#Análisis: La difuminación del mundo del silicio
La tecnología que conocíamos se está reescribiendo desde el silicio.
Durante décadas, la industria tecnológica ha operado bajo un nivel de universalidad apoyado en modelos, liderazgos y un entorno global que lo facilitaron: el hardware era una capa estandarizada, un espacio independiente del software.
Esta frontera software/hardware ya se venía difuminando hace algunos años, y con la llegada de la IA, se aceleró: lo observamos en la convergencia entre el diseño de la Inteligencia Artificial, los semiconductores y las estrategias de los hyperscalers y grandes casas de software.
La evolución de la IA está imponiendo un rediseño de los cimientos tecnológicos globales, y evaluar este fenómeno exclusivamente desde la capa de aplicación es ver sólo una parte de la foto.
La IA, como no podía ser de otra forma, va un paso más allá replanteando la vigencia misma de la arquitectura Von Neumann, que sentó las bases del diseño de la computación por casi ochenta años. El diseño de separación estricta de componentes (CPU, memoria, GPU) y su generalidad nos parece “vintage”.
En la era de los Modelos Fundacionales (modelo de inteligencia artificial entrenados a gran escala con enormes cantidades de datos y capaz de adaptarse a múltiples tareas distintas), esta separación es fatal para el performance. Hoy ya se habla de “Compute in Memory”, donde procesamiento y almacenamiento es una sola cosa, y lo estamos viendo en productos de nicho, pero sus propuestas vienen calando en cada nueva generación de procesadores.
Esto no empezó ayer. La tendencia de los System on a Chip (SoC) lleva años gestándose, impulsada por empresas que, sin ser proveedores tradicionales de CPU, comenzaron a consolidar en un solo silicio los componentes necesarios para su operación, y luego avanzó con la unificación de la memoria y priorizaron el ancho de banda de los datos sobre la velocidad de reloj pura, dejando atrás la carrera de los gigahertz por una valoración integral del desempeño. Apple, Oracle, AWS, Google y Microsoft andan en esto con resultados impresionantes e incrementando su margen de acción para desarrollar tecnologías monolíticas.
Y aunque proveen interfaces para facilitar la integración (APIs por ejemplo), en paralelo amplían su oferta de servicios para que eventualmente no tengas que hacerlo.
Sumemos a esto la clasificación que diversos Estados han realizado sobre la IA como materia de seguridad nacional. Esta tecnología representa una excepción en la dirección histórica de la innovación, ya que tradicionalmente las tecnologías más disruptivas nacían en complejos militares y eventualmente permeaban hacia la sociedad civil.
Pero con la IA, el recorrido ha sido inverso: concebido en el mundo académico y desarrollado en el sector privado, ningún Estado ha tenido la potestad de contener su masificación antes de comprender su real impacto… ¡y vaya que lo tiene!.
En el escenario geopolítico actual, el imperativo de los gobiernos es reducir la dependencia tecnológica extranjera. La «IA Soberana» se perfila entonces como un nuevo eje de fractura global, forzando la creación de infraestructuras locales alimentadas con datos propios para preservar valores culturales y blindar sistemas críticos, lo cual desincentiva, entre otras cosas, la creación de estándares y diseños de general aceptación como veíamos hasta ahora.
En este nuevo escenario, surgen retos operativos: la densidad energética de la IA tensiona la infraestructura eléctrica, plantea retos de refrigeración relevantes y presiona aún más en mejorar la relación potencia/consumo de estos nuevos procesadores. Para dimensionar este desafío, se estima que para 2026 ya se duplicará la demanda actual de los centros de datos de IA.
Cada región tiene una visión distinta de cómo afrontar el reto y por ende dinámicas diferentes para atenderlo: China ejecuta su proyecto nacional «Dongshu Xisuan» para movilizar centros de datos hacia zonas con mayor capacidad energética y climas favorables para la refrigeración; Europa impone moratorias y vetos para evitar el colapso de su red eléctrica; y Estados Unidos ejecuta proyectos privados de nueva generación y distribución eléctrica.
Otro elemento que acelera la desestandarización es la restricción que hoy se impone al acceso a la tecnología litográfica para la producción de procesadores.
Actualmente, el ecosistema occidental descansa en su ventaja competitiva representada en ASML y su ecosistema de proveedores ultra especializados para la fabricación de máquinas de luz ultravioleta extrema (EUV), la tecnología detrás de los chips más avanzados del mundo; muy relevante si, pero no por ello coyuntural: ante las sanciones de exportación, empresas chinas han desarrollado alternativas para incrementar la densidad de sus procesadores, que por ahora siguen siendo técnicamente ineficientes, pero hay avances palpables y es cuestión de tiempo para que las brechas se cierren lo suficiente y surjan alternativas que resuelvan esta dependencia a un nivel de rentabilidad aceptable para otros países.
El Estado chino no busca rentabilidad inmediata sino resiliencia y los cimientos de la tecnología hoy son mucho más maleables que lo que el mercado asume.
La visión estratégica del CEO
La convergencia de infraestructuras monolíticas, la intervención estatal y la desestandarización tecnológica nos dirige hacia un escenario donde las empresas enfrentan incertidumbres mayores: mientras que sus opciones se limitan, deben evaluar con extrema cautela sus decisiones que han pasado a ser más complejas y en contextos que no son estrictamente técnico.
Esto es particularmente sensible para las empresas de software tradicionales, que enfrentan el riesgo de quedar relegadas a la periferia de los hyperscalers.
La evaluación de infraestructuras de IA ha dejado de ser una decisión accesoria de TI para convertirse en una cuestión fundamental de arquitectura empresarial y gestión de riesgos a largo plazo.
Los marcos tradicionales de adquisición tecnológica son insuficientes. Como líderes empresariales, debemos evaluar nuestra exposición a vulnerabilidades críticas como el bloqueo de proveedores y productos, la viabilidad energética y resiliencia de los proveedores en la nube y su cadena de suministro digital ante futuras disrupciones. Es, cada vez más, un matrimonio de largo plazo para los negocios.
*El autor es MBA Unimet y Licenciado en Computación UNE. Exsocio PwC Argentina y Venezuela, líder de las prácticas de Risk Assurance, Cybersecurity and Forensics Services.
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