Cuando se habla de la escasez de GPUs, casi siempre se piensa en el silicio del chip. Pero una pieza menos famosa, el interposer, es uno de los cuellos de botella. El 8 de octubre de 2026, TSMC y GlobalFoundries anunciaron un acuerdo de US$2.000 millones para fabricarlos en Estados Unidos.
Según The Register y otros medios del sector (DatacenterDynamics, AnySilicon), GlobalFoundries fabricará interposers de silicio para TSMC en su planta de Malta, Nueva York, bajo un contrato de cinco años y US$2.000 millones, con opciones de extensión y un marco para ampliar capacidad. La producción en volumen no empezaría antes de la primera mitad de 2028.
Un interposer es una lámina de silicio que se coloca debajo de la lógica de cómputo y la memoria en un ensamblaje avanzado. Según The Register, ofrece un camino de comunicación más rápido y de menor consumo entre los chips que el empaque orgánico convencional, algo clave en GPUs y aceleradores de varios dies con memoria de alto ancho de banda (HBM). El estándar de TSMC que los usa es CoWoS (chip-on-wafer-on-substrate). La frase que resume el problema: prácticamente todo chip con HBM depende hoy de algún tipo de interposer o puente de interconexión.
Por eso la capacidad de CoWoS se ha descrito como uno de los cuellos de botella para el suministro de aceleradores de IA: no basta con fabricar el chip, hay que ensamblarlo.
The Register recuerda un detalle revelador: cuando TSMC empezó a producir GPUs Blackwell de Nvidia en Arizona, el ensamblaje final todavía requería enviar las obleas de vuelta a Taiwán. Producir interposers en Malta ataca una parte de ese problema, y las compañías lo presentan como la primera fuente estadounidense de interposers de silicio para empaquetado avanzado.
La capacidad de cómputo en la nube sigue atada a una cadena física con pocos proveedores. Para quien contrata IA: (1) no asumas precios de inferencia a la baja a corto plazo solo por “más chips”; el empaquetado limita la oferta; (2) diversifica proveedores y regiones de nube para no depender de una sola capacidad reservada; (3) elige modelos y arquitecturas eficientes, porque cada GPU-hora seguirá siendo un recurso escaso. Si necesitas dimensionar costos de cómputo de IA para tu empresa, escribe a info@guatemalia.com.
Carlos Montiel es arquitecto de soluciones IA empresarial. Implementa LLMs, Agentes, RAG y orquestadores en empresas de Guatemala y Latinoamérica. Contáctalo para una consultoría.
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