Nvidia y Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) enfrentan problemas de producción con la próxima generación de sus chips de inteligencia artificial más avanzados, lo que podría poner en peligro los envíos planificados para este año. Los últimos diseños de Nvidia, que se basan en un nuevo proceso de fabricación de TSMC, han causado complicaciones en ciertos modelos de la próxima familia de chips para centros de datos Blackwell, según informan personas familiarizadas con la situación.
El lunes, las acciones de Nvidia cayeron hasta un 15 por ciento en las primeras horas de negociación en Nueva York, como parte de una venta generalizada en el mercado de valores, mientras que TSMC retrocedió un 10 por ciento en la bolsa de Taiwán. Para el mediodía en Nueva York, la caída de Nvidia se había moderado al 6 por ciento.
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Clientes como Microsoft, Google, Meta y Amazon, así como start-ups de IA como OpenAI, ya se han preparado para comprar los últimos chips de Nvidia y construir la próxima generación de sus sistemas de IA. Grandes empresas tecnológicas están invirtiendo miles de millones de dólares en infraestructura de IA cada trimestre y han anunciado que aumentarán los gastos de capital en los próximos meses. Algunos analistas ahora pronostican que en los próximos cinco años se podrían invertir hasta 1 billón de dólares en centros de datos para apoyar la IA.
Las preocupaciones en Wall Street sobre la sostenibilidad del auge de la IA han aumentado en las últimas semanas.
Bei der Vorstellung der neuen Chips im März erklärte Nvidia-CEO Jensen Huang, dass Blackwell doppelt so leistungsfähig für das Training von KI-Modellen sein werde wie sein Vorgänger Hopper. Im Mai sagte Huang während einer vierteljährlichen Telefonkonferenz mit Investoren und Analysten, dass Nvidia „viel Blackwell-Umsatz in diesem Jahr“ erwarten werde und letzte Woche verkündete, dass die Auslieferung von Engineering-Samples begonnen habe.
En la presentación de los nuevos chips en marzo, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, declaró que Blackwell sería el doble de capaz para el entrenamiento de modelos de IA que su predecesor Hopper. En mayo, Huang dijo durante una conferencia telefónica trimestral con inversores y analistas que Nvidia "esperaba muchos ingresos de Blackwell este año" y la semana pasada anunció que se había comenzado con la entrega de muestras de ingeniería.
Una persona familiarizada con el proceso de fabricación dijo, sin embargo, que existen "dificultades" en la transición a la producción en masa del chip Blackwell. Estos problemas se deben al interposer, una capa que conecta los distintos chips en los complejos chips necesarios para aplicaciones de IA.
Nvidia rechazó hacer comentarios, pero reafirmó que "el muestreo de Blackwell ha comenzado y la producción está en camino de aumentar en la segunda mitad de 2024". La demanda de los chips Hopper actuales sigue siendo "muy fuerte", añadió Nvidia. TSMC no respondió a una solicitud de comentarios.
Los problemas ponen de manifiesto los enormes desafíos técnicos en la integración del rendimiento de los chips de IA más recientes en un espacio limitado y podrían agravar aún más los cuellos de botella en la capacidad de empaquetado avanzado, la última etapa de la producción de chips.
TSMC, el mayor fabricante de chips del mundo y único socio de fabricación de Nvidia, tuvo dificultades el año pasado para aumentar rápidamente la capacidad de su tecnología de producción más avanzada y satisfacer así la demanda de chips de IA. Cuando la empresa publicó sus resultados del segundo trimestre el mes pasado, el CEO CC Wei dijo que la empresa no podrá equilibrar la oferta y la demanda para finales de este año, como se había planeado originalmente. TSMC espera ahora alcanzar este objetivo "en algún momento del año 2025 o 2026", dijo Wei.
Mark Li, un analista de semiconductores en Bernstein, dijo que Nvidia probablemente tendría que hacer un pequeño cambio de diseño para solucionar el problema. Los analistas de BNP Paribas explicaron que normalmente la solución de estos problemas lleva entre dos y tres meses. Sin embargo, no esperan que el retraso "afecte la historia a medio o largo plazo de Nvidia o la adopción de la IA", aunque esto podría ser una noticia positiva para el competidor más cercano de Nvidia, AMD.
Analistas de Citi estimaron en una notificación a los clientes que el retraso podría reducir los ingresos de los centros de datos de Nvidia en el trimestre que termina en enero en hasta un 15 por ciento, aunque las ventas en el período siguiente podrían ser mayores.
