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Inteligencia artificial Nuevas fronteras para la innovación en inteligencia artificial y semiconductores

El sector de los semiconductores se encuentra en un momento fascinante. Durante décadas, su trayectoria estuvo marcada por la famosa predicción que hizo en 1965 el cofundador de Intel Gordon Moore, quien observó que el número de transistores de un circuito integrado se duplicaba aproximadamente cada dos años. La conocida como Ley de Moore impulsó al sector e hizo que este pudiera ofrecer chips cada vez más pequeños, rápidos y baratos, transformando así nuestras infraestructuras, nuestros hogares, e incluso nuestros dispositivos móviles.

 

Sin embargo, mientras el sector sigue enfrascado en su tarea de reducir los transistores por debajo del rango de un nanómetro (nm), también se enfrenta a una serie de desafíos sin precedentes. Ciertos obstáculos, como el fuerte aumento de los costes de producción, están reconfigurando la hoja de ruta de los fabricantes de chips y provocando desviaciones de la Ley de Moore.

 

Uno de los avances más transformadores en la historia reciente de los semiconductores ha sido el desarrollo de la tecnología de litografía ultravioleta extrema (EUV) de ASML. Mediante el uso de luz con una longitud de onda de 13,5 nm, las máquinas EUV han supuesto un avance significativo en este campo al permitir el patronado preciso de estructuras a escalas inferiores a 7 nm.

 

De cara al futuro, la adopción de nuevas estrategias y tecnologías está permitiendo al sector de los semiconductores abordar los desafíos a los que se enfrenta el proceso de miniaturización. Estos enfoques consisten en explorar diferentes arquitecturas y desarrollar nuevos métodos de prueba para mejorar el rendimiento (aumentar el número de chips funcionales producidos a partir de cada oblea), al tiempo que se abordan las limitaciones impuestas por la física y la economía.

Creciente complejidad de la fabricación de chips

(Número de pasos de proceso por cada nodo)

0 500 1.000 1.500 2.000 2.500 45nm 32nm 28nm 20nm 14/16nm 7nm 5nm 3nm 2nm

Fuente: Applied Materials, Arete Research, Omdia

Si bien la innovación en el ámbito de los semiconductores se ha centrado en los avances en fabricación y en la computación de alto rendimiento, también se está avanzando cada vez más en la capa de aplicaciones , especialmente en la forma y el lugar en el que se desarrolla la inteligencia artificial. La innovación viene impulsada cada vez más, no solo por cómo se fabrican los chips, sino también por cómo se utilizan, y en este ámbito la IA en el perímetro («edge AI») emerge como un segmento de innovación especialmente atractivo. Este cambio refleja una tendencia más amplia: a medida que los dispositivos se vuelven más inteligentes y autónomos, la demanda de procesamiento local y en tiempo real se acelera, lo que abre nuevas oportunidades en rendimiento, eficiencia y experiencia de usuario más allá de la nube.

 

Una de las dificultades a las que se enfrenta actualmente la inteligencia artificial en el perímetro es la ausencia de una «aplicación revolucionaria». Si bien los fabricantes de smartphones han introducido funciones realmente útiles, como la herramienta Circle to Search de Samsung y la traducción simultánea , aún no hay ninguna aplicación destacada que impulse una adopción masiva.

 

Pero dado que la transición del 3G al 4G llevó seis años, y la del 4G al 5G solo cuatro, la dirección de la inteligencia artificial en el perímetro está bastante clara.

Timur Sugito es analista de inversión en renta variable de Capital Group, responsable del análisis de compañías asiáticas de semiconductores, videojuegos y medios de comunicación, y generalista del sector de la pequeña y mediana capitalización. Cuenta con 18 años de experiencia en el sector y lleva nueve años trabajando en Capital Group. Tiene un máster en Ingeniería por el Imperial College London y es analista financiero colegiado (CFA®). Tiene su oficina en Hong Kong.

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