¿CPU? ¿GPU? ¡Ahora es la era de las NPU!

Informe exhaustivo sobre la cadena de valor de la IA en el dispositivo que dominará la era posterior a NVIDIA

¿Hasta cuándo seguirá observando únicamente las GPU de NVIDIA y la cadena de suministro de HBM?

La CPU, que inició la historia de los ordenadores semiconductores, y la GPU, que abrió el brillante prólogo de la inteligencia artificial…
El próximo trono pertenece sin duda a la NPU (unidad de procesamiento neuronal).

Si no comprende esta tendencia, quedará inevitablemente completamente rezagado frente a las megatendencias de los semiconductores 2026a partir del año posterior.

El ciclo de inversión en infraestructura de inteligencia artificial (IA) que ha avivado los mercados bursátiles mundiales está entrando en un importante periodo de transformación cualitativa. El ritmo de construcción de la “infraestructura para centros de datos de las grandes tecnológicas (GPU·HBM)”, en la que las grandes empresas tecnológicas han invertido sumas astronómicas durante los últimos años, está entrando gradualmente en una fase de estabilización.

El dinero inteligente de Yeouido y Wall Street se está desplazando rápidamente hacia la siguiente etapa de la construcción de infraestructuras: los mercados de la «IA en el dispositivo (On-Device AI)» y la «IA en el borde (Edge AI)», en los que los teléfonos inteligentes que llevamos en la mano, los electrodomésticos con procesamiento en el dispositivo, los robots y los vehículos autónomos pueden pensar y tomar decisiones por sí mismos sin grandes servidores de inteligencia artificial.

El hardware que constituye la célula cerebral central de este enorme cambio de paradigma y que tendrá el control absoluto del procesamiento de inteligencia artificial es la NPU (Neural Processing Unit, unidad de procesamiento neuronal)785. Analizaremos la esencia del ecosistema de las NPU, que está transformando por completo el mapa de poder del diseño y la distribución de la industria de los semiconductores, y examinaremos minuciosamente las principales acciones nacionales beneficiarias de la cadena de valor cuyos pedidos han empezado a demostrar con cifras su impulso de contratación, a fecha de (2026 año 6 mes).

1. La barrera invisible de la IA en la nube: por qué la IA en el dispositivo es inevitable

La IA basada en grandes modelos de lenguaje (LLM) que hasta ahora ha asombrado al mundo era una5520«nube centralizada»206 perfecta. Cuando se hace una pregunta a una IA desde un teléfono inteligente o un PC, los datos pasan por una estación base, recorren cables de fibra óptica submarinos y se transmiten a un gigantesco centro de datos hiperescalar. Allí, decenas de miles de servidores GPU de NVIDIA densamente instalados consumen enormes cantidades de electricidad para realizar los cálculos y, después, envían los resultados de vuelta a nuestros dispositivos.

Sin embargo, en un momento en que la inteligencia artificial debe penetrar en decenas de miles de millones de dispositivos de la vida cotidiana, este modelo basado en la nube se enfrenta a tres limitaciones críticas que lo hacen insostenible.

• El límite de la latencia física:
  Cuando un vehículo que busca una conducción autónoma perfecta detecta un obstáculo imprevisto delante, si se produce un almacenamiento en búfer de datos de 0.2~0.3 segundos mientras intercambia señales con el servidor en la nube, esto conduce inmediatamente a una gran catástrofe. El control de robots y la cirugía médica a distancia también dependen de una capacidad de respuesta en tiempo real.

• El colapso de la privacidad y la seguridad corporativa: 
  El hecho de que no solo los datos biométricos sensibles y la información financiera de las personas, sino también el código fuente confidencial esencial de las empresas, se filtren a servidores externos cada vez que se realiza un cálculo de IA es el aspecto que más preocupa a los organismos reguladores y las empresas de todo el mundo. Esta es la razón por la que se exige un «procesamiento seguro cerrado en el dispositivo» frente a las amenazas de piratería externas.

• Costes operativos de los servidores que crecen exponencialmente y escasez mundial de electricidad: 
  Si la población mundial utiliza la IA en la nube decenas de veces al día, los costes de electricidad de los centros de datos y los gastos de mantenimiento de los servidores que deben asumir las grandes empresas tecnológicas aumentarán hasta niveles que amenazarán su supervivencia. En última instancia, el ecosistema de la IA solo podrá mantenerse distribuyendo la carga de cálculo entre los dispositivos de los consumidores (en el extremo de la red).

La única clave que resuelve de raíz estos tres problemas crónicos es la IA en el dispositivo, que completa toda la inferencia de IA dentro del propio dispositivo sin conexión a una red externa de Internet774; el semiconductor específico creado para hacerla posible es precisamente la NPU.

2. Las tres potencias de los semiconductores: comparación estructural entre CPU, GPU y NPU

¿Por qué no se puede implementar perfectamente la IA en el dispositivo con las CPU o GPU existentes?
La respuesta queda clara al examinar la arquitectura de los semiconductores.

Categoría	CPU (Unidad Central de Procesamiento)	GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico)	NPU (Unidad de Procesamiento Neuronal)
Estructura principal	Unos pocos núcleos potentes (secuencial)	Miles de núcleos de propósito general (paralelo)	Núcleos optimizados para operaciones matriciales de IA (principalmente MAC)
Método de cálculo	Procesamiento en serie (control complejo de instrucciones)	Procesamiento paralelo (renderizado de píxeles gráficos)	Operaciones matriciales y vectoriales de alta velocidad (inferencia de IA)
Consumo energético	Normal	Muy alto (gran devorador de energía)	Muy bajo (ultrabajo consumo y alta eficiencia)
Limitaciones de formato	Bajas	Muy altas (requiere un refrigerador grande)	Muy bajas (fácil de incorporar en dispositivos pequeños)
Eficiencia en IA	Baja	Alta (adecuada para entrenamiento e inferencia a gran escala)	Maximizada (optimizada para la inferencia en tiempo real dentro del dispositivo)

CPU: El coste del procesamiento secuencial y el control de instrucciones complejas

La CPU, el cerebro de un ordenador, está especializada en procesar secuencialmente instrucciones muy complejas y variadas. Como funciona según una estructura en la que unos pocos genios brillantes resuelven los problemas uno tras otro, es estructuralmente demasiado lenta para procesar cálculos de aprendizaje profundo de inteligencia artificial en los que llegan de una vez cientos de millones de datos matriciales simples.

GPU: La potencia del procesamiento paralelo, el origen de la IA de propósito general

La GPU que convirtió a NVIDIA en la empresa líder mundial es un semiconductor creado originalmente para utilizar miles de núcleos y dibujar simultáneamente los 3píxeles de gráficos D de la pantalla del monitor. Su excelente capacidad para procesar grandes cantidades de datos al mismo tiempo, el «procesamiento paralelo», ofrece un rendimiento sobresaliente en el entrenamiento de IA y en los cálculos a gran escala. 하sin embargo, dado que por naturaleza es un chip de propósito general para gráficos, incluye unidades de cálculo innecesarias para la IA, consume una cantidad descomunal de energía y, debido a su gran tamaño, no puede incorporarse a dispositivos móviles alimentados por batería.

NPU: El especialista nacido exclusivamente para la inteligencia artificial

Una NPU es un semiconductor especializado diseñado para procesar a una velocidad ultrarrápida consumiendo tan solo 1W (vatios) de potencia, mediante algoritmos de redes neuronales artificiales como CNN, RNN y Transformer, que imitan la estructura de las neuronas y las sinapsis del cerebro humano. Elimina de forma decidida el procesamiento gráfico y los circuitos de control de propósito general innecesarios, y concentra únicamente los circuitos de multiplicación y acumulación de matrices (MAC), fundamentales para la inferencia de IA.

Como resultado, al realizar la misma tarea de inferencia de IA, el consumo energético se reduce a 10 de el de una GPU, mientras que la velocidad de cálculo aumenta enormemente, logrando una eficiencia milagrosa. Esta es la razón basada en el hardware por la que las NPU están destinadas a ocupar el trono en los mercados de semiconductores para smartphones, dispositivos wearables, electrodomésticos inteligentes y vehículos, donde los límites de potencia y el control térmico son esenciales para la vida útil del producto.1:

3. De la ropa de confección a la sastrería a medida: el gran desplazamiento del poder en el diseño de semiconductores y el auge del DSP

En el mercado de la IA en la nube, bastaba con comprar grandes cantidades de GPU de propósito general de Nvidia, producidas en serie como prendas de confección (H100, B200 y otras), e instalarlas en centros de datos. A esto se le denomina la era de la producción masiva de una gama limitada de productos.

Sin embargo, la era de la IA en el dispositivo es la era de la producción perfectamente personalizada en pequeñas series (ASIC). El chip de IA de un smartphone, el chip de IA de un robot aspirador, el chip de IA de un frigorífico inteligente y el chip de IA integrado en un vehículo autónomo deben tener capacidades de cálculo requeridas (TOPS), consumo energético permitido e interfaces de sensores completamente diferentes.

En consecuencia, las grandes empresas tecnológicas globales (Apple, Google, Tesla, Meta, entre otras), así como los fabricantes de electrodomésticos y automóviles, han comenzado a diseñar directamente sus propios chips NPU personalizados (semiconductores de aplicación específica y ASIC) optimizados en un 100% para las especificaciones de sus productos, en lugar de utilizar sin modificaciones los chips de propósito general suministrados por NVIDIA o Qualcomm.

Aquí es donde surge una tremenda oportunidad de inversión estructural. Muchas empresas de todo el mundo quieren crear sus propias NPU, pero implementar los esquemas físicos de los circuitos de semiconductores para adaptarlos a procesos de fundición avanzados (3nm, 4nm, etc.) pertenece a un nivel completamente distinto. Esto se debe a que requiere activos de procesos avanzados extremadamente costosos y una infraestructura de ingeniería especializada.

En última instancia, se ha abierto un nuevo ecosistema de efecto de goteo en el que las empresas de IP (propiedad intelectual), que proporcionan los esquemas fundamentales básicos de los semiconductores, y las empresas de diseño (DSP), que convierten los esquemas abstractos de diseño de las empresas fabless en chips físicos finales adaptados a las especificaciones de fábricas como Samsung Electronics o TSMC, monopolizan los pedidos globales de NPU personalizadas.

4. En la era posterior a NVIDIA, las principales empresas nacionales beneficiarias de las NPU que deben estar en la cuenta TOP 4

En medio del crecimiento explosivo del mercado mundial de la IA en el dispositivo, hay que prestar especial atención a las principales acciones nacionales que están absorbiendo pedidos exclusivos de NPU personalizadas de las grandes empresas tecnológicas globales, situadas en primera línea del ecosistema de procesos avanzados de Samsung Electronics Foundry. No son simples acciones temáticas, sino acciones impulsadas por fundamentales cuyos resultados muestran una tendencia ascendente gracias a contratos de pedidos globales.

Representar la cadena de valor que muestra cómo cuatro proveedores coreanos de NPU (DSP, IP, casa de diseño y video-IP) conectan a clientes fabless globales con la fabricación avanzada de f de Samsung

①Gaonchips (399720): el puente para los pedidos globales de NPU avanzadas y la indiscutible acción líder de los DSP

Gaonchips lleva a cabo la optimización física final para que los diseños de semiconductores creados por empresas fabless globales y fabricantes de equipos puedan fabricarse realmente sin errores en los procesos de fundición más avanzados de Samsung Electronics (3nanómetros, 4nanómetros, 5nanómetros, etc.) y es el socio de soluciones de diseño (DSP) 1de primer nivel dentro del ecosistema Samsung Foundry.

• Cartera de alto valor añadido sin rival:
  Gaonchips no es una empresa dedicada simplemente a chips legacy de bajo precio; los proyectos de semiconductores de IA para automoción AI semiconductors, con las mayores barreras técnicas de entrada, y chips NPU de alta gama para dispositivos representan una parte considerable de los ingresos totales. Cuenta con la experiencia más amplia de Corea en diseño de chips con procesos de escala reducida.

• Impulso de la expansión territorial global:
  Tras establecer con éxito una filial en Japón, un mercado que recientemente busca el renacimiento de los semiconductores, la empresa ha conseguido sucesivamente grandes proyectos de desarrollo de NPU personalizadas de importantes clientes globales locales. Avanzando junto con el aumento de la utilización de los procesos avanzados de Samsung Foundry, es la acción líder indiscutible del sector, con el giro de resultados más claro y explosivo.

②Openedges Technology (394280): la única empresa de IP del mundo que abre simultáneamente el cerebro y los vasos sanguíneos de las NPU

Es una empresa de semiconductores especializada en propiedad intelectual de alto margen que no fabrica semiconductores directamente, sino que vende activos de diseño (PI) que constituyen la base fundamental del diseño de chips y recibe a cambio comisiones de licencia y regalías.

• Foso exclusivo de la plataforma de IA integrada: 
  La mayor barrera tecnológica de OpenEdge es que es la única empresa del mundo capaz de ofrecer la «PI de computación NPU» y la «PI del subsistema de memoria (PHY, controlador)» como una solución integrada de extremo a extremo.
  Por muy rápidas que sean las operaciones del cerebro de la NPU, si se bloquea la autopista de alta velocidad de la memoria que transporta los datos, todo el chip queda paralizado (efecto cuello de botella). OpenEdge optimiza de una sola vez la vía de conexión orgánica de alta velocidad por la que circulan los datos, reduce el área del chip y maximiza el consumo de energía, por lo que se ha consolidado como una puerta de acceso indispensable para las nuevas empresas fabless globales que buscan desarrollar de forma independiente chips de IA en el dispositivo.\20;**85C;Se alcanza una etapa en la que se consolida una estructura de alta rentabilidad centrada en las regalías.

③ (200710): Una casa de diseño con un apalancamiento DSP extraordinario gracias a su gran escala de ingeniería

Es una empresa de diseño con una historia singular y de gran relevancia: pasó de ser un socio clave del ecosistema de TSMC a convertirse en el DSP oficial de Samsung Electronics Foundry.

• Ventaja de escala de la CAPA de diseño:
  La capacidad de producción fundamental del negocio de una casa de diseño no es otra que el número de ingenieros de diseño de semiconductores cualificados785ADTechnology dispone de la infraestructura de personal de diseño de mayor escala de Corea del Sur. Cuando los gigantes tecnológicos globales encargan la producción de pequeños lotes y múltiples tipos de chips NPU personalizados por valor de billones de wones, es una de las pocas empresas surcoreanas capaces de completar simultáneamente grandes proyectos sin retrasos. Gracias a su estrecha colaboración con el ecosistema global de ARM, es un valor líder clave cuya elasticidad bursátil podría dispararse con tanta fuerza como la de Gaonchips cuando se produzca un efecto de arrastre a gran escala.2.

④ Chips&Media (094360): El socio exclusivo de toda la IA edge que gestiona «datos visuales (vídeo)»

Es una empresa única que ha mantenido firmemente una cuota de mercado global entre las más altas en el ámbito de la «propiedad intelectual de semiconductores para códecs de vídeo», que smartphones, automóviles, drones y otros dispositivos deben incorporar para reconocer objetos.

• Transformación hacia una NPU especializada en vídeo:
  Coincidiendo con la reciente apertura del mercado de la IA en el dispositivo, ha completado con éxito el desarrollo de su propia 'IP de NPU dedicada al vídeo (NPU-VA)', perfectamente especializada en el análisis de datos de vídeo de alta definición en tiempo real, y ha comenzado a generar ingresos de comercialización. Las áreas en las que la IA en el dispositivo se está incorporando de forma más disruptiva son los coches inteligentes (ADAS), la robótica y los sistemas de videovigilancia con IA, que deben analizar imágenes de cámaras de alta definición en tiempo real para permitir la conducción autónoma y detectar riesgos. A medida que se acelera su estrategia de venta cruzada, incorporando la nueva IP de NPU a su red mundial de cientos de clientes de semiconductores para automoción y TI, ha entrado en una fase de apalancamiento en la que el aumento de los ingresos se traduce directamente en beneficio neto.

5. 2026Estrategia de inversión en el sector de las NPU y revisión de los riesgos clave para la segunda mitad del año

La cadena de valor de las NPU no es un valor temático que se mueva únicamente por las expectativas, sino un «ciclo estructural de fuerte tendencia alcista» surgido del desplazamiento del eje central de la cadena de suministro global785Por tanto, en lugar de dejarse llevar por las fluctuaciones bursátiles a corto plazo, un enfoque de compras escalonadas con una perspectiva a medio y largo plazo resulta muy eficaz.

La biblia práctica de la inversión

• Diversificación de la cartera a medio y largo plazo: 
  Es razonable tomar Gaonchips, que muestra la visibilidad de resultados más estable como líder del sector, como sólido eje central de la cartera (una apuesta beta), y combinarla con OPENEDGES Technology, cuyo potencial de expansión de regalías tecnológicas es ilimitado, o con Chips&Media, que cuenta con un fuerte impulso especializado en vídeo, para maximizar la rentabilidad alfa.

• Aplicar rigurosamente puntos de entrada para compras escalonadas: 
  Incluso los sectores líderes con empresas excelentes suelen experimentar ajustes temporales de precios debido a variables macroeconómicas globales o a problemas de oferta y demanda en las foundries. Si la ventaja competitiva propia de la empresa no se ha deteriorado, resulta eficaz aumentar activamente la ponderación cada vez que la cotización experimente un atractivo ajuste de retroceso hasta la media móvil o un nivel de soporte importante debido a la inestabilidad de la oferta y la demanda del conjunto del mercado.60 días

Factores de riesgo que deben comprobarse necesariamente

• Riesgo de rendimiento y retrasos de proceso en foundries avanzadas: 
  Los resultados de las design houses y las empresas de propiedad intelectual alcanzan su máximo cuando los chips se producen en masa con éxito en la fábrica de la foundry. Si se retrasa la obtención de rendimientos en los procesos avanzados de miniaturización de las principales foundries, como Samsung Electronics, o se posponen los calendarios de producción masiva de chips de las grandes tecnológicas, el momento del reconocimiento de regalías e ingresos de las empresas relacionadas puede retrasarse, por lo que se deben seguir atentamente las comunicaciones trimestrales sobre producción masiva.

• Velocidad a la que las grandes tecnológicas globales internalizan sus propias especificaciones tecnológicas: 
  A80;20;Las empresas hiperescaladas20;D514;Si logran construir un ecosistema interno completamente propio sin recurrir en absoluto a design houses ni a propiedad intelectual externa, el volumen de pedidos puede reducirse parcialmente. Sin embargo, dado que el número de empresas fabless pequeñas y medianas está aumentando de forma explosiva por la naturaleza de la producción de muchas variedades y bajo volumen, la expansión del mercado total está estructurada de modo que compensa con creces esta reducción.

6. Conclusión: Anticípese al cambio de paradigma de los valores líderes

Históricamente, las acciones que han generado las mayores ganancias en el mercado bursátil siempre han surgido en las primeras etapas en las que se establece un nuevo estándar de hardware y se introduce en el mercado. Así ocurrió con las acciones de componentes al inicio de la adopción de los teléfonos inteligentes, y con las acciones de materiales para baterías durante el periodo de aumento de la penetración de los vehículos eléctricos.

No es el momento de quedarse atrapado en una inversión que va a la zaga, persiguiendo y comprando al alza el rally de las GPU y la HBM centrado en los centros de datos. La era de la inteligencia artificial en el dispositivo, en la que la inteligencia artificial sale de las pesadas puertas de hierro de los centros de datos para convertirse en el cerebro de todos los objetos de nuestra vida cotidiana, y la cadena de valor de las NPU, que desempeña el papel de su corazón, acaba de atravesar la fase inicial de un enorme ciclo máximo de varios años.

Apueste por el «ámbito del conocimiento y la tecnología» que, más allá de la fabricación de hardware, diseña directamente y traza los planos de los cerebros personalizados de las grandes empresas tecnológicas globales. **그**Será el hito de inversión más seguro y prudente para atravesar la era posterior a Nvidia.