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Fue todo un regalo de Navidad. En diciembre, la empresa tecnológica holandesa ASML comenzó a enviar 250 cajas a Oregón para instalar una máquina de 350 millones de euros para el fabricante de chips estadounidense Intel. El Twinscan Exe: 5000, para darle su nombre completo a la máquina, es probablemente el equipo más complejo jamás construido. Su desarrollo, que pesa tanto como dos aviones Airbus A320, llevó una década y requerirá 250 ingenieros para ponerlo en funcionamiento el próximo año.
¿Su propósito? “Imprimir” pequeñas líneas de 8 nanómetros en una oblea de silicio, en comparación con los 13 nanómetros de los modelos anteriores. Esto suena como una diferencia microscópica y de hecho lo es, pero tiene implicaciones gigantescas. Al implementar la última versión de su tecnología de litografía ultravioleta extrema, ASML puede permitir empaquetar 2,9 veces más transistores en un chip, mejorando significativamente la potencia informática, la memoria y la eficiencia energética.
Muchos de esos chips se utilizarán para satisfacer las demandas casi insaciables de las empresas tecnológicas que desarrollan los últimos servicios de inteligencia artificial. Eso convierte a ASML en un prisma intrigante a través del cual ver la evolución de la nueva economía tecnológica.
Hace más de una década, el El inversor de capital riesgo Marc Andreessen declaró célebremente que el software se estaba comiendo al mundo. Pero el hardware necesario para alimentar ese software todavía tiene hambre y cada vez tiene más hambre. Algunos inversores calculan ahora que el hardware puede ser una apuesta más segura que el software cuando se trata de explotar la revolución de la IA. Este es un juego clásico de “picos y palas” durante la fiebre del oro de la IA.
Es revelador que el valor bursátil de ASML sea ahora 1,85 veces mayor que el de la mayor empresa de software de Europa, SAP. De manera similar, el valor de mercado del fabricante estadounidense de chips Nvidia, que vende las unidades de procesamiento de gráficos que impulsan los últimos modelos de IA, superó recientemente a Alphabet y Amazon.
Y Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, quien ayudó a desencadenar el frenesí generativo de la IA después del lanzamiento de ChatGPT, ha hablado de la necesidad de invertir hasta 7 billones de dólares para producir chips, energía y centros de datos para hacer funcionar la futura economía tecnológica. Si Altman no está alucinando, eso requeriría una asombrosa cantidad de equipo nuevo. Según una estimación, Las empresas de semiconductores han gastado poco más de 1 billón de dólares en equipos de fabricación de chips desde el nacimiento de la industria.
Ahora bien, como ha argumentado mi colega June Yoon, bien puede ser que los inversores se estén adelantando mucho en su entusiasmo por las empresas de hardware relacionadas con la IA. Hay un revuelo excesivo sobre el impacto de la tecnología. Hay un exceso de capacidad en varios segmentos de la industria de semiconductores notoriamente cíclica. Existe un riesgo geopolítico asociado con China, uno de los mercados de chips más grandes del mundo, que se está viendo presionado por las restricciones a las exportaciones de Estados Unidos. Probablemente se avecina una saludable corrección del mercado.
Pero hay dos razones para creer que la demanda a largo plazo de los productos de las empresas de hardware de vanguardia seguirá siendo fuerte. En primer lugar, es tremendamente difícil y costoso hacer lo que hacen Nvidia y ASML. El año pasado, ASML gastó 4.000 millones de euros en investigación y desarrollo, con el objetivo de extender el aumento exponencial de la potencia informática, conocido como Ley de Moore, durante las próximas dos décadas.
En una entrevista con el Financial Times el año pasado, Peter Wennink, director ejecutivo saliente de ASML, habló sobre el “aumento exponencial de la complejidad” en el diseño de chips que ahora se necesita para mantener viva la Ley de Moore. Esa complejidad crea enormes barreras de entrada en la industria. La posición de “casi monopolio” de ASML, en palabras de un analista, permite a la empresa obtener márgenes de más del 50 por ciento.
Además, Altman probablemente tenga más o menos razón en cuanto a la dirección del viaje, incluso si, como todos los demás, estará precisamente equivocado en cuanto a la velocidad del viaje. “Estamos en una carrera armamentista para desarrollar inteligencia a una escala que nunca antes habíamos imaginado”, dice Brett Simpson, socio de Arete Research.
Por el momento, todavía estamos en la fase inicial de investigación de la IA, mientras las empresas de tecnología ajustan sus modelos, dice Simpson. Pero pronto entraremos en la fase de implementación en la que prácticamente todas las empresas y departamentos gubernamentales buscarán adoptar la IA. “Habrá un ciclo de inversión que durará una década. Vamos a ver una enorme innovación”, afirma. “Realmente aún no hemos comenzado la fase de implementación y entonces es cuando se disparará el arma pesada para los inversores”.
Como siempre, el desafío es distinguir entre un ciclo de mercado rutinario y un cambio empresarial secular. Cualesquiera que sean las oscilaciones del mercado a corto plazo, no sería prudente apostar en contra de ese cambio.
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