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

Muchas personas ven IA, NVIDIA, TSMC todos los días, y conocen términos como CPU, GPU, HBM, pero pocos pueden explicar claramente la relación entre ellos.
Si no entiendes la cadena de la industria de semiconductores, es imposible ganar dinero con la IA.
También hay personas que no logran entender por qué algunas empresas de semiconductores se dedican al diseño, otras a la fabricación, y otras solo al empaquetado.
Hoy, en 5 minutos, te explicaré estas cuestiones a través de una línea principal:
¿Cómo se convierte un grano de arena en un chip?
Entendiendo esta línea principal, no solo podrás comprender la industria de semiconductores, sino también saber de dónde proviene el valor de una empresa.
🔔① ¿Cuál es la relación entre semiconductor, chip y CPU?
(Imagen correspondiente 01)
El primer error que muchos cometen al entrar en contacto con los semiconductores es confundir estos tres términos.
En realidad, son de inclusión.
Semiconductor se refiere a toda la industria.
Incluye todos los eslabones: materiales, equipos, diseño, fabricación, empaquetado y prueba.
Chip es un producto fabricado utilizando materiales semiconductores; esencialmente, es un circuito integrado que integra una gran cantidad de transistores.
Y CPU es solo una categoría dentro de los chips.
Además de CPU, hay GPU, chips de memoria, chips analógicos, chips de radiofrecuencia, chips aceleradores de IA...
Así que recuerda una frase:
Semiconductor es la industria, chip es el producto, CPU es solo un tipo de chip.
Muchas personas que estudian acciones de semiconductores tienden a hablar directamente de una empresa en particular.
Pero en realidad, antes de discutir 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 del automóvil, y es fácil perderse.
🔔② ¿Por qué se llama "semiconductor"?
(Imagen correspondiente 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 plástico, caucho, 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 (Silicon).
El silicio en sí no es un conductor especialmente bueno, pero después de doparlo con elementos como boro o fósforo, su capacidad de conducción se puede controlar 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?
(Imagen correspondiente 03)
El punto de partida de un chip es la arena de cuarzo más común, que después de un proceso de purificación a alta temperatura se convierte en polisilicio de alta pureza.
Pero en este punto aún no se puede fabricar un chip.
Porque la disposición de los cristales dentro del polisilicio es desordenada, y los electrones se ven fácilmente perturbados al moverse.
Por lo tanto, los ingenieros utilizan un proceso llamado método Czochralski para convertir lentamente el polisilicio en una barra de silicio monocristalino. Solo así los electrones pueden seguir de manera estable la ruta diseñada.
A continuación, esta barra de silicio se corta en obleas de menos de 1 mm de grosor.
Este es el material base más importante de toda la industria de semiconductores: la oblea (Wafer). Muchos creen erróneamente que la oblea es el chip.
En realidad no. La oblea es más como una hoja de papel en blanco.
Todos los circuitos se dibujan primero en esta hoja de papel en blanco.
Finalmente, se corta en chips individuales.
Por lo tanto, si ves que una empresa tiene un negocio llamado "oblea de silicio" o "oblea", no está vendiendo chips, sino la materia prima más básica para fabricar chips.
🔔④ ¿Cómo se "graba" un chip?
(Imagen correspondiente 04)
Tener la oblea no es suficiente. Lo que realmente determina el rendimiento del chip es el proceso de fabricación posterior.
Muchos piensan que el chip se "produce".
En realidad, de manera más precisa, se "esculpe" 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, el patrón del circuito diseñado se "expone" en la superficie de la oblea.
Qué áreas deben conservarse y cuáles deben eliminarse ya están prediseñadas.
A continuación, se utiliza equipo de grabado para "corroer" gradualmente las partes no deseadas.
Luego, mediante procesos como deposición, implantación de iones, pulido CMP, se apilan nuevas capas de materiales una sobre otra.
Luego, nuevamente litografía, grabado, deposición...
Los chips avanzados a menudo repiten este proceso cientos de veces.
Finalmente, decenas de miles de millones de transistores se construyen en una pieza de silicio del tamaño de una uña.
Este es el proceso de nacimiento real de un chip.
Hasta aquí, una oblea ha completado los pasos de fabricación más complejos.
Pero aún no se puede usar directamente.
¿Por qué?
Porque todavía es un "chip desnudo".
🔔⑤ ¿Por qué, una vez fabricado el chip, no se puede vender directamente?
(Imagen correspondiente 05)
Después de miles de procesos como litografía, grabado, deposición, una oblea finalmente está lista. Pero en este punto, aún no se puede instalar en una computadora ni en un teléfono.
La razón es simple.
Porque es demasiado frágil.
Un chip real tiene solo unos pocos milímetros cuadrados o decenas de milímetros cuadrados.
Una vez cortado, es un trozo de silicio desnudo.
No tiene capa protectora, ni pines, y no se puede conectar a la placa base.
Por lo tanto, aún debe pasar por los dos últimos pasos:
Empaquetado (Package) y Prueba (Test).
El empaquetado no es simplemente "envolverlo".
También realiza tres tareas 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 también 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?
(Imagen correspondiente 06)
Si observas la industria de semiconductores, encontrarás un fenómeno muy interesante. Casi ninguna empresa puede hacer todo por sí misma.
¿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, y desarrollar un nodo de proceso avanzado lleva varios años.
Además, equipos, materiales, procesos, cada eslabón requiere una acumulación a largo plazo.
Por lo tanto, toda la industria ha ido formando gradualmente una división profesional del trabajo. Cada empresa concentra sus recursos en el eslabón que mejor sabe hacer.
Esta es la razón de la formación de la cadena industrial de semiconductores actual.
🔔⑦ ¿Por qué la IA impulsa toda la cadena industrial?
(Imagen correspondiente 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 GPU.
También necesita:
CPU para la programación.
HBM para 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 de inversión adicional en IA, no solo se benefician los fabricantes de GPU, sino toda la cadena industrial de semiconductores.
Esta es la razón por la que en los últimos dos años no solo hemos visto un aumento en NVIDIA.
TSMC, Broadcom, Micron, SK Hynix, Samsung Electronics, Applied Materials, ASML y otras empresas también se han beneficiado continuamente.
🔔⑧ Al estudiar una empresa de semiconductores, primero responde una pregunta.
(Imagen correspondiente 09)
Cuando vemos una empresa de semiconductores, no nos apresuremos a mirar el PE ni el precio de la acción.
Primero pregúntate a ti mismo:
¿En qué posición de la cadena industrial se encuentra?
Porque la posición en la cadena industrial determina cómo gana dinero.
Las empresas de materiales ganan dinero con los consumibles.
Las empresas de equipos ganan dinero vendiendo equipos.
Las empresas de diseño ganan dinero con la propiedad intelectual.
Las fábricas de obleas ganan dinero con la capacidad de fabricación.
Las fábricas de empaquetado ganan dinero con la tecnología avanzada.
Diferentes posiciones implican modelos de negocio completamente diferentes.
Entender esto hará que la lógica de valoración de muchas empresas sea muy clara.
Escrito al final
Muchas personas estudian IA fijándose solo en una empresa.
Pero lo que realmente 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 los precios de las acciones, sino la lógica subyacente del flujo de capital en toda la era de la IA.
En el próximo artículo, continuaremos desglosando un tema fácil de confundir:
CPU, GPU, NPU, FPGA, ASIC, ¿cuál es la diferencia?
¿Por qué el entrenamiento de IA casi no puede prescindir de GPU?
¿Por qué los chips de inferencia comienzan a florecer?
¿Dónde ocurre realmente la competencia en los chips de IA?