📌Laboratorio de la Cadena de la Industria de IA | Primera Edición

Mucha gente mira la IA, a Nvidia, a TSMC todos los días, y conoce términos como CPU, GPU, HBM, pero pocos pueden explicar claramente la relación entre ellos.
Sin entender la cadena de la industria de semiconductores, es imposible ganar dinero con la IA.
Algunos todavía no entienden por qué una empresa de semiconductores se dedica al diseño, otra a la fabricación y otra solo al empaquetado.
Hoy, te explicaré estas cuestiones en 5 minutos, conectándolas a través de un hilo conductor:
¿Cómo se convierte un grano de arena en un chip?
Al entender este hilo conductor, no solo podrás comprender la industria de semiconductores, sino también saber de dónde proviene realmente el valor de una empresa.
🔔① ¿Cuál es la relación real entre semiconductor, chip y CPU?
(Corresponde a la imagen 01)
Muchos, al contactar con los semiconductores, cometen el primer error de confundir estos tres términos.
En realidad, son relaciones de inclusión.
Semiconductor se refiere a toda la industria.
Incluye materiales, equipos, diseño, fabricación, empaquetado y prueba, entre todas las etapas.
Chip es un producto fabricado con materiales semiconductores; en esencia, es un circuito integrado que contiene una gran cantidad de transistores.
Y CPU es solo una categoría dentro de los chips.
Además de las CPU, existen GPU, chips de memoria, chips analógicos, chips de RF, chips aceleradores de IA...
Así que recuerda esta frase:
Semiconductor es la industria, chip es el producto, y CPU es solo un tipo de chip.
Muchos que estudian las acciones de semiconductores tienden a discutir directamente sobre una empresa en particular.
Pero en realidad, antes de discutir sobre una empresa, es más importante establecer primero este mapa de la cadena industrial.
De lo contrario, es como analizar una empresa automotriz sin conocer las piezas de un automóvil, lo que fácilmente lleva a perderse.
🔔② ¿Por qué se llama "semiconductor"?
(Corresponde a la imagen 02)
Los materiales del mundo se pueden dividir aproximadamente en tres categorías.
La primera se llama conductores. Por ejemplo, cobre, plata, aluminio. La corriente eléctrica puede pasar casi libremente.
La segunda se llama aislantes. Como el plástico, el caucho, el vidrio, que casi no conducen electricidad.
El semiconductor se encuentra entre ambos.
Su característica principal no es "conducir un poco de electricidad", sino que se puede controlar artificialmente si conduce o no.
El material más utilizado en los chips modernos es el silicio.
El silicio en sí mismo no es un conductor particularmente bueno, pero después de doparlo con elementos como boro o fósforo, su capacidad de conducción puede controlarse con precisión.
El transistor fue inventado aprovechando esta propiedad.
Se puede decir que sin silicio, no existirían las computadoras modernas. Por eso, toda la industria se llama industria de semiconductores.
🔔③ ¿Cómo se convierte un grano de arena en un chip?
(Corresponde a la imagen 03)
El punto de partida de un chip es la arena de cuarzo más común, que tras purificación a alta temperatura produce silicio policristalino de alta pureza.
Pero aún no se puede fabricar un chip.
Porque la disposición cristalina dentro del silicio policristalino es desordenada, y los electrones se ven fácilmente perturbados al moverse.
Por lo tanto, los ingenieros utilizan un proceso llamado método Czochralski para estirar lentamente el silicio policristalino en una barra de silicio monocristalino. Solo así los electrones pueden moverse de manera estable siguiendo la ruta diseñada.
A continuación, esta barra de silicio se corta en obleas circulares de menos de 1 mm de espesor.
Este es el material base más importante de toda la industria de semiconductores: la oblea. Muchos creen erróneamente que la oblea es el chip.
En realidad no lo es. La oblea es más como una hoja de papel en blanco.
Todos los circuitos se dibujan primero en esta hoja de papel en blanco.
Luego se corta en chips individuales.
Por lo tanto, en el futuro, si ves que una empresa tiene un negocio que dice "obleas de silicio" o "obleas", no está vendiendo chips, sino la materia prima más básica para fabricar chips.
🔔④ ¿Cómo se "graba" un chip?
(Corresponde a la imagen 04)
Tener la oblea no es suficiente. Lo que realmente determina el rendimiento del chip es el proceso de fabricación posterior.
Muchos piensan que los chips se "producen".
En realidad, más precisamente, se graban capa por capa.
Primero, la empresa de diseño de chips completa el diseño del circuito. Luego, la fábrica de fabricación recubre uniformemente la superficie de la oblea con fotorresistencia. Después, mediante una máquina de litografía, se "expone" el diseño del circuito sobre la superficie de la oblea.
Las áreas que deben conservarse y las que deben eliminarse ya están diseñadas de antemano.
A continuación, utilizando equipos de grabado, se "corroe" poco a poco la parte no deseada.
Luego, mediante procesos como deposición, implantación iónica, pulido CMP, se apilan nuevas capas de materiales.
Después, se repite la litografía, el grabado, la deposición...
Los chips avanzados a menudo repiten este proceso cientos de veces.
Finalmente, se construyen decenas de miles de millones de transistores en un trozo de silicio del tamaño de una uña.
Este es el verdadero proceso de nacimiento de un chip.
Hasta aquí, la oblea ha completado los pasos de fabricación más complejos.
Pero aún no se puede utilizar directamente.
¿Por qué?
Porque todavía es un "chip desnudo".
🔔⑤ ¿Por qué un chip terminado no se puede vender directamente?
(Corresponde a la imagen 05)
Después de miles de procesos como litografía, grabado, deposición, la oblea finalmente está lista. Pero en este punto, todavía no se puede montar en una computadora ni en un teléfono.
La razón es simple.
Porque es demasiado frágil.
El chip real tiene solo unos pocos milímetros cuadrados o decenas de milímetros cuadrados.
Una vez cortado, es solo un trozo de silicio expuesto.
No tiene capa protectora, ni pines, y no se puede conectar a la placa base.
Por lo tanto, aún deben pasar por dos pasos finales:
Empaquetado y prueba.
El empaquetado no es solo "envolver".
También realiza tres funciones importantes:
Primero, proteger el chip.
Segundo, ayudar a disipar el calor.
Tercero, conectar el chip con los circuitos externos.
Finalmente, después de las pruebas, se confirma que el rendimiento, el consumo de energía y la estabilidad cumplen con todos los requisitos.
Solo entonces nace un chip que realmente se puede vender.
Muchos piensan que el empaquetado es solo el último paso.
En realidad, en la era de la IA, el empaquetado avanzado se ha convertido en una de las tecnologías más importantes de toda la cadena industrial.
¿Por qué?
Porque las GPU son cada vez más grandes, hay más HBM, y los Chiplets son cada vez más complejos.
El empaquetado ya no solo determina si el chip se puede usar, sino que determina el límite superior del rendimiento del chip.
Por eso, en los últimos años, el empaquetado avanzado se ha convertido en una de las direcciones más populares de toda la industria.
🔔⑥ ¿Por qué la división del trabajo en las empresas de semiconductores es cada vez más detallada?
(Corresponde a la imagen 06)
Si observas la industria de semiconductores, encontrarás un fenómeno muy interesante. Casi ninguna empresa puede hacerlo todo.
¿Por qué?
La respuesta tiene solo dos palabras:
Demasiado caro.
Construir una fábrica de obleas avanzada a menudo requiere inversiones de decenas de miles de millones de dólares. Investigar y desarrollar un proceso de fabricación avanzado lleva varios años.
Además, los equipos, materiales y procesos requieren una acumulación a largo plazo.
Por lo tanto, toda la industria ha formado gradualmente una división profesional del trabajo. Cada empresa concentra sus recursos en el eslabón en el que es mejor.
Esta es la razón de la formación de la cadena industrial de semiconductores actual.
🔔⑦ ¿Por qué la IA ha impulsado toda la cadena industrial?
(Corresponde a la imagen 08)
Muchos piensan: la tendencia de la IA es la tendencia de Nvidia.
En realidad, esto es solo un eslabón de la cadena industrial.
Un servidor de IA no solo tiene una GPU.
También necesita:
CPU para la programación,
HBM para el almacenamiento de alta velocidad,
PCB para las conexiones,
Conmutadores de alta velocidad para la comunicación,
Módulos ópticos para la transmisión,
Empaquetado avanzado para integrarlos.
Si algún eslabón falla, todo el servidor de IA no puede funcionar correctamente.
Por lo tanto, por cada dólar adicional invertido en IA, no solo se benefician los fabricantes de GPU, sino toda la cadena industrial de semiconductores.
Esta es también la razón por la que en los últimos dos años no solo hemos visto subir a Nvidia.
TSMC, Broadcom, Micron, SK Hynix, Samsung Electronics, Applied Materials, ASML, entre otras empresas, también se han beneficiado continuamente.
🔔⑧ Para estudiar una empresa de semiconductores, primero responde una pregunta
(Corresponde a la imagen 09)
Cuando vemos una empresa de semiconductores, no nos apresuremos a mirar el PER ni el precio de las acciones.
Primero pregúntate a ti mismo:
¿En qué posición de la cadena industrial se encuentra?
Porque la posición en la cadena industrial determina de qué gana dinero.
Las empresas de materiales ganan dinero vendiendo consumibles.
Las empresas de equipos ganan dinero vendiendo máquinas.
Las empresas de diseño ganan dinero con la propiedad intelectual.
Las fábricas de obleas ganan dinero con la capacidad de fabricación.
Las empresas de empaquetado ganan dinero con procesos avanzados.
Diferentes posiciones tienen modelos de negocio completamente diferentes.
Entender esto hará que la lógica de valoración de muchas empresas sea muy clara.
Para terminar
Muchos estudian la IA enfocándose en una sola empresa.
Pero la verdadera fuerza que impulsa la revolución de la IA nunca ha sido una sola empresa.
Sino una cadena industrial completa que abarca materiales, equipos, diseño, fabricación, empaquetado, servidores y computación en la nube.
Entender esta cadena industrial te permitirá ver no solo el precio de las acciones, sino la lógica subyacente del flujo de capital en toda la era de la IA.
En la próxima edición, seguiremos desglosando un tema que se confunde fácilmente:
¿Cuál es la diferencia real entre CPU, GPU, NPU, FPGA y ASIC?
¿Por qué el entrenamiento de IA casi no puede prescindir de las GPU?
¿Por qué los chips de inferencia comienzan a florecer?
¿Dónde ocurre realmente la competencia de los chips de IA?