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Impulsando el crecimiento y la prosperidad
Gran parte del crecimiento y la prosperidad disfrutados por las naciones occidentales durante los últimos 60 años se puede atribuir a las ganancias en productividad. Estas ganancias de productividad han sido impulsadas en gran parte por los avances en computación y procesamiento. energía. Estos avances en la potencia informática y de procesamiento, a su vez, han sido impulsados a lo largo de las décadas por la capacidad de colocar un número cada vez mayor de transistores en obleas para crear microchips cada vez más potentes. Allá por 1965, el ex ingeniero de Fairchild Semiconductor e Intel (INTC) cofundador gordon moore, predijo que el poder de procesamiento de los microchips se duplicaría cada año. Para 1975, esta predicción era en su mayoría correcta, pero Moore modificó la predicción avanzando a más como duplicándose cada 18 meses más o menos.
Trazado de la ley de Moore (Wikimedia)
Esta predicción se ha mantenido durante casi 50 años, y algunos observadores de la industria creen que la tendencia ya ha terminado (La ley de Moore está muerta. ¿Y ahora qué?). Otros creen que estamos justo al final ahora y estaremos en el límite dentro de los próximos años (no estamos preparados para el final de la Ley de Moore).
Este límite de colocar un mayor número de transistores en obleas por área fija se debe a ciertas limitaciones físicas. El tamaño de los transistores se acerca al tamaño de los átomos, una barrera natural para el progreso continuo, mientras que los electrones no siempre se comportan según lo previsto y pueden “vagar” donde no deberían estar (Principio de Incertidumbre de Heisenberg). Estas limitaciones supondrán el fin de la ley de Moore en un futuro próximo, si es que aún no lo han hecho. Además, el costo de I+D para respaldar la ley de Moore con técnicas convencionales de fabricación de chips también ha crecido exponencialmente en los últimos años, lo que lo convierte en un esfuerzo menos atractivo para muchas empresas.
La mala noticia es que las nuevas tecnologías que podrían ayudar a impulsar futuras ganancias de productividad y crecimiento económico aún no están listas para la producción y adopción en masa. La buena noticia es que hay varios candidatos fuertes para las alternativas. Lo que también es potencialmente una buena noticia es la capacidad de obtener más potencia/velocidad de procesamiento mediante el uso de chips especializados. Piensa en chips desarrollados por NVIDIA (NVDA) específicamente para gráficos.
Para un chip multipropósito para procesamiento general, eso está en proceso a través de la experimentación con nuevos materiales y arquitecturas, pero aún no está donde lo necesitamos. Esto requerirá una arquitectura de procesamiento especializada a través de un uso más amplio de GPU (unidades de procesamiento de gráficos) y TPU (unidades de procesamiento de tensor) que se adaptan mejor a ciertos algoritmos. Existen numerosas empresas emergentes que desarrollan estos productos y procesos de fabricación, y algunas de las empresas con las perspectivas más brillantes fueron adquiridas recientemente por nombres tecnológicos de gran capitalización. Por ejemplo, Microsoft (MSFT) ha respaldado a Graphcore, una empresa con sede en el Reino Unido que está desarrollando lo que llama Graphcore IPU (Intelligence Processing Unit), una configuración 3D de oblea sobre oblea para aplicaciones de inteligencia artificial e infraestructura de IA. Intel compró Habana Labs por $ 2 mil millones a fines de 2019. Habana desarrolla procesadores de inteligencia artificial con el objetivo de impulsar el rendimiento del procesamiento exponencialmente por encima del nivel actualmente alcanzable. Además, Alphabet (GOOGL) también introdujo su propio diseño y uso de TPU en un esfuerzo por promover la IA.
Estrella de la mañana
Ganando Exposición
El enfoque más directo para invertir en este espacio en evolución es poseer los nombres enumerados directamente arriba. Con cualquier cambio en una pieza crítica de la infraestructura tecnológica, hay mucha incertidumbre. Si bien los nombres enumerados anteriormente pueden ser líderes debido a su exposición e inversiones en lo que está disponible actualmente, es probable que surjan numerosas alternativas con el tiempo. Si bien estas alternativas serán creadas por nuevas empresas, no se puede predecir cuándo, dónde y cómo, al igual que su capacidad para fabricar tecnología innovadora a gran escala. Además, las nuevas empresas con tecnología prometedora a menudo son engullidas por grandes titulares con mucho dinero.
Un enfoque de indexación mejorado podría ser una mejor opción para los inversores a largo plazo que desean limitar los riesgos idiosincráticos mientras mantienen una exposición saludable al espacio. Probablemente, el ETF más conocido en el espacio de los semiconductores es el ETF de semiconductores de vectores VanEck (SMH), que tiene una cartera relativamente concentrada de 25 acciones ubicadas en todo el mundo, pero excluye nombres como Microsoft y Alphabet, ya que no están clasificados como negocios de semiconductores. El ETF podría combinarse con los nombres individuales para garantizar la exposición. El fondo tiene un índice de gastos del 0,35 % y está asignado aproximadamente un 78 % a EE. UU. y un 22 % al resto del mundo. El ETF iShares Semiconductor (SOXX) de BlackRock (BLK) ofrece una cartera similar de 30 nombres para un índice de gastos del 0,43%, pero nuevamente excluye a Microsoft y Alphabet. Para una opción un poco más diversificada con un mayor enfoque en nombres de mediana y pequeña capitalización, el SPDR S&P Semiconductor ETF (XSD) tiene 40 acciones y tiene un índice de gastos de 0.35%.
Estrella de la mañana
Las alternativas impulsadas por las inversiones en el metaverso por parte de Meta (FB) y los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático pueden cambiar la trayectoria de la industria rápidamente, dejando a algunos jugadores en el camino equivocado. Los ganadores son difíciles de predecir dentro del desarrollo de arreglos de puertas programables en campo (FPGA), por ejemplo. Este es hardware que se puede programar/reprogramar después de su fabricación. Intel y Microsoft ya utilizan formas limitadas de esta tecnología en sus centros de datos, un segmento comercial de rápido crecimiento. La computación cuántica es otra área interesante de investigación. Nuestras computadoras actuales funcionan linealmente, completando un cálculo tras otro. Sin embargo, la computación cuántica permitiría potencialmente que los procesos se completaran en paralelo, aumentando en gran medida la potencia, la velocidad y la eficiencia del procesamiento. Desafortunadamente, no estamos del todo en el punto en que las computadoras cuánticas estén listas para la fabricación y distribución a gran escala. Microsoft y Alphabet, así como IBM (IBM) son algunos de los líderes más grandes en el espacio, junto con numerosas empresas más pequeñas que cotizan en bolsa Rigetti (RGTI) e IonQ (IONQ).
Dada la caída de las criptomonedas y los “activos” asociados, el futuro del desarrollo de tecnologías relacionadas con ese espacio, incluidos los circuitos integrados específicos de la aplicación. (ASIC)utilizado en la minería de criptomonedas, es incierto
Pensamientos finales
Otras alternativas, incluidas la espintrónica y la computación óptica, aún se encuentran en etapa de investigación y actualmente no tienen una amplia adopción o uso. Asimismo, se investiga el uso de materiales distintos al silicio; Los semiconductores compuestos combinan al menos dos elementos. Los elementos que se están investigando incluyen galio, nitrógeno, germanio (combinado con silicio para crear grafeno). Hay mucho que aprender acerca de estos nuevos y emocionantes esfuerzos, y soy optimista en cuanto al futuro de la productividad y los avances tecnológicos como resultado. Dicho esto, este tema es demasiado amplio para cubrirlo completamente en un solo artículo. También es probable que sea demasiado pronto para determinar quiénes serán los ganadores de la ruptura, pero ciertamente es un área que se debe vigilar de cerca. Espero sus comentarios en la sección de comentarios a continuación.
