La limitada producción de EUV frena el crecimiento global de la capacidad de AI

El fundador de SemiAnalysis, Dylan Patel, comentó recientemente que la limitación de la capacidad de AI está en constante cambio. Para 2028 o 2029, la producción limitada de las máquinas de litografía ultravioleta extrema (EUV) de ASML podría restringir el crecimiento de la capacidad de AI en todo el mundo.

El fundador de la institución de investigación de semiconductores SemiAnalysis, Dylan Patel, comentó recientemente en una entrevista que el cuello de botella de la capacidad de inteligencia artificial (AI) está cambiando constantemente. En 2028 o 2029, la producción limitada de las máquinas de litografía ultravioleta extrema (EUV) de ASML podría restringir el crecimiento global de la capacidad de AI.

En los últimos años, los factores limitantes han aparecido en el empaque avanzado CoWoS, el suministro de energía y la construcción de centros de datos. Sin embargo, la presión regresará a la cadena de suministro de semiconductores en sí, especialmente en chips lógicos, memoria, construcción de fábricas de obleas y equipos EUV más arriba en la cadena.

Patel considera que el cuello de botella a largo plazo de la capacidad de AI sigue siendo el suministro de chips, no la energía. Aunque la construcción de centros de datos avanza rápidamente, si los chips, la memoria y el equipo no pueden expandirse simultáneamente, la capacidad no podrá materializarse. Señaló que para finales de 2028 o 2029, el objetivo del cuello de botella podría ser el EUV de ASML. Tomando como ejemplo la arquitectura Rubin de NVIDIA, para respaldar un centro de datos de AI con una capacidad de 1 GW, se necesitarían aproximadamente 55,000 obleas de 3 nm, 6,000 obleas de 5 nm y 170,000 obleas de DRAM, que totalizan alrededor de 2 millones de exposiciones de EUV, lo que equivale a la capacidad de unas 3.5 máquinas EUV.

En cuanto a la memoria, Patel estima que para 2026, alrededor del 30% del gasto de capital de las grandes empresas tecnológicas se destinará a la memoria. La razón radica en que el requerimiento de razonamiento de AI y la necesidad de un contexto prolongado incrementan el consumo de caché de clave-valor (KV Cache), impulsando una explosión en la demanda de memoria de alto ancho de banda (HBM) y DRAM.

Sobre la energía, aunque Patel la considera una limitación importante, no será el límite final. Los centros de datos pueden diversificar la presión sobre el suministro eléctrico a través de turbinas de gas, alteraciones de motores de aeronaves, motores marinos, pilas de combustible y almacenamiento solar. Por lo tanto, el problema de energía finalmente tiene soluciones de ingeniería. También muestra reservas sobre los centros de datos en el espacio, creyendo que durante al menos diez años, la tasa de fallos de los chips, las dificultades de mantenimiento y los costos de comunicación los hacen poco económicos.

Hablando del riesgo en Taiwán, Patel afirmó que si hay un impacto en el estrecho de Taiwán, incluso si se retiran a los ingenieros de TSMC, no se podrá replicar de inmediato la capacidad de fabricación acumulada durante años en Taiwán. Y lo más problemático es que los equipos EUV también utilizan numerosos semiconductores producidos en Taiwán: sin chips de Taiwán, el suministro de herramientas también se verá afectado; sin estas herramientas, no se podrá reconstruir rápidamente la capacidad avanzada. Si algo sucede en Taiwán, la nueva capacidad de procesamiento global podría casi reducirse a cero, y la situación prevista de añadir decenas o incluso cientos de GW de capacidad cada año podría reducirse repentinamente a solo 10 a 20 GW, que Intel y Samsung apenas podrían sostener.