La industria de la IA experimenta un cambio crucial, donde el foco de la computación generativa se desplaza de 'entrenamiento' a 'inferencia', lo que incrementa simultáneamente la demanda de computación y memoria. Las firmas de inversión son optimistas ante la rápida adopción de aplicaciones de IA y la modernización de infraestructuras, llevando la atención hacia la demanda de grupos de memoria y procesos avanzados.
La industria de la IA está experimentando un cambio estructural clave, donde el foco de la computación generativa se desplaza de ‘entrenamiento’ a ‘inferencia’, lo que impulsa un aumento en la demanda de potencia computacional y memoria. Las firmas de inversión internacionales están optimistas, ya que la rápida adopción de aplicaciones de IA y la mejora de infraestructuras fortalecerán la cadena de suministro, poniendo de relieve la demanda de memoria y procesos avanzados en el mercado.
Según Nomura Securities, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, destacó recientemente que aplicaciones como Claude Code de Anthropic y la innovadora tecnología OpenClaw, conocida popularmente como 'criar langostas', reflejan este cambio clave. Además, se espera que el volumen de pedidos relacionado con las arquitecturas Blackwell y Rubin supere 1 billón de dólares entre 2025 y 2027, una gran revisión al alza respecto a la estimación anterior de 500 mil millones de dólares para 2025-2026.
Nomura es optimista, afirmando que en el corto plazo, la demanda de computadoras será impulsada por la rápida adopción de agentes de IA programados. A largo plazo, a medida que los agentes de IA integren datos diversos y adquieran habilidades de búsqueda autónoma y ejecución de tareas, aplicaciones como la conducción autónoma y la robótica seguirán impulsando la demanda general de poder computacional y infraestructura.
Además, Nvidia ha revelado por primera vez información detallada sobre Rubin y Rubin Ultra, así como una visión general de la próxima arquitectura Faynman. Es importante notar que en términos de hardware, se están produciendo cambios cruciales en la arquitectura de inferencia. Las fases de 'prellenado' y 'decodificación', que anteriormente eran gestionadas por un solo procesador, se separarán en procesos independientes en el futuro. Nvidia ha obtenido la licencia de tecnología Groq y planea incorporar la LPU de Groq en su sistema de cajón (Oberon ETL 256) como un procesador dedicado de alta velocidad para decodificación, con el fin de mejorar el rendimiento computacional general.
Se ha informado que UBS apunta que el chip Groq 3 LPU es fabricado utilizando la tecnología de fundición de Samsung en un proceso de 4nm, y se prevé que la demanda inicial de Samsung para Groq alcance entre 15,000 y 20,000 obleas por mes, con posibilidades de ampliaciones en pedidos adicionales a medida que Nvidia incremente sus órdenes. Dado que los productos relacionados también utilizan un proceso de 4nm, la capacidad de producción necesitará ser asignada en conjunto con los chips lógicos HBM4/4E y los procesadores Exynos de gama media, haciendo de los ajustes de capacidad un aspecto clave a monitorear en el futuro.
Nvidia está acelerando su impulso hacia la plataforma y continúan aumentando el contenido de memoria en sus sistemas, incluido el reciente Groq 3 que utiliza LPDDR5X. Así, UBS mantiene una perspectiva positiva sobre el grupo de memoria, considerando a SK Hynix como su favorito, y también emitiendo calificaciones de 'comprar' para Samsung, Micron y Nanya Technology.
Además, Morgan Stanley Securities añade que la industria de la memoria está ingresando en un 'superciclo', y en un contexto de cambio hacia una estructura de oferta y demanda más ajustada, Nanya Technology se beneficiará directamente durante los tiempos de escasez del mercado; al mismo tiempo, en un contexto de capacidad relativamente limitada para las grandes compañías, Nanya también tiene la oportunidad de asumir algunos pedidos de DDR3 y DDR5, ampliando aún más su capacidad operativa, y por ello recibe una calificación de 'superior al mercado'.
Extracto del artículo
- La transformación clave en la industria de la IA se centra en un cambio de enfoque desde el 'entrenamiento' hacia la 'inferencia'.
- NVIDIA y su CEO, Jensen Huang, están a la vanguardia de esta tendencia, destacando nuevas aplicaciones como Claude Code y OpenClaw.
- Se espera que el mercado de pedidos relacionado con la arquitectura Blackwell y Rubin alcance más de 1 billón de dólares entre 2025 y 2027.
- La demanda de memoria y procesadores dedicados aumentará drásticamente, impulsada por la creciente adopción de la IA.
- Se prevé que el ciclo superciclo en la industria de la memoria beneficie a empresas como SK Hynix y Nanya Technology.
