La tecnología de inteligencia artificial exige chips que combinen rendimiento extremo, eficiencia energética y escalabilidad. En este contexto, la innovación en materiales se ha convertido en el motor clave para superar los límites de las arquitecturas actuales.

Nuevos materiales y enfoques de diseño están permitiendo avances como transistores de puerta rodeada (GAA), dieléctricos de alta constante y canales de conducción optimizados, que elevan la densidad de cómputo y reducen pérdidas de energía. Junto a ello, la integración heterogénea y el apilamiento tridimensional permiten acercar memoria y cómputo, concentrando el rendimiento en una misma pila y acortando las rutas de datos.

La movilidad de datos y la eficiencia se benefician también de innovaciones en interconexión y packaging: interposers avanzados, encapsulados multichip y soluciones de packaging que mininan la latencia y mejoran la disipación térmica. En este marco, las memorias emergentes (ReRAM, PCM, entre otras) y los materiales para interconexión 2D ofrecen caminos para aumentar el rendimiento por vatio y la escalabilidad a largo plazo.

La computación óptica y la fotónica integrada emergen como aliados para trasladar parte del ancho de banda desde la electrónica hacia la óptica, reduciendo cuellos de botella en transferencias de gran volumen de datos.

Sin embargo, estos avances presentan desafíos: coste y complejidad de fabricación, variabilidad de materiales y la necesidad de validación robusta a escala. El progreso sostenible en chips de IA depende de una colaboración estrecha entre ciencia de materiales, diseño de chips y estrategias de packaging, así como de una cadena de suministro capaz de traer innovaciones al mercado de forma confiable.

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