{"id":56780,"date":"2026-08-10T17:00:00","date_gmt":"2026-08-10T15:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.11onze.cat\/?p=56780"},"modified":"2026-08-04T11:52:27","modified_gmt":"2026-08-04T09:52:27","slug":"nvidia-microchips-poder","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.11onze.cat\/es\/magazine\/nvidia-microchips-poder\/","title":{"rendered":"Nvidia no vende microchips. Vende poder"},"content":{"rendered":"
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Las luces se apagan y decenas de miles de personas fijan la mirada en un escenario de San Jos\u00e9, en el coraz\u00f3n de Silicon Valley. Cuando aparece Jensen Huang, vestido con su inseparable cazadora negra de cuero, el p\u00fablico lo recibe como si fuera una estrella del rock. No es una exageraci\u00f3n. Los anuncios que har\u00e1 durante las horas siguientes pueden modificar los planes de inversi\u00f3n de las empresas m\u00e1s poderosas del mundo, alterar las expectativas de los mercados y determinar la velocidad con la que avanzar\u00e1 la inteligencia artificial.<\/b><\/h3>\n

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Jensen Huang<\/b><\/a> es el fundador y consejero delegado de <\/span>Nvidia<\/b><\/a>, una compa\u00f1\u00eda que no hace mucho era conocida principalmente por los aficionados a los videojuegos. Hoy, su conferencia anual GTC re\u00fane a m\u00e1s de 30.000 desarrolladores, investigadores y directivos, y se ha convertido en una especie de cumbre mundial de la nueva econom\u00eda digital. Cuando Huang presenta una arquitectura de procesadores, no est\u00e1 anunciando una tarjeta gr\u00e1fica m\u00e1s potente. <\/span>Est\u00e1 mostrando la infraestructura sobre la que Meta, Microsoft, Google, Amazon u OpenAI intentar\u00e1n construir sus negocios durante los pr\u00f3ximos a\u00f1os<\/b>.<\/span><\/p>\n

Esta es la gran paradoja de la inteligencia artificial: las empresas m\u00e1s ricas de la historia compiten encarnizadamente entre ellas, <\/span>pero todas dependen, en mayor o menor medida, del mismo proveedor<\/b>. Nvidia ha conseguido situarse en el centro de un cuello de botella tecnol\u00f3gico que le permite marcar el ritmo de toda la industria. Ahora, sus mejores clientes intentan escapar de esta dependencia sin dejar de comprarle miles de millones de d\u00f3lares en microchips.<\/span><\/p>\n

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Nvidia no vende microchips: vende tiempo<\/b><\/h3>\n

El ascenso de Nvidia no puede entenderse \u00fanicamente observando el rendimiento de sus procesadores. Durante a\u00f1os, la empresa intuy\u00f3 que las unidades de procesamiento gr\u00e1fico, las conocidas <\/span>GPU<\/b>, serv\u00edan para mucho m\u00e1s que generar im\u00e1genes de videojuegos. <\/span>Su capacidad para ejecutar miles de c\u00e1lculos en paralelo las hac\u00eda especialmente \u00fatiles para entrenar redes neuronales y modelos de inteligencia artificial<\/b>.<\/span><\/p>\n

La compa\u00f1\u00eda no se limit\u00f3 a fabricar el hardware. Tambi\u00e9n cre\u00f3 <\/span>CUDA, una plataforma de programaci\u00f3n que permite a los desarrolladores utilizar las GPU para tareas de computaci\u00f3n avanzada<\/b>. Con el paso de los a\u00f1os, universidades, laboratorios y empresas adoptaron este ecosistema hasta convertirlo en un est\u00e1ndar de facto. Por eso, <\/span>abandonar Nvidia no es tan sencillo como sustituir una pieza por otra<\/b>: implica adaptar programas, bibliotecas, equipos humanos y centros de datos que han sido dise\u00f1ados durante a\u00f1os alrededor de su tecnolog\u00eda.<\/span><\/p>\n

Esta combinaci\u00f3n de microchips, software, redes y sistemas completos ha convertido a Nvidia en mucho m\u00e1s que un fabricante de semiconductores. Cuando una empresa consigue acceder antes que sus competidores a una nueva generaci\u00f3n de aceleradores, no compra simplemente m\u00e1s capacidad de c\u00e1lculo. <\/span>Compra meses de ventaja<\/b>.<\/span><\/p>\n

En un sector en el que lanzar un modelo de inteligencia artificial medio a\u00f1o antes puede significar captar a millones de usuarios, esta diferencia tiene un valor extraordinario. <\/span>Nvidia, por tanto, no vende \u00fanicamente silicio. Vende velocidad, escala y tiempo. Y el tiempo es probablemente la mercanc\u00eda m\u00e1s cara de Silicon Valley<\/b>.<\/span><\/p>\n

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El dilema de Zuckerberg<\/b><\/h3>\n

Mark Zuckerberg<\/b><\/a> conoce bien el riesgo de depender de plataformas ajenas<\/b>. Durante a\u00f1os, el negocio de Meta ha estado condicionado por los sistemas operativos de Apple y Google, que controlan los tel\u00e9fonos desde los que se accede a Facebook, Instagram o WhatsApp. Cuando Apple modific\u00f3 sus normas de privacidad, <\/span>Meta comprob\u00f3 c\u00f3mo una decisi\u00f3n tomada fuera de su sede pod\u00eda afectar profundamente a su modelo publicitario<\/b>.<\/span><\/p>\n

La inteligencia artificial amenazaba con repetir la historia, pero a una escala todav\u00eda mayor<\/b>.<\/span><\/p>\n

Meta gestiona servicios utilizados diariamente por miles de millones de personas. Cada recomendaci\u00f3n de Instagram, cada anuncio seleccionado por Facebook y cada futura respuesta generada por Meta AI exigen capacidad de c\u00e1lculo. Una consulta individual puede parecer insignificante, pero cuando se <\/span>multiplica por una comunidad global, el resultado es una demanda colosal de electricidad, centros de datos y procesadores<\/b>.<\/span><\/p>\n

Si Meta quiere integrar asistentes inteligentes en WhatsApp, Instagram y Facebook, no le basta con entrenar un gran modelo. Despu\u00e9s tiene que ejecutarlo continuamente para miles de millones de usuarios. <\/span>Esta fase, conocida como inferencia, puede acabar representando una parte enorme del coste total de la inteligencia artificial<\/b>.<\/span><\/p>\n

Es aqu\u00ed donde <\/span>la dependencia de Nvidia se convierte en un problema estrat\u00e9gico<\/b>. Si la oferta de procesadores es insuficiente, si las entregas se retrasan o si el precio de la infraestructura aumenta, Meta no controla completamente el calendario de su propia revoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica.<\/span><\/p>\n

Su respuesta ha sido <\/span>desarrollar la familia de chips <\/b>MTIA<\/b><\/a>, las siglas de <\/span>Meta Training and Inference Accelerator<\/b>. No se trata de una nueva empresa independiente de microchips, sino de un programa de silicio propio integrado dentro de la estrategia de infraestructuras de Meta. <\/span>El objetivo es dise\u00f1ar aceleradores adaptados a tareas espec\u00edficas<\/b>, como ordenar contenidos, generar recomendaciones y ejecutar servicios de inteligencia artificial con mayor eficiencia. Meta prev\u00e9 desplegar varias generaciones nuevas de MTIA y ha reforzado la colaboraci\u00f3n con empresas como Broadcom y Arm para acelerar su desarrollo.<\/span><\/p>\n

Esto no significa que Zuckerberg est\u00e9 rompiendo con Nvidia. Meta insiste en que seguir\u00e1 una estrategia de cartera, <\/span>combinando los chips propios con hardware de varios proveedores<\/b>. De hecho, la compa\u00f1\u00eda tambi\u00e9n ha anunciado acuerdos para diversificar su infraestructura con <\/span>AMD<\/b><\/a>. <\/span>La meta no es conseguir una independencia absoluta, sino evitar que todo su futuro dependa de una \u00fanica puerta de entrada<\/b>.<\/span><\/p>\n

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La guerra de independencia de Silicon Valley<\/b><\/h3>\n

Meta no es la \u00fanica que intenta reducir el peaje de Nvidia<\/b>. <\/span>Google<\/b> lleva a\u00f1os utilizando sus TPU para entrenar y ejecutar modelos. <\/span>Amazon<\/b> ha desarrollado Trainium e Inferentia para los clientes de su nube. <\/span>Microsoft<\/b> trabaja en los aceleradores Maia, mientras que <\/span>Tesla<\/b> ha dedicado recursos a la plataforma Dojo. <\/span>Apple<\/b> ya hab\u00eda demostrado que dise\u00f1ar procesadores propios pod\u00eda permitirle abandonar Intel y controlar mejor la evoluci\u00f3n de sus productos.<\/span><\/p>\n

Todas han llegado a una conclusi\u00f3n similar: <\/span>cuando una tecnolog\u00eda se convierte en el n\u00facleo del negocio, delegar completamente su control es peligroso.<\/b><\/p>\n

Esta estrategia no implica necesariamente construir un competidor directo de los procesadores m\u00e1s avanzados de Nvidia. <\/span>Las GPU son herramientas muy flexibles, capaces de gestionar una gran variedad de modelos y aplicaciones<\/b>. En cambio, un chip personalizado puede estar optimizado para ejecutar unas pocas funciones repetitivas de manera m\u00e1s barata y eficiente.<\/span><\/p>\n

La comparaci\u00f3n es similar a la diferencia entre una navaja suiza y una herramienta industrial creada para realizar siempre el mismo movimiento. La navaja sirve para muchas situaciones; la herramienta espec\u00edfica puede ser muy superior cuando hay que repetir una tarea miles de millones de veces. <\/span>Por eso, Nvidia puede continuar dominando el entrenamiento de los modelos m\u00e1s exigentes mientras sus clientes le van arrebatando, gradualmente, determinadas cargas de trabajo<\/b>. El riesgo para la compa\u00f1\u00eda no es que Meta, Google o Amazon dejen de comprarle procesadores ma\u00f1ana, sino que <\/span>aprendan a reservarlos \u00fanicamente para las tareas en las que sean realmente imprescindibles<\/b>.<\/span><\/p>\n

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TSMC, la f\u00e1brica que sostiene la revoluci\u00f3n<\/b><\/h3>\n

La historia se complica todav\u00eda m\u00e1s cuando descubrimos que Nvidia tampoco es completamente independiente. <\/span>La empresa dise\u00f1a sus procesadores, pero no dispone de las f\u00e1bricas necesarias para producirlos a gran escala<\/b>. Esta responsabilidad recae principalmente en <\/span>TSMC<\/b><\/a>, el gigante taiwan\u00e9s que tambi\u00e9n fabrica microchips para Apple, AMD, Qualcomm y cientos de otros clientes.<\/span><\/p>\n

TSMC es el gran especialista mundial en la fabricaci\u00f3n por encargo. <\/span>Su ventaja procede de d\u00e9cadas de experiencia, inversiones enormes y una capacidad extraordinaria para fabricar estructuras cada vez m\u00e1s peque\u00f1as sin perder rendimiento ni fiabilidad<\/b>. En 2025, los procesos avanzados de siete nan\u00f3metros o menos ya representaban el 74 % de sus ingresos por obleas, un dato que muestra hasta qu\u00e9 punto la compa\u00f1\u00eda se ha situado en el centro de la tecnolog\u00eda m\u00e1s sofisticada. Ese mismo a\u00f1o fabric\u00f3 m\u00e1s de 12.000 productos diferentes para 534 clientes.<\/span><\/p>\n

Esta concentraci\u00f3n explica por qu\u00e9 <\/span>Taiw\u00e1n tiene una importancia que supera ampliamente su dimensi\u00f3n territorial. Una interrupci\u00f3n grave de las f\u00e1bricas de TSMC no afectar\u00eda \u00fanicamente a Nvidia. Sacudir\u00eda la producci\u00f3n de tel\u00e9fonos, ordenadores, autom\u00f3viles, equipos de telecomunicaciones y centros de datos en todo el mundo<\/b>.<\/span><\/p>\n

A menudo se habla del \u00abescudo de silicio\u00bb taiwan\u00e9s: <\/span>la idea de que la importancia de TSMC ofrece a la isla una cierta protecci\u00f3n geopol\u00edtica porque ninguna gran potencia puede permitirse que su producci\u00f3n desaparezca<\/b>. Pero un escudo tambi\u00e9n puede ser una vulnerabilidad. Cuanto m\u00e1s depende el mundo de un peque\u00f1o n\u00famero de f\u00e1bricas, m\u00e1s devastadoras pueden ser las consecuencias de un conflicto o de un bloqueo.<\/span><\/p>\n

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ASML, la empresa que fabrica lo imposible<\/b><\/h3>\n

Todav\u00eda existe otro nivel de dependencia. <\/span>Para producir los microchips m\u00e1s avanzados, TSMC necesita unas m\u00e1quinas que \u00fanicamente puede suministrar una empresa neerlandesa: <\/b>ASML<\/b><\/a>.<\/span><\/p>\n

Estas m\u00e1quinas utilizan litograf\u00eda ultravioleta extrema, <\/span>conocida como EUV, para proyectar patrones microsc\u00f3picos sobre las obleas de silicio. Trabajan con luz de una longitud de onda de 13,5 nan\u00f3metros, pr\u00f3xima a la de los rayos X, y permiten fabricar los circuitos que alimentan las generaciones m\u00e1s modernas de procesadores<\/b>. Las nuevas plataformas de ASML ya est\u00e1n dise\u00f1adas para dar soporte a la producci\u00f3n de chips de dos nan\u00f3metros y, en algunos casos, inferiores.<\/span><\/p>\n

El proceso es tan complejo que parece extra\u00eddo de la ciencia ficci\u00f3n<\/b>. Para generar la luz necesaria, la m\u00e1quina dispara pulsos l\u00e1ser sobre peque\u00f1as gotas de esta\u00f1o hasta convertirlas en plasma. Despu\u00e9s, un sistema de espejos de una precisi\u00f3n extraordinaria dirige esta luz para imprimir las formas del circuito.<\/span><\/p>\n

ASML no fabrica los cerebros digitales del siglo XXI. <\/span>Fabrica la herramienta sin la cual nadie podr\u00eda construirlos<\/b>. Esta posici\u00f3n la ha convertido en una pieza central de la rivalidad tecnol\u00f3gica entre Estados Unidos y China, porque controlar el acceso a la litograf\u00eda avanzada equivale a controlar, en parte, qui\u00e9n puede fabricar los procesadores del futuro.<\/span><\/p>\n

La cadena queda as\u00ed expuesta con toda claridad: Meta necesita aceleradores para desplegar su inteligencia artificial; Nvidia dise\u00f1a muchos de los m\u00e1s potentes; TSMC los fabrica, y ASML proporciona las m\u00e1quinas que hacen posible esta fabricaci\u00f3n. Las empresas que aparentemente dominan el mundo digital dependen, a su vez, de una red industrial estrecha, costosa y geogr\u00e1ficamente vulnerable<\/b>.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

El poder ya no sale del subsuelo<\/b><\/h3>\n

Durante el siglo XX, las grandes potencias se disputaban pozos de petr\u00f3leo, minas, puertos y rutas mar\u00edtimas. El siglo XXI no ha eliminado aquellas luchas, pero ha a\u00f1adido un nuevo recurso estrat\u00e9gico: <\/span>la capacidad de c\u00e1lculo<\/b>.<\/span><\/p>\n

Este poder no se extrae directamente de la tierra. Se fabrica en salas blancas donde una part\u00edcula microsc\u00f3pica puede arruinar una producci\u00f3n multimillonaria, dentro de m\u00e1quinas que trabajan con una precisi\u00f3n dif\u00edcil de imaginar y mediante una cadena de suministro que atraviesa continentes.<\/span><\/p>\n

La batalla entre Meta y Nvidia es, por tanto, \u00fanicamente una parte de una transformaci\u00f3n mucho m\u00e1s profunda. <\/span>Zuckerberg no pretende destruir Nvidia, sino recuperar suficiente autonom\u00eda para decidir su propio ritmo. Google, Amazon, Microsoft y el resto de gigantes persiguen el mismo objetivo<\/b>.<\/span><\/p>\n

Nvidia contin\u00faa siendo la gran vencedora de la explosi\u00f3n de la inteligencia artificial<\/b>. Pero su \u00e9xito contiene tambi\u00e9n la semilla del principal desaf\u00edo que tendr\u00e1 que afrontar: <\/span>cuanto m\u00e1s poder acumula, m\u00e1s incentivos da a sus clientes para buscar una salida. La guerra de los microchips no decidir\u00e1 \u00fanicamente qui\u00e9n fabrica el procesador m\u00e1s r\u00e1pido. Decidir\u00e1 qui\u00e9n controla el coste, la velocidad y el acceso a la infraestructura que est\u00e1 redefiniendo la econom\u00eda mundial<\/b>. Y ninguna de las grandes tecnol\u00f3gicas parece dispuesta a dejar este poder, indefinidamente, en manos de un solo hombre con una cazadora negra de cuero.<\/span><\/p>\n

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