Durante meses, el debate en torno a los centros de datos de inteligencia artificial se ha enfocado en la infraestructura energética: la falta de red, subestaciones, permisos y agua han sido barreras visibles. Sin embargo, en 2026 emerge una preocupación más apremiante: aun cuando la energía está disponible, el crecimiento puede estancarse debido a un cuello de botella menos evidente, pero igualmente crucial: la capacidad para fabricar y empaquetar chips avanzados.
El epicentro de este nuevo desafío es TSMC, el principal fabricante de semiconductores a nivel global. No se trata de un problema geopolítico, sino de los límites intrínsecos de la física industrial y los inevitables ciclos de inversión. La demanda por chips para inteligencia artificial ha crecido a un ritmo descontrolado, y el calendario de expansión de infraestructuras no perdona.
Construir nuevas fábricas de semiconductores y ampliar las capacidades para el empaquetado avanzado es un proceso que requiere años de inversión. Una parte del desequilibrio actual radica en que, tras el auge de la inteligencia artificial generativa, TSMC no incrementó significativamente su inversión de capital (CapEx). Como resultado, hoy los compradores enfrentan colas de espera y deben planificar sus adquisiciones a largo plazo.
En un movimiento por paliar la situación, TSMC ha anunciado un aumento en su inversión de capital para 2026, alcanzando entre 52,000 y 56,000 millones de dólares. Aunque esta inversión es considerable, no resolverá de inmediato el embotellamiento, dada la inercia inherente al sector.
El empaquetado avanzado, crucial para los modernos aceleradores de inteligencia artificial, representa otro obstáculo significativo. Técnicas como CoWoS son esenciales para integrar elementos como chiplets y memoria de alta velocidad en un solo paquete. Aquí, el embudo es palpable; no basta con tener el diseño o el cliente, también se requiere un espacio disponible en la línea de empaquetado.
La estrategia de TSMC ha sido vista como prudente. La inversión en semiconductores es extremadamente riesgosa, ya que un enfriamiento del mercado podría dejar activos depreciados. Para las empresas que dependen de la inteligencia artificial a gran escala, la falta de chips se traduce en ingresos potencialmente no realizados, un costo medible no solo en precios, sino en oportunidades de negocio perdidas.
El debate para la industria es claro: diversificar la fabricación es necesario, pero hacerlo implica costos y riesgos asociados a migrar diseños y validar nuevos procesos con competidores como Intel Foundry o Samsung.
En 2026, este dilema ya no es teórico. Con aumentos en la inversión y el entusiasmo de la industria del equipamiento, el mensaje es claro: el freno en el boom de la inteligencia artificial no se debe a la falta de ideas o capital, sino a la capacidad limitada de fabricación de los «átomos» de computación.
