Resumen en 30 segundos: Gracias a que TSMC fabrica los chips de IA de NVIDIA, Taiwán ocupa una posición clave en la cadena de suministro global de hardware de IA. Tras la explosión de la IA generativa en 2023, Taiwán ha pasado de «fabricar chips para otros» a reflexionar sobre «cómo utilizar la IA». El gobierno impulsa cuatro estrategias principales de IA, pero el 70 % de las empresas aún no han superado el umbral de la digitalización con IA. Taiwán está transitando de la fabricación por contrato (OEM) hacia la innovación en aplicaciones de IA.
Cuando ChatGPT irrumpió a finales de 2022, muchos taiwaneses quizás no imaginaron que gran parte de la base de hardware que sostiene esta revolución de la IA fuera «Made in Taiwan».
El imperio de los chips de IA de TSMC
La historia comienza con TSMC. Cuando NVIDIA lanzó su serie de GPUs RTX 30 en 2020, la tecnología de proceso de 7 nanómetros de TSMC fue fundamental. Cuando NVIDIA se volvió extremadamente popular en 2023 debido a ChatGPT y los chips de IA H100 escaseaban, TSMC volvió a ser el motor oculto.
No es una coincidencia. Desde 2016, TSMC mantiene una cooperación profunda con NVIDIA, invirtiendo en las tecnologías de proceso más avanzadas. En aquel entonces, muchos pensaban que la IA aún estaba lejos, pero TSMC apostó por el caballo ganador.
En 2024, los ingresos relacionados con la IA en TSMC superaron el 50 % de sus ingresos totales. No solo NVIDIA; gigantes de los chips de IA como AMD, Broadcom y Marvell no pueden prescindir de la tecnología de fabricación de TSMC. Se podría decir que, sin TSMC, no existiría el auante actual de la IA.
Sin embargo, esto también ha llevado a Taiwán a una reflexión: ¿somos solo fabricantes de chips para otros o debemos desarrollar nuestra propia capacidad en IA?
De la mentalidad de fabricación a la innovación aplicada
Tras la ola mundial de IA provocada por ChatGPT en 2023, tanto el gobierno como las empresas de Taiwán comenzaron a considerar seriamente sus estrategias de IA.
El Ejecutivo lanzó en 2024 las «Cuatro Estrategias de IA»: expandir la capacidad de cómputo, conectar cadenas de suministro con escenarios de uso, atraer talento y mostrar aplicaciones. En términos sencillos: construir centros de computación de IA, encontrar escenarios para su aplicación, formar talento especializado y promover el uso de la IA en todas las industrias.
No obstante, la ejecución real presenta grandes desafíos. Según una encuesta empresarial de 202masında, el 70 % de las empresas taiwanesas aún no han implementado la IA de forma efectiva. Las razones son muy pragmáticas: desconocimiento de su uso, falta de datos, escasez de talento y costes demasiado elevados.
Esto refleja una característica de la industria de Taiwán: un hardware muy potente, pero un software relativamente débil. Somos capaces de fabricar los chips más avanzados del mundo, pero no necesariamente sabemos usar la IA para resolver problemas comerciales.
La historia de la IA médica en Taiwán
Sin embargo, existen ejemplos de éxito. El sector de la IA médica en Taiwán es uno de los que presenta un desarrollo más avanzado.
El sistema de IA para imágenes patológicas desarrollado por Cloud-X (雲象科技) puede interpretar automáticamente cortes histológicos de cáncer con una precisión comparable a la de médicos experimentados. Este sistema ya se utiliza en centros médicos de élite, como el Hospital Universitario Nacional de Taiwán (NTUH), y cuenta con la certificación de la FDA de los Estados Unidos.
¿Por qué la IA médica está prosperando en Taiwán? Hay varios factores clave:
Primero, Taiwán posee un sistema médico de clase mundial. El sistema de salud nacional permite acumular una enorme cantidad de datos médicos de alta calidad. Segundo, la formación de los médicos taiwables es rigurosa, lo que hace que las respuestas estándar de los sistemas de IA sean más fiables. Por último, los médicos en Taiwán son relativamente abiertos y dispuestos a probar nuevas tecnologías.
Acer (宏碁) también ha logrado avances en la detección de la retinopatía diabética. Su sistema de IA puede interpretar fotografías del fondo de ojo en 30 segundos con una precisión superior al 90 %. Esto es especialmente útil para la atención médica en zonas rurales, ya que permite ofrecer diagnósticos profesionales en clínicas generales sin necesidad de un especialista presencial.
Experimentos de IA en la industria manufacturera
La industria manufacturera de Taiwán también está intentando la transformación hacia la IA, aunque el progreso es desigual.
Delta Electronics (台達電) es un buen ejemplo. Han implementado un sistema de inspección de calidad mediante IA en sus plantas, utilizando visión artificial para detectar defectos en placas de circuito. Lo que antes requería inspección visual humana, ahora puede ser realizado por la IA las 24 horas del día, con una precisión superior al ojo humano.
Foxconn (鴻海) también está impulsando fábricas inteligentes, utilizando IA para predecir fallos en los equipos y optimizar la programación de la producción. Sin embargo, debido a la enorme escala de Foxconn, el ritmo de implementación varía entre sus distintas plantas y los resultados finales aún están bajo evaluación.
Por el contrario, la adopción de la IA es más difícil para las pequeñas y medianas empresas (pymes). La falta de recursos, la carencia de profesionales especializados y el no saber por dónde empezar son problemas comunes. Aunque el gobierno ofrece programas de subsidios, los trámites de solicitud suelen ser complejos, lo리가 lo que ahuyenta a muchas pymes.
El sector financiero: una faceta conservadora
La industria financiera en Taiwán mantiene una actitud más conservadora hacia la IA, principalmente por la preocupación sobre el control de riesgos.
Aun así, existen intentos. El Banco E.SUN (玉山銀行) ha desarrollado un sistema de atención al cliente basado en IA capaz de responder consultas bancarias generales. El Bank of Taiwan (中信銀行) utiliza IA para analizar el riesgo crediticio, mejorando la precisión en las decisiones de préstamo.
En términos generales, la aplicación de la IA en el sector financiero taiwanés sigue siendo superficial, limitándose mayoritariamente a chatbots de atención al cliente. Las aplicaciones centrales de IA, como el trading algorítmico o el modelado de riesgos, aún no se han generalizado masivamente.
Esto puede deberse tanto a la cultura conservadora del sector financiero como a un entorno regulatorio estricto. Problemas como la explicabilidad y la equidad en las decisiones tomadas por IA son especialmente sensibles en este ámbito.
La guerra por el talento
El talento especializado en IA es actualmente el mayor cuello de botella en Taiwán.
Según estadísticas de agencias de empleo, el salario medio para puestos relacionados con la IA aumentó de 41,000 a 57,000 yuanes taiwaneses en 2024, un incremento superior al 30 %. Para los ingenieros de IA sénior, es posible que los salarios superen el millón de yuanes.
Pero incluso con salarios altos, el talento sigue siendo insuficiente. Aunque la Universidad Nacional de Taiwán (NTU) ha abierto numerosos cursos relacionados con la IA, los estudiantes formados tienden a ser demasiado teóricos y carecen de experiencia práctica.
El sector empresarial ha comenzado a cultivar su propio talento. Grandes corporaciones como TSMC y Foxconn cuentan con programas internos de formación en IA. Algunas startups de IA también están colaborando con universidades para ofrecer oportunidades de prácticas.
La competencia por el talento internacional es aún más feroz. Empresas como NVIDIA, Google y Microsoft están estableciendo centros de investigación y desarrollo en Taiwación, atrayendo profesionales con salarios muy altos. Las empresas taiwanesas enfrentan una gran presión para retener a su personal.
El esfuerzo del ecosistema emprendedor
El entorno de las startups de IA en Taiwán se encuentra todavía en una fase inicial.
En comparación con Silicon Valley en EE. UU. o Shenzhen en China, hay menos empresas de IA en Taiwán y su escala es menor. Las razones principales son el mercado reducido, la falta de capital y el talento limitado.
No obstante, hay puntos destacados. Firmas de capital de riesgo como AppWorks o VC de principios (之初創投) han comenzado a centrarse en el sector de la IA, proporcionando financiación y mentoría. El «Centro de Investigación de Innovación en IA» del gobierno también ofrece apoyo técnico.
Un aspecto interesante es que las startups de IA taiwanesas suelen optar por especializarse en nichos verticales en lugar de crear productos de plataforma. Por ejemplo, se enfocan exclusivamente en IA para la agricultura, la industria textil o aplicaciones médicas específicas. Esto podría ajustarse mejor a las características de la industria taiwanesa.
El impacto de la guerra tecnológica entre China y EE. UU.
La guerra tecnológica entre China y Estados Unidos tiene un gran impacto en la industria de la IA en Taiwán.
Por un lado, las restricciones de EE. UU. a la exportación de chips de IA hacia China benefician a empresas taiwanesas como TSMC. Empresas estadounidenses como NVIDIA necesitan más chips fabricados en Taiwán para satisfacer la demanda global (excluyendo China).
Por otro lado, Taiwán también enfrenta la presión de tener que "elegir un bando". Ciertas tecnologías de IA han sido clasificadas como artículos controlados, lo que obliga a las empresas taiwanesas a ser mucho más cautelosas en sus colaboraciones técnicas.
Lo más complejo es que muchas empresas taiwanesas tienen operaciones importantes en China continental. El dilema de cómo mantener las relaciones comerciales con China mientras se cumplen las regulaciones estadounidenses se ha convertido en un desafío crítico para las empresas.
La identidad de la IA en Taiwimeo
Tras el desarrollo de los últimos años, la industria de la IA en Taiwán está empezando a desarrollar su propio carácter.
Primero, la «integración de hardware y software». Taiwán posee una potente capacidad de fabricación de hardware que, sumada a las aplicaciones de software, permite ofrecer soluciones de IA integrales. Esta es la ventaja competitiva de Taiwán frente a las empresas puramente de software.
Segundo, la «aplicación vertical». Taiwán tiene un profundo conocimiento industrial (know-how) en sectores específicos (como medicina o manufactura), por lo que el modelo de "IA + especialidad sectorial" podría ser la ruta única de Taiwán.
También destaca la «relación coste-beneficio». Las soluciones de IA de Taiwán suelen ser más económicas que las de EE. UU. o Europa, pero más fiables que las de China, lo que les otorga competitividad en el mercado internacional.
Oportunidades y desafíos futuros
El futuro de la industria de la IA en Taiwán depende de encontrar su propia posición.
Es poco probable que compitamos con EE. UU. en modelos fundacionales, ni con China en tamaño de mercado. Sin embargo, podemos encontrar oportunidades en áreas de aplicación específica, en la integración de hardware y software, o en soluciones basadas en la eficiencia de costes.
La IA perimetral (Edge AI) podría ser una dirección prometedora. Taiwán tiene ventajas en IoT (Internet de las Cosas) y sistemas embebidos; sumado a su capacidad de fabricación de chips de IA, la cadena de suministro completa de dispositivos de Edge AI podría ser un punto fuerte.
La IA verde también es una oportunidad. Taiwán está impulsando la política de emisiones netas cero, y existe una gran demanda de tecnologías de IA para el ahorro energético y la optimización de procesos.
Pero los desafíos son reales: falta de talento, mercado pequeño e intensa competencia internacional. Para que la industria de la IA en Taiwán tenga éxito, se requiere la colaboración conjunta del gobierno, las empresas y el sector académico, así como más paciencia e inversión a largo plazo.
Después de todo, la IA no es una tecnología que se logre de la noche a la mañana, sino una capacidad que requiere acumulación constante. Taiwán tiene la oportunidad, pero el camino aún es largo.
Referencias
- Direcciones del desarrollo de políticas de Inteligencia Artificial del NSC
- Oficina de Promoción de la Industria de IA del Ministerio de Economía
- ITRI: Estado actual del desarrollo de la industria de IA en Taiwán
- TSMC: Análisis de los negocios de IA en el informe anual 2024
- Ministerio de Desarrollo Digital: Resultados de la promoción de las Cuatro Estrategias de IA