La escena lo decía todo: en un auditorio de San José, California, rodeado de los grandes nombres de la industria de los semiconductores y la inteligencia artificial, C.C. Wei, presidente y consejero delegado de TSMC, repitió tres veces la misma frase: «no es suficiente, no es suficiente, todavía no es suficiente». Se refería a la capacidad de fabricación en nodos avanzados de semiconductores, el corazón de las GPU y aceleradores de IA que están impulsando la nueva revolución tecnológica.
La ocasión no era menor. Wei y el expresidente de TSMC Mark Liu acababan de recibir el Robert N. Noyce Award, el máximo galardón de la Asociación de la Industria de Semiconductores (SIA), un reconocimiento reservado a figuras que han cambiado el rumbo del sector. La propia AMD, a través de su consejera delegada Lisa Su, fue la encargada de entregar el premio, en una imagen que muchos interpretan como el retrato de la “sala de máquinas” de la IA mundial: diseño de chips, fabricación avanzada y potencia de cálculo estrechamente entrelazados.
Pero más allá de los aplausos, el mensaje de Wei fue un aviso directo al mercado: incluso el mayor fabricante de chips por contrato del planeta no llega a cubrir la demanda de nodos punteros que exige la inteligencia artificial generativa.
Un premio que reconoce décadas de dominio en el “leading edge”
El Noyce Award no es un premio cualquiera. Lo otorga cada año la SIA a una persona (o, en este caso, dos) cuya contribución haya sido decisiva para la industria. En 2008 ya lo recibió Morris Chang, fundador de TSMC; que ahora el galardón recaiga en Wei y Liu consagra a la empresa taiwanesa como pieza estructural del ecosistema global de chips, no solo como proveedor clave de compañías como Apple, NVIDIA, AMD, Qualcomm o los grandes de la nube, sino como actor que ha definido el modelo de foundry moderno.
En su comunicado, la propia SIA destacó que entre ambos líderes suman más de 80 años de experiencia en la industria, y que su trabajo ha “revolucionado la fabricación de semiconductores” y reconfigurado la cadena de suministro mundial.
La lista de hitos lo respalda:
- Saltos sucesivos de 7 nm, 5 nm y 3 nm a producción masiva.
- Aceleración de los planes para 2 nm, que TSMC espera empezar a producir en volumen a partir de 2026.
- Expansión fabril fuera de Taiwán, con fábricas en construcción o arranque en Arizona (EE. UU.), Kumamoto (Japón) y Dresde (Alemania).
Todo ello sobre un modelo de foundry que ha permitido a diseñadores “fabless” como NVIDIA, AMD o los grandes de la nube lanzar productos cada vez más complejos sin asumir el coste de la fabricación.
Qué significa que la capacidad “no es suficiente”
Cuando C.C. Wei repite que la capacidad de proceso avanzado no da abasto, no está exagerando. Según datos comentados en el entorno del evento, TSMC calcula que su capacidad en nodos avanzados —es decir, 7 nm y más avanzados, incluyendo 5 nm y 3 nm— está actualmente en torno a tres veces por debajo de lo que sus grandes clientes querrían consumir.
Detrás de esa brecha hay varios factores:
- Explosión de la demanda de IA:
- GPU como NVIDIA H100/H200,
- aceleradores AMD MI300,
- y chips personalizados (ASIC) de Google, Amazon, Microsoft o Meta,
dependen en gran medida de los nodos más punteros de TSMC.
- Limitaciones físicas y de equipo:
- Las herramientas de litografía EUV de última generación, imprescindibles para 5 nm, 3 nm y, en el futuro, 2 nm, son escasas y complejas de fabricar.
- La infraestructura eléctrica necesaria —gigavatios de potencia estable— y la disponibilidad de personal cualificado son cuellos de botella adicionales.
- Tiempo de maduración de las nuevas fábricas:
- Las plantas de Arizona, Japón y Europa no alcanzarán producciones masivas de 3 nm o 2 nm hasta, como mínimo, 2026. Hasta entonces, gran parte de la presión sigue recayendo sobre Taiwán.
En otras palabras, aunque TSMC invierte cifras récord en nuevas instalaciones, la “curva de la IA” crece más rápido que su capacidad de añadir nuevas obleas avanzadas.
Del móvil a la IA: el cambio de patrón de consumo de chips
Durante más de una década, el gran motor de la demanda en nodos avanzados fueron los smartphones de gama alta y, en segundo plano, los procesadores para portátiles y PC. La transición a la era de la IA está cambiando ese equilibrio.
Un único sistema para entrenamiento de modelos de gran tamaño puede necesitar miles de GPU o aceleradores de IA, cada uno de ellos fabricado en nodos de 5 nm o 3 nm, con chips de enorme tamaño que consumen muchas más obleas por unidad final que un SoC de móvil.
A esto se suma:
- El auge de la IA generativa en la nube, donde las grandes tecnológicas compiten por ampliar sus clústeres de entrenamiento y servicio de modelos.
- La llegada progresiva de la IA al borde (edge): PC con NPU, servidores de pequeña escala, dispositivos industriales y vehículos conectados que también quieren capacidad de inferencia local.
La consecuencia es que los nodos avanzados ya no sirven solo a uno o dos grandes mercados, sino que se convierten en recurso transversal para casi todo: desde un centro de datos de hiperescala hasta un portátil ultraligero.
Una frase que resume la tensión del sector
En su discurso al recoger el premio, Wei llegó a bromear con que había pensado subir al escenario con una camiseta que pusiera “No more wafers”, en referencia a la imposibilidad de satisfacer todo lo que los clientes le piden.
La broma encierra una realidad incómoda para todo el ecosistema:
- Los fabricantes de GPU y aceleradores —NVIDIA, AMD, pero también otros actores emergentes— compiten por slots de fabricación en los mismos nodos.
- Los gigantes de la nube están reservando capacidad a varios años vista, lo que deja menos margen para actores más pequeños o nuevos entrantes.
- Cualquier retraso en la construcción de fábricas, suministro de herramientas o permisos regulatorios puede traducirse en cuellos de botella prolongados para productos estratégicos.
El mensaje implícito es claro: en la carrera por la IA, quien controle el acceso a nodos avanzados tiene una ventaja estructural.
La expansión internacional de TSMC como infraestructura crítica de la IA
La respuesta de TSMC pasa por doblar la apuesta en su expansión geográfica. Wei aprovechó el mismo foro para reiterar su compromiso con Estados Unidos como pilar estratégico, en un momento en el que Washington intenta reindustrializar parte de la cadena de valor de los chips con ayudas públicas y una agenda clara de soberanía tecnológica.
En paralelo, la compañía avanza en:
- Japón:
- Planta en Kumamoto en colaboración con socios locales, con foco inicial en nodos maduros y, progresivamente, tecnologías más avanzadas.
- Europa:
- Proyecto en Dresde (Alemania), en coordinación con fabricantes europeos y con respaldo institucional para reforzar la autonomía estratégica de la UE.
Esta diversificación reduce la dependencia exclusiva de Taiwán, pero también refleja hasta qué punto los gobiernos consideran que tener una parte del “pastel fabril” de TSMC en su territorio es cuestión de seguridad económica y geopolítica.
Un premio con sabor a aviso al resto de la industria
El doble reconocimiento a Wei y Liu llega en un momento de fuerte tensión en la cadena de suministro:
- Estados Unidos, Europa, Japón, Corea y China redoblan sus planes de inversión y subsidios en semiconductores.
- Nuevos actores de diseño de chips de IA aparecen casi cada trimestre.
- Los grandes clientes de TSMC intentan negociar mejores condiciones y acceso prioritario a los nodos más avanzados.
Al decir alto y claro que la capacidad “no es suficiente”, el presidente de TSMC lanza un mensaje hacia dos direcciones:
- A los clientes: la fiesta de la IA no se detiene, pero el acceso a silicio avanzado seguirá siendo un recurso limitado y caro, que hay que planificar con años de antelación.
- A los gobiernos: la industria no solo necesita ayudas para construir fábricas, sino estabilidad regulatoria, energía competitiva, formación de talento y cadenas de suministro robustas para equipos tan críticos como la litografía EUV.
En la práctica, es una forma elegante de decir que, mientras la demanda de IA siga desbocada, el cuello de botella de los chips avanzados va a seguir marcando el ritmo de la innovación.
Preguntas frecuentes sobre TSMC, la escasez de nodos avanzados y la IA
¿Qué entiende TSMC por “procesos avanzados” y por qué son tan importantes para la IA?
Cuando TSMC habla de procesos avanzados se refiere, en general, a nodos de 7 nm y más avanzados (5 nm, 3 nm y los futuros 2 nm). Estos procesos permiten integrar más transistores en menos superficie, con menor consumo y mayor rendimiento. Las GPU y aceleradores de IA necesitan una enorme cantidad de unidades de cálculo y ancho de banda de memoria, algo que solo es viable de forma eficiente en estos nodos leading edge.
¿Por qué la demanda de chips avanzados para IA supera tanto a la capacidad de TSMC?
La IA generativa ha cambiado el patrón de consumo: en lugar de fabricar millones de chips relativamente pequeños para móviles, ahora se necesitan aceleradores gigantes para centros de datos, que consumen muchas más obleas por unidad. A eso se une la carrera entre grandes tecnológicas por ampliar sus clústeres de entrenamiento e inferencia, la llegada de la IA al PC y a dispositivos edge, y las limitaciones físicas y logísticas para ampliar capacidad (equipos EUV, energía, talento). El resultado es una brecha entre lo que el mercado quiere y lo que se puede fabricar en los nodos más avanzados.
¿Cuándo se espera que entren en producción las fábricas de 2 nm de TSMC fuera de Taiwán?
Los proyectos de TSMC en Estados Unidos, Japón y Europa están en diferentes fases, pero los analistas coinciden en que la producción en volumen de nodos como 3 nm y 2 nm no llegará hasta, como mínimo, 2026. Hasta entonces, buena parte de la capacidad de 2 nm procederá principalmente de las instalaciones en Taiwán, que están acelerando su calendario para responder al tirón de la IA.
¿Cómo afecta esta escasez de capacidad avanzada al mercado de GPU y aceleradores de IA?
La limitación de obleas en nodos avanzados actúa como un freno natural a la velocidad con la que pueden crecer los clústeres de IA. Esto se traduce en:
- Precios elevados y, en algunos casos, tiempos de entrega largos para GPU de última generación.
- Mayor presión para optimizar modelos, compartir infraestructuras y explorar alternativas como chips propios (TPU, ASIC).
- Un entorno en el que el acceso prioritario a la capacidad de TSMC se convierte en una ventaja competitiva clave para los grandes actores del sector.
Fuentes: TSMC, Semiconductor Industry Association (SIA), prensa especializada y medios económicos de Taiwán y Estados Unidos. vía: ctee.com.tw
