Semiconductores, incluidos chips de IA, procesos y empaquetado avanzados, memoria, computación de IA en China y hardware de seguridad cuántica: El capex de nube, los ASIC personalizados y la capacidad de computación doméstica de China respaldan conjuntamente un fuerte crecimiento de largo plazo en los semiconductores de IA

Visión general

El informe analiza seis temas principales: el ciclo global de semiconductores de IA, los ASIC personalizados de proveedores de servicios en la nube, los procesos avanzados y CoWoS de TSMC, la oferta y demanda de memoria, la capacidad de computación doméstica de IA de China y la seguridad cuántica. Su conclusión central es que la inversión en infraestructura de IA puede seguir impulsando la expansión sectorial de largo plazo, pero la divergencia entre las condiciones de los semiconductores de IA y no IA, el aumento de costes y los cuellos de botella de energía y capacidad serán más pronunciados.

Perspectivas principales

El informe evalúa primero la escala global del sector y el capex, concluyendo que los semiconductores de IA permanecen en una fase de fuerte expansión. Espera que el mercado global de semiconductores alcance US$1.5tn para 2030, con los semiconductores de IA aportando aproximadamente la mitad; su escenario alcista basado en datos de la cadena de suministro indica que el TAM de semiconductores de IA para la nube podría alcanzar US$485bn en 2026 y el TAM total de semiconductores de IA aproximadamente US$753bn para 2030. El caso de demanda está respaldado por la inversión de los proveedores de servicios en la nube: el capex de Amazon, Google, Microsoft y Meta aumentó 87% interanual en el segundo trimestre de 2026, mientras que su ratio capex/EBITDA ha superado 70%. El modelo de seguimiento de Morgan Stanley estima además que el capex de los 14 mayores proveedores mundiales cotizados de servicios en la nube se aproximará a US$1.4tn en 2027, excluyendo la IA soberana. Mientras tanto, los chips lógicos de nube representan aproximadamente 20% del capex global de nube, permitiendo que la inversión de capital fluya por las cadenas de valor de servidores, GPU/ASIC, obleas, empaquetado avanzado y memoria. Este crecimiento no se distribuirá de manera uniforme por toda la industria de semiconductores. El informe espera que la utilización de fundiciones lógicas alcance 80% en el segundo semestre de 2026, pero, excluyendo la memoria y los ingresos de GPU de IA de NVIDIA, se espera que el crecimiento de semiconductores no IA disminuya en 2026. El aumento de los costes de obleas, ensamblaje y pruebas, y memoria podría suprimir la demanda de productos tecnológicos mediante la elasticidad-precio y presionar los márgenes de las compañías de diseño de chips. La cadena de suministro también priorizará recursos escasos como T-Glass y memoria para productos de IA, desplazando a los semiconductores no IA. Por tanto, el informe describe condiciones estructuralmente fuertes en la cadena de valor de IA junto con una demanda tradicional débil, en lugar de una recuperación sincronizada de toda la industria. Los procesos avanzados, CoWoS y HBM son los principales cuellos de botella físicos para materializar la demanda de IA. El informe estima que TSMC produjo 5.1mn chips relacionados en 2025 y que los envíos de racks GB200 NVL72 de todo el año podrían alcanzar 30k unidades. El valor de las obleas consumidas por la computación de IA podría superar US$46bn en 2027, mientras que el consumo de HBM podría alcanzar hasta 48bn Gb, con NVIDIA aún representando la mayoría. Se espera que la demanda global de CoWoS aumente de 1,394 mil obleas en 2026 a 2,694 mil obleas en 2027: la demanda de NVIDIA aumenta de 780 mil a 1,222 mil obleas, mientras que su participación cae de 56% a 45%; AMD aumenta de 130 mil a 530 mil obleas, con su participación aumentando de 9% a 20%; Broadcom aumenta de 300 mil a 484 mil obleas, mientras que su participación cae de 22% a 18%; se espera que MediaTek requiera 180 mil obleas en 2027, representando 7%. Las fuentes de demanda se están diversificando, pero NVIDIA sigue siendo el mayor cliente. En consecuencia, TSMC podría ampliar la capacidad CoWoS a 200 mil obleas al mes para 2027. Se espera que su capacidad N2 logre una CAGR de 70% entre 2026 y 2028, que la capacidad N3 continúe aumentando y que la capacidad N5 disminuya en 2027. Se espera que la capacidad de procesos maduros y especializados se expanda a una CAGR de 7% entre 2024 y 2029. Se espera que los semiconductores de IA representen más de 30% de los ingresos de TSMC en 2026, mientras que el informe también afirma que el crecimiento de ingresos de semiconductores de IA de 2024 a 2029 “podría alcanzar 60%”. En la competencia de empaquetado, TSMC CoWoS puede admitir hasta 9.5x el tamaño de retícula y aproximadamente cuatro chips por oblea; si la ejecución de la cadena de suministro avanza sin problemas, Intel EMIB podría admitir más fácilmente chips grandes que excedan 12x el tamaño de retícula. Por lo tanto, CoWoS tiene ventajas existentes de escala y ecosistema, pero persisten rutas tecnológicas competidoras para el empaquetado de chips ultragrandes. El informe considera que las potentes GPU de propósito general no eliminarán la necesidad de los proveedores de servicios en la nube de desarrollar chips personalizados. Google TPU, AWS Trainium/Inferentia, Meta MTIA y otros proyectos ASIC pueden optimizar el desempeño, el coste y el suministro para cargas de trabajo específicas. Los volúmenes estimados de Trainium3 de Alchip son 400k chips en 2026 y 600k en 2027, mientras que se espera que Trainium4 alcance 800k chips en 2028. Se espera que sus ingresos por Trainium sean US$1.8bn, US$2.8bn y US$8bn, respectivamente, representando 60%, 63% y 82% de los ingresos totales de Alchip; se espera que los ingresos totales de Alchip durante el mismo periodo sean US$3.1bn, US$4.4bn y US$9.8bn. Se espera que el volumen total de Google TPU aumente de 1.75mn chips en 2025 a 3.70mn en 2026 y 7.35mn en 2027, permaneciendo por encima de 6.50mn en 2028, aunque el crecimiento de volumen de chips de IA como las TPU puede depender del suministro de sustratos ABF. MediaTek es una de las principales selecciones de IA del informe. Incluso bajo un modelo COT de herramientas propiedad del cliente, el informe considera que MediaTek podría ser como mínimo responsable del empaquetado de TPU v10 y del die de E/S. Se espera que sus ingresos por TPU aumenten de US$13.5bn en 2027 a US$43.5bn en 2028 y alcancen US$70bn en 2029. Se espera que el negocio represente 38% de los US$35bn de ingresos totales de MediaTek en 2027 y 65% de sus US$67bn de ingresos totales en 2028. Por proyecto, se espera que TPU v8t alcance 3mn chips y US$13.5bn de ingresos en 2027; se espera que TPU v9 alcance 3mn chips y US$39bn de ingresos en 2028 y 4mn chips y US$52bn de ingresos en 2029; se espera que TPU v10 alcance 1mn chips y US$18bn de ingresos en 2029. Este crecimiento también se trasladará al empaquetado, los dies de E/S y las pruebas de chips, y el informe señala específicamente que KYEC se beneficia del crecimiento de GPU, TPU y CPU de IA. Además de GPU y ASIC, el informe considera la IA agéntica como una nueva fuente de crecimiento de CPU para servidores. La CPU Vera de NVIDIA podría ofrecer 1.8x el desempeño de la CPU x86 de mayor rendimiento, y sus núcleos no están separados en distintos chiplets, lo que permite una conectividad entre núcleos más rápida. El modelo descendente de Morgan Stanley espera que el TAM de CPU agénticas se expanda a una CAGR de 251% de F26 a F30, y el escenario alcista implica un TAM de orquestación de CPU de US$238bn. Esta visión extiende la demanda de computación de IA más allá de los aceleradores hacia las CPU responsables del procesamiento de datos, coordinación de tareas y orquestación de sistemas. La memoria también se ve afectada por la demanda de infraestructura de IA y por el cambio de prioridades de suministro. El informe espera que la demanda de almacenamiento de IA provoque escasez de NAND, y que la insuficiencia de oferta de NOR Flash persista durante 2026. Se espera que la escasez de DDR4 continúe en el segundo semestre de 2026, aunque el potencial alcista de los precios spot es limitado. La razón es que los servidores de IA requieren más memoria avanzada y de alta capacidad, mientras que los recursos de capacidad y de la cadena de suministro se están desplazando hacia productos de IA, generando distintos grados de tensión entre oferta y demanda y de desempeño de precios entre las categorías de memoria. La computación de IA en China es otro tema de crecimiento independiente. El informe espera que el TAM de chips de IA de China crezca a US$91bn para 2030. La inferencia de bajo coste demostrada por DeepSeek está estimulando la demanda de inferencia, mientras que la capacidad de producción de GPU de IA de la cadena local de fundición está mejorando. Los crecientes volúmenes de Token en Volcano Engine y Doubao de ByteDance se utilizan como indicadores de intensidad de demanda. En comparación con los procesadores NVIDIA en el mercado chino, los chips domésticos ofrecen un menor coste total de propiedad y costes por Token similares, demostrando un desempeño ajustado por costes más sólido debido a sus precios significativamente inferiores. El ecosistema SuperPod presentado en WAIC 2026 ilustra además la mejora de las capacidades de sistemas domésticos: Huawei Atlas 950 puede escalar a 1,024 NPU Ascend 950DT, utilizando 16 gabinetes de cómputo y 4 gabinetes UnifiedBus, interconexiones híbridas cobre-ópticas y hasta 256TB de memoria agrupada. Moore Threads, Enflame con ZTE y MetaX con ZTE también demostraron soluciones a escalas de 128 a 256 aceleradores o 64 aceleradores. El informe considera que las capacidades de infraestructura e integración de sistemas están reduciendo la brecha tecnológica percibida por el mercado entre China y Estados Unidos. En el mercado chino de CPU, el informe espera que el TAM aumente a US$42bn para 2030 y que la participación de Hygon Information en el mercado chino de CPU para servidores alcance 18% para 2028; su plataforma informática integrada de CPU y GPU recibe una visión OW. Para los aceleradores domésticos de IA, el informe compara proveedores que incluyen Cambricon, MetaX e Iluvatar CoreX e incorpora chips, sistemas e infraestructura en una comparación China-EE. UU. de nueve factores. Sin embargo, el crecimiento sigue limitado por el suministro energético de Estados Unidos, la capacidad de chips de China, los presupuestos y la regulación; la materialización de la oferta no puede inferirse únicamente de la demanda de inferencia del mercado final. Por último, el informe considera la seguridad cuántica como un nuevo tema de demanda de semiconductores alrededor de 2030. Los sistemas electrónicos modernos dependen principalmente de criptografía asimétrica, mientras que la computación cuántica puede impulsar a los países a migrar a sistemas criptográficos poscuánticos. Las principales economías están alineándose ampliamente con los estándares de criptografía poscuántica de NIST, aunque los calendarios de migración difieren por región, considerándose 2030 como un punto de inflexión clave. La demanda de seguridad abarcará distintas capas de conectividad y hará de la seguridad de hardware un elemento fundamental de la cadena de suministro cuántica. El informe espera que el TAM de las funciones físicamente no clonables, o PUF, alcance aproximadamente US$310mn para 2030 y evalúa las valoraciones de activos relacionados utilizando ratios P/E de 2027 para compañías globales relacionadas con PUF/IP y el rango histórico de P/E de eMemory. En conjunto, este tema es mucho menor que los chips de IA, pero cuenta con un calendario de migración claro impulsado por políticas y una base lógica en aplicaciones de seguridad de hardware.

Marco de análisis

El informe estima primero la demanda total de infraestructura de IA utilizando capex de proveedores de servicios en la nube, despliegue de energía y planes de servidores, y después convierte esta demanda en volúmenes de GPU/ASIC, consumo de obleas, volumen de empaquetado CoWoS y capacidad HBM. Posteriormente deriva los ingresos de compañías como Alchip y MediaTek basándose en volúmenes de chips y ASP por chip para cada proyecto de proveedor de servicios en la nube. La sección de China compara demanda de Token, relación precio-rendimiento de chips, coste total de propiedad y capacidades del sistema SuperPod. La sección de seguridad cuántica deriva el mercado PUF de calendarios regionales de migración, cambios en los sistemas criptográficos y segmentos de seguridad de hardware, complementado con rangos de P/E para la evaluación de valoración.

Notas metodológicas

• Marco de análisis de industria/sectorTransmisión de la cadena de valor ascendente-media-descendente

  Transmisión desde el capex de nube hacia la cadena de suministro de chips de IA

  Partiendo del capex de proveedores de servicios en la nube y de la demanda energética de centros de datos, el informe deriva secuencialmente la demanda de servidores, GPU/ASIC, obleas, empaquetado avanzado, HBM y pruebas para identificar dónde se acumula el crecimiento a lo largo de la cadena de valor.

• Marco de análisis de industria/sectorMarco de oferta y demanda

  Estimaciones de oferta y demanda para obleas, CoWoS y memoria

  El informe compara la demanda de clientes, la capacidad existente y los planes de expansión para evaluar brechas de oferta y demanda, participaciones de clientes y duración de escasez para CoWoS, HBM, NAND, NOR y DDR4.

• Marco de análisis de industria/sectorDescomposición volumen-precio

  Modelo de ingresos basado en volúmenes de proyectos ASIC multiplicados por ASP por chip

  Las estimaciones de ingresos para Alchip Trainium y MediaTek TPU utilizan los volúmenes de chips de los proyectos y ASP identificables por chip como variables centrales, y posteriormente calculan los ingresos de proyectos y su participación en los ingresos totales de la compañía.

• Marco de análisis de industria/sectorAnálisis de curva de costes

  Comparación del coste total de propiedad, coste por Token y desempeño ajustado por costes

  La sección de computación de IA de China compara precios de hardware, costes totales de inferencia y costes por Token para explicar por qué los chips domésticos pueden lograr un sólido desempeño ajustado por costes a precios más bajos.

• Método de valoraciónValoración PE/PEG

  Comparación transversal de P/E y rangos históricos

  El informe compara ratios P/E entre fundiciones, compañías de back-end, memoria, IDM, equipamiento, compañías fabless y compañías relacionadas con seguridad cuántica, al tiempo que hace referencia a ratios P/E de 2027 para compañías PUF/IP y al rango histórico de P/E de eMemory.

• Marco de análisis de industria/sectorOtro

  Estimaciones descendentes de TAM y escenario alcista

  El informe utiliza inversión de capital agregada, demanda de cómputo y supuestos de aplicaciones para derivar tamaños potenciales de mercado para semiconductores de IA de nube y CPU agénticas, presentando un escenario alcista separado en lugar de tratarlo como el único resultado.

Correspondencia y comparación de activos

Correspondencia estructurada entre la tesis y activos concretos (fortalezas, debilidades, pares y riesgos).

• MediaTek（2454.TW）

  El informe la nombra como una selección principal en IA y espera que asuma trabajos de diseño, empaquetado o die de E/S para las TPU de Google.

  Fortalezas

  Se espera que los ingresos por TPU aumenten de US$13.5bn en 2027 a US$70bn en 2029; incluso bajo un modelo COT, el informe considera que podría ser al menos responsable del empaquetado de TPU v10 y del die de E/S.

  Debilidades

  Se espera que las operaciones de TPU representen 65% de los ingresos totales en 2028, aumentando significativamente la importancia de los ingresos por proyectos.

  Comparación

  En comparación con proporcionar solo una función de diseño, el informe enfatiza que puede cubrir más segmentos de la cadena de valor, incluidos diseño de chips, empaquetado y dies de E/S.

  Riesgos

  El crecimiento del volumen de TPU puede estar limitado por el suministro de sustratos ABF.

• TSMC

  La demanda global de GPU y ASIC de IA fluye hacia TSMC a través de procesos avanzados, CoWoS y pruebas de obleas.

  Fortalezas

  La capacidad CoWoS podría expandirse a 200kwpm para 2027, se espera que la capacidad N2 logre una CAGR de 70% de 2026 a 2028 y que los semiconductores de IA representen más de 30% de los ingresos en 2026.

  Debilidades

  Se espera que la capacidad N5 disminuya en 2027, mientras que la mezcla de negocios se concentra más en la demanda de IA.

  Comparación

  CoWoS puede admitir hasta 9.5x el tamaño de retícula, mientras que Intel EMIB podría admitir más de 12x el tamaño de retícula si su cadena de suministro se ejecuta sin problemas.

  Riesgos

  La energía, los presupuestos de clientes, la ejecución de proyectos y la capacidad de suministro de empaquetado avanzado podrían afectar la conversión de demanda.

• NVIDIA（NVDA.US）

  El informe espera que continúe representando la mayor participación del consumo de obleas de IA, CoWoS y HBM.

  Fortalezas

  Se espera que la demanda CoWoS alcance 1,222 mil obleas en 2027; el desempeño de CPU Vera podría ser 1.8x el de la CPU x86 de mayor rendimiento, y podría beneficiarse de la demanda de CPU agénticas.

  Debilidades

  Se espera que su participación en la demanda CoWoS disminuya de 56% en 2026 a 45% en 2027, lo que indica un crecimiento más rápido entre otros clientes de ASIC y GPU.

  Comparación

  Los chips chinos domésticos son significativamente más baratos y pueden lograr costes por Token similares y un sólido desempeño ajustado por costes en escenarios de inferencia chinos.

  Riesgos

  El suministro energético de Estados Unidos, los presupuestos de clientes y la regulación están entre las restricciones al crecimiento de IA identificadas en el informe.

• Alchip

  Los proyectos AWS Trainium3 y Trainium4 son los principales impulsores de su crecimiento de ingresos.

  Fortalezas

  Se espera que los ingresos por Trainium aumenten de US$1.8bn en 2026 a US$8bn en 2028, mientras que se espera que los ingresos totales de la compañía aumenten de US$3.1bn a US$9.8bn durante el mismo periodo.

  Debilidades

  Se espera que la participación de Trainium en los ingresos aumente de 60% en 2026 a 82% en 2028.

  Comparación

  Principalmente presta servicios para chips de entrenamiento personalizados de AWS, mientras que el crecimiento incremental de MediaTek procede principalmente de proyectos Google TPU.

  Riesgos

  El informe no identifica por separado otros riesgos específicos del activo.

• Cambricon（688256.SH）、MetaX-U（688802.SH）、Iluvatar CoreX（09903.HK）

  El informe incluye estas compañías en su comparación de los ecosistemas domésticos de aceleradores de IA y SuperPod de China.

  Fortalezas

  Gracias a precios significativamente menores, los chips domésticos demuestran menor coste total de propiedad, costes por Token similares y un sólido desempeño ajustado por costes.

  Debilidades

  El suministro de chips de IA de China sigue limitado por la capacidad doméstica.

  Comparación

  El informe compara las capacidades de IA de China y Estados Unidos en nueve factores, incluidos chips, sistemas e infraestructura, y compara por separado Cambricon, MetaX e Iluvatar CoreX.

  Riesgos

  La capacidad de chips y la regulación están explícitamente identificadas en el informe como restricciones al crecimiento de IA de China.

• Hygon Information

  Su plataforma informática integrada de CPU y GPU está posicionada para atender la demanda de CPU de servidores chinos y computación de IA, y el informe le asigna una visión OW.

  Fortalezas

  El informe espera que su participación en el mercado chino de CPU para servidores alcance 18% para 2028.

  Comparación

  Está posicionada como una plataforma informática integrada de CPU y GPU en lugar de proporcionar únicamente un acelerador de IA independiente.

  Riesgos

  La capacidad de chips y las restricciones regulatorias de China pueden afectar la materialización de la demanda sectorial.

Datos clave

• Tamaño del mercado global de semiconductoresUS$1.5tn，2030eEl informe espera que los semiconductores de IA aporten aproximadamente la mitad.
• TAM de semiconductores de IA para la nubeUS$485bn，2026eEscenario alcista basado en datos de la cadena de suministro.
• TAM global de semiconductores de IAApproximately US$753bn，2030eLa previsión de tamaño de mercado de largo plazo del informe.
• Crecimiento del capex de los cuatro mayores proveedores de servicios en la nubeYoY+87%Segundo trimestre de 2026; incluye Amazon, Google, Microsoft y Meta.
• Ratio capex/EBITDA de proveedores de servicios en la nubeAbove 70%Indica que la intensidad de inversión en infraestructura de IA ya es elevada.
• Capex global de nubeNearly US$1.4tn，2027eLos 14 principales proveedores globales cotizados de servicios en la nube, excluyendo la IA soberana.
• Participación del capex asignada a chips lógicos de nubeApproximately 20%Participación estimada del capex global de nube.
• Utilización de fundición lógica80%Se espera que se alcance en el segundo semestre de 2026.
• Producción de chips relacionados de TSMC5.1mn chips，2025Utilizada para respaldar las estimaciones de suministro para GB200 y sistemas de IA relacionados.
• Envíos de racks GB200 NVL7230k units，2025Estimación de envíos de todo el año del informe.
• Demanda global total de CoWoS1,394 thousand wafers，2026e；2,694 thousand wafers，2027eSe espera que la demanda casi se duplique.
• Demanda CoWoS de NVIDIA780 thousand wafers，2026e；1,222 thousand wafers，2027eLas participaciones correspondientes son 56% y 45%, respectivamente, aunque sigue siendo el mayor cliente.
• Demanda CoWoS de AMD130 thousand wafers，2026e；530 thousand wafers，2027eLa participación correspondiente aumenta de 9% a 20%.
• Demanda CoWoS de Broadcom300 thousand wafers，2026e；484 thousand wafers，2027eLa participación correspondiente disminuye de 22% a 18%.
• Objetivo de capacidad CoWoS de TSMC200kwpm，2027eEquivale a una capacidad potencial de aproximadamente 200 mil obleas al mes.
• Valor de las obleas consumidas por computación de IAAbove US$46bn，2027eSe espera que NVIDIA represente la mayoría.
• Consumo de HBMUp to 48bn Gb，2027eSe espera que NVIDIA continúe consumiendo la mayor parte del suministro.
• Crecimiento de la capacidad N2 de TSMC70% CAGR，2026-2028eRefleja una fuerte demanda de clientes de 2nm.
• Crecimiento de capacidad de procesos maduros y especializados de TSMC7% CAGR，2024-2029eAvanza en paralelo con la expansión de procesos avanzados.
• Participación de ingresos de semiconductores de IA de TSMCAbove 30%，2026eLa importancia de la IA para los ingresos de la compañía continúa aumentando.
• Desempeño relativo de CPU Vera1.8xEstimación del informe respecto a la CPU x86 de mayor rendimiento.
• Crecimiento del TAM de CPU agénticas251% CAGR，F26-F30Estimado usando el modelo descendente de Morgan Stanley.
• TAM de orquestación de CPUUS$238bnEscenario alcista del informe.
• Ingresos de Alchip por TrainiumUS$1.8bn / US$2.8bn / US$8bnCorrespondientes a 2026e, 2027e y 2028e, respectivamente.
• Participación de ingresos de Alchip por Trainium60% / 63% / 82%Correspondientes a 2026e, 2027e y 2028e, respectivamente.
• Volumen total de Google TPU1.75mn / 3.70mn / 7.35mn / >6.50mnCorrespondientes a 2025e, 2026e, 2027e y 2028e, respectivamente.
• Ingresos de MediaTek por TPUUS$13.5bn / US$43.5bn / US$70bnCorrespondientes a 2027e, 2028e y 2029e, respectivamente.
• Participación de ingresos de MediaTek por TPU38%，2027e；65%，2028eCorrespondientes a previsiones de ingresos totales de la compañía de US$35bn y US$67bn.
• TAM de chips de IA de ChinaUS$91bn，2030eSe espera que la participación doméstica en semiconductores de IA y el tamaño del mercado crezcan en paralelo.
• TAM de CPU de ChinaUS$42bn，2030ePrevisión de largo plazo del informe para el mercado chino de CPU para servidores.
• Participación de CPU de servidor de Hygon18%，2028eParticipación prevista del mercado chino de CPU para servidores.
• Escala del SuperPod Atlas 9501,024 Ascend 950DT NPUsConfigurado con 16 gabinetes de cómputo, 4 gabinetes UnifiedBus y hasta 256TB de memoria agrupada.
• Tamaño del mercado PUFApproximately US$310mn，2030ePrevisión de TAM relacionada con la seguridad de hardware cuántico.

Impacto e implicaciones

El informe considera que la inversión en infraestructura de IA continuará desplazando valor hacia procesos avanzados, CoWoS, HBM, ASIC personalizados, dies de E/S y pruebas. NVIDIA sigue representando la mayor participación de demanda, pero los proyectos que involucran a AMD, Broadcom, Google, AWS y MediaTek diversificarán la mezcla de clientes. En China, la inferencia de bajo coste, la relación precio-rendimiento de chips domésticos y la mejora de las capacidades de sistemas SuperPod podrían ampliar la demanda de chips de IA domésticos e impulsar el desarrollo conjunto de CPU, GPU, interconexiones e integración de sistemas. Por el contrario, la elevada inversión en IA desplazará recursos de los semiconductores no IA, mientras que el aumento de los costes de obleas, ensamblaje y pruebas, y memoria puede comprimir los márgenes de las compañías de diseño de chips. El mercado de seguridad cuántica es actualmente pequeño, pero las hojas de ruta regionales de migración hacia criptografía poscuántica proporcionan un calendario relativamente claro para la demanda de seguridad de hardware alrededor de 2030.

Riesgos

• El aumento de los costes de obleas, ensamblaje y pruebas, y memoria podría suprimir la demanda de productos tecnológicos mediante la elasticidad-precio y presionar los márgenes de las compañías de diseño de chips en 2026.
• La priorización de semiconductores de IA por parte de la cadena de suministro podría causar escasez de T-Glass y memoria y desplazar recursos de productos no IA.
• Excluyendo la memoria y los ingresos de GPU de IA de NVIDIA, se espera que el crecimiento de semiconductores no IA disminuya en 2026.
• El crecimiento de infraestructura de IA está limitado por los presupuestos de clientes.
• La expansión de centros de datos de IA en Estados Unidos está limitada por el suministro energético.
• El crecimiento de chips de IA de China está limitado por la capacidad doméstica.
• Los cambios regulatorios podrían restringir la demanda, el suministro o el despliegue de proyectos de semiconductores de IA.
• El crecimiento de volumen de chips de IA como las TPU de Google puede depender del suministro de sustratos ABF.
• El potencial de Intel EMIB para admitir chips ultragrandes depende de una ejecución exitosa de la cadena de suministro.

Aspectos que vigilar

• Seguir el crecimiento del capex entre los principales proveedores de servicios en la nube y si la ratio capex/EBITDA continúa aumentando.
• Supervisar si TSMC puede ampliar la capacidad CoWoS a 200kwpm para 2027 y si la capacidad N2 puede lograr una CAGR de 70% entre 2026 y 2028.
• Observar si la demanda CoWoS puede alcanzar 2,694 mil obleas en 2027 y cómo cambian las participaciones de clientes entre NVIDIA, AMD, Broadcom y MediaTek.
• Seguir los volúmenes de proyectos Google TPU y AWS Trainium, el suministro de sustratos ABF y el progreso de reconocimiento de ingresos de Alchip y MediaTek.
• Supervisar la oferta y demanda de NAND, NOR y DDR4, con la tensión de NOR prevista hasta 2026 y la escasez de DDR4 prevista hasta el segundo semestre de 2026.
• Observar la demanda de Token de los principales modelos grandes de China, el coste total de propiedad y los costes por Token de los chips domésticos, y el progreso de despliegue de SuperPod.
• Seguir las cuatro restricciones al crecimiento de IA: suministro energético de Estados Unidos, capacidad de chips de China, presupuestos y regulación.
• Supervisar las hojas de ruta regionales de migración hacia criptografía poscuántica, en particular los hitos clave de implementación alrededor de 2030.