Goldman Sachs: Los cinco debates clave sobre semiconductores

A medida que los gigantes de la nube a hiperescala siguen aumentando el gasto de capital y la demanda de potencia informática para AI se expande desde entrenamiento hacia inferencia y nuevos escenarios como Agentic AI, los inversores comienzan a buscar la próxima respuesta clave: ¿Cuánto tiempo más durará este ciclo de infraestructura de AI? ¿Qué segmentos continuarán beneficiándose?

Del 8 al 11 de septiembre, Goldman Sachs organizará en San Francisco la Communacopia & Technology Conference, en donde participarán 32 empresas globales de áreas como chips digitales/AI, software EDA, semiconductores analógicos, equipamiento de semiconductores, almacenamiento y servicios IT. Los analistas de Goldman Sachs han identificado cinco grandes debates centrales que cubren la demanda de potencia de AI, el ciclo del equipamiento de semiconductores, la oferta y demanda de almacenamiento, la recuperación de los chips analógicos y la comercialización de AI en software EDA.

Según las últimas evaluaciones de Goldman Sachs, la resiliencia del gasto de capital en AI sigue siendo el hilo conductor a lo largo de toda la industria, mientras que sectores cíclicos como equipamiento y almacenamiento están encontrando soportes en demandas estructurales. Al mismo tiempo, los chips de AI a medida y Agentic AI están abriendo nuevos espacios de crecimiento, y la lógica de crecimiento de la cadena tecnológica se está extendiendo aún más allá de la simple expansión de potencia informática, abarcando tanto hardware como software.

Debate 1: Demanda de potencia de AI – ¿Cómo evolucionan los impulsores y el panorama competitivo?

El mercado de la potencia de AI está entrando en una nueva fase. Anteriormente se prestaba más atención a la demanda de GPU para el entrenamiento de grandes modelos, pero ahora los inversores van más allá: ¿Cuánto más pueden invertir los proveedores de nube? ¿Serán el terreno, la electricidad y los recursos físicos del centro de datos cuellos de botella? ¿Agentic AI generará nueva demanda de potencia? ¿Cómo evolucionará la competencia entre chips genéricos y chips a medida?

Goldman Sachs prevé que, en general, las empresas seguirán siendo optimistas con respecto a la demanda de AI. El entorno de gasto de capital de las nubes a hiperescala sigue siendo sólido y Agentic AI tiene potencial para catalizar una nueva ola de demanda. A medida que los costos de inferencia siguen descendiendo y aplicaciones como la generación de código comienzan a mostrar un retorno de inversión cuantificable, la rentabilidad de la inversión en infraestructura de AI se está validando aún más.

En cuanto a la arquitectura de chips, Goldman Sachs considera que, en el corto plazo, los chips genéricos (merchant silicon) seguirán dominando, pero que la cuota de mercado de ASICs (circuitos integrados de aplicación específica) y aceleradores a medida crecerá gradualmente. A medida que los clientes exigen menores costos por unidad de potencia y mayor eficiencia energética, la competencia en chips de AI evolucionará de una mera comparación de rendimiento a una optimización integral entre rendimiento, costo y consumo energético.

A la vez, Nvidia probablemente centrará la discusión en el ciclo de productos Rubin y la AI física (Physical AI); Broadcom podría enfocarse en el desarrollo de redes AI y XPUs personalizadas; AMD probablemente destacará su solución MI4XX a nivel de rack y la stack de software ROCm, explicando aún más su posicionamiento competitivo en infraestructura de AI.

Debate 2: Equipamiento de semiconductores – ¿El ciclo alcista de WFE puede continuar hasta 2028?

El gasto de capital en AI está canalizándose hacia el mercado de equipamiento de semiconductores a través de los segmentos de lógica avanzada, fundición de obleas, DRAM y encapsulado avanzado. La mayor controversia ahora es: ¿El crecimiento de WFE (equipamiento de fabricación de obleas) para 2027 podrá superar la previsión del 35% para 2026, y este ciclo alcista de equipamiento podrá realmente prolongarse más allá de 2028?

La visión de Goldman Sachs es relativamente positiva, estimando que este ciclo alcista de WFE probablemente se prolongue al menos hasta 2028. Entre los principales motores de crecimiento estarán DRAM, lógica de vanguardia/fundición de obleas y encapsulado avanzado, mientras que el gasto de capital en NAND y lógica de procesos maduros también puede recuperarse progresivamente.

Además de los fabricantes de chips tradicionales, la entrada de clientes no convencionales como Terafab y la aceleración en el ciclo de inversión de Intel también pueden aportar demanda adicional de equipamiento.

Desde el punto de vista de los procesos, la deposición (deposition) y el grabado (etch) siguen siendo los enfoques clave para Goldman Sachs. En paralelo, la mayor complejidad de los chips de AI y la expansión de procesos avanzados también pueden beneficiar a segmentos como encapsulado avanzado, inspección y metrología.

Debate 3: Almacenamiento y SSD – ¿Una oferta y demanda ajustadas pueden justificar la revalorización?

La demanda de servidores de AI está reposicionando el almacenamiento, de un producto cíclico tradicional a un eslabón clave de la infraestructura de AI. Actualmente el debate gira en torno a: ¿Cuánta oferta adicional de DRAM y NAND habrá antes de 2028, la ampliación de la capacidad de los productores alterará el equilibrio oferta-demanda global, y optimizar la configuración de memoria en los servidores de AI desacelerará el crecimiento de la demanda?

El modelo oferta-demanda de Goldman Sachs prevé que entre 2026 y 2028, el déficit de DRAM sería de 5.0%, 5.9% y 3.9% respectivamente; para NAND, el déficit sería de 4.4%, 4.6% y 3.0% en el mismo periodo. Esto significa que incluso aunque la nueva capacidad se libere gradualmente en los próximos años, el mercado de DRAM y NAND podría seguir en situación de escasez.

Además de la oferta y demanda, el retorno sobre el capital en la industria también merece atención. Goldman Sachs prevé que la mayoría de las empresas de almacenamiento podrían destinar entre el 50% y 100% del exceso de flujo de caja libre a la devolución de capital, y si los precios del almacenamiento se mantienen altos, la mejora del flujo de caja y las mayores devoluciones a accionistas podrían cambiar aún más la manera en que el mercado valora el sector.

El progreso tecnológico es otro eje relevante. En discos duros, vale destacar el avance en producción de HAMR (grabación magnética asistida por calor); en NAND, la comercialización de nuevas rutas tecnológicas como HBF podría también incidir en la estructura futura de la oferta.

Debate 4: Semiconductores analógicos – ¿La recuperación del ciclo será más duradera de lo esperado?

La lógica de mercado de los semiconductores analógicos está girando de “toque de fondo cíclico” a “¿cuánto espacio de recuperación queda?”

Según datos de Goldman Sachs, para junio, los envíos de chips analógicos ya estaban un 5% por encima de la tendencia de largo plazo. Sin embargo, los analistas consideran que esto no significa que el ciclo esté cerca de terminar. En los últimos cuatro años, los envíos de la industria estuvieron constantemente por debajo de la tendencia, acumulando así un margen considerable para corregir esa demanda insatisfecha previa.

Paralelamente, mercados tradicionales como automotriz están mostrando mejoras graduales y los centros de datos para AI aportan nueva demanda incremental. Si la subida de precios se traduce en mayores ingresos y márgenes, la combinación de la demanda de AI con la recuperación de los terminales tradicionales podría hacer que este ciclo de chips analógicos sea más prolongado de lo que el mercado anticipaba.

Por tanto, el foco del mercado no debe estar únicamente en el volumen de envíos, sino en si precio, inventario y mejora de la demanda final pueden crear un círculo virtuoso, y si la demanda de data centers para AI servirá como nueva variable estructural para prolongar el ciclo sectorial.

Debate 5: Software EDA – ¿Agentic AI abrirá una nueva curva de crecimiento?

Si la potencia, el equipamiento y el almacenamiento de AI son los segmentos que se benefician directamente de la inversión en infraestructura de esta ola, el software EDA podría constituir la próxima fuente de crecimiento adicional.

El núcleo del análisis de Goldman Sachs es: ¿Puede la ola de chips de AI a medida acelerar el crecimiento de la industria EDA y puede Agentic AI convertir la mayor eficiencia en diseño en ingresos reales?

A medida que la personalización de los chips de AI aumenta, también lo hace la complejidad de diseño y la escasez de ingenieros se agudiza. Goldman Sachs cree que las empresas de EDA podrían apoyarse en Agentic AI para automatizar parte de los procesos de diseño, verificación y optimización, convirtiendo el aumento de eficiencia en valor comercial.

Goldman Sachs estima que, para 2030, Agentic AI podría aportar al sector EDA un mercado incremental de unos 3.700 millones de dólares anuales, una oportunidad que actualmente aún no está totalmente reflejada en las expectativas de beneficios de los vendedores y que podría evidenciarse tan pronto como en la segunda mitad de 2026.