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Wei Zhejia admite que TSMC "ha alcanzado su capacidad máxima": la demanda de IA es demasiado loca, la expansión de fábricas en EE. UU. es difícil de resolver a corto plazo, y se está gestando un aumento de precios
TSMC CEO Wei Zhe-Jia confesó tras la reciente reunión de accionistas que la demanda actual de chips de inteligencia artificial (IA) es demasiado frenética, y que la capacidad de producción de TSMC ya ha alcanzado su límite máximo. Aunque la compañía está expandiendo activamente sus inversiones y fábricas en Estados Unidos, Wei Zhe-Jia afirmó directamente que aún se necesita "un tiempo muy largo" para satisfacer la enorme demanda de clientes estadounidenses como NVIDIA y Apple a través de la capacidad local en EE. UU.
(Resumen previo: ¡TSMC pelea por un sindicato! ¿Pueden 65,000 empleados aprender de la huelga de Samsung para "reclamar dividendos"?)
(Información adicional: TSMC confirma que la proporción de dividendos se redujo al 10% para comprar energía verde, empleados enojados: ¿Por qué la responsabilidad social corporativa debe salir de mi bolsillo? La ola sindical crece)
La ola de inteligencia artificial (IA) continúa arrasando en todo el mundo, y la demanda insaciable de potencia de cálculo está poniendo una presión sin precedentes en la cadena de suministro global de semiconductores. Según un informe de The Verge del 4 de junio de 2026, TSMC, líder mundial en fundición de chips, también enfrenta un desafío severo de capacidad de producción insuficiente. Wei Zhe-Jia, CEO de TSMC, expresó claramente tras la reunión de accionistas que la demanda de los clientes es increíblemente alta y que la compañía ya ha alcanzado su límite de soporte.
Wei Zhe-Jia: TSMC está haciendo todo lo posible para evitar convertirse en un cuello de botella en la cadena de suministro
Wei Zhe-Jia admitió en su discurso: "La demanda de los clientes es demasiado alta, nuestra capacidad de apoyo es limitada. Estamos haciendo todo lo posible para asegurar que TSMC no se convierta en un cuello de botella para el desarrollo de la industria." Estas palabras resaltan que, incluso siendo el mayor fabricante de chips del mundo, TSMC todavía se muestra incapaz de hacer frente a la explosiva demanda de potencia de cálculo en el campo de la IA.
Para aliviar los riesgos geopolíticos y satisfacer las necesidades de producción local, TSMC ya ha puesto en marcha una fábrica en Arizona, EE. UU., que produce chips de 4 nanómetros. Además, según informes, TSMC planea invertir 165 mil millones de dólares en la construcción de tres nuevas fábricas de obleas, dos instalaciones de empaquetado avanzado y un centro de investigación y desarrollo en EE. UU. Sin embargo, Wei Zhe-Jia afirmó que depender completamente de la capacidad local en EE. UU. para satisfacer las demandas de grandes clientes como NVIDIA y Apple aún requerirá "un tiempo muy largo".
Los precios de fabricación podrían aumentar, los semiconductores impulsados por IA superarán el billón de dólares en valor
En cuanto a la estrategia de precios, que es de gran interés en el mercado, Wei Zhe-Jia reveló que TSMC tiene "la intención" de aumentar los precios de fabricación para reflejar los enormes gastos de capital y los altos costos de producción. Pero también prometió que TSMC no experimentará un aumento repentino y violento en los precios, como ocurrió recientemente en el mercado de memorias (incluyendo RAM y NAND Flash), lo que indica que la compañía busca equilibrar la rentabilidad con la estabilidad de las relaciones con los clientes.
El informe también cita la última predicción de Deloitte, que indica que, impulsado por el rápido crecimiento de la infraestructura de IA, se espera que la industria global de semiconductores supere oficialmente los 1 billón de dólares en mercado para 2027. Sin embargo, esta prosperidad en IA ya ha provocado un grave desequilibrio entre oferta y demanda en la industria de memorias, y se prevé que la escasez de inventario continúe durante varios años. A pesar de la expansión activa, TSMC sigue enfrentando una capacidad limitada, lo que vuelve a demostrar el enorme desafío que la construcción de infraestructura de IA representa para la cadena de suministro de hardware global.