Intel cambia de modelo de negocio y fabricará chips x86, ARM y RISC-V para terceros

Intel IDM 2.0 supondrá uno de los mayores cambios de estrategia empresarial de la historia del gigante del chip. En esencia, supone la entrada de la compañía en el negocio de las foundries o la fabricación de semiconductores para terceros por encargo.

Intel IDM 2.0 ha sido el primer gran anuncio público del nuevo CEO, Pat Gelsinger, y supone un cambio de rumbo monumental. Y algo de ello se esperaba, pero no tanto. Intel ve amenazada su posición de privilegio en chips de computadoras por la presión de AMD y sobre todo por los cambios de la industria hacia otro tipo de arquitecturas como ARM.

Al tiempo, ve una nueva oportunidad de negocio ante la escasez de chips actual que tiene estrangulada a la industria de la tecnología. Gelsinger y la Junta de Intel parece tenerlo claro: si no puedes competir contra tu enemigo, únete a él… «Estamos seguros que estamos a la altura de las circunstancias para satisfacer esta creciente demanda, al tiempo que garantizamos un suministro sostenible y seguro de semiconductores para el mundo», explicó Gelsinger en un encuentro con inversores y medios.

La apuesta es monumental y para empezar Intel invertirá 20.000 millones de dólares en dos nuevas plantas de fabricación que se situarán en Arizona. La estrategia también tiene algo de geopolítica teniendo en cuenta que la mayoría de plantas de producción de semiconductores se localizan en Asia. «La mayor parte de la capacidad de fabricación se concentra en Asia, mientras que la industria necesita una fabricación más equilibrada geográficamente. La escala de fabricación avanzada de Intel, que incluye a Estados Unidos y Europa, es fundamental para Estados Unidos y el mundo, y aumentaremos significativamente nuestras operaciones globales», aclaró el ejecutivo.

Intel IDM 2

El nuevo modelo Intel Device Manufacturing para suministro y fabricación de chips contempla tres partes diferenciadas para mantener a Intel al frente del negocio de semiconductores.

• Fabricación interna. Clave para el suministro de sus propios procesadores y reducir los problemas actuales que le han llevado (por primera vez) a subcontratar la fabricación a proveedores externos.
• Fábricas externas. Uso de foundries como TSMC, Samsung y GlobalFoundries para determinados productos que Intel denomina «núcleo de ofertas informáticas» para consumidores y empresas.
• Intel Foundry Services. Intel se convertirá en una foundry para abrirse a producir chips para terceros fabricantes.

Esta tercera pata de la estrategia es la más novedosa e interesante. IFS funcionará como una unidad de negocio independiente y fabricará chips por encargo de terceros bajo las dos arquitecturas dominantes, x86 y ARM, y también para la tercera y prometedora RISC-V.

La fabricación para terceros se producirá en plantas situadas en Estados Unidos y Europa e Intel espera atraer a grandes tecnológicas como Microsoft, IBM y Google. También a Apple. Seguramente la que ha terminado provocando este cambio de rumbo total en Intel ante el cambio de arquitectura hacia ARM que ha supuesto su proyecto silicon para Mac.

Intel tiene tecnología y patentes para todo ello, pero está por ver su capacidad real para llevar a cabo la estrategia, teniendo en cuenta los graves problemas que ha tenido en la transición a procesos tecnológicos de fabricación de 10 nanómetros.

Las tecnologías de fabricación son absolutamente clave en la industria actual de los semiconductores y afectan a sus características más importantes como rendimiento, densidad, consumo y costes. Intel no puede perder más ritmo y hasta que no sea capaz de completar la transición a los 10 nm y avanzar hasta los 7 nm tendrá que confiar en proveedores externos, algo que en CPUs para PCs (claves para su negocio) no había sucedido nunca.

Si la amenaza de Apple con silicon es evidente ya que el resto de fabricantes pueden seguir sus pasos, AMD se ha convertido en un gran rival en CPUs para ordenadores de sobremesa y NVIDIA no es lo menos en servidores con sus CPGPU, cada vez más usadas en aplicaciones de Inteligencia Artificial, aprendizaje profundo y computación de alto rendimiento.

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