¡Las personas internas que el jefe debería vigilar con más atención son Finanzas y Recursos Humanos! ¡Finanzas hace que la empresa se estanque! Por ejemplo, Intel. ¡Recursos Humanos a menudo no hace su trabajo! Por ejemplo, en esta ocasión echaron a perder el IPO de Xiaohongshu
Reflexión profunda del ex CEO de Intel: ¡Diez años sin comprar una sola máquina de litografía, pero gastando 100 mil millones de dólares en recomprar acciones! ¡Durante 15 años seguidos, dejando que Finanzas lleve el timón, y perdiendo los chips del iPhone y la era móvil!
En julio de 2026, el ex CEO de Intel, Pat Gelsinger, participó en el podcast All-In, donde conversó de manera sincera con el presentador Jason durante más de una hora.
De dominar el mundo en la era de las PC, a quedar muy rezagada frente a Nvidia y TSMC: ¿en qué pasos salió mal Intel durante estos más de diez años? El ex CEO Pat Gelsinger, con 34 años de experiencia personal, señaló sin tapujos la causa raíz de cómo Intel se "descarriló": dirigir la empresa desde las finanzas, sustituir la inversión en fábricas con recompras por miles de millones, y perderse las olas del iPhone y de los chips de IA. Esta reflexión no solo desvela un error de juicio tecnológico de un gigante, sino también el problema de fondo que toda la Silicon Valley está evitando: cuando el retorno del capital secuestra las decisiones tecnológicas, ¿cuál es el costo real?
A continuación se presenta una compilación basada en la transcripción de la entrevista de All-In Podcast de julio de 2026. Se conserva el sentido original, pero debido a la conversión del idioma y al ajuste del texto por extensión, es posible que existan pequeñas diferencias en la forma de expresarlo respecto al diálogo original. Se han omitido y ordenado algunos fragmentos. Por este motivo, se aclara lo anterior.
¿Qué hizo Intel bien en el pasado?: la genética tecnológica y el largo plazo
Gelsinger recuerda que Intel, a la que se unió cuando era joven, estaba liderada por un grupo de "expertos técnicos profesionales": Andy Grove, Gordon Moore y Bob Noyce. Estas personas no eran solo líderes empresariales, sino también ingenieros entre ingenieros. Cuando entró por primera vez al equipo directivo, "de 20 personas, 15 eran doctores".
Esa genética tecnológica permite que Intel se atreva a hacer inversiones a largo plazo y de gran inversión de capital. Construir una fábrica de chips y comprar máquinas de litografía EUV: decisiones que en los estados financieros quizá tarden diez años en recuperarse, pero que los líderes tecnológicos pueden ver el valor estratégico. Precisamente esa visión permitió que Intel estableciera su dominio de "Intel Inside" en la era de las PC.
Al mismo tiempo, Intel defendía la filosofía de "mejora continua". Al comparar el éxito de Nvidia, Gelsinger señaló que Huang Renxun no se hizo rico de la noche a la mañana, sino que "cada generación de producto se va volviendo un poco mejor", evolucionando poco a poco desde tarjetas gráficas hasta convertirse en una plataforma de computación de propósito general. Intel también dominaba el mercado en sus primeros años gracias a ese ritmo "tipo Ley de Moore".
¿Qué hizo mal Intel?: cinco grandes errores estratégicos
Cuando el presentador preguntó "¿qué hizo mal?", Gelsinger respondió sin rodeos con una lista:
Error uno: dejar que "personal de finanzas" dirija en lugar de "personal técnico"
Gelsinger lo dice con claridad: el punto de partida del "descarrilamiento" de Intel fue cuando la empresa comenzó a operar a cargo de "empresarios" en lugar de "ingenieros". Cuando regresó en 2021, era el "primer CEO con formación técnica en 15 años". Los CEOs anteriores —Oudening, Keresici, Swan— procedían ya fuera del área de negocio o tenían un perfil financiero.
"Cuando tomas decisiones clave de tecnología que impactan decenas de miles de millones, no puedes hacerlo mediante hojas de cálculo. A menos que la propia tendencia tecnológica vuelva razonable la inversión, eso inevitablemente termina en pérdidas."
Puso el ejemplo de que grandes empresas tecnológicas como Microsoft con Nadella y Google con Pichai, aunque no sean fundadores, también son "líderes con una sólida formación tecnológica". Mientras tanto, bajo el liderazgo de dirigentes no tecnológicos, las decisiones en Intel se convirtieron en "hacer números", en lugar de "mirar hacia el futuro".
Error dos: recomprar acciones con 100.000 millones de dólares, en lugar de invertir en capacidad de fabricación
Según divulga Gelsinger, en los cinco o seis años previos a su regreso, Intel devolvió aproximadamente 100.000 millones de dólares a los accionistas mediante dividendos y recompras de acciones.
Pero cuando él asumió en 2021, descubrió que se enfrentaba a una empresa de chips que llevaba exactamente diez años sin construir una nueva fábrica de obleas; incluso ni siquiera había comprado una sola máquina de litografía EUV.
"Si ese dinero pudiera haber quedado en el balance general, podríamos haber hecho muchas cosas: por ejemplo, fabricar chips para el iPhone (Intel le había rechazado a Apple) o preparar con antelación el negocio de foundry".
Señaló con dureza que el dolor de Intel, en esencia, es el "cortoplacismo financiero": dedicar grandes sumas de dinero al retorno a accionistas a corto plazo y abandonar las inversiones para el futuro en fabricación.
Error tres en el ecosistema CUDA: subestimar las GPU de Nvidia y
En la etapa más gloriosa del CPU de Intel, en toda la empresa se "despreciaban" las tarjetas gráficas de cierto tipo de Huang Renxun, considerándolas solo "juguetes para jugadores". Pero Nvidia fue construyendo continuamente el ecosistema de software CUDA y el modelo de programación SIMT, convirtiendo la GPU en una plataforma de computación de propósito general. Cuando los equipos japoneses de HPC empezaron a usar tarjetas gráficas para cómputo de alto rendimiento, el punto de giro ya había llegado.
Gelsinger revela que, dentro de Intel, en realidad hubo un proyecto similar: Larrabee, que intentaba usar la arquitectura x86 para hacer el mismo tipo de computación de propósito general. Pero "una semana después de que me fuera por primera vez de Intel, este proyecto lo cancelaron".
"Si en aquel momento nos hubiéramos mantenido, el mundo sería muy diferente."
Error cuatro: perderse los chips del iPhone y la era móvil
En 2006, Intel rechazó la solicitud de desarrollar chips para el primer iPhone, aduciendo que el precio y el volumen de producción no eran rentables. Como resultado, Apple cambió a ARM, inaugurando la era de la computación móvil, mientras Intel quedó totalmente rezagada.
Lo más conmovedor es que Steve Jobs, incluso antes de colaborar con Intel en chips para Mac, ya había trasladado en secreto macOS a la arquitectura x86 durante "cuatro versiones". Mientras Intel se sentía orgullosa de ganar pedidos de Mac, Jobs ya preparaba el plan para "deshacerse de Intel". Gelsinger recuerda: "Steve dijo: 'Ya le he hecho cuatro versiones para x86; creo que podemos lograrlo.'" Así se sembró la idea de que Apple desarrollaría sus propios chips, que finalmente dio origen a la familia M, y terminó dejando por completo atrás a Intel.
El 10 de noviembre de 2020, Apple lanzó oficialmente su primer chip diseñado específicamente para Mac: el M1. Utiliza entonces el proceso de 5 nanómetros más avanzado. Empaqueta 16.000 millones de transistores. En rendimiento, la velocidad de CPU del M1 supera en hasta 3,5 veces a la de la generación anterior; el rendimiento de procesamiento gráfico mejora hasta 6 veces, y la autonomía pasa de unas 10 horas a 18 horas. Lo más importante es que, con el mismo rendimiento, el consumo de energía del M1 es solo una cuarta parte del de los chips de Intel.
El lanzamiento del M1 anunció oficialmente el fin de la colaboración entre Apple e Intel que había durado 15 años. Reuters comentó en ese momento: "Este nuevo chip, llamado 'M1', marca que el Mac de Apple deja de depender de la tecnología de Intel durante casi 15 años.
Error cinco: ignorar el modelo de foundry, y TSMC lo superó
Durante mucho tiempo, Intel apostó por el modelo "IDM" (diseño integrado y fabricación): diseñaba sus propios chips y nunca había considerado abrir las fábricas a terceros. En cambio, TSMC (TSMC) se posicionó desde el inicio como una "foundry pura": "No importa quién sea el diseñador, yo te ayudo a fabricarlo". Cuando Gelsinger regresó en 2021, la producción de obleas de TSMC ya era cinco veces la de Intel.
"Esta industria ya cambió: lo que se necesita son enormes volúmenes de obleas, diseños diversos y herramientas EDA estandarizadas. Pero Intel seguía fabricando en secreto, como si no hubiera competencia".
Después de volver al cargo de CEO en 2021, Gelsinger puso en marcha la estrategia "IDM 2.0"; su eje central era que Intel también se convirtiera en foundry y abriera su capacidad de fabricación a clientes externos. Además, impulsó activamente la (Ley de Chips y Ciencia) (CHIPS Act) para conseguir fondos del gobierno de Estados Unidos y construir nuevas fábricas de obleas en territorio estadounidense.
También comenta que la proporción global de Estados Unidos en procesos avanzados ya subió del 12% en 2021 al 18% en la actualidad. "Aunque aún está lejos del 50%, la dirección es correcta". El negocio de foundry de Intel también empezó a arrancar, y las fábricas de TSMC en Estados Unidos ya están en marcha.
Sobre la actual ola de construcción de infraestructura de IA, Gelsinger cree que la burbuja no se inflará demasiado, porque existe un "techo" natural: el suministro de energía. El aumento del ritmo global de energía es solo del 4-5%; en Estados Unidos, en los últimos diez años fue solo 1%. Sin electricidad, no se pueden construir centros de datos ni comprar GPU.
Pero está convencido de que el valor a largo plazo de la IA es "casi infinito". Con cada token inteligente adicional, se puede optimizar la cadena de suministro, las finanzas y la logística, e incluso resolver la escasez de mano de obra. Propone un objetivo: "reducir en diez mil veces el costo y el consumo energético de la IA", para materializar la paradoja de Jevons (cuanto más barato y eficiente es un recurso, más demanda genera).
"Los próximos dos o tres decenios serán la era dorada de los técnicos. Abordaremos la química, el lenguaje, los nuevos materiales y el cáncer, y lograremos que miles de millones de personas salgan de la pobreza. No hay un mejor momento que este".
Gelsinger también predijo que la computación cuántica producirá resultados "significativos" antes de 2030. Actualmente, ya hay cuatro o cinco modalidades cuánticas (como trampas iónicas, fotones, espines, etc.) que han demostrado que funcionan, y también se han superado los avances en corrección de errores; lo que queda es, simplemente, el problema de "escala de ingeniería". Él mismo invirtió en una empresa cuántica (SI Quantum) y cree que la fusión de cuántica, IA y computación clásica abrirá una nueva ronda de revoluciones.
La revisión de Gelsinger revela una tesis central: las empresas tecnológicas deben ser lideradas por personas que entiendan la tecnología. Cuando la "lógica financiera" reemplaza la "lógica tecnológica" y el retorno para los accionistas a corto plazo aplasta la construcción de capacidades manufactureras a largo plazo, una empresa que en su día fue grandiosa puede, sin darse cuenta, quedar apartada por la época. $BNB
