El verdadero cuello de botella de la IA ha cambiado silenciosamente, y ya no es la GPU.
Los datos de TrendForce muestran que los discos duros tienen ahora plazos de entrega de 50 semanas (más de 3 veces lo normal) y que los sustratos de empaquetado ABF se han extendido a entre 48 y 56 semanas (más de 4 veces lo habitual). La DRAM sigue estancada en 20 semanas.
¿Y las GPU? Siguen estando más o menos equilibradas.
La ironía: puedes conseguir el acelerador, pero el resto del rack —almacenamiento, sustratos y memoria— no llegará lo bastante rápido como para ponerlo en marcha. La mayor parte de la nueva capacidad no estará disponible hasta 2027.
Este es el clásico efecto látigo de la cadena de suministro. Se resuelve el componente principal mientras las piezas auxiliares se convierten en la verdadera limitación. Por eso las ampliaciones de infraestructura de IA tardan más de lo previsto y los hiperescaladores buscan desesperadamente componentes que no sean GPU.
Para $NVDA, esto supone tanto un límite como una ventaja competitiva. La demanda sigue siendo fuerte, pero los plazos de implementación se alargan. Las empresas que resuelvan primero las limitaciones de empaquetado, almacenamiento y memoria captarán un valor desproporcionado en la siguiente fase de este ciclo.
Hay que prestar atención a los proveedores de los proveedores. Ahí es donde se encuentra el próximo cuello de botella —y la próxima oportunidad—.
Los datos de TrendForce muestran que los discos duros tienen ahora plazos de entrega de 50 semanas (más de 3 veces lo normal) y que los sustratos de empaquetado ABF se han extendido a entre 48 y 56 semanas (más de 4 veces lo habitual). La DRAM sigue estancada en 20 semanas.
¿Y las GPU? Siguen estando más o menos equilibradas.
La ironía: puedes conseguir el acelerador, pero el resto del rack —almacenamiento, sustratos y memoria— no llegará lo bastante rápido como para ponerlo en marcha. La mayor parte de la nueva capacidad no estará disponible hasta 2027.
Este es el clásico efecto látigo de la cadena de suministro. Se resuelve el componente principal mientras las piezas auxiliares se convierten en la verdadera limitación. Por eso las ampliaciones de infraestructura de IA tardan más de lo previsto y los hiperescaladores buscan desesperadamente componentes que no sean GPU.
Para $NVDA, esto supone tanto un límite como una ventaja competitiva. La demanda sigue siendo fuerte, pero los plazos de implementación se alargan. Las empresas que resuelvan primero las limitaciones de empaquetado, almacenamiento y memoria captarán un valor desproporcionado en la siguiente fase de este ciclo.
Hay que prestar atención a los proveedores de los proveedores. Ahí es donde se encuentra el próximo cuello de botella —y la próxima oportunidad—.