La IA puede puede paralizar (de nuevo) las cadenas de suministro del planeta

Estamos seguros de que los responsables de supply chain de un gran número de empresas, aún recuerdan con pavor cómo en marzo de 2021, el portacontenedores taiwanés Ever Given hacía historia al encallar y bloquear el Canal de Suez, dando la puntilla a una cadena de suministro de chips que se había visto estrangulada por la pandemia COVID-19 del año anterior.

Han hecho falta tres años para recuperar cierta normalidad. Y sin embargo, una nueva amenaza se presenta en el horizonte. Tal y como explican los expertos de Bain and Company en su Global Technology Report 2024, si tenemos en cuenta que las cargas de trabajo asociadas a la inteligencia artificial pueden crecer entre un 25% y un 37% anual hasta 2027, podríamos no tardar en llegar a un nuevo escenario de escasez de semiconductores.

«La explosión de la IA podría fácilmente superar ese umbral, creando puntos de estrangulamiento vulnerables a lo largo de la cadena de suministro» explican, señalando a continuación que la creciente demanda también requerirá la construcción de nuevos y más potentes centros de datos. Y es que si los centros de datos actuales suelen tener unas necesidades de suministro de entre 50 y 200 megavatios, los especializados en inteligencia artificial requerirán al menos un gigavatio.

En este sentido, si actualmente los grandes centros de datos cuestan entre 1.000 y 4.000 millones de dólares, en cinco años podrían alcanzar entre 10.000 y 25.000 millones.

Más presión sobre las cadenas de suministro

Para mantener la demanda actual y como hemos visto, la futura, la cadena de suministro de componentes IA (especialmente semiconductores, GPUs, etc.) debería poder escalar al mismo ritmo. Sin embargo tal y como explican los expertos de Bain and Company, en este caso la imagen que proyecta esta cadena es la de una compleja telearaña que sitúa las materias primas necesarias para la fabricación de chips en su centro.

Así, en uno de los extremos encontramos las fábricas y la infraestructura necesaria para aumentar la producción de chips y en otro, los centros de datos necesarios para procesar las cargas de IA. El problema es que ambas infraestructuras (fábricas y centros de datos) tienen largos tiempos de entrega (el que se tarda en planificarlas, construirlas y ponerlas en funcionamiento); tanto, que según la consultora, actualmente se sitúa entre tres años y medio y más de cinco años.

Esto implica que el crecimiento de la demanda podría superar la capacidad de estas infraestructuras de desarrollarse a tiempo, generando un cuello de botella que podría llevar en el peor de los casos, a una nueva parálisis global.

En este escenario, el informe también advierte que las fábricas que producen los chips más complejos serían el eslabón más débil de toda la cadena. Para poder responder a la previsible demanda, tendrían que incrementar su producción entre un 25% y un 35% entre 2023 y 2026. A esto se sumaría la necesidad de construir hasta cinco nuevas fábricas de chips avanzados para poder dar respuesta a las necesidades de sectores como el smartphone y los PCs inteligentes.

Igualmente preocupante es el hecho de que en realidad, toda esta industria está en muy pocas manos. NVIDIA que diseña la mayoría de las GPU, ha alcanzado una valoración en bolsa de más de 3 billones de dólares. Pero para «ponerlas en el mercado» necesita a sus socios taiwaneses de TSMC y los coreanos de Samsung, las dos únicas empresas capaces de producir tal cantidad de chips a escala.

A este cocktail le podemos sumar las recientes tensiones globales, el conflicto comercial entre China y Estados Unidos y los esfuerzos que están haciendo goviernos de todo el mundo para convencer precisamente a esas empresas que abran nuevas fábricas en sus respectivos países. ¿Quién da más?