La industria de los chips al borde del colapso: ¡6 meses de espera!

La industria de los chips al borde del colapso: ¡6 meses de espera!

Javier López

Todos los esfuerzos de los fabricantes de obleas y de semiconductores en general pueden quedar en agua de borrajas si tenemos en cuenta que los últimos informes apuntan a un posible colapso de la industria de los chips donde los tiempos de espera están en entredicho. ¿Qué está pasando para que un año y medio después haya lista de espera de hasta 6 meses? ¿Qué son los semiconductores auxiliares?

Siempre hablamos de lo más puntero, lo más TOP dentro del mundo del hardware y con ello nos hacemos una falsa idea de que estos chips dominan el mundo y… No es realmente así, al menos en gran parte. La industria contempla un volumen tan alto y tan variado que estos procesadores y chips gráficos son solo una pequeñísima parte del pastel, mientras que el grueso juega en otra liga con otras condiciones y ahí está precisamente el problema.

Los semiconductores auxiliares y su importancia

Olvida el die o dies de tu CPU o GPU, olvida el SoC de tu móvil y mira alrededor de lo que hay cerca de ellos. Lo que veremos son los llamados chips auxiliares o semiconductores auxiliares por la industria, una serie de pequeños componentes que son esenciales para que los grandes actores de la industria funcionen y realicen sus tareas a tiempo y forma.

Pues bien, según el último informe de Susquehanna, una firma de analistas financieros especializada en los gigantes de la industria de los semiconductores y sus distribuidores, se afirma que tras dos meses de mejora en los tiempos de entrega el valor medio ahora ha aumentado dos días en este último mes.

Inteligencia Artificial chip

O dicho de otra manera, lo ganado de tiempo hasta ahora se ha perdido y volvemos a un balance negativo para la industria. ¿Qué ha ocurrido para que volvamos atrás en el tiempo?

Una serie de catástrofes sin precedentes

Lo cierto es que en este 2022 se han dado una serie de condiciones poco habituales al mismo tiempo y que todos conocemos. En primer lugar el terremoto de Japón que tanto desastre dejó a su paso, en segundo lugar la guerra de Ucrania con todo lo que hemos ido viendo desde que empezó y en tercer lugar los dos bloqueos y cierres de China por la pandemia y la crisis energética.

Para ser concretos, la firma dice que en otoño de 2020 el plazo de entrega de los semiconductores auxiliares era de 13,6 semanas, mientras que en marzo de este año aumentó a nada menos que 26,6 semanas. Estas cifras son las más altas jamás registradas desde que se tienen en cuenta estos datos, pero los datos prosiguen con ejemplos como los de Broadcom, los cuales han tenido que aumentar los tiempos de entrega a 30 semanas.

La buena noticia es que la industria de la electrónica no se ha visto tan perjudicada, puesto que se anuncia reducción leve de los tiempos de espera en componentes pasivos como los condensadores, resistencias o SMD de alta eficiencia.

Silicio chip

En el otro lado de la moneda hay componentes que directamente están en rotura de stock llevando a la industria de los semiconductores al borde del colapso en ciertos componentes clave del mercado, ya que se estima que algunas unidades de microcontroladores tienen plazos de entrega de hasta 50 semanas, es decir, casi un año de retraso si se hace el pedido hoy mismo.

Por lo tanto, por mucho que la cadena de suministro de chips de alto rendimiento disminuya sus tiempos de entrega tener a los semiconductores auxiliares aumentando la cadencia no va a ayudar a terminar con la pesadilla de la crisis en la que estamos envueltos. Es más, en algunos sectores concretos se está al borde del colapso literalmente por no poder fabricar componentes al completo.

Un ejemplo es la industria de los coches, donde muchos se entregan sin componentes electrónicos que deberían tener para que los nuevos dueños puedan disfrutar del vehículo sin esperas, para luego más tarde y cuando estén los sistemas listos instalarlos a posteriori.

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  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

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  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

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  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias./p>

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

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