TSMC, el mayor fabricante de semiconductores del mundo, crea las GPU para la inteligencia artificial (IA), que se establece en el Nvidia, el mercado AMD y muchos otros fabricantes de estas especies de chips. De hecho, 90% de los circuitos integrados para AI Disponible en el mercado mundial fue hecho por TSMC. Además, en su cartera de clientes Apple, Nvidia, AMD, Qualcomm, Mediatak e incluso Intel entre muchas otras compañías que se dedican al diseño de circuitos integrados.
Ahora estamos con Nvidia. La compañía citada por Jensen Huang está actualmente monopolizada alrededor del 90% del mercado de GPU para IA. Es probable que la cuota se reduzca a mediano plazo contra el presunto crecimiento de competidores como Huawei o AMD, pero actualmente Nvidia no tiene motivos para preocuparse. Y no existen porque el mercado de semiconductores está creciendo mucho en los próximos años. Según el consultor de AMR (Investigación de mercado aliada) En 2031 tendrá un volumen de facturación de más de $ 263,000 millones.
Smic y Huawei son la punta de lanza de China en los chips y la industria de la IA
Jensen Huang, director general de Nvidia, dijo hace unos días que China en IA no permanece frente a los Estados Unidos. Y la solvencia de Deepseek, Ernie, Qwen, Pangu, Hunyuan o Sensenova apoyan su análisis. Por el momento es muy difícil determinar objetivamente qué país de la IA. Es razonable concluir que Estados Unidos está por delante de China si nos adherimos a la capacidad y el rendimiento compartidos de sus modelos de IA, pero el realmente relevante se determina si esta capacidad contiene un valor real.
Eso es La línea de pensamiento que defiende a los expertos Como Arthur Lai, jefe de la Asia del Conglomerado de Finanzas Macquarie, o Jason Corso, profesor de IA en la Universidad de Michigan (EE. UU.). Además, es importante que no pasemos por alto las métricas que se están utilizando actualmente para evaluar las habilidades y el rendimiento de los modelos de IA más avanzados Son cada vez más claros. Y cuando los modelos mejoran y desarrollan su competitividad global, corresponde.
A pesar de las sanciones del gobierno de los Estados Unidos, Nvidia continúa dominando el mercado de hardware chino para IA
Como vemos, definitivamente es obvio que China compite por Estados Unidos cuando se desarrollan grandes modelos de voz. Los mayores desafíos que enfrentan este país asiático no están en esta área. Se mantienen en el área del hardware. A pesar de las sanciones del gobierno de los Estados Unidos, Nvidia continúa dominando el mercado de hardware chino para la IA, lo que les impide vender su mejor GPU para sus clientes chinos.
Y TSMC produce el 90% del semiconductor para este escenario, ya que existen algunas de las tecnologías de integración más avanzadas en producción que existen, y lo que también es crucial, el rendimiento por dulces de su nodo avant -Gart es muy competitivo. China debe poder poder Compárelos con Nvidia y TSMCY sus mejores candidatos son actualmente smic (Semiconductor Manufacturing International Corp) y Huawei.
SMIC es el mayor fabricante chino de semiconductores con una participación en el mercado mundial de alrededor del 5%y actualmente tiene la capacidad de producir circuitos integrados de 6 y 7 nm. According to Dr. Kim, an expert for chip manufacturing who worked in Samsung and is currently examining TSMC in the USA, he is about to start the production of 5 -nm chips, and plans to do his first 3 Nm nodes with GAA transistors (with ((withVuelta a la puerta) en 2026.
Huawei ahora está decidido a absorber gradualmente la cuota de mercado que Nvidia mantiene en China. Su hardware actualmente más ambicioso es el chip Ascend 910d que se persigue Superar el rendimiento La GPU NVIDIA H100. Sin embargo, esta compañía china presentó recientemente su chip Ascend 920, una solución que claramente tiene como objetivo llenar los vacíos que la GPU NVIDIA H20 dejará en el mercado chino. En la segunda mitad de 2025, esta propuesta ingresará a la producción en gran fortaleza de ganancias con una tecnología de integración de 6 nm que probablemente se desarrolló con Huawei y SMIC Page.
Imagen | Nvidia
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