La inversión nuclear de Trump de 117 billones de wones y la contraofensiva del TPU de Google: La guerra de poder de la IA ha comenzado
Editor
El caos energético provocado por el auge de la IA se está convirtiendo en una realidad. A partir del 30 de noviembre de 2025, se ha anunciado que la administración Trump de Estados Unidos planea construir ocho grandes plantas nucleares con un costo de 80 mil millones de dólares (aproximadamente 117 billones de wones) para abastecer de energía a los centros de datos de IA. Al mismo tiempo, Google ha declarado que comenzará a vender externamente su chip TPU, que hasta ahora solo se utilizaba internamente, provocando un cambio sísmico en el mercado de semiconductores de IA. En contraste, Corea del Sur ha decidido excluir la excepción de la semana laboral de 52 horas de la Ley Especial de Semiconductores, encendiendo una luz roja sobre su capacidad competitiva.
Lo más destacado de esta noticia es la magnitud de la inversión nuclear de Estados Unidos. El plan es construir ocho grandes plantas nucleares AP1000 en colaboración con Westinghouse, y personalmente considero que este número es bastante impresionante. Cada reactor puede producir 1100 MW de energía, lo que permite un suministro total de 8800 MW. Esto es suficiente para abastecer de energía a aproximadamente 4 millones de hogares o para operar simultáneamente varios grandes centros de datos de IA.
De hecho, el consumo de energía de los centros de datos de IA es inimaginable. Se sabe que una sola IA conversacional como ChatGPT consume más de 10 veces la energía de una búsqueda normal en Google. Además, cuando modelos grandes como GPT-4 o Gemini están en entrenamiento, miles de GPU deben funcionar durante meses, lo que inevitablemente resulta en un consumo de energía masivo. La inversión nuclear de la administración Trump parece ser una decisión basada en esta necesidad realista.
Un aspecto interesante es que parte de los fondos para esta inversión provienen de la promesa de inversión de 550 mil millones de dólares de Japón en Estados Unidos. Esto se interpreta como un enfoque estratégico para asegurar simultáneamente la seguridad energética y la competitividad en IA en el marco de la alianza entre Estados Unidos y Japón. Empresas especializadas en inversión energética como Brookfield y Cameco han calificado este proyecto como “el mayor en décadas”, lo que da una idea de la magnitud de este proyecto.
La contraofensiva del TPU de Google: Una grieta en el monopolio de NVIDIA
Mientras tanto, en el mercado de semiconductores de IA, se están produciendo cambios aún más emocionantes. Google ha anunciado que venderá su TPU (Unidad de Procesamiento Tensorial), que hasta ahora solo se utilizaba en su servicio de nube, a empresas externas como Meta. Esto se interpreta como la aparición de un competidor serio en el mercado de chips de IA, donde NVIDIA posee más del 90% de participación.
El rendimiento del TPU de Google ya está comprobado. Recientemente, el Gemini 3.0, sin utilizar GPU de NVIDIA, realizó entrenamiento e inferencia solo con TPU de Google y alcanzó el primer lugar en el tablero de líderes de LM Arena con 1501 puntos. Esto significa que superó a otros modelos entrenados con las últimas GPU H100 o H200 de NVIDIA. El mercado reaccionó de inmediato, y las acciones de Alphabet subieron un 6.28% en un solo día, cerrando en 318.47 dólares el 24 de noviembre.
También es notable la noticia de que Meta está discutiendo una inversión de miles de millones de dólares para introducir TPU de Google en sus centros de datos a partir de 2027. Meta ha dependido en gran medida de las GPU de NVIDIA, pero el hecho de que esté considerando una transición parcial a TPU de Google sugiere que hay una atracción significativa en términos de eficiencia de costos o rendimiento. Personalmente, espero que este movimiento fomente una competencia saludable en el mercado de chips de IA.
Desde la perspectiva de NVIDIA, esta situación debe ser bastante incómoda. Hasta ahora, ha monopolizado el mercado de chips de IA con GPU como la H100 y H200, pero ahora un fuerte competidor como Google ha entrado en el mercado de manera seria. Además, Google no solo tiene hardware, sino también un ecosistema de software, lo que le permite ofrecer soluciones integradas. TensorFlow o JAX, por ejemplo, son marcos de aprendizaje automático desarrollados por Google y están optimizados para TPU, lo que es una gran ventaja.
Sin embargo, no creo que NVIDIA se quede quieta. La fortaleza del ecosistema CUDA y su entorno amigable para desarrolladores siguen siendo grandes ventajas de NVIDIA. La mayoría de los investigadores y desarrolladores de IA están familiarizados con CUDA, y el código existente está escrito en base a CUDA, por lo que cambiar a TPU requeriría un costo y tiempo considerables. Al final, será una competencia que considerará el rendimiento, la eficiencia de costos y la conveniencia de desarrollo de manera integral.
El dilema de la industria de semiconductores de Corea del Sur: Restricciones regulatorias vs. competencia global
En medio de esta feroz competencia global en IA, han surgido malas noticias para la industria de semiconductores de Corea del Sur. Se ha acordado excluir la excepción de la semana laboral de 52 horas, que era una demanda clave de la industria, de la Ley Especial de Semiconductores. La industria de semiconductores expresa preocupación por el impacto inevitable en la capacidad de I+D.
La naturaleza de la I+D en semiconductores a menudo requiere experimentos que se realizan las 24 horas del día, y la colaboración en tiempo real con socios extranjeros también es necesaria. La industria sostiene que la semana laboral de 52 horas limita estos patrones de trabajo. Especialmente en un momento en que países competidores como Estados Unidos y China están apostando todo por el desarrollo de semiconductores de IA, existe la preocupación de que Corea del Sur se quede atrás debido a las regulaciones.
Empresas de semiconductores de memoria como Samsung Electronics o SK Hynix pueden resistir debido a su tecnología existente y posición en el mercado, pero la situación podría ser diferente en áreas de nuevas tecnologías como los semiconductores de IA. Si empresas como NVIDIA o Google están dedicadas al desarrollo las 24 horas del día, y las empresas coreanas están restringidas por la semana laboral de 52 horas, es probable que se queden atrás en la competencia.
Por supuesto, la protección de los trabajadores también es un valor importante. Sin embargo, creo que se necesita un enfoque flexible que considere la especificidad de la industria de semiconductores. Por ejemplo, se podría permitir una excepción para el sector de I+D, al tiempo que se fortalecen las medidas de compensación y descanso para los trabajadores. Se está discutiendo una propuesta para agregar una opinión adjunta al proyecto original del Partido Demócrata, que dice “considerar la realidad de la I+D en la industria de semiconductores y hacer esfuerzos continuos en el Congreso con respecto a las horas de trabajo”, lo que sugiere que hay margen para mejoras futuras.
De hecho, este problema regulatorio no es exclusivo de Corea del Sur. La Unión Europea también está imponiendo restricciones al desarrollo de IA a través de su ley de regulación de IA, y en Estados Unidos se están llevando a cabo debates activos sobre la regulación de la seguridad de la IA. Sin embargo, en campos tecnológicos altamente competitivos, encontrar el equilibrio entre regulación e innovación parece ser realmente importante. Si es demasiado laxo, pueden surgir problemas de seguridad, y si es demasiado estricto, se puede perder competitividad.
Personalmente, espero que Corea del Sur no pierda la oportunidad de expandir la experiencia tecnológica y de fabricación que ha acumulado en semiconductores de memoria al campo de los semiconductores de IA. Al observar el caso de éxito del TPU de Google, se puede entender cuán importante es un enfoque integrado de software y hardware. Creo que Corea del Sur podría desarrollar un chip de IA coreano en colaboración con empresas de TI como Naver o Kakao y empresas de semiconductores.
En resumen, al considerar todas estas noticias, el punto más importante parece ser que la competencia global en torno a la infraestructura clave de la era de la IA, que son la energía y los semiconductores, se está intensificando. Estados Unidos busca resolver el problema energético con plantas nucleares, y Google desafía el monopolio de NVIDIA con su propio chip. En este contexto, la estrategia que Corea del Sur adopte determinará su competitividad en IA en el futuro. Creo que el equilibrio entre regulación e innovación, así como la cooperación entre el gobierno y el sector privado, son más importantes que nunca.
Este artículo fue escrito después de leer un artículo de noticias y agregar opiniones y análisis personales.
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