Las exportaciones de chips de Corea del Sur aumentan un 160.8% y alcanzan un récord histórico mensual nuevamente

Fuente: Securities Times Net Autor: Muyang

¡Dos grandes noticias en el ámbito global de los chips!

Primero, las ventas de chips en Corea del Sur vuelven a dispararse. El 1 de marzo, datos publicados por Corea mostraron que en febrero las exportaciones de semiconductores aumentaron un 160.8% interanual hasta 25.16 mil millones de dólares, alcanzando un récord histórico en un solo mes. Analistas del mercado señalaron que estos datos indican que, impulsado por la inversión en IA, el mercado mundial de chips de almacenamiento está en un “superciclo” de “crecimiento explosivo de la demanda”.

Segundo, Nvidia planea lanzar un nuevo chip diseñado específicamente para OpenAI y otros clientes. Según informes, OpenAI ha aceptado convertirse en uno de los principales clientes de este nuevo procesador, lo que representa una “gran victoria” para Nvidia.

Las exportaciones de chips en Corea aumentan un 160.8%

El 1 de marzo, hora local, el Ministerio de Industria, Comercio y Energía de Corea publicó el informe “Tendencias de importación y exportación de febrero”, que mostró que las exportaciones de Corea en ese mes aumentaron un 29% interanual hasta 67.45 mil millones de dólares, estableciendo un récord histórico para ese mes. La media diaria de exportaciones creció un 49.3%, alcanzando los 3.55 mil millones de dólares, superando por primera vez los 3 mil millones en la historia.

En concreto, las exportaciones de semiconductores destacaron, impulsando el crecimiento general de las exportaciones. Gracias a la fuerte demanda impulsada por la inversión en inteligencia artificial y al aumento significativo en los precios de los chips de almacenamiento, las exportaciones de semiconductores en febrero aumentaron un 160.8% interanual hasta 25.16 mil millones de dólares, alcanzando un máximo mensual, y superando los 20 mil millones por tercer mes consecutivo.

De las 15 principales categorías de exportación, cinco, incluyendo semiconductores, aumentaron interanualmente, mientras que las exportaciones de automóviles (4.81 mil millones de dólares) y componentes de automóviles (1.45 mil millones de dólares) disminuyeron un 20.8% y un 22.4%, respectivamente.

En febrero, las importaciones de Corea aumentaron un 7.5% interanual hasta 51.94 mil millones de dólares. Como resultado, el superávit comercial de ese mes fue de 15.51 mil millones de dólares, estableciendo un récord para ese mes en años, y logrando 13 meses consecutivos de superávit.

Además, los gigantes de chips Samsung Electronics y SK Hynix tienen novedades.

El 1 de marzo, Samsung Electronics anunció el inicio de un plan de transformación de fabricación global hacia la IA, con el objetivo de que para 2030 todas sus fábricas sean “fábricas impulsadas por IA”. Esta estrategia abarca toda la cadena, desde la entrada de materiales hasta la salida del producto terminado, incluyendo la implementación de sistemas de gemelos digitales, agentes de IA dedicados y robots humanoides/tareas, aplicados en control de calidad, mantenimiento predictivo, logística y gestión de seguridad EHS. La transformación mejorará la eficiencia operativa, los estándares de calidad y la seguridad en el sitio. Se espera que Samsung Electronics muestre los resultados de esta IA industrial en la feria MWC 2026.

Por otro lado, SK Hynix recientemente se unió a SanDisk en la inauguración de la alianza para la estandarización de especificaciones HBF, lanzando oficialmente la estrategia de estandarización global para la próxima generación de soluciones de memoria HBF (High Bandwidth Flash) orientadas a la era de inferencia de IA. SK Hynix afirmó que colaborará con SanDisk para promover HBF como estándar industrial, formando un grupo de trabajo dedicado dentro del marco OCP, y comenzando formalmente la elaboración de estándares HBF para fortalecer su posición en el mercado de chips de IA.

Gigante de IA Nvidia planea lanzar un nuevo chip

Es importante destacar que también hay movimientos importantes por parte de Nvidia, uno de los principales clientes de Samsung y SK Hynix.

Según The Wall Street Journal, Nvidia planea lanzar un nuevo procesador diseñado específicamente para ayudar a OpenAI y otros clientes a construir herramientas más rápidas y eficientes. Este cambio estratégico será decisivo para redefinir la competencia en IA.

Se informa que Nvidia está diseñando un sistema completamente nuevo para el cálculo de inferencia en IA, responsable de hacer que los modelos de IA respondan a las solicitudes de los usuarios. Esta nueva plataforma será presentada en la próxima conferencia de desarrolladores GTC en San José, y contará con chips diseñados por la startup Groq.

Actualmente, el cálculo de inferencia se ha convertido en un foco de competencia feroz en la industria. Los competidores de Nvidia, Google y Amazon, ya han lanzado sus propios chips para competir con sus productos insignia. Además, el crecimiento explosivo de las tecnologías de codificación autónoma en el sector tecnológico ha generado una demanda de chips más eficientes para tareas complejas de IA.

Fuentes cercanas a la situación revelaron que OpenAI ya aceptó convertirse en uno de los principales clientes de este nuevo procesador, lo que representa una “gran victoria” para Nvidia. Esta empresa, creadora de ChatGPT, ya es un cliente clave de Nvidia y ha estado buscando alternativas más eficientes a sus chips en los últimos meses, firmando el mes pasado un acuerdo con una startup de chips para ampliar sus opciones de suministro.

El viernes pasado, OpenAI anunció que realizaría compras masivas de “potencia de inferencia dedicada” a Nvidia y aceptó una inversión de 30 mil millones de dólares en la compañía, insinuando la existencia de este nuevo procesador. Además, firmó un importante acuerdo para usar chips Trainium de Amazon.

Nvidia ha dominado el diseño y venta de unidades de procesamiento gráfico (GPU), que pueden ejecutar decenas de miles de millones de tareas simples simultáneamente. Sin embargo, desde el auge de la IA, la compañía enfrenta por primera vez limitaciones en sus productos insignia. Con el mercado orientándose hacia la inferencia, Nvidia siente la presión de algunos clientes que exigen chips más eficientes para impulsar aplicaciones de IA.

Sus GPU de alto rendimiento, como las series Hopper, Blackwell y Rubin, son consideradas las mejores para entrenar modelos de IA a gran escala, con precios elevados. La mayoría de los analistas estima que Nvidia controla más del 90% del mercado de GPU.

El CEO de Nvidia, Jensen Huang, ha declarado durante mucho tiempo que sus GPU lideran tanto en entrenamiento como en inferencia, y que esta versatilidad es el principal atractivo de sus productos. Pero en el último año, a medida que las empresas despliegan herramientas de IA como agentes inteligentes, intentando transformar cientos de industrias y obtener enormes beneficios mediante suscripciones, la demanda de cálculos de alta gama ha cambiado del entrenamiento a la inferencia. Los agentes inteligentes son sistemas de IA que pueden realizar tareas en nombre de los usuarios de forma relativamente autónoma.

Muchas empresas que desarrollan y operan agentes inteligentes han encontrado que los costos de GPU son demasiado altos, el consumo de energía excesivo y que no se ajustan completamente a las necesidades reales de ejecución de los modelos. Con el auge de los agentes de IA, Nvidia enfrenta una gran presión y necesita urgentemente desarrollar chips de inferencia más económicos y eficientes en energía.

En enero, OpenAI firmó un acuerdo de colaboración por decenas de millones de dólares con Cerebras, que se especializa en chips de inferencia. Su CEO, Andrew Feldman, afirmó que estos chips son más rápidos que las GPU de Nvidia. Según informes anteriores, en otoño del año pasado, ingenieros de OpenAI solicitaron chips de inferencia más rápidos para aplicaciones de codificación de agentes, y la compañía comenzó negociaciones con Cerebras.

En febrero, Nvidia anunció la expansión de su colaboración con Meta, incluyendo por primera vez una implementación a gran escala de CPU pura para soportar los agentes de IA de publicidad dirigida de Meta. Este movimiento anticipa la estrategia de Nvidia: salir del ámbito de las GPU y conquistar segmentos específicos de IA.

A finales del año pasado, Nvidia acordó adquirir por 20 mil millones de dólares la tecnología clave de Groq y traer a su equipo directivo, incluido su fundador Jonathan Ross, en una de las mayores operaciones de adquisición de talento en Silicon Valley.

Los chips diseñados por Groq utilizan una arquitectura completamente diferente a la de Nvidia, denominados unidades de procesamiento de lenguaje, con una eficiencia excepcional en funciones de inferencia. Sin embargo, hasta ahora, Nvidia no ha revelado cómo planea aplicar la tecnología de Groq.

(Editar: Wen Jing)