Cuando la gente habla de inteligencia artificial, habla de Jensen Huang. El CEO de NVIDIA se ha convertido en toda una figura de una industria: la de la inteligencia artificial. En gran medida, son los productos de su empresa los que impulsan el motor de los centros de datos y, a su vez, las grandes industrias de semiconductores y almacenamiento son los componentes esenciales de las GPU NVIDIA. Y si Huang lleva unas semanas comentando que 2026 necesitará obleas y mucha RAM, ahora ha pedido paciencia con la IA.
Porque todavía le quedan por delante siete u ocho años de escalada descontrolada.
En resumen. Cuando hablamos de inteligencia artificial, existen dos polos. Por un lado, aquellos que ven señales de una burbuja que estallará en el corto plazo. Del otro lado, los que defienden la inversión multimillonaria a pesar de todos los pronósticos. Jensen Huang, quien recientemente llamó la atención, está en este barco. CNBC que este gasto masivo es “necesario y apropiado” porque se está creando una “infraestructura única”.
Lo más interesante es que esta carrera durará varios años más, demostración que invertir y construir la infraestructura para la IA llevará otros siete u ocho años.
Mortero hecho de dinero. Huang señaló en sus declaraciones que empresas como Anthropic y OpenAI están ganando dinero a pesar de todas sus inversiones y que su freno actual no es tanto el presupuesto como el límite de la potencia informática. Por eso quieren que sus proveedores -Samsung con memorias HBM4 de nueva generación o TSMC con procesadores- aceleren el ritmo.
Sin embargo, queda por ver si el ritmo se podrá mantener durante los próximos cinco años. En CNBC, el CEO de NVIDIA señaló que el gasto es sostenible a pesar de la cantidad astronómica. Y la prueba es que va en aumento. Si en 2025 el gasto total de las Big Tech no llega a los 400.000 millones, Esperar que este año el número de empresas americanas aumentará hasta los 650.000 millones. Entre Amazon y Alphabet -solo Google- invertirán alrededor de 385.000 millones.
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Carrera paralela. Y eso, como decimos, en las empresas americanas, porque China es el otro polo en esta carrera por la inteligencia artificial. El gigante asiático es cuna de varios modelos extremadamente potentes, pero también de algo de lo que Estados Unidos carece: energía para cubrir la enorme necesidad de IA. China apuesta por la IA, pero también por la robótica, al mismo tiempo que compra productos NVIDIA y construye su propia red de semiconductores con el objetivo de alcanzar la soberanía tecnológica.
Es otra carrera paralela a la de Estados Unidos, y aparte de los dos polos de desarrollo de infraestructura, tenemos nombres especiales. El hecho de que se esté invirtiendo tanto dinero significa que están surgiendo oportunidades y hay empresas que han pasado por un período difícil y quieren subirse a la ola. Por ejemplo, una Intel que, tras necesitar un rescate por parte de Estados Unidos, se posiciona como una de las mayores fundiciones de Estados Unidos.
Además, están entrando en un segmento que aún no habían explorado, el de las memorias DRAM, con el gigante japonés SoftBank. Japón no ha tenido voz en la industria del almacenamiento desde la década de 1980, cuando Corea del Sur reemplazó al país, y ahora podría tener otra oportunidad.
Traducción para el usuario. Estos son algunos ejemplos de empresas que aprovechan las condiciones para obtener financiación y expandirse para posicionarse en lo que creen que es el futuro de la industria tecnológica. Con tanto dinero e inversión quizás te estés preguntando: ¿Puedo comprarme una PC? La respuesta no es esperanzadora. Gigantes como Micron -uno de los pesos pesados del segmento de RAM- están invirtiendo mucho para ampliar sus instalaciones y ser más potentes en la creación de memoria, pero no serán aptas para nosotros, sino para centros de datos.
Mientras que el fin de la crisis de componentes como la RAM o los SSD (que siguen siendo componentes con módulos de memoria) se anunciaba para 2026 o 2027, Lip-Bu Tan, CEO de Intel, afirma ahora que en el panorama actual podemos ver un horizonte en 2028 como muy pronto.
Sí, toda la industria tecnológica ha recurrido a la IA, y aquellos que puedan aumentar su producción de componentes clave lo harán en los próximos años. El problema es que se centrarán en componentes que no son ni importantes ni importantes para los usuarios, descuidando aquellos que realmente necesitamos en el día a día. Y un ejemplo es la propia NVIDIA.
Imagen | Nvidia
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