El boom de la inteligencia artificial en esta primera mitad de 2023, causado por la irrupción de chatGPT, ha tenido un claro ganador: el sector de los semiconductores.
Nvidia, la empresa más popular del sector, se ha llevado los titulares, porque ha conseguido además superar el billón de dólares de capitalización, pero hay muchas otras compañías del sector que también se han beneficiado de este espectacular rally.
Las más importante se pueden encontrar en la cartera del ETF Amundi MSCI Semiconductors ESG Screened UCITS (LU1900066033), que replica la composición del MSCI ACWI Semiconductors & Semiconductor Equipment ESG Filtered Net Total Return Index.
Este índice está denominado en dólares estadounidenses y representa un conjunto selecto de empresas del índice MSCI ACWI Semiconductors and Semiconductor Equipment Index. ¿Cuáles?
¿En qué empresas invierte el índice de semiconductores?
A cierre de mayo, estas eran las 10 principales empresas en cartera, con un peso conjunto del 75%.
1. NVIDIA: Es una empresa multinacional de tecnología que se especializa en el diseño de unidades de procesamiento gráfico (GPU) para los mercados de juegos y profesionales, así como en sistemas en un chip (SoC) para el mercado de computación móvil y automotriz. Pesa un 25% en el índice y, por lo tanto, en el ETF. Es decir, 1 de cada 4 euros que se invierte en el ETF va a acciones de Nvidia.
2. Taiwan Semiconductor Manufacturing: Es la fábrica de semiconductores más grande del mundo, proporcionando el servicio de fabricación de chips a muchas empresas líderes en el sector de la tecnología.
3. Broadcom: Es un fabricante global de semiconductores y software de infraestructura que diseña productos para la transmisión de voz, datos y vídeo.
4. ASML Holding: Es una empresa de tecnología holandesa que se especializa en la fabricación de sistemas de litografía para la producción de circuitos integrados como CPUs, DRAM y chips flash.
5. Advanced Micro Devices: Es una empresa multinacional de semiconductores que desarrolla procesadores de computadora y tecnologías relacionadas para empresas y consumidores.
6. Texas Instruments: Es una empresa de tecnología que diseña y fabrica semiconductores y varios productos electrónicos integrados.
7. Intel Corp: Es una de las empresas líderes en el mundo en la fabricación de chips y procesadores para computadoras y servidores.
8. Qualcomm : Es una empresa de semiconductores y tecnología de telecomunicaciones que inventa tecnologías móviles innovadoras y diseña chips para smartphones.
9. Applied Materials: Es una empresa que produce equipos, servicios y software para la fabricación de semiconductores, paneles planos, pantallas de cristal líquido y células solares fotovoltaicas.
10. Analog Devices: Es una empresa que se especializa en el diseño, fabricación y comercialización de circuitos integrados analógicos, mixtos y de señal digital.
El espectacular avance de estas compañías ha llevado al ETF a cerrar el primer semestre de 2023 con una revalorización cercana al 50%. Ha tocado máximos históricos en las últimas sesiones y ha recuperado todo el castigo tremendo que sufrió en 2022.
¿Por qué los semiconductores tienen tanta importancia en la IA?
Los semiconductores son fundamentales para la IA generativa porque actúan como el "cerebro" de los sistemas de inteligencia artificial.
Estos chips procesan enormes cantidades de datos a velocidades increíbles, permitiendo que los algoritmos de IA aprendan, adapten y generen resultados en tiempo real.
A medida que la IA generativa se vuelve más compleja, requiere semiconductores más potentes para manejar tareas de procesamiento intensivas.
Por lo tanto, el avance en la tecnología de semiconductores es esencial para impulsar el progreso en la IA generativa, permitiendo innovaciones en campos como el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural.
Cuánta más complejidad, más chips se requieren
La capacidad necesaria para la IA generativa varía enormemente dependiendo de la complejidad de la tarea. Por ejemplo, para generar texto de alta calidad como lo hace chatGPT en su versión 3, OpenAI tiene 175 mil millones de parámetros y se entrenó con cientos de gigabytes de texto.
En el caso de la generación de imágenes, como con DALL-E de OpenAI que crea imágenes a partir de descripciones de texto, los requisitos de capacidad pueden ser aún mayores.
En general, a medida que los modelos de IA generativa se vuelven más sofisticados y se entrenan con conjuntos de datos más grandes, los requisitos de capacidad de procesamiento y almacenamiento aumentan. Esto significa que se necesitan semiconductores más potentes y eficientes para manejar estas cargas de trabajo de IA.
Por lo tanto, salvo acontecimiento inesperado que cambie el camino hacia el que parece dirigirse la evolución tecnológica, la demanda de semiconductores no dejará de aumentar los próximos años.
Ojo, no obstante, porque muchos expertos señalan que después de la espectacular escalada desde mínimos, las compañías del sector ya descuentan casi el mejor de los mundos para estas compañías.
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