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En mayo de 2026, la empresa de chips AI Cerebras hizo su debut en el NASDAQ con la mayor oferta pública inicial (IPO) de semiconductores de la historia, recaudando más de 5.500 millones de dólares. Su fundador y CEO, Andrew Feldman, compartió en una entrevista sus profundas perspectivas sobre la industria AI: temas clave como la infraestructura AI no es una burbuja (la demanda supera con creces a la oferta), los cuellos de botella en la cadena de suministro (escasez de memoria HBM), la estrategia diferenciada de Cerebras (usar SRAM en lugar de HBM para evitar problemas), las ventajas de la anticipación de OpenAI, la compleja dinámica de la competencia entre China y Estados Unidos en el sector de chips, los momentos más difíciles de una startup que no puede producir chips después de 18 meses de inversión, y el verdadero impacto del AI en el empleo. El análisis abarca dimensiones tecnológicas, comerciales, geopolíticas y personales.
Desglose detallado
1. **Infraestructura AI: ¿Es una burbuja o demanda real?** Feldman afirma que “ahora es la demanda la que impulsa a la oferta**
Mientras el mercado habla de una “burbuja AI”, personas como Steve Ballmer estiman que la infraestructura AI costará entre 3 y 4 billones de dólares para 2030, pero Feldman está claro: no se trata de una burbuja.
- Comparación con burbujas anteriores: la burbuja de fibra óptica en los años 90 fue caracterizada por la construcción de infraestructura primero y luego la espera de clientes; en el caso del AI, los clientes la necesitan ya hoy, pero no podemos producir lo suficiente. Cerebras tiene pedidos acumulados por 250 millones de dólares, al igual que NVIDIA y AMD: no es que no quieran vender, sino que los data centers se están construyendo demasiado lentamente.
- ¿Por qué no es una burbuja? Una burbuja implica apostar a demandas futuras, mientras que ahora el desafío es satisfacer la demanda actual, que está creciendo exponencialmente (incluso personas de 85 años y niños de 11 años utilizan tecnologías AI).
- El papel de las autorizaciones retrasadas: son como los semáforos en una carretera; controlan el ritmo para evitar un consumo desenfrenado y mantienen la salud del mercado.
2. **Cuellos de botella en la cadena de suministro: La memoria HBM ha subido drásticamente de precio, pero Cerebras lo ha evitado con SRAM**
La memoria HBM (utilizada por las GPU) es el segundo mayor cuello de botella en la cadena de suministro del AI (el primero es la capacidad de fabricación de TSMC). Solo Samsung, Micron y SK Hynix pueden producirla, y los precios han aumentado cuatro o cinco veces; la margen de beneficio de Micron alcanza el 80-85%, similar al de las empresas de software.
- La estrategia diferenciada de Cerebras: en lugar de usar HBM, utilizan SRAM, que se integra directamente en los chips junto con los circuitos lógicos, sin costos adicionales y sin problemas de escasez.
- ¿Cuándo mejorará la situación? ¡Difícil! La expansión de la capacidad es un proceso gradual: construir una fábrica de obleas cuesta 400 millones de dólares y lleva 5 años; no se puede resolver con pequeños aumentos en la producción. Mientras la demanda de AI siga creciendo, la escasez de HBM persistirá.
3. **Los momentos más difíciles de una startup**: Invertir 8 millones de dólares al mes durante 18 meses sin poder producir chips; el apoyo del consejo directivo lo salvó
Cerebras llevó diez años en su desarrollo antes de lanzarse al mercado, y hubo un período muy difícil:
- Durante esos 18 meses, gastaron 8 millones de dólares mensualmente sin poder producir chips: al principio, los chips se quemaban después de solo 2 segundos de funcionamiento; después de un año, podían funcionar durante una hora, pero aún así no lograron el éxito.
- El apoyo clave fue del consejo directivo, que no ejerció presión. Feldman dice: “Si la presión no proviene de dentro de uno mismo, significa que han elegido a la persona equivocada”. Desarrollar hardware es ya de por sí difícil, y ellos estaban enfrentando un problema sin precedentes con chips a nivel de oblea.
- El apoyo familiar: durante ese tiempo, se retiró de la vida social; su esposa entendió que el problema no era ella, sino que había problemas en la producción de la empresa. Este tipo de apoyo silencioso le permitió superar las dificultades.
4. **La competencia entre China y Estados Unidos en el sector de chips**: ¿Deben vender chips avanzados a China? ¿Cuál es el riesgo para TSMC?
Es un tema delicado, pero Feldman lo explica con sinceridad:
- Desde el punto de vista de la seguridad: si vendieran los chips más avanzados a China, su ejército los utilizaría, lo que haría que las guerras fueran más difíciles y costosas para Estados Unidos.
- La realidad actual: el bloqueo podría impulsar a China a desarrollar su propia infraestructura tecnológica (ya lo han hecho en áreas como la energía solar y las baterías de litio), lo cual es desfavorable para EE. UU. Sin embargo, como competidores industriales, no pueden permitir que su tecnología sea utilizada en una competencia depredadora.
- La dependencia de TSMC: Estados Unidos depende demasiado de TSMC en Taiwán, lo que representa un riesgo geopolítico. Feldman sugiere otorgar a TSMC privilegios (como exenciones fiscales durante 20 años) para que establezca fábricas en EE. UU. y así traiga la fabricación de vuelta al país; en el pasado, EE. UU. perdió no solo fábricas de obleas, sino también toda una cadena de suministro relacionada (empaquetado, pruebas, etc.).
5. **AI y empleo**: ¿El AI es responsable de los despidos? En realidad, la mayoría son ajustes posteriores a la pandemia; las nuevas tecnologías crearán nuevos puestos de trabajo**
Hay preocupaciones de que el AI reemplace empleos, pero Feldman señala:
- La mayor parte de los despidos se atribuyen al AI, pero en realidad es un ajuste debido a la contratación excesiva durante la pandemia; solo el 5-10% se debe a la automatización impulsada por el AI.
- Las tecnologías crearán nuevos puestos de trabajo: por ejemplo, antes de los años 90 no existían CIO (Directores de Información); con el desarrollo de las redes, surgieron roles como “Director de AI” y “Expertos en Gobernanza del AI”. Algunas tareas actuales de recursos humanos desaparecerán, pero otras se convertirán en funciones estratégicas.
- La lógica fundamental: la tecnología elimina algunos puestos, pero también crea otros; lo importante es adaptarse al cambio.
Conclusión
Esta entrevista no solo habla del éxito de Cerebras, sino que también revela la realidad del sector AI: una demanda explosiva enfrentada a cuellos de botella en la cadena de suministro, la necesidad de estrategias tecnológicas diferenciadas para sobrevivir, la importancia de la perseverancia y el apoyo en los emprendimientos, y el impacto de la geopolítica en la tecnología. Para el público general, comprender estos aspectos ayuda a visualizar cómo el AI cambiará la vida, el trabajo y hasta el panorama global.