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Nvidia y su principal proveedor, Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, enfrentan desafíos de producción con la muy esperada próxima generación de sus chips de inteligencia artificial más poderosos, lo que amenaza con retrasar los envíos planificados para este año.
Los diseños de vanguardia de Nvidia, que aprovechan un nuevo proceso de fabricación de TSMC, han causado complicaciones con ciertos modelos de la próxima familia de chips para centros de datos Blackwell mientras se prepara para la producción en masa, según personas familiarizadas con la situación.
En medio de una liquidación más amplia del mercado de valores el lunes, las acciones de Nvidia cayeron hasta un 15 por ciento en las primeras operaciones en Nueva York, mientras que TSMC cerró con una baja del 10 por ciento en la bolsa de valores de Taiwán, después de La información El primero en informar sobre los posibles retrasos fue Nvidia. A las 12 del mediodía en Nueva York, la caída de Nvidia se había moderado al 6 por ciento.
Clientes como Microsoft, Google, Meta y Amazon, así como nuevas empresas de inteligencia artificial como OpenAI, han estado haciendo fila para comprar los últimos chips de Nvidia para construir la próxima generación de sus sistemas de inteligencia artificial.
Las grandes empresas tecnológicas están invirtiendo decenas de miles de millones de dólares cada trimestre en infraestructura de IA y se han comprometido a aumentar aún más los gastos de capital en los próximos meses. Algunos analistas prevén ahora un gasto de 1 billón de dólares en centros de datos para impulsar la IA en los próximos cinco años.
Sin embargo, en Wall Street ha aumentado la ansiedad sobre la sostenibilidad del auge de la IA en las últimas semanas. El valor de mercado de Nvidia ha caído unos 750.000 millones de dólares desde que se convirtió brevemente en la empresa más valiosa del mundo a mediados de junio.
El fondo de cobertura Elliott Management dijo a los inversores en una carta reciente, vista por el Financial Times, que creía que Nvidia y otras grandes acciones tecnológicas estaban en “tierra de burbujas” y que la IA estaba “sobrevalorada y muchas aplicaciones no estaban listas para su momento cumbre”.
Cuando presentó los nuevos chips en marzo, el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, dijo que Blackwell sería el doble de potente para entrenar modelos de IA que su predecesor, Hopper.
En mayo, durante una conferencia telefónica sobre resultados trimestrales, dijo a inversores y analistas que Nvidia obtendría “muchos ingresos de Blackwell este año” y la semana pasada dijo que había comenzado a enviar muestras de ingeniería.
Sin embargo, una persona familiarizada con el proceso de fabricación dijo que había “dificultades” para avanzar hacia la producción en masa del chip Blackwell. “Están relacionadas con el intercalador”, dijo la persona. El intercalador es una capa que conecta los diferentes chips empaquetados juntos en los complejos chips necesarios para las aplicaciones de IA.
Nvidia se negó a hacer comentarios, pero reiteró que “el muestreo de Blackwell ha comenzado y la producción está en camino de aumentar” hasta la producción en masa, en la segunda mitad de 2024. La demanda de sus chips Hopper existentes sigue siendo “muy fuerte”, agregó Nvidia.
TSMC no respondió a una solicitud de comentarios.
Los problemas resaltan los inmensos desafíos de ingeniería que supone concentrar la potencia necesaria para los chips de IA más nuevos en un espacio limitado, y es probable que agraven aún más el cuello de botella de capacidad en el empaquetado avanzado, la etapa final en la producción de los chips más sofisticados.
TSMC, el mayor fabricante de chips del mundo y el único socio de fabricación de Nvidia, ha tenido dificultades durante el último año para aumentar la capacidad de su tecnología de producción más avanzada lo suficientemente rápido para satisfacer la demanda de chips de IA.
Cuando la compañía anunció sus resultados del segundo trimestre el mes pasado, el director ejecutivo CC Wei dijo que la compañía no sería capaz de equilibrar la oferta y la demanda para fines de este año como se había propuesto anteriormente. TSMC ahora esperaba lograrlo “en algún momento en 2025 o 2026”, dijo Wei.
Mark Li, analista de semiconductores de Bernstein, dijo que Nvidia probablemente tendría que realizar un pequeño ajuste de diseño para solucionar el problema.
Los analistas de BNP Paribas dijeron que la solución de problemas de este tipo normalmente llevaría dos o tres meses, pero no esperaban que la demora cambiara “la historia a mediano y largo plazo para Nvidia o la adopción de la IA”, aunque podría ser una noticia positiva para el competidor más cercano de Nvidia, AMD.
Los analistas de Citi dijeron en una nota a sus clientes que el retraso podría reducir los ingresos del centro de datos de Nvidia en el trimestre que termina en enero hasta en un 15 por ciento, aunque las ventas podrían ser mayores en el período posterior como resultado.
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