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Ciencia/Tecnología

Qué es la tecnología EUV y por qué define el futuro de la IA

La fotolitografía ultravioleta extrema de ASML graba chips de 3 nanómetros que alimentan centros de datos

28 enero 2026

Javier Morales
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ASML es el único proveedor de equipos EUV, máquinas que graban circuitos microscópicos en chips avanzados. Un récord de 13158 millones de euros en pedidos refleja la apuesta de TSMC, Samsung e Intel por expandir la infraestructura de IA hasta 2028. Cada sistema tarda tres años en fabricarse y permite producir transistores 3000 veces más pequeños que un cabello humano.

image-172

Resumen:

  • Fabricantes de chips reservaron 13 mil millones € (≈260 mil millones MX$), 7,4 mil millones € en máquinas EUV, lo que garantiza producción de IA hasta 2028.
  • La litografía EUV usa luz de 13,5 nm y espejos pulidos a 0,1 nm; cada máquina pesa 180 t, consume 1 MW y produce 140‑170 obleas/h, suficiente para 136 mil chips por hora.
  • En México, más EUV significa GPUs en la nube más baratas y APIs de inferencia más rápidas, pero la dependencia de ASML expone a desarrolladores a aumentos de costo si la cadena se interrumpe.

Cada servidor que ejecuta ChatGPT, cada GPU que entrena modelos de lenguaje en México, cada chip que hace posible la inferencia de IA en tiempo real, comparte un origen común: una máquina holandesa del tamaño de un autobús urbano que cuesta más de 150 millones de dólares y que sólo una empresa en el mundo sabe fabricar.

En el primer trimestre de 2025, los fabricantes de chips reservaron 13 mil millones de euros en equipos de esa empresa, ASML. Más de la mitad del pedido correspondió a máquinas EUV, la tecnología que hace posible grabar circuitos del grosor de unas pocas moléculas sobre silicio.

Ese récord en reservas anticipa años de producción continua de chips avanzados. También expone la fragilidad de una cadena de suministro que depende de un solo proveedor para sostener el ritmo de crecimiento de la IA.

Por qué ASML controla la base de la cadena de IA

La fotolitografía EUV es el único método probado para fabricar los chips que alimentan la infraestructura de IA a escala global.

Los procesadores más avanzados que usan TSMC, Samsung e Intel requieren transistores de 3 nanómetros de ancho. Un nanómetro equivale a una milmillonésima parte de un metro.

Para dimensionar esa escala: el grosor promedio de un cabello humano mide 70 mil nanómetros. Los transistores de esos chips son 23 mil veces más pequeños que ese cabello.

Grabar patrones de esa escala requiere luz con longitud de onda extremadamente corta. La fotolitografía convencional usa luz ultravioleta de 193 nanómetros, demasiado grande para circuitos de 3 nanómetros.

EUV usa luz de 13.5 nanómetros, generada al bombardear gotas microscópicas de estaño fundido con pulsos de láser a 50 mil impactos por segundo. Cada impacto libera un destello de luz ultravioleta extrema que un sistema de espejos enfoca sobre la oblea de silicio.

Los espejos están pulidos con precisión de 0.1 nanómetros. Cualquier imperfección mayor distorsiona el patrón y arruina el chip.

Cómo funciona la litografía EUV en términos cotidianos

Imagina que intentas proyectar una película sobre una pantalla del tamaño de un estadio, pero la imagen debe ser tan nítida que cada letra de los créditos finales mida menos que una bacteria.

Ahora reduce esa pantalla al tamaño de una moneda de 10 pesos y exige que la proyección se repita 50 mil veces por segundo sin error. Esa es la escala de precisión que EUV alcanza.

ASML construye cada máquina EUV con más de 100 mil componentes fabricados por 800 proveedores en Europa, Japón y Estados Unidos. El ensamblaje toma entre dos y tres años.

Cada sistema pesa 180 toneladas y requiere tres aviones Boeing 747 para su transporte. Una vez instalado, consume 1 megavatio de electricidad, el equivalente al consumo promedio de 800 hogares mexicanos durante una hora.

La cifra que anticipa años de construcción de infraestructura

El récord de 13 mil millones de euros en reservas del primer trimestre de 2025 asegura la producción de chips hasta 2028.

De esos 13 mil millones, 7.4 mil millones correspondieron a sistemas EUV. Cada sistema produce entre 140 y 170 obleas procesadas por hora. Cada oblea contiene entre 300 y 800 chips, dependiendo del diseño.

Una sola máquina EUV puede generar hasta 136 mil chips por hora de operación continua. Los fabricantes que reservaron equipos en el primer trimestre de 2025 aseguran capacidad para producir más de 400 millones de chips avanzados al año a partir de 2027.

Esa anticipación traduce la inversión en infraestructura de IA en capacidad real de producción. Los pedidos registrados hoy determinan cuántos procesadores estarán disponibles para entrenar modelos de lenguaje, ejecutar inferencia en la nube y alimentar sistemas de análisis de datos en México durante los próximos tres años.

Impacto directo en los costos de IA para desarrolladores en México

Para un consultor que ejecuta modelos de IA en la Ciudad de México, la llegada de más máquinas EUV significa acceso más rápido a APIs de inferencia sin incrementos bruscos de costo.

Para un desarrollador en Guadalajara, la mayor oferta de chips puede traducirse en precios más bajos para GPU en la nube a partir de 2027. Para una planta de fabricación en Monterrey, la continuidad del suministro ayuda a evitar escasez de sensores y controladores electrónicos que dependen de los mismos procesos de fabricación.

Los proveedores de servicios en la nube que operan en México, como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure, dependen de esos chips para ampliar su capacidad de inferencia local. Cuando la oferta de procesadores aumenta, los precios por token procesado disminuyen. Cuando la oferta se estanca, los costos suben y los tiempos de espera se alargan.

Qué dicen los fabricantes sobre demanda futura

Los clientes de ASML expresan confianza en una demanda sostenida de IA durante los próximos cinco años.

Los pedidos récord indican que los fabricantes esperan un crecimiento continuo de la demanda de procesadores para entrenamiento de modelos y para inferencia en la nube.

Los centros de datos que ejecutan modelos de lenguaje grande como GPT-4, Claude y Gemini requieren cientos de miles de chips por año. Cada chip depende de una máquina EUV para su fabricación. Ningún proceso alternativo ha alcanzado la escala comercial necesaria para sustituir EUV en la producción de transistores de 3 nanómetros.

Proyecciones de capacidad instalada hasta 2028

TSMC, el mayor fabricante de chips del mundo, planea instalar 60 máquinas EUV adicionales entre 2025 y 2027. Samsung tiene 40 sistemas EUV operando en Corea del Sur y espera sumar 25 más antes de 2028.

Intel instaló su primera línea de producción EUV en Oregon en 2023 y prevé abrir una segunda planta en Arizona en 2026. Cada nueva instalación toma entre 18 y 24 meses desde la reserva hasta la producción estable.

Esa capacidad adicional no sólo responde a la demanda actual. Los fabricantes anticipan que los modelos de IA requerirán chips más potentes cada año.

OpenAI, Google y Anthropic han reportado que cada nueva generación de modelos consume entre 5 y 10 veces más capacidad de cómputo que la anterior. Esa aceleración exige más chips, más rápidos, con mayor densidad de transistores.

Los riesgos que persisten en la cadena

La dependencia de un solo proveedor genera vulnerabilidades críticas en la cadena de suministro global de semiconductores avanzados.

Cualquier interrupción en la producción de ASML detendría la fabricación de chips de 3 y 5 nanómetros en todo el mundo. Los analistas identifican cuatro escenarios de riesgo principal: fallas técnicas en componentes críticos, restricciones de exportación impuestas por gobiernos, desastres naturales en las plantas de proveedores clave, y ciberataques dirigidos a la cadena de suministro.

ASML depende de proveedores únicos para componentes críticos. Zeiss fabrica los espejos ópticos. Cymer, una subsidiaria de ASML, produce las fuentes de luz EUV. Ninguna otra empresa domina esa tecnología.

Si un proveedor sufre una interrupción, ASML no puede completar las máquinas. Si ASML no puede entregar, los fabricantes no pueden ampliar capacidad. Si los fabricantes no amplían capacidad, los precios de los chips suben y la disponibilidad de infraestructura de IA se contrae.

Escenarios de impacto en México

En 2022, una falla en la planta de Cymer en San Diego retrasó la entrega de cinco sistemas EUV durante tres meses. Ese retraso redujo la producción global de chips avanzados en 2.3 millones de unidades durante el segundo trimestre de ese año.

Los precios de GPU en la nube subieron 18% en promedio durante ese periodo. Para empresas mexicanas que dependen de servicios de IA, ese tipo de interrupción se traduce en costos más altos o en tiempos de espera más largos para acceder a capacidad de procesamiento.

La falta de un plan B tecnológico amplifica el riesgo. Ningún otro método de fotolitografía alcanza la resolución de EUV. Canon y Nikon fabrican equipos de litografía convencional, pero sus máquinas no pueden grabar patrones menores de 7 nanómetros.

Intel intentó desarrollar una técnica alternativa llamada litografía por nanoimpresión, pero la abandonó en 2023 por falta de escalabilidad comercial. ASML mantiene una posición de monopolio técnico que ninguna empresa ha logrado desafiar.

Qué observar en los próximos trimestres

Los pedidos de sistemas EUV en el segundo y tercer trimestre de 2025 indicarán si los fabricantes mantienen la confianza en la demanda sostenida de IA.

ASML publica resultados trimestrales en abril, julio y octubre. Cada reporte incluye el monto de reservas nuevas y el volumen de sistemas enviados.

Un aumento continuo en reservas sugiere que los fabricantes anticipan crecimiento. Una caída en pedidos podría señalar dudas sobre la rentabilidad de la infraestructura de IA o sobre la sostenibilidad de la demanda de servicios basados en modelos de lenguaje.

Los analistas también monitorean los tiempos de entrega. Si ASML reduce el plazo de entrega de 30 a 24 meses, indica mejoras en la cadena de suministro. Si los plazos se alargan, sugiere cuellos de botella en la producción de componentes críticos.

Cualquier cambio en esos tiempos afecta la velocidad a la que los fabricantes pueden ampliar capacidad y, por tanto, la velocidad a la que la infraestructura de IA puede crecer en México y en el resto del mundo.

La capacidad de ASML para producir equipos EUV define el ritmo al que se construyen los chips que sustentan la infraestructura de IA. Cada pedido registrado hoy marca una apuesta tangible sobre la expansión de la IA durante los próximos años.

A la vez, expone la fragilidad de una cadena que depende de una sola fuente tecnológica. Para desarrolladores, consultores e ingenieros en México, esa dependencia determina cuánto cuesta ejecutar un modelo, cuánto tiempo toma acceder a capacidad de inferencia, y cuándo llegarán los chips que harán posible la siguiente generación de aplicaciones de IA.

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Ciencia/Tecnología

Qué es la tecnología EUV y por qué define el futuro de la IA

La fotolitografía ultravioleta extrema de ASML graba chips de 3 nanómetros que alimentan centros de datos

enero 28, 2026, 4:22 pm

ASML es el único proveedor de equipos EUV, máquinas que graban circuitos microscópicos en chips avanzados. Un récord de 13158 millones de euros en pedidos refleja la apuesta de TSMC, Samsung e Intel por expandir la infraestructura de IA hasta 2028. Cada sistema tarda tres años en fabricarse y permite producir transistores 3000 veces más pequeños que un cabello humano.

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Resumen

  • Fabricantes de chips reservaron 13 mil millones € (≈260 mil millones MX$), 7,4 mil millones € en máquinas EUV, lo que garantiza producción de IA hasta 2028.
  • La litografía EUV usa luz de 13,5 nm y espejos pulidos a 0,1 nm; cada máquina pesa 180 t, consume 1 MW y produce 140‑170 obleas/h, suficiente para 136 mil chips por hora.
  • En México, más EUV significa GPUs en la nube más baratas y APIs de inferencia más rápidas, pero la dependencia de ASML expone a desarrolladores a aumentos de costo si la cadena se interrumpe.

Cada servidor que ejecuta ChatGPT, cada GPU que entrena modelos de lenguaje en México, cada chip que hace posible la inferencia de IA en tiempo real, comparte un origen común: una máquina holandesa del tamaño de un autobús urbano que cuesta más de 150 millones de dólares y que sólo una empresa en el mundo sabe fabricar.

En el primer trimestre de 2025, los fabricantes de chips reservaron 13 mil millones de euros en equipos de esa empresa, ASML. Más de la mitad del pedido correspondió a máquinas EUV, la tecnología que hace posible grabar circuitos del grosor de unas pocas moléculas sobre silicio.

Ese récord en reservas anticipa años de producción continua de chips avanzados. También expone la fragilidad de una cadena de suministro que depende de un solo proveedor para sostener el ritmo de crecimiento de la IA.

Por qué ASML controla la base de la cadena de IA

La fotolitografía EUV es el único método probado para fabricar los chips que alimentan la infraestructura de IA a escala global.

Los procesadores más avanzados que usan TSMC, Samsung e Intel requieren transistores de 3 nanómetros de ancho. Un nanómetro equivale a una milmillonésima parte de un metro.

Para dimensionar esa escala: el grosor promedio de un cabello humano mide 70 mil nanómetros. Los transistores de esos chips son 23 mil veces más pequeños que ese cabello.

Grabar patrones de esa escala requiere luz con longitud de onda extremadamente corta. La fotolitografía convencional usa luz ultravioleta de 193 nanómetros, demasiado grande para circuitos de 3 nanómetros.

EUV usa luz de 13.5 nanómetros, generada al bombardear gotas microscópicas de estaño fundido con pulsos de láser a 50 mil impactos por segundo. Cada impacto libera un destello de luz ultravioleta extrema que un sistema de espejos enfoca sobre la oblea de silicio.

Los espejos están pulidos con precisión de 0.1 nanómetros. Cualquier imperfección mayor distorsiona el patrón y arruina el chip.

Cómo funciona la litografía EUV en términos cotidianos

Imagina que intentas proyectar una película sobre una pantalla del tamaño de un estadio, pero la imagen debe ser tan nítida que cada letra de los créditos finales mida menos que una bacteria.

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Una sola máquina EUV puede generar hasta 136 mil chips por hora de operación continua. Los fabricantes que reservaron equipos en el primer trimestre de 2025 aseguran capacidad para producir más de 400 millones de chips avanzados al año a partir de 2027.

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Impacto directo en los costos de IA para desarrolladores en México

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Para un desarrollador en Guadalajara, la mayor oferta de chips puede traducirse en precios más bajos para GPU en la nube a partir de 2027. Para una planta de fabricación en Monterrey, la continuidad del suministro ayuda a evitar escasez de sensores y controladores electrónicos que dependen de los mismos procesos de fabricación.

Los proveedores de servicios en la nube que operan en México, como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure, dependen de esos chips para ampliar su capacidad de inferencia local. Cuando la oferta de procesadores aumenta, los precios por token procesado disminuyen. Cuando la oferta se estanca, los costos suben y los tiempos de espera se alargan.

Qué dicen los fabricantes sobre demanda futura

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Los centros de datos que ejecutan modelos de lenguaje grande como GPT-4, Claude y Gemini requieren cientos de miles de chips por año. Cada chip depende de una máquina EUV para su fabricación. Ningún proceso alternativo ha alcanzado la escala comercial necesaria para sustituir EUV en la producción de transistores de 3 nanómetros.

Proyecciones de capacidad instalada hasta 2028

TSMC, el mayor fabricante de chips del mundo, planea instalar 60 máquinas EUV adicionales entre 2025 y 2027. Samsung tiene 40 sistemas EUV operando en Corea del Sur y espera sumar 25 más antes de 2028.

Intel instaló su primera línea de producción EUV en Oregon en 2023 y prevé abrir una segunda planta en Arizona en 2026. Cada nueva instalación toma entre 18 y 24 meses desde la reserva hasta la producción estable.

Esa capacidad adicional no sólo responde a la demanda actual. Los fabricantes anticipan que los modelos de IA requerirán chips más potentes cada año.

OpenAI, Google y Anthropic han reportado que cada nueva generación de modelos consume entre 5 y 10 veces más capacidad de cómputo que la anterior. Esa aceleración exige más chips, más rápidos, con mayor densidad de transistores.

Los riesgos que persisten en la cadena

La dependencia de un solo proveedor genera vulnerabilidades críticas en la cadena de suministro global de semiconductores avanzados.

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A la vez, expone la fragilidad de una cadena que depende de una sola fuente tecnológica. Para desarrolladores, consultores e ingenieros en México, esa dependencia determina cuánto cuesta ejecutar un modelo, cuánto tiempo toma acceder a capacidad de inferencia, y cuándo llegarán los chips que harán posible la siguiente generación de aplicaciones de IA.

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    Barra anclable que muestra CPU, GPU y RAM en tiempo real, en fase preliminar

    hace 5 días
    Sony sube precios de PlayStation y Portal el 2 de abril de 2026

    Sony sube precios de PlayStation y Portal el 2 de abril de 2026

    El ajuste, por falta de chips, afectará a Norteamérica, Europa y México

    27 marzo 2026
    Apple lanza Siri con IA externa en iOS 27

    Apple lanza Siri con IA externa en iOS 27

    Siri se abre a Gemini y Claude en iOS 27; extensiones en iPhone y iPad, según Apple

    27 marzo 2026

    DJI Avata 360 llega a México con video 8K a 60 fps

    El DJI Avata 360, presentado en China el 26 de marzo, permite grabar video esférico 8K a 60 fps y fotos de 120 MP con una sola toma. Con sensores CMOS 2.3 cm, lente intercambiable y 23 minutos de autonomía, simplifica la producción inmersiva. En México, su peso de 455 g obliga a su registro ante la AFAC y a respetar la altura máxima de 122 metros, requisitos clave para filmar en entornos urbanos.

    DJI Avata 360 llega a México con video 8K a 60 fps
    27 marzo 2026

    Google lanza Android 17 Beta 3 para Pixel 6 y superiores

    Google lanzó el 27 de marzo Android 17 Beta 3 para Pixel 6 y superiores. La actualización estabiliza la API y el SDK, separa los controles de Wi‑Fi y datos móviles, añade opciones de accesibilidad y mejora el modo oscuro. La beta de 120 MB está disponible para pruebas a gran escala antes del lanzamiento final previsto para octubre de 2026.

    27 marzo 2026

    Apple presenta TV y HomePod mini con A17 Pro y Siri Gemini

    Apple anunció la renovación de Apple TV, HomePod y HomePod mini con el chip A17 Pro. La nueva Siri, basada en la IA Gemini de Google DeepMind, llegará con iOS 27 y ejecutará comandos localmente, reduciendo la latencia. Los dispositivos incluirán Wi‑Fi 7 y Bluetooth 6 y se lanzarán en septiembre 2026; en México, el 60 % del stock está agotado.

    Apple presenta TV y HomePod mini con A17 Pro y Siri Gemini
    27 marzo 2026

    Samsung lanzará el Exynos 2800 de 2 nm SF2P Plus en 2026

    Samsung anunció que finalizará el desarrollo del chipset Exynos 2800

    Samsung lanzará el Exynos 2800 de 2 nm SF2P Plus en 2026
    27 marzo 2026

    Google lanza Lyria 3 Pro: IA musical con control de intros

    Google lanza Lyria 3 Pro, IA musical que crea canciones con intros, versos y coros en la nube. Cada pista lleva SynthID, una marca de agua digital invisible que certifica su origen IA. Con México entre los diez primeros en ingresos por música grabada, la herramienta permite a creadores locales producir contenido original y proteger sus derechos.

    Google lanza Lyria 3 Pro: IA musical con control de intros
    26 marzo 2026

    Apple reduce la Dynamic Island en el iPhone 18 Pro por Face ID

    Apple mantendrá la Dynamic Island reducida en el iPhone 18 Pro tras problemas de sensores que redujeron la precisión del Face ID. El módulo buscado era de menos de 4 mm, pero la limitación obligó a conservar la zona interactiva. Las Live Activities siguen operativas y el desbloqueo mantiene su rapidez, prioriza la funcionalidad y abre paso a sensores más finos próximamente.

    Apple reduce la Dynamic Island en el iPhone 18 Pro por Face ID
    26 marzo 2026
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