Chips, litografía, eficiencia, cuántica: más computación con menos vatios, y qué haremos con ella.
La computación es el recurso oculto de todo lo demás: sin chips eficientes no hay inteligencia artificial, ni vehículos autónomos, ni redes inteligentes. La sección sigue la litografía que baja —2 nanómetros y más allá—, las arquitecturas que hacen más operaciones por vatio, las memorias, las interconexiones y la computación cuántica cuando produce resultados verificables en lugar de promesas.
Leemos las hojas de ruta de TSMC, Samsung, Intel y las fundiciones chinas, las publicaciones de arquitectura, los benchmarks independientes. El ángulo es constante: la eficiencia —el cálculo por unidad de energía— importa más que la potencia bruta, porque es la que decide lo que funcionará de verdad, del centro de datos al teléfono. Cada artículo da sus órdenes de magnitud y cita sus fuentes.
TSMC has developed and validated backside power delivery technology for its angstrom-class A16 process.
- A lab prototype uses tunable memristor noise to process signals at different speeds.
A UMass Amherst system identified languages with 95.24% accuracy.
Researchers used Signal’s protocol to protect shared documents from providers.
QpiAI has completed the second phase of a quantum chip facility in Bengaluru.
Mojo 1.0 has been released and replaces the strictly checked fn with def.
Huawei has open-sourced the compiler layer connecting Triton and other languages to Ascend chips.
QpiAI’s Bengaluru foundry can fabricate superconducting processors with up to 128 qubits.
Rubidium-atom quantum memories preserved entanglement across 260 miles of fiber.
Alibaba Cloud says its modular AI data centers can be delivered in 100 days.