de semiconductores de hoy ya no se puede resumir en una sola frase": la línea divisoria es "IA o todo lo demás".

El fabricante de equipos de prueba Advantest duplicó sus resultados gracias a la demanda de chips para IA, mientras que muchos fabricantes japoneses centrados en microcontroladores (MCU) y semiconductores analógicos siguen en una situación difícil.

Las Fortalezas Ocultas de Japón: Equipos y Materiales

Mientras que Japón perdió su posición de liderazgo en la fabricación de semiconductores hace décadas, mantiene una posición crítica en dos segmentos de la cadena de suministro:

Equipos de fabricación de semiconductores: Cuota global del 30%+ Materiales para semiconductores: Cuota global del 60-80%

Las ventas mundiales de equipos de fabricación de semiconductores alcanzaron un récord de $33,66 mil millones en el tercer trimestre de 2025. La Asociación de Equipos Semiconductores de Japón (SEAJ) prevé que las ventas de equipos japoneses alcanzarán ¥6 billones ($40 mil millones) para el año fiscal 2027.

Empresas como Tokyo Electron, Advantest, Disco y SCREEN Holdings son esenciales para la fabricación de semiconductores para IA. A medida que la IA prolifera, la demanda de sus equipos solo se intensificará.

El Desafío de Rapidus: Producción Nacional de Semiconductores de 2nm

El símbolo de la estrategia japonesa en semiconductores es Rapidus, fundada en 2022. Construye en Chitose (Hokkaido) una fábrica de chips de vanguardia con proceso de 2 nm y aspira a iniciar la producción en masa en 2027.

En este proyecto nacional impulsado por el Ministerio de Economía, Comercio e Industria han invertido ocho grandes empresas japonesas, entre ellas Toyota, Sony, NTT y Denso. El Estado ha destinado ya a Rapidus un apoyo público de gran magnitud, y para el conjunto de la IA y los semiconductores prevé unos 10 billones de yenes de ayudas públicas en los próximos diez años.

La generación de 2 nm que adopta Rapidus introduce una nueva estructura llamada GAA (Gate-All-Around). Supone un salto respecto a la estructura FinFET: al rodear el transistor con nanoláminas por todos los lados, combina rendimiento y ahorro energético.

Destaca además que Rapidus desarrolla "Raads", una herramienta de diseño asistido por IA. Basada en grandes modelos de lenguaje (LLM), espera reducir el tiempo de diseño en un 50 % y el coste en un 30 %.

El Efecto TSMC Kumamoto

El otro pilar es la llegada a Kumamoto de TSMC, la mayor fundición del mundo. Tras la primera fábrica, que empezó a operar en 2024, la construcción de la segunda comenzó en octubre de 2025.

La segunda fábrica iba a producir inicialmente en procesos de 6 a 12 nm, pero con el disparo de la demanda de chips para IA se informó de que estudiaba pasar al proceso más fino de 3 nm, y en febrero de 2026 TSMC anunció su plan de llevar la generación de 3 nm a esa planta. Con el paso a 3 nm, la inversión prevista crecería de unos 1,9 billones de yenes a unos 2,7 billones, y la planta se convertiría en una base de producción en masa de 3 nm de primer nivel dentro de Japón.

A raíz de la llegada de TSMC, se han concentrado en Kyushu inversiones en equipos de empresas del sector por más de 6 billones de yenes, y más de 40 empresas de Kanto y Chubu y 11 extranjeras han anunciado su implantación. La resurrección de la industria de semiconductores de Kyushu, la llamada "Isla del Silicio", empieza a parecer realista.

El Auge de la Inferencia: La Próxima Frontera

La demanda actual de IA se centra en la fase de entrenamiento, pero el peso irá pasando a la fase de inferencia: usar en dispositivos periféricos como PC, smartphones o automóviles los modelos entrenados en centros de datos.

Este cambio podría transformar de raíz la estructura del mercado de semiconductores. La inferencia no requiere necesariamente GPU de NVIDIA, y aumentará el papel de procesadores más baratos y de menor consumo. También puede abrir oportunidades para las empresas japonesas centradas en microcontroladores y semiconductores analógicos.

En el desarrollo de GPT-4 de OpenAI, el coste de entrenamiento fue de unos 150 millones de dólares, mientras que el coste anual de inferencia para ofrecer el servicio ronda los 2.300 millones, más de 15 veces más. Se da por seguro que la expansión del mercado de inferencia será el centro de la demanda de semiconductores en adelante.

Energía: La Nueva Restricción

La mayor restricción para el crecimiento de la IA ya no es el suministro de semiconductores, sino la energía. Los centros de datos de IA de próxima generación consumen energía a escala de varios gigavatios. Un gigavatio equivale a una gran central nuclear, aproximadamente el consumo eléctrico de un millón de personas.

La directora financiera de Microsoft, Amy Hood, ha señalado que la mayor restricción para la infraestructura de IA ya no son los semiconductores. Asegurar la energía y la transición a la energía verde se está convirtiendo en el nuevo campo de batalla en la competencia de IA.

El "Tercer Camino" de Japón

La IA no es una burbuja: lo demuestra el aumento continuo de la demanda de cómputo. La cuestión es cómo subirse a esa enorme ola.

Japón lidera el mundo en equipos de fabricación y materiales, pero se ha quedado muy atrás en la fabricación de semiconductores lógicos de vanguardia. Con dos pilares, Rapidus y TSMC Kumamoto, intenta llenar ese vacío.

Los retos, con todo, son muchos. La escasez de talento es grave y la competencia con TSMC y Samsung por captarlo es dura. El objetivo de Rapidus de producir en masa en 2027 también afronta altos obstáculos técnicos.

Aun así, con los riesgos geopolíticos en aumento, para un mundo que quiere evitar depender solo de Taiwán, la recuperación de la industria japonesa tiene mucho peso. A Japón se le pide un "tercer camino": aprovechar su fuerza en equipos y materiales y, a la vez, asegurarse una presencia en la fabricación avanzada.

En Japón se debate así sobre la IA y los semiconductores. ¿Qué iniciativas de IA y de política de semiconductores avanzan en tu país?

Referencias