Trump encuentra la solución a la crisis energética de los centros de datos de IA, y Google lanza un contraataque
Editor
Esta mañana vi una noticia realmente interesante. La administración Trump ha anunciado que invertirá 80 mil millones de dólares en la construcción de 8 grandes plantas nucleares para resolver la crisis energética de los centros de datos de IA. Aunque era previsible que el auge de la IA provocara un aumento en el consumo de energía, la idea de abordar el problema con una inversión nuclear a gran escala es sorprendente.
Lo que resulta aún más interesante es que Google ha decidido vender externamente sus TPUs, que hasta ahora solo se utilizaban internamente. En un mercado donde NVIDIA prácticamente monopoliza los chips de IA, este movimiento de Google podría cambiar significativamente el panorama. Especialmente simbólico es que el reciente lanzamiento de Gemini 3.0 haya logrado el primer lugar en el tablero de líderes de LM Arena sin utilizar GPUs de NVIDIA.
Por otro lado, en Corea del Sur, la decisión de excluir la excepción de la jornada laboral de 52 horas semanales en la Ley Especial de Semiconductores está generando preocupaciones en la industria. En un contexto de intensa competencia global, me pregunto si esta regulación es realmente adecuada. Vamos a analizar más detalladamente cada uno de estos temas.
El renacimiento nuclear de Estados Unidos, la revolución energética liderada por la IA
El proyecto de construcción de 8 plantas nucleares AP1000, impulsado por la administración Trump en colaboración con Westinghouse, es notable en muchos aspectos. Primero, por su escala abrumadora. Una inversión de 80 mil millones de dólares, aproximadamente 117 billones de wones, es la mayor en décadas. No es sorprendente que gigantes de la industria como Brookfield y Cameco lo describan como “la mayor inversión en décadas”.
Personalmente, me resulta interesante que parte de los fondos de inversión de Japón, que ascienden a 550 mil millones de dólares, se utilicen en este proyecto. La dimensión económica de la alianza entre Estados Unidos y Japón se concreta de esta manera, lo que sugiere que la reestructuración de la cadena de suministro global va más allá del comercio. En un contexto de intensificación de la competencia tecnológica con China, parece que la cooperación estratégica entre países aliados se está expandiendo incluso a la infraestructura energética.
El hecho de que cada reactor AP1000 pueda generar 1,100 MW de energía es impresionante. Se dice que puede suministrar electricidad a 500,000 hogares, lo cual es aún más significativo desde la perspectiva de los centros de datos de IA. Considerando que el consumo de energía de los centros de datos que operan grandes modelos de lenguaje como ChatGPT o Claude es comparable al de pequeñas ciudades, se entiende la necesidad de plantas nucleares de esta magnitud.
Desde el inicio del auge de la IA, la demanda de energía de los centros de datos ha crecido exponencialmente. Empresas tecnológicas como Microsoft, Google y Amazon están invirtiendo en energía nuclear en este contexto. Microsoft ha invertido en la reactivación de la planta nuclear de Three Mile Island, Google ha firmado un contrato con Kairos Power, desarrollador de reactores modulares pequeños (SMR), y Amazon ha establecido diversas asociaciones con empresas nucleares.
Lo interesante es que China también está respondiendo a estos movimientos. Según los informes, China ha lanzado un programa científico internacional de “plasma ardiente” con el objetivo de demostrar la viabilidad de la fusión nuclear, en colaboración con científicos de más de 10 países. Es significativo que científicos de países clave como Francia, Reino Unido y Alemania hayan firmado conjuntamente la “Declaración de Fusión Nuclear de Hefei”.
El contraataque de Google con sus TPUs, una grieta en el monopolio de NVIDIA
El anuncio de Google de que venderá sus TPUs (Unidades de Procesamiento de Tensores) externamente es una gran noticia. Hasta ahora, Google había utilizado sus TPUs solo para sus servicios en la nube, pero ahora ha decidido venderlas a empresas externas como Meta. También se ha informado que Meta está discutiendo una inversión de varios miles de millones de dólares para adoptar las TPUs de Google a partir de 2027.
La reacción del mercado fue inmediata. Tras la noticia, las acciones de Alphabet subieron 18.82 dólares (6.28%) para cerrar en 318.47 dólares el día 24. Esto muestra cuán positivamente los inversores ven este cambio estratégico de Google.
El monopolio de NVIDIA en el mercado de chips de IA ha sido realmente abrumador. Con una cuota de mercado superior al 80%, es prácticamente un monopolio. Con GPUs como la H100 y A100 estableciendo el estándar para el aprendizaje y la inferencia de IA, los precios se han disparado. En una situación donde una H100 cuesta entre 30,000 y 40,000 dólares, era urgente encontrar una alternativa.
El hecho de que Gemini 3.0 de Google haya alcanzado el primer lugar en el tablero de líderes de LM Arena con 1,501 puntos utilizando solo TPUs, sin GPUs de NVIDIA, es realmente simbólico. Esto demuestra que las TPUs de Google han alcanzado un nivel competitivo con las GPUs de NVIDIA. Es especialmente impresionante que tanto el aprendizaje como la inferencia se hayan realizado completamente con TPUs.
Personalmente, creo que este cambio tendrá un impacto positivo en todo el ecosistema de IA. Con la ruptura del monopolio de NVIDIA, los precios de los chips podrían bajar, creando un entorno donde más empresas puedan participar en el desarrollo de IA. Con AMD lanzando chips de IA como el MI300X e Intel intentando entrar al mercado con su serie Gaudi, la competencia se intensificará aún más con la incorporación de las TPUs de Google.
Este cambio estratégico de Google también es interesante desde la perspectiva del negocio de la nube. Hasta ahora, Google Cloud tenía una cuota de mercado inferior a la de Amazon AWS y Microsoft Azure. Sin embargo, con las TPUs como hardware diferenciador, podría fortalecer su posición en el mercado de la nube de IA. Con el rendimiento de las TPUs, especializado en el aprendizaje y la inferencia de grandes modelos de lenguaje, demostrado, es posible que más empresas de IA se trasladen a Google Cloud.
El hecho de que Meta esté considerando adoptar las TPUs de Google también es significativo. Meta lidera el mercado de modelos de IA de código abierto con su serie Llama, y la combinación con las TPUs de Google podría generar una gran sinergia. Especialmente si Meta introduce TPUs en sus propios centros de datos, esto podría crear una estructura de ganar-ganar, proporcionando ingresos por ventas de hardware para Google y reduciendo los costos de infraestructura de IA para Meta.
El dilema de la industria de semiconductores de Corea del Sur, entre regulación y competitividad
La situación en Corea del Sur es un poco decepcionante. Al ver la noticia de que los partidos políticos han acordado excluir la excepción de la jornada laboral de 52 horas semanales en la Ley Especial de Semiconductores, tengo sentimientos encontrados. Aunque la protección de los derechos de los trabajadores es importante, preocupa el impacto de esta regulación en la competitividad de la industria de semiconductores, que enfrenta una intensa competencia global.
Particularmente, el impacto de la jornada laboral de 52 horas en el sector de I+D podría ser mayor de lo esperado. El desarrollo de semiconductores a menudo requiere procesos continuos de 24 horas, y es frecuente la necesidad de analizar los resultados experimentales de inmediato. En proyectos con plazos ajustados, las restricciones de tiempo de trabajo pueden ralentizar el ritmo de desarrollo.
La competencia en inversión en semiconductores entre Estados Unidos y China aumenta estas preocupaciones. Estados Unidos está invirtiendo 52.7 mil millones de dólares en la industria de semiconductores a través de la Ley CHIPS, y China también está destinando enormes recursos a nivel nacional. En este contexto, competir con restricciones regulatorias solo en Corea del Sur podría ser una carga considerable.
Sin embargo, también puedo entender la situación. La cultura laboral en Corea del Sur es conocida por su alta intensidad, y la cultura de horas extras en la industria de semiconductores era realmente severa. Garantizar la salud y la calidad de vida de los trabajadores es un valor importante, por lo que no se puede decir que esta regulación carezca de sentido.
Personalmente, creo que se necesita un enfoque más flexible. Por ejemplo, se podría introducir un sistema de trabajo selectivo en el sector de I+D o permitir horarios de trabajo flexibles basados en proyectos. Se dice que el proyecto de ley original del Partido Demócrata incluye una opinión adjunta que insta al Congreso a continuar esforzándose por considerar la realidad de I+D en la industria de semiconductores en términos de horas de trabajo, y espero que se desarrolle en esta dirección.
Esto es especialmente cierto si consideramos la competitividad global de empresas de semiconductores coreanas como Samsung Electronics y SK Hynix. Aunque siguen siendo fuertes en el mercado de semiconductores de memoria, están siendo superadas por empresas como TSMC y NVIDIA en áreas nuevas como chips de IA y fundición. En esta situación, una carga regulatoria adicional podría debilitar la competitividad.
De hecho, debido a la naturaleza de la industria de semiconductores, está estrechamente conectada con la cadena de suministro global, por lo que no es solo un problema de un país. La reestructuración de la cadena de suministro debido a la guerra comercial entre Estados Unidos y China, las restricciones de exportación de materiales de Japón y las limitaciones de exportación de equipos EUV de los Países Bajos son variables complejas. En este contexto complicado, el fortalecimiento de las regulaciones internas podría dificultar aún más la posición de la industria de semiconductores de Corea del Sur.
Aun así, hay aspectos esperanzadores. La tecnología de semiconductores de Corea del Sur sigue siendo de nivel mundial, y mantiene una posición destacada en el campo de los semiconductores de memoria. Con la era de la IA en pleno apogeo, la demanda de memoria de alto ancho de banda (HBM) está aumentando, y en este campo, Samsung y SK Hynix tienen fortalezas. Los chips de IA de NVIDIA como el H100 y H200 también utilizan HBM de fabricación coreana.
En última instancia, lo importante es encontrar un punto de equilibrio. Se debe buscar una manera de proteger los derechos de los trabajadores mientras se mantiene la competitividad global. Sería bueno examinar cómo otros países desarrollados están resolviendo estos problemas como referencia.
Al resumir las noticias de hoy, parece que las reglas del juego en la era de la IA están cambiando rápidamente. Estados Unidos está tratando de resolver el problema energético con energía nuclear, Google está desafiando a NVIDIA con sus TPUs, y China está tratando de liderar la tecnología energética de próxima generación con la fusión nuclear. En medio de esta competencia global, Corea del Sur tendrá que reflexionar mucho sobre qué estrategia adoptar.
Personalmente, creo que estos cambios tendrán un impacto positivo en todo el ecosistema de IA. Con la estabilización del suministro de energía, la competencia en el mercado de chips y la aceleración del desarrollo tecnológico, pueden surgir más innovaciones. Sin embargo, para que Corea del Sur no se quede atrás en esta corriente de cambios, se necesitará un enfoque más estratégico.
Este artículo fue escrito después de leer un artículo de noticias y añadir opiniones y análisis personales.
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