La guerra de los chips de IA en la industria de semiconductores en 2026: Cambio de paradigma de la memoria a la lógica
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A principios de 2026, la industria mundial de semiconductores se encuentra en un punto de inflexión histórico debido al aumento explosivo de la demanda de chips de inteligencia artificial (IA). Según Gartner, se espera que el mercado de semiconductores de IA crezca un 34%, de 71 mil millones de dólares en 2025 a 95.3 mil millones de dólares en 2026, superando significativamente la tasa de crecimiento del mercado total de semiconductores del 8.2%. En particular, con el aumento exponencial en el número de parámetros de los modelos de IA generativa, el ecosistema de chips de IA centrado en GPU se está expandiendo a diversas arquitecturas que incluyen procesadores de IA dedicados (ASIC) y chips neuromórficos. Estos cambios presentan nuevas oportunidades, pero también serios desafíos para las empresas coreanas que tienen fortalezas en semiconductores de memoria.
La industria coreana de semiconductores de memoria, representada por Samsung Electronics y SK Hynix, está experimentando un auge sin precedentes en 2026. La demanda de memoria de alto ancho de banda (HBM) necesaria para el aprendizaje y la inferencia de modelos de IA está aumentando explosivamente, intensificando la escasez de productos HBM3E y HBM4. SK Hynix anunció que sus ingresos por HBM en el cuarto trimestre de 2025 aumentaron un 280% interanual, alcanzando los 4.7 mil millones de dólares, y se espera que esta tendencia de crecimiento continúe en la primera mitad de 2026. Samsung Electronics también está ampliando la producción en masa de HBM3E, buscando aumentar su participación en el mercado de memoria para IA. Ambas empresas planean invertir un total de 15 billones de wones para expandir su capacidad de producción de HBM, lo que sugiere que el auge de la memoria para IA continuará por algún tiempo.
## Diversificación de la arquitectura de chips de IA e innovación tecnológica
El cambio más notable en el mercado de semiconductores de IA es la diversificación de arquitecturas de chips dedicados más allá de la estructura centrada en GPU. Mientras NVIDIA, con sede en California, domina el mercado de aprendizaje de IA con sus GPUs H100, H200 y la última B200, se está formando una nueva dinámica competitiva en el mercado de chips dedicados a la inferencia. El TPU v5 de Google muestra una eficiencia 2.8 veces mayor en rendimiento de inferencia de IA en comparación con el NVIDIA H100, y el chip Inferentia2 de Amazon ha asegurado una ventaja competitiva en costo-rendimiento. La aparición de estos chips dedicados permite la selección de hardware optimizado por carga de trabajo de IA, acelerando la tendencia de reducir la dependencia de una sola GPU.
En particular, en el mercado de IA en el borde, la demanda de chips de bajo consumo y alta eficiencia está aumentando rápidamente. El procesador Snapdragon X Elite de Qualcomm lidera el mercado de chips de IA para PC al elevar el rendimiento de la NPU (Unidad de Procesamiento Neural) a 45 TOPS, y el chip M4 de Apple ha mejorado significativamente las capacidades de IA en dispositivos en MacBooks y iPads con un rendimiento de IA de 38 TOPS. Este mercado de chips de IA en el borde ha crecido a 28.7 mil millones de dólares en 2026, con una tasa de crecimiento anual del 28%. La industria coreana de semiconductores también está fortaleciendo sus capacidades en semiconductores de sistema para responder a estos cambios, aunque todavía existe una brecha con los líderes globales en tecnología de diseño y construcción de ecosistemas de software.
La tecnología de chips neuromórficos también está ganando atención al entrar en la fase de comercialización en 2026. El chip Loihi 2 de Intel y el sistema basado en TrueNorth de IBM muestran una eficiencia energética más de 1000 veces superior a los procesadores digitales convencionales, aumentando su utilidad en aplicaciones donde la duración de la batería es crucial, como el Internet de las Cosas (IoT) y los vehículos autónomos. IDC ha anunciado que se espera que el mercado de chips neuromórficos crezca de 1.2 mil millones de dólares en 2026 a 8.7 mil millones de dólares en 2030, lo que significa la aparición de un nuevo paradigma de computación que supera las limitaciones de la arquitectura de von Neumann y emula el funcionamiento del cerebro humano.
## Reestructuración de la cadena de suministro global e impacto geopolítico
El rápido crecimiento del mercado de semiconductores de IA está provocando una reestructuración fundamental de la cadena de suministro global. TSMC de Taiwán mantiene una posición dominante en el mercado de fundición de chips de IA, produciendo el 92% de los chips de IA de mayor rendimiento del mundo a partir del primer trimestre de 2026. El proceso de 3 nanómetros de TSMC es responsable de la producción de chips de IA clave como el NVIDIA B200, el Apple M4 y el AMD MI350X, con el 67% de sus ingresos de 2026 provenientes de chips relacionados con IA. Esta creciente dependencia de TSMC está aumentando el riesgo geopolítico, y los gobiernos de EE.UU. y Europa están realizando grandes inversiones para asegurar capacidades de producción de chips de IA en sus propios países.
Con la implementación del CHIPS Act en EE.UU., se está diversificando la base de producción de semiconductores de IA. Intel está invirtiendo 20 mil millones de dólares en Ohio para construir una fábrica dedicada a chips de IA, y TSMC está construyendo una fábrica de 40 mil millones de dólares en Arizona para producir chips de IA de 3 nanómetros a partir de 2027. Samsung Electronics está expandiendo su negocio de fundición con una inversión de 17 mil millones de dólares en Taylor, Texas, aunque cerrar la brecha tecnológica con TSMC en el mercado de chips de IA sigue siendo un desafío. El proceso GAA (Gate-All-Around) de 3 nanómetros de Samsung está mejorando en rendimiento, pero se espera que la adopción por parte de clientes clave como Qualcomm y NVIDIA comience en serio después de 2027.
El impulso de China en semiconductores de IA también es un cambio notable. Empresas como Baidu, Alibaba y Huawei están acelerando el desarrollo de sus propios chips de IA, y el Ascend 910C de Huawei muestra un rendimiento similar al NVIDIA A100, siendo utilizado para el aprendizaje de modelos de IA en China. El mercado de semiconductores de IA de China alcanzó los 28.4 mil millones de dólares en 2026, representando el 29.8% del mercado mundial, y la tasa de autosuficiencia aumentó del 23% en 2025 al 31% en 2026. Sin embargo, todavía depende en gran medida del extranjero para memoria de alto rendimiento y tecnología de procesos avanzados, y el control de exportaciones de EE.UU. está actuando como una restricción significativa en el desarrollo de la industria de IA de China.
## Evolución especializada de los semiconductores de memoria para IA
Con el aumento de la complejidad de los modelos de IA, la tecnología de semiconductores de memoria también está evolucionando rápidamente. Dado que la DDR5 DRAM existente tiene dificultades para satisfacer los requisitos de ancho de banda de las cargas de trabajo de IA, la HBM (Memoria de Alto Ancho de Banda) se ha convertido en un componente esencial de los sistemas de IA. La HBM3E liderada por SK Hynix ofrece un ancho de banda de 1.15 TB/s, y la HBM4, programada para su lanzamiento en la segunda mitad de 2026, aumentará el rendimiento a 2.0 TB/s. Los expertos de la industria de la memoria pronostican que el mercado de HBM crecerá de 30 mil millones de dólares en 2026 a 85 mil millones de dólares en 2030, con una tasa de crecimiento anual del 29%.
Samsung Electronics se está enfocando en desarrollar tecnología PIM (Procesamiento en Memoria) para recuperar su posición en el mercado de HBM. La PIM-HBM puede realizar cálculos directamente dentro de la memoria, reduciendo significativamente la latencia causada por el movimiento de datos. La HBM-PIM de Samsung ha mejorado el rendimiento de inferencia de IA en 2.5 veces y la eficiencia energética en un 60% en comparación con la HBM3 existente. Esta tecnología PIM puede reducir significativamente los costos de inferencia de modelos de lenguaje grande (LLM), atrayendo el interés de empresas de IA clave como OpenAI, Anthropic y Google. Se espera que la PIM-HBM se comercialice a gran escala a partir de 2027, según expertos de la industria.
La competencia en el desarrollo de tecnología de memoria de próxima generación también es intensa. La memoria CXL (Compute Express Link), sucesora de la tecnología 3D XPoint desarrollada conjuntamente por Intel y Micron, mejora el ancho de banda entre la CPU y la memoria en 10 veces, permitiendo el aprendizaje en tiempo real de modelos de IA. Samsung Electronics también planea lanzar un módulo de memoria basado en CXL 2.0 en la segunda mitad de 2026, lo que se espera que aumente significativamente la eficiencia del uso de recursos a través de la agrupación de memoria en centros de datos. Yole Intelligence pronostica que el mercado de memoria CXL crecerá de 1.5 mil millones de dólares en 2026 a 12 mil millones de dólares en 2030.
## Innovación en empaquetado y nivel de sistema
Con la mejora del rendimiento de los chips de IA, la importancia de la tecnología de empaquetado también está destacándose. Dado que el método de empaquetado 2D existente tiene limitaciones en la conexión entre chips de IA y memoria, las tecnologías de empaquetado 2.5D y 3D están evolucionando rápidamente. El empaquetado CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate) de TSMC se aplica a las GPUs H200 y B200 de NVIDIA para maximizar el ancho de banda de conexión con HBM. La demanda de empaquetado CoWoS ha aumentado un 85% interanual en 2026, y TSMC está estableciendo líneas de producción adicionales de CoWoS en Taiwán y Japón.
Las empresas coreanas de empaquetado también están disfrutando del auge de la IA. La tecnología de empaquetado I-Cube4 de Samsung Electronics ha duplicado la capacidad de memoria al apilar hasta 4 niveles de HBM, y está desarrollando productos aplicados a HBM4 en colaboración con SK Hynix. Empresas globales de empaquetado como ASE Group y Amkor Technology están estableciendo nuevas instalaciones de producción en Corea y Taiwán para expandir sus servicios de empaquetado avanzado para chips de IA. La proporción de ingresos relacionados con IA en el mercado de empaquetado en general ha aumentado significativamente al 42% en 2026, desde el 23% hace dos años.
El diseño optimizado para IA a nivel de sistema también está evolucionando. Con los sistemas de refrigeración líquida convirtiéndose en el estándar en centros de datos de IA, los ingresos de las empresas de soluciones de refrigeración están aumentando rápidamente. El sistema NVIDIA DGX H200 permite integrar 8 GPUs de 800W en un solo nodo a través de refrigeración líquida, mejorando la eficiencia espacial en un 60% en comparación con antes. Las empresas coreanas de refrigeración también están desarrollando tecnología para ingresar al mercado de refrigeración de centros de datos de IA, con un interés particular en la tecnología de refrigeración por inmersión.
## Tendencias de inversión y perspectivas de mercado
La inversión de capital de riesgo y corporativa en el campo de los semiconductores de IA está alcanzando niveles récord. Hasta el primer trimestre de 2026, la inversión en startups de chips de IA totalizó 12.7 mil millones de dólares, un aumento del 73% interanual. En particular, la inversión es activa en los campos de chips dedicados a la inferencia y chips de IA en el borde, con Cerebras Systems buscando una OPI con un valor empresarial de 4 mil millones de dólares, y Groq recaudando 1.5 mil millones de dólares en su ronda de serie D. En Corea, también está aumentando la inversión en startups de semiconductores de IA, y el gobierno planea invertir 30 mil millones de dólares en el proyecto del cinturón K-Semiconductor para construir un ecosistema de chips de IA.
Los resultados de las principales empresas de semiconductores también reflejan el auge de la IA. NVIDIA reportó ingresos de 26 mil millones de dólares en el primer trimestre del año fiscal 2026 (terminado en abril de 2025), un aumento del 262% interanual, con el segmento de centros de datos representando el 80% de los ingresos. AMD también está ampliando su presencia en el mercado de IA con ingresos trimestrales de 4.5 mil millones de dólares de su acelerador de IA de la serie MI300. Entre las empresas coreanas, SK Hynix logró una rentabilidad operativa récord del 47% en el cuarto trimestre de 2025 debido al aumento en los ingresos por HBM. La división DS (Device Solutions) de Samsung Electronics también ha logrado revertir su déficit en 2026, mostrando una recuperación en el mercado de memoria.
Sin embargo, también se plantean preocupaciones sobre la sostenibilidad del rápido crecimiento del mercado de semiconductores de IA. Algunos analistas advierten que la demanda actual de chips de IA está superando la utilidad real de las aplicaciones de IA, lo que podría llevar a un ajuste en 2027. En particular, los costos de inferencia de los modelos de IA generativa siguen siendo altos, limitando su difusión comercial, lo que podría llevar a una desaceleración en la tasa de crecimiento de la demanda de chips de IA a largo plazo. Morgan Stanley pronostica que la tasa de crecimiento del mercado de semiconductores de IA se normalizará del 30% actual al 15% a partir de 2028, y se espera que la diferenciación tecnológica y la competitividad en costos sean aún más importantes en ese momento.
La revolución de los semiconductores de IA está cambiando el paradigma de la industria de semiconductores global más allá del simple avance tecnológico. Las empresas coreanas están capturando nuevas oportunidades en la era de la IA basándose en su fortaleza en semiconductores de memoria, pero asegurar la competitividad en semiconductores de sistema y ecosistemas de software sigue siendo un desafío. Se espera que el crecimiento del mercado de chips de IA continúe durante los próximos 2-3 años, pero a largo plazo, solo las empresas que logren innovaciones tecnológicas y eficiencia de costos simultáneamente podrán liderar el mercado. Con el riesgo geopolítico y la presión para diversificar la cadena de suministro persistiendo, las políticas de autosuficiencia en semiconductores de los gobiernos de cada país también tendrán un impacto importante en el cambio del panorama de la industria.
Este análisis se ha elaborado sobre la base de datos de mercado públicos e informes de la industria, y se recomienda realizar investigaciones adicionales y consultar a expertos al tomar decisiones de inversión.
