Resumen en 30 segundos: Taiwán ocupa una posición clave en la cadena global de suministro de hardware de IA gracias a la fabricación de chips de IA de NVIDIA por parte de TSMC. Tras el auge de la IA generativa en 2023, Taiwán pasó de "fabricar chips para otros" a preguntarse "cómo usar la IA". El gobierno impulsó cuatro estrategias de IA, pero el 70 % de las empresas aún no han superado el umbral de adopción. Taiwán está transitando del modelo de manufactura por encargo hacia la innovación en aplicaciones de IA.
Cuando ChatGPT irrumpió a finales de 2022, muchos taiwaneses quizá no imaginaron que gran parte de la base hardware que sustenta esta revolución de la IA era "Hecho en Taiwán".
El imperio de chips de IA de TSMC
La historia comienza con TSMC. Cuando NVIDIA lanzó la serie RTX 30 de GPU en 2020, la tecnología de proceso de 7 nanómetros de TSMC fue fundamental. Cuando NVIDIA se disparó en popularidad en 2023 gracias a ChatGPT y el chip de IA H100 se agotó, TSMC volvió a ser el motor detrás de la escena.
No fue casualidad. TSMC comenzó una colaboración profunda con NVIDIA en 2016, invirtiendo en las tecnologías de proceso más avanzadas. En aquel momento, muchos consideraban que la IA aún era demasiado lejana, pero TSMC apostó correctamente.
En 2024, los ingresos de TSMC relacionados con la IA representaron más del 50 % de sus ingresos totales. No solo NVIDIA: AMD, Broadcom, Marvell y otros grandes fabricantes de chips de IA dependen de la tecnología de manufactura de TSMC. Puede decirse que sin TSMC no habría existido el auge actual de la IA.
Pero esto también llevó a Taiwán a una reflexión: ¿solo fabricamos chips para otros, o debemos desarrollar nuestra propia capacidad en IA?
Del modelo de manufactura por encargo a la innovación en aplicaciones
Tras la fiebre global de IA desatada por ChatGPT en 2023, el gobierno y las empresas taiwanesas comenzaron a pensar seriamente en una estrategia de IA.
La Oficina Ejecutiva (行政院) presentó en 2024 las "Cuatro Estrategias de IA": expandir la capacidad de cómputo, vincular casos de uso, atraer talento y promover aplicaciones. En lenguaje sencillo: construir centros de cómputo de IA, identificar escenarios de aplicación, formar talento en IA e impulsar el uso de la IA en todos los sectores.
Sin embargo, la ejecución reveló grandes desafíos. Según una encuesta empresarial de 2025, el 70 % de las empresas taiwanesas aún no habían implementado realmente la IA. Las principales razones son muy concretas: no saben cómo usarla, carecen de datos, no tienen talento especializado y los costos son demasiado altos.
Esto refleja una característica de la industria taiwán: muy fuerte en hardware, relativamente débil en software. Sabemos fabricar los chips más avanzados del mundo, pero no necesariamente sabemos usar la IA para resolver problemas empresariales.
La historia taiwanesa de la IA médica
No obstante, también hay casos de éxito. La IA médica en Taiwán es uno de los campos más desarrollados.
La empresa 雲象科技 (aetherAI) desarrolló un sistema de IA para imágenes patológicas capaz de interpretar automáticamente cortes histológicos de cáncer, con una precisión comparable a la de un médico experimentado. Este sistema ya se utiliza en centros médicos de primer nivel como el Hospital de la Universidad Nacional de Taiwán (台大醫院) y ha obtenido la certificación de la FDA de Estados Unidos.
¿Por qué la IA médica ha prosperado en Taiwán? Varios factores clave:
En primer lugar, Taiwán cuenta con un sistema médico de primer nivel mundial. El sistema de seguro médico nacional (健保) ha permitido acumular una gran cantidad de historiales clínicos de alta calidad. En segundo lugar, la formación médica en Taiwán es rigurosa, lo que hace que las respuestas de referencia para los sistemas de IA sean más fiables. Por último, los médicos taiwaneses son relativamente abiertos a probar nuevas tecnologías.
宏碁智醫 (Acer Medical) también ha logrado avances en la detección de retinopatía diabética. Su sistema de IA puede interpretar fotografías de fondo de ojo en 30 segundos, con una precisión superior al 90 %. Esto resulta especialmente útil en zonas rurales: sin necesidad de un especialista, una clínica general puede ofrecer un diagnóstico de nivel profesional.
Experimentos de IA en la manufactura
La industria manufacturera de Taiwán también está intentando una transformación con IA, aunque con resultados desiguales.
台達電 (Delta Electronics) es un ejemplo relativamente exitoso. Implementaron un sistema de inspección de calidad con IA en su fábrica de Tailandia, utilizando visión artificial para detectar defectos en placas de circuito. Antes se requería inspección visual manual; ahora la IA puede trabajar las 24 horas sin descanso y con mayor precisión que el ojo humano.
鴻海 (Foxconn) también está impulsando fábricas inteligentes con IA, utilizando la tecnología para predecir fallos de equipos y optimizar la programación de la producción. Sin embargo, dada la enorme escala de Foxconn, el progreso de implementación varía entre fábricas y los resultados aún están en evaluación.
En comparación, la adopción de IA en las pequeñas y medianas empresas (pymes) es aún más difícil. La falta de recursos, la ausencia de personal especializado y la incertidumbre sobre por dónde empezar son problemas generalizados. Aunque el gobierno ofrece programas de subsidio, los procedimientos de solicitud son complejos y muchas pymes terminan desistiendo.
El conservadurismo de la industria financiera ante la IA
La industria financiera taiwanesa adopta una actitud relativamente conservadora hacia la IA, principalmente por preocupaciones de gestión de riesgos.
Aun así, existen algunos intentos. 玉山銀行 (E.Sun Bank) desarrolló un sistema de atención al cliente con IA capaz de responder preguntas generales sobre servicios bancarios. 中信銀行 (CTBC Bank) utiliza IA para analizar el riesgo crediticio y mejorar la precisión de las decisiones de préstamo.
Sin embargo, en general, las aplicaciones de IA en la industria financiera taiwanesa siguen siendo superficiales, limitándose en gran medida 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.
Esto puede estar relacionado con la cultura conservadora del sector financiero, así como con un entorno regulatorio más estricto. Cuestiones como la explicabilidad y la equidad de las decisiones de IA son especialmente sensibles en el ámbito financiero.
La guerra por el talento en IA
El talento en IA es actualmente el mayor cuello de botella en Taiwán.
Según estadísticas de portales de empleo, el salario promedio de los puestos relacionados con IA pasó de 41 000 a 57 000 dólares taiwaneses en 2024, un incremento superior al 30 %. Los ingenieros de IA con experiencia pueden superar el millón en remuneración.
Pero incluso ofreciendo salarios altos, el talento sigue siendo insuficiente. Aunque la Universidad Nacional de Taiwán ha creado numerosos cursos relacionados con la IA, los estudiantes formados tienden a ser más teóricos y carecen de experiencia práctica.
El sector empresarial ha comenzado a formar talento por su cuenta. Grandes empresas como TSMC y Foxconn cuentan con programas internos de capacitación en IA. Algunas startups de IA también han empezado a colaborar con universidades para ofrecer oportunidades de prácticas.
La competencia por talento extranjero es aún más intensa. Empresas como NVIDIA, Google y Microsoft han establecido centros de I+D en Taiwán, ofreciendo salarios elevados para atraer profesionales. Las empresas taiwanesas enfrentan una gran presión para retener a su talento.
Las dificultades del ecosistema de startups
El entorno de startups de IA en Taiwán aún está en fase inicial.
En comparación con Silicon Valley en Estados Unidos o Shenzhen en China, las startups de IA en Taiwán son menos numerosas y de menor escala. Las principales razones son un mercado demasiado pequeño, financiación insuficiente y talento limitado.
Sin embargo, también hay destellos de esperanza. Firmas de capital de riesgo como AppWorks y 之初創投 (AppWorks Ventures) han comenzado a enfocarse en el ámbito de la IA, ofreciendo financiación y asesoramiento. Los "Centros de Investigación en Innovación de IA" del gobierno también brindan apoyo técnico.
Curiosamente, las startups de IA taiwanesas tienden a especializarse en nichos verticales en lugar de desarrollar productos de plataforma. Por ejemplo, se centran en IA para la agricultura, la industria textil o aplicaciones médicas específicas. Esto puede ajustarse mejor a las características de la industria taiwanesa.
El impacto de la guerra tecnológica entre EE. UU. y China
La guerra tecnológica entre Estados Unidos y China tiene un gran impacto en la industria de IA de Taiwán.
Por un lado, el embargo estadounidense de chips de IA hacia China ha beneficiado a empresas taiwanesas como TSMC. Las compañías estadounidenses como NVIDIA necesitan más chips fabricados en Taiwán para satisfacer la demanda global (excluyendo China) de IA.
Pero por otro lado, Taiwán también enfrenta la presión de tomar partido. Algunas tecnologías de IA están clasificadas como elementos controlados, y las empresas taiwanesas deben ser más cautelosas en sus colaboraciones tecnológicas.
La situación es aún más compleja porque muchas empresas taiwanesas tienen operaciones importantes en China. Cómo mantener relaciones comerciales con China al tiempo que se cumplen las regulaciones estadounidenses se ha convertido en un dilema para las empresas.
Las características taiwanesas de la IA
Tras varios años de desarrollo, la industria de IA de Taiwán ha comenzado a definir sus propias características.
La primera es la "integración hardware-software". Taiwán cuenta con una sólida capacidad de manufactura de hardware, complementada con aplicaciones de software, lo que permite ofrecer soluciones completas de IA. Esta es una ventaja de Taiwán frente a empresas puramente de software.
La segunda es la "aplicación vertical". Taiwán posee un profundo conocimiento sectorial en campos específicos (como la medicina y la manufactura), y la combinación de IA con experiencia de dominio podría ser el camino diferenciador de Taiwán.
También está la "relación costo-beneficio". Las soluciones de IA taiwanesas suelen ser más económicas que las europeas o estadounidenses, pero más fiables que las chinas, lo que les confiere cierta competitividad en el mercado internacional.
Oportunidades y desafíos futuros
El futuro de la industria de IA de Taiwán depende de encontrar su propio posicionamiento.
Es poco probable que compitamos con Estados Unidos en modelos fundacionales, ni con China en escala de mercado. Pero podemos encontrar oportunidades en aplicaciones de nichos específicos, en la integración hardware-software o en soluciones con buena relación costo-beneficio.
La IA en el borde (edge AI) podría ser una dirección prometedora. Taiwán tiene ventajas en IoT y sistemas embebidos, y combinadas con su capacidad de fabricación de chips de IA, la cadena de suministro completa para dispositivos de edge AI podría ser un punto fuerte.
La IA verde también representa una oportunidad. Taiwán está impulsando la neutralidad de carbono, y la demanda de aplicaciones de IA en ahorro energético y optimización es considerable.
Pero los desafíos son igualmente reales: escasez de talento, mercado reducido y competencia internacional intensa. Para que la industria de IA de Taiwán tenga éxito, se necesita una colaboración estrecha entre gobierno, empresas y academia, así como mayor paciencia e inversión a largo plazo.
Después de todo, la IA no es una tecnología que se domine de la noche a la mañana, sino una capacidad que requiere acumulación sostenida. Taiwán tiene oportunidades, pero el camino aún es largo.
Referencias
- Direcciones de política de desarrollo de IA del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología
- Oficina de Promoción de la Industria de IA del Ministerio de Asuntos Económicos
- Instituto de la Industria de la Información: Estado actual del desarrollo de la industria de IA en Taiwán
- TSMC: Análisis del negocio de IA en el informe anual 2024
- Ministerio de Asuntos Digitales: Resultados de la implementación de las cuatro estrategias de IA