La carrera por “relocalizar” la cadena de valor de la Inteligencia Artificial (IA) en Estados Unidos tiene un nuevo hito con fecha marcada en rojo. Micron Technology ha anunciado que el 16 de enero de 2026 celebrará el inicio oficial de las obras de su megafábrica de memoria avanzada en el condado de Onondaga (zona de Clay, en el centro del estado de Nueva York), un proyecto valorado en 100.000 millones de dólares que la propia compañía presenta como la mayor instalación de fabricación de semiconductores en la historia del país.
El anuncio no es un simple gesto ceremonial. Según Micron, llega tras completar revisiones ambientales y permisos necesarios para empezar la preparación del terreno y la construcción. La jornada reunirá a directivos de la empresa con responsables federales, estatales y locales, y culminará con un programa de actos en la Universidad de Syracuse. En palabras de su consejero delegado, Sanjay Mehrotra, se trata de un “momento decisivo” para la compañía y para Estados Unidos, en pleno salto de la economía hacia la era de la IA.
La memoria no es “un componente más”: es el cuello de botella de la IA
La clave es que la memoria —DRAM, NAND y, cada vez más, HBM (High-Bandwidth Memory)— se ha convertido en uno de los factores que condicionan el ritmo de despliegue de la IA a escala. Los modelos crecen, los centros de datos se multiplican y, con ellos, la necesidad de mover y alimentar datos a gran velocidad. Sin memoria avanzada suficiente, el resto del sistema (GPUs, redes, CPUs y software) pierde eficiencia.
En esa lógica encaja la apuesta de Micron: una instalación con hasta cuatro fábricas (fabs) que busca consolidar en suelo estadounidense capacidad de producción de memoria de vanguardia, precisamente cuando el suministro global de componentes críticos se ha convertido en un asunto económico y de seguridad nacional.
El proyecto, además, está íntimamente ligado a la política industrial estadounidense. La página oficial del programa CHIPS (NIST/Departamento de Comercio) detalla que Micron recibió financiación directa de 6,44 miles de millones de dólares para apoyar su visión a dos décadas: invertir aproximadamente 100.000 millones en Nueva York y 50.000 millones en Idaho, con el objetivo de elevar la cuota de fabricación estadounidense de memoria avanzada desde menos del 2% actual hasta alrededor del 10% en 2035. En ese mismo marco se menciona también financiación para fuerza laboral y restricciones asociadas a los incentivos del CHIPS Act, un recordatorio de que la reindustrialización viene acompañada de condiciones.
En términos de empleo, las estimaciones varían según el alcance (directo, indirecto y cadena de suministro). El proyecto se ha presentado como la mayor inversión privada de la historia del estado de Nueva York y, según Reuters, se ha asociado a la creación de más de 50.000 puestos de trabajo a lo largo de 20 años, sumando empleos directos e inducidos. La infraestructura energética también se está preparando: el estado aprobó una línea de transmisión subterránea de 345 kV para conectar una subestación cercana con el futuro emplazamiento, un recordatorio práctico de que la industria del chip es, además, industria eléctrica.
“Onshoring” de IA: el mapa completo va mucho más allá de la memoria
La noticia de Micron ilustra una idea cada vez más repetida en el sector: la memoria es solo una capa. Relocalizar la IA implica tensar (y reconstruir) un “stack” industrial completo, desde el diseño hasta el empaquetado final.
1) Diseño de chips para IA (y el pulso entre hiperescalares y proveedores)
El entrenamiento y parte creciente de la inferencia siguen orbitando alrededor de la plataforma GPU, donde NVIDIA mantiene una posición dominante en entrenamiento, según análisis de Reuters sobre el mercado. Pero el tablero se ha vuelto más competitivo: AMD refuerza su papel como alternativa estratégica; Google impulsa TPUs optimizadas para entrenamiento e inferencia; y AWS desarrolla Trainium e Inferentia para reducir costes dentro de su nube. Microsoft, por su parte, ha publicitado un enfoque “de silicio a servicio” con chips propios para Azure, buscando optimizar su infraestructura de extremo a extremo.
2) Co-diseño: sistemas hechos “a medida”
En paralelo, el auge del silicio personalizado empuja a actores como Broadcom y Marvell —mencionados habitualmente como socios tecnológicos— a co-diseñar componentes y sistemas que integran cómputo, memoria y redes en arquitecturas ajustadas a cargas específicas de IA.
3) EDA e IP: el peaje invisible antes de fabricar
Antes de que exista un chip, debe ser diseñado y validado con herramientas de EDA (Electronic Design Automation). Synopsys y Cadence aparecen una y otra vez como piezas estructurales del sector: sin sus plataformas, el paso desde el diseño hasta un “silicio funcional” se complica. A esto se suma la propiedad intelectual de CPU: Arm, con licencias y arquitecturas ampliamente usadas, sostiene una parte relevante de la computación en móviles, edge y, cada vez más, servidores.
4) Foundries: quién fabrica el diseño (y dónde)
Aunque EE. UU. empuja el regreso de capacidad productiva, la industria sigue dependiendo de grandes fabricantes por contrato: TSMC continúa siendo un pilar central del suministro global de chips avanzados. Intel, mientras tanto, intenta posicionarse como “segunda fuente” estratégica con su apuesta por foundry y fabricación doméstica, una ambición que cobra sentido en un mundo donde la geopolítica ya influye en calendarios y asignación de capacidad.
5) Equipamiento: el verdadero “centro de gravedad”
En la fabricación moderna, pocos nombres son tan determinantes como ASML, cuyas máquinas de litografía (incluida la familia EUV) se consideran imprescindibles para nodos punteros en lógica y DRAM avanzada. A su alrededor, Lam Research, KLA y Tokyo Electron —entre otros— aportan procesos de deposición, grabado, metrología y control de rendimiento que hacen viable la producción a escala. Applied Materials y Teradyne completan etapas críticas como procesos de materiales, implantación o test y validación.
6) Packaging avanzado: convertir memoria y cómputo en un sistema
Por último, la capa que muchas veces decide el rendimiento real: el empaquetado. Integrar GPUs con HBM y otros componentes en módulos avanzados exige una industria especializada. Amkor aparece en ese tramo como uno de los actores que ayudan a “convertir chips” en sistemas computacionales listos para centros de datos.
7) Edge AI: la IA también se “relocaliza” en el bolsillo
La relocalización no solo va de grandes fábricas. Apple, con su Neural Engine y el empuje del aprendizaje automático en el dispositivo, ejemplifica la tendencia de llevar la inferencia al cliente final, con beneficios en privacidad y latencia. Qualcomm, por su parte, trabaja en NPUs y herramientas para acelerar inferencia con bajo consumo en móviles y endpoints, reforzando el papel del edge en la arquitectura global de IA.
Un mensaje entre líneas: la IA ya es política industrial
El megacomplejo de Micron, más allá de su dimensión, funciona como señal: la IA ha dejado de ser únicamente una carrera de software. Hoy es también una carrera de fábricas, energía, talento y cadenas de suministro. Y en esa carrera, Estados Unidos está intentando reconstruir piezas que durante décadas se concentraron fuera de sus fronteras.
La pregunta que queda abierta es si el “stack” completo logrará acompasarse. Porque fabricar memoria avanzada es un paso enorme, pero la IA “onshore” solo se vuelve real cuando diseño, herramientas, fundición, equipamiento, empaquetado y despliegue encajan con la misma precisión que exige un chip.
Preguntas frecuentes
¿Por qué la memoria HBM es tan importante para la IA generativa en centros de datos?
Porque alimenta a los aceleradores (como GPUs) con un ancho de banda muy superior al de memorias tradicionales, evitando cuellos de botella en entrenamiento e inferencia a gran escala.
¿Qué significa que Micron sea “el único fabricante estadounidense de memoria”?
Que, frente a un mercado históricamente concentrado en Asia para memoria avanzada, Micron representa la base industrial doméstica de EE. UU. en este segmento, algo relevante para resiliencia y seguridad de suministro.
¿Cómo influye el CHIPS Act en proyectos como la megafábrica de Micron en Nueva York?
Aporta incentivos y financiación pública para acelerar inversiones privadas, con condiciones y seguimiento de hitos, buscando aumentar la capacidad productiva nacional en semiconductores estratégicos.
¿Qué partes del “stack” industrial de IA son más difíciles de relocalizar?
Las que dependen de maquinaria y know-how muy especializado (litografía y procesos de fabricación), y las que requieren ecosistemas maduros (EDA, empaquetado avanzado, cadena de proveedores y fuerza laboral cualificada).
Fuente: Portal Financiero
