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Las acciones de chips de IA cayeron en el premarket del lunes por la pausa de entrenamiento de OpenAI (28/09)
Sigue de la pausa de ayer: el mercado leyó el freno al entrenamiento de los modelos punta como riesgo de desaceleración en la demanda de cómputo. Intel cayó más de 3%, AMD cerca de 2,5%, y Nvidia y Broadcom alrededor de 1%, con retrocesos también en memorias como Micron y SK Hynix. La cadena lógica es directa y vale tenerla presente para lo que viene: si las empresas de IA postergan corridas de entrenamiento, se enfría el crecimiento de la demanda de aceleradores e infraestructura de datacenter, que es lo único que sostiene estas valuaciones. Como factor secundario del día, el Brent superó los 107 dólares por barril. TipRanks · The Register
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AMD cruzó el billón de dólares de capitalización por primera vez (21/09)
La acción saltó cerca de 10% en el día hasta tocar 615,99 dólares, y con eso AMD se convirtió en la cuarta fabricante de chips en pasar el umbral, detrás de Nvidia, Broadcom y Micron. Es el quinto día consecutivo de suba y acumula alrededor de 25% en esa racha; el índice de semiconductores de Filadelfia subió 4,3% en la jornada. El disparador inmediato fue el entusiasmo por el arranque de Muse, el agente de compras de Meta, que empujó a todo el sector. Conviene mantener la escala a la vista: Nvidia vale unos 5,4 billones, más de cinco veces lo mismo. CNBC · Bloomberg · Semafor
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Broadcom parchea una falla crítica en VMware Workstation y Fusion que deja saltar de la VM al host (05/09)
CVE-2026-59346 (CVSS 9,3) es un desbordamiento de entero que un atacante con privilegios administrativos locales dentro de una máquina virtual con adaptador de red VMXNET3 puede usar para ejecutar código en el anfitrión. En el mismo lote va CVE-2026-59347 (CVSS 8,1), un desbordamiento de buffer en pila en HGFS que permite ejecutar código como el proceso VMX del host. Las dos exigen privilegios elevados dentro de la VM, lo que suena tranquilizador hasta que uno recuerda para qué se usan estas VMs: análisis de malware y pruebas de software no confiable. The Hacker News
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Usan el runtime de Node.js como vehículo de malware contra gobiernos, tecnológicas y hoteles (03/09)
El equipo de Threat Hunter de Symantec, ahora parte de Broadcom, lo viene viendo desde febrero de 2026. El atractivo de la técnica es que node.exe es una herramienta de desarrollo legítima y firmada: el código malicioso vive en scripts interpretados y no en un binario, así que la detección por firmas tiene poco a qué agarrarse, y una entrada en la clave Run del registro relanza el payload en cada inicio de sesión. En una intrusión observada entre el 23 de marzo y el 25 de julio contra una tecnológica asiática, los atacantes se bajaron el instalador oficial desde nodejs.org. Es el mismo patrón de siempre —vivir de la tierra— corrido a un runtime que hoy está instalado en casi cualquier máquina de desarrollo. The Hacker News
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Nvidia compra Hugging Face por USD 12.900 millones (27/08)
Lo reporta The Information: Nvidia se queda con la plataforma que hostea modelos abiertos y ofrece servicios cloud, líder de su categoría desde hace diez años, con unos USD 150 millones de facturación anual y "cerca de la rentabilidad" según su CEO Clem Delangue. El múltiplo es de unas 80 veces ingresos anuales, y la lógica se lee mejor mirando de qué se está defendiendo Nvidia: los proveedores cerrados están reduciendo activamente su dependencia de su hardware —OpenAI con Jalapeño y Broadcom, Anthropic con chip propio, Google con TPUs desde hace años—, así que apuntalar el ecosistema de pesos abiertos es apuntalar la demanda que le queda. Nvidia ya había comprometido USD 26.000 millones en cinco años para desarrollar modelos open source. La jugada natural es escalar el negocio cloud de Hugging Face y convertirlo en una especie de OpenRouter de los modelos de pesos abiertos. The Decoder · The Information · TechCrunch
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OpenAI mostró los primeros benchmarks de Jalapeño: 700W contra los 1.400W del GB300, y hasta 1,9 veces más throughput por kilowatt (25/08)
Sigue de lo de ayer, cuando Nvidia usó Hot Chips 2026 para poner el Groq 3 LPX en producción: ahora fue OpenAI la que llegó a la conferencia con números de su primer chip propio, el ASIC de inferencia que codesarrolló con Broadcom. Sobre la suite pública InferenceX de SemiAnalysis, Jalapeño entregó entre 1,5 y 1,9 veces más throughput por kilowatt y entre 1,7 y 3,6 veces menos latencia end-to-end que los sistemas rack GB200 y GB300. Las pruebas corrieron sobre GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 670B y Kimi K2.5. Las advertencias son varias y conviene tenerlas juntas: no se comparó contra Vera Rubin, no entrena modelos, y las comparaciones principales enfrentaron predicción de un solo token contra configuraciones GB300 haciendo lo mismo, cuando en producción Nvidia suele usar predicción multi-token —donde la ventaja de eficiencia baja a unas 1,5 veces—. Cada paquete lleva seis stacks de HBM4, 216 GiB a 15,4 TB/s, en un proceso clase 3nm de TSMC. Escalar esto al acuerdo de 10 GW firmado con Broadcom convertiría a OpenAI en un nuevo demandante grande de HBM4, la pieza más escasa de la industria. Y todo esto una semana después de que Nvidia acordara respaldar hasta USD 105.000 millones de financiamiento para un campus de datacenter de OpenAI en Ohio. Tom's Hardware · TechCrunch · The Decoder
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Samsung subió hasta 15% los precios de su foundry avanzada porque la demanda de IA le llenó las líneas de 4 nm (19/08)
Según Reuters, los aumentos se aplicaron en julio sobre órdenes nuevas en los procesos de 4, 5 y 8 nm: el 4nm SF4 subió entre 10% y 15% para clientes chinos y estadounidenses —los taiwaneses vieron de 5% a 10%—, el 5nm SF5 entre 10% y 15%, y el nodo de 8 nm cerca de 10%. La causa está en la planta de Pyeongtaek, que opera a plena capacidad desde fines del año pasado y produce tanto chips lógicos para Qualcomm como los base dies de las pilas HBM de la propia Samsung: los clientes externos compiten por wafer starts contra la división de memoria de la casa. La división de foundry pierde plata desde 2022, pero Lee Min-hee de BNK Investment & Securities dice que si sostiene los aumentos "podría volverse rentable ya el año que viene". La cartera creció fuerte —el contrato de chips de IA de Tesla por USD 16.500 millones, un acuerdo de fabricación con Apple, otro de chips de IA con Broadcom y el procesador de inferencia de Nvidia—, y la suba llega poco después de que Samsung bajara la oblea de 2 nm a USD 20.000 para socavar a TSMC en cerca de un tercio. Tom's Hardware
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Google habría fichado a AMD para diseñar una TPU de décima generación con núcleos de CPU en el mismo paquete (16/08)
SemiAnalysis dice en una nota a clientes que Google está trabajando con AMD en la generación v10, lo que sería la primera participación real de AMD en un ASIC de IA a medida. El atractivo no sería el acelerador —Google lleva nueve generaciones con Broadcom como diseñador— sino la IP de CPU, el empaquetado avanzado y SoIC de AMD: se estarían pidiendo TPUs con núcleos de CPU en el paquete para cargas de aprendizaje por refuerzo y agénticas, mucho más pesadas en cómputo de propósito general que el entrenamiento clásico de LLMs. La tendencia ya se ve en los ratios: los sistemas TPU 8i llevan un Google Axion cada dos TPUs, contra un Xeon Emerald Rapids cada cuatro en la séptima generación. Es reporte de analista, no confirmación oficial, pero apunta a que la próxima ola de infraestructura de IA puede ser bastante más CPU-intensiva de lo que se asume. Tom's Hardware
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Anthropic arma un equipo propio de diseño de chips
Confirmó que está contratando ingenieros para diseñar silicio optimizado para Claude, con posibles acuerdos de fabricación (se menciona Samsung), mientras sigue usando chips de AWS, Google, Nvidia y AMD. Sigue el camino de OpenAI (Jalapeño con Broadcom), Google (TPU) y Meta (MTIA): la integración vertical en silicio se vuelve necesidad competitiva. (6/8) TechStartups (vía TechCrunch)
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Corea consolida ~US$950B en compromisos de chips de IA
Los papeles de SK Hynix (+3%) y Samsung impulsaron al Kospi (~+1%) el 31/07 sobre la base del megapaquete de US$950B en compromisos de suministro liderado por Nvidia y Broadcom —SK Hynix aporta HBM y Samsung firmó un MoU de foundry/packaging con Broadcom—. Es el mayor acuerdo de la historia de los semiconductores. TradingKey
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Meta empieza a fabricar su chip de IA "Iris" en septiembre
Meta comenzará la producción de su acelerador de datacenter propio (codename Iris), desarrollado con Broadcom y fabricado por TSMC, dentro de un roadmap MTIA de cuatro generaciones. El chip pasó el testeo en apenas seis semanas sin incidentes mayores, señal de que los hyperscalers siguen internalizando silicio para reducir dependencia de Nvidia. Tech Startups
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Meta pone en producción su chip "Iris" en septiembre
Documentos internos revisados por prensa muestran que Meta arranca en septiembre la manufactura de Iris, su chip de datacenter custom dentro del roadmap MTIA de cuatro generaciones. Desarrollado con Broadcom y fabricado por TSMC, pasó testing en seis semanas sin incidentes mayores. El objetivo es escalar a 14 GW de cómputo en 2027 (contra 7 GW previstos para 2026) y reducir dependencia de GPUs de Nvidia y AMD, con hasta USD 145.000 millones de capex en infraestructura de IA este año. The Verge vía Tech Startups
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Apple y Broadcom extienden su alianza de chips hasta 2031
Broadcom seguirá desarrollando y suministrando componentes custom para dispositivos Apple, calmando la preocupación de inversores por una posible reducción de dependencia mientras Apple internaliza más silicio. La jugada subraya que el futuro de IA de Apple depende de un control estrecho del hardware, desde el rendimiento wireless hasta la inferencia on-device. Bloomberg Tech · techstartups
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OpenAI presentó su primer chip custom fabricado con Broadcom
El acelerador propio, desarrollado junto a Broadcom, busca reducir la dependencia de las GPUs de Nvidia para entrenamiento e inferencia. Se suma a la tendencia de los grandes labs de IA de diseñar su propio silicio para controlar costos y capacidad de cómputo. TechCrunch
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TSMC prepara subas de precio en todos sus nodos avanzados
Según reportes de fines de junio, TSMC avisó a sus clientes que suba los precios no solo en 3nm sino también en 7nm e incluso nodos legacy, con incrementos del orden de 5-10%. Afecta a Apple, Nvidia, AMD, Qualcomm, Broadcom y MediaTek, y presiona los costos de toda la cadena de silicio. Tom's Hardware
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OpenAI y Broadcom presentan Jalapeño, el primer chip de OpenAI
El 24 de junio ambas empresas revelaron Jalapeño, un acelerador ASIC de tamaño retículo diseñado desde cero para inferencia de LLMs. Pasó de diseño a tape-out en solo nueve meses —velocidad inusual para un ASIC— y OpenAI usó sus propios modelos para acelerar partes del diseño. El despliegue inicial está previsto para fines de 2026 vía socios de datacenter (incluido Microsoft), con escalado a nivel gigawatt en próximas generaciones. Importa porque reduce la dependencia de OpenAI respecto de las GPUs de Nvidia. TechCrunch · Tom's Hardware
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Google divide su TPU de 8ª generación: 8t y 8i
Google previó su arquitectura de octava generación, separando entrenamiento e inferencia: TPU 8t (Sunfish, diseñada con Broadcom) e TPU 8i (Zebrafish, con MediaTek), ambas en TSMC 2nm para fines de 2027, con objetivos de 2,8x en entrenamiento y 80% de mejora en precio-rendimiento de inferencia sobre Ironwood. Importa porque marca el fin del silicio de propósito general en datacenter y refuerza la presión sobre Nvidia en inferencia. The Next Web · blog.google
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OpenAI y Broadcom presentan Jalapeño, el primer chip de OpenAI
El 24 de junio ambas compañías revelaron Jalapeño, un acelerador de inferencia (un ASIC de tamaño reticular) diseñado en torno a la visión de OpenAI para correr LLMs. Lo co-desarrollaron del diseño al tape-out en apenas nueve meses —presentado como el ciclo de ASIC de alto rendimiento más rápido jamás logrado— y prometen rendimiento por watt sustancialmente mejor que el estado del arte. El despliegue inicial está previsto para fines de 2026. OpenAI · TechCrunch · Tom's Hardware
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OpenAI y Broadcom presentan "Jalapeño", su primer chip de inferencia
Anunciado el 24 de junio, el acelerador fue diseñado de cero específicamente para inferencia de LLMs y llevado del diseño inicial al tape-out en apenas nueve meses —posiblemente uno de los ciclos de desarrollo de ASIC más rápidos jamás logrados. Promete un rendimiento por vatio "sustancialmente mejor" que el estado del arte y apunta directo al dominio de Nvidia; el despliegue inicial se espera para fines de 2026. (TechCrunch, VentureBeat, Broadcom)
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OpenAI presentó "Jalapeño", su primer chip de inferencia con Broadcom
El 24 de junio OpenAI reveló su primer procesador propio, un ASIC del tamaño de una retícula diseñado específicamente para inferencia y construido junto a Broadcom. Según la empresa, alcanzó tape-out en apenas nueve meses (acelerado con sus propios modelos de IA) y muestra mejor rendimiento por watt que las alternativas actuales; el despliegue arranca a fines de 2026. Importa porque es el movimiento más concreto de OpenAI para reducir su dependencia de las GPU de Nvidia. TechCrunch · VentureBeat · Tom's Hardware