Muchos usuarios no lo saben, pero Apple oculta potencia en sus chips, un rendimiento que, liberado, podría optimizar en gran medida las tareas exigentes vinculadas a la inteligencia artificial o a la ejecución de los procesos generales.

Todo se ha logrado con una ingeniería inversa en el Neural Engine y el experto explica que tú también te podrías saltar el estricto control de software y configurar la carga de trabajo para que se use íntegramente en la memoria RAM.

¿Quieres saber cómo? Sabiendo cómo es el hardware de la manzana mordida, parece imposible hacer este tipo de modificaciones, pero sin duda, 0x0SojalSec lo hace ver realmente fácil.

Ingeniería inversa del Neural Engine: acceso a un potencial oculto de los M4 de Apple

El machine learning en macOS e iPadOS era algo sumamente difícil de lograr hace algunos años, pero ahora existen componentes que lo hacen más que posible.

Uno de ellos es el popular procesador M4 de Apple, presentado en 2024. Es un SoC de 3 nm de segunda generación que incorpora una CPU de hasta 10 núcleos (4 de alto rendimiento y 6 de eficiencia), GPU integrada de 8 o 10 núcleos con trazado de rayos.

También está el famoso Neural Engine de 16 núcleos capaz de hasta 38 TOPS para tareas de inteligencia artificial, pero ¿y si te dijera que puede llegar aún más lejos? El desarrollador independiente conocido como 0x0SojalSec ha demostrado que hay una potencia oculta en estos componentes.

Aplicando ingeniería inversa del Neural Engine del chip M4, se puede desbloquear una capacidad que, en teoría, no está disponible para los usuarios ni desarrolladores.

Tal y como comparte en su post de X, este proceso libera hasta 15,8 TFLOPS adicionales para IA. Esto es suficiente como para ejecutar modelos previamente entrenados, por ejemplo, en reconocimiento de imágenes o procesamiento de lenguaje, pero no entrenar nuevos modelos directamente en el dispositivo.

La verdadera pregunta es: ¿cómo ha conseguido esta modificación si se trata de un hardware estricto de Apple? Pues todo se basa en romper la barrera con un lenguaje intermedio propio llamado Model Intermediate Language.

Utilizando este método, ha evitado la implementación de herramientas oficiales como CoreML o Metal, logrando que haya una comunicación directa con el Neural Engine y habilitando funciones avanzadas como retropropagación y entrenamiento de modelos tipo transformer.

Hasta la fecha, nada de eso está disponible en el entorno nativo de Apple. Sin embargo, el experto aclara que durante los procesos intensivos se pueden generar bloqueos o interrupciones, pero también tienen solución.

El lenguaje aplicado permite contar con un sistema de control que reinicia procesos de manera selectiva. De este modo, si se presenta algún inconveniente, es capaz de recuperarse y continuar el entrenamiento.

Otro punto clave es la optimización del flujo de datos. El programador ha configurado el sistema para trabajar exclusivamente en memoria RAM, evitando el uso del almacenamiento NAND. Es una decisión clave para reducir la latencia y mejorar la velocidad.

En otras palabras, con esta potencia adicional, tienes la posibilidad de entrenar modelos de IA en tu Mac sin usar la nube, crear modelos personalizados locales, reducir el gasto de servicios externos como AWS y prototipar proyectos similares.

Por ejemplo, en dispositivos como Mac o iPad con chip M4, este enfoque permite aprovechar mejor la arquitectura de memoria unificada.

Cabe señalar que para muchas personas con parálisis severa, el mayor problema no está solo en no poder moverse, sino en depender de otros para expresar algo tan básico como una frase para comunicarse.

De acuerdo con el medio italiano La Repubblica, un hombre de 45 años, identificado como paciente T15, paralizado y sin habla debido a la esclerosis lateral amiotrófica, más conocida como ELA. Su cuerpo ya no puede ejecutar los movimientos necesarios para hablar, pero su cerebro sigue generando la intención de hacerlo.

Las palabras no salen de su boca, sino de una computadora conectada a un implante cerebral, donde el chip capta señales neuronales, el sistema las interpreta mediante algoritmos y un sintetizador transforma el resultado en una voz artificial parecida a la que el paciente tenía antes de perder el habla.

Aunque no es una cura para la ELA, sí es una tecnología de asistencia que traduce patrones cerebrales muy concretos en comunicación. Su importancia está en que no se trata de una tecnología experimental como tal, ya que el paciente puede usarla en casa, durante meses, en situaciones reales de su vida diaria.

¿Cómo funciona el chip implantado en el cerebro?

La tecnología pertenece al campo de las interfaces cerebro-ordenador. En términos sencillos, una interfaz de este tipo crea un puente entre la actividad cerebral y una máquina. En este caso, el sistema registra señales de la corteza motora, una zona implicada en los movimientos necesarios para hablar.

El implante utilizado incorpora cuatro matrices de microelectrodos colocadas quirúrgicamente en el cerebro, donde cada una de esas matrices detecta actividad neuronal cuando el paciente intentaba pronunciar palabras, aunque su boca no pudiera hacerlo.

Después, el ordenador procesaba esas señales y las convertía en unidades de lenguaje. Cabe señalar que el proceso requiere entrenamiento debido a que el sistema aprende a relacionar ciertos patrones cerebrales con fonemas, palabras e instrucciones.

Con el tiempo, esa traducción se vuelve más precisa. Por eso no basta con implantar un chip, sino que hacen falta algoritmos, modelos de lenguaje, calibración, así como una interfaz preparada para que el paciente pueda utilizarla de forma estable.

De señales neuronales a voz sintética

Este avance no se limita a mostrar texto en una pantalla, sino que el ordenador también puede leer las frases mediante un sintetizador de voz personalizado. Para ello se utilizaron grabaciones anteriores del paciente, de modo que la voz no sonara como una herramienta robótica, sino como una versión reconstruida de su propia voz.

Del mismo modo, el sistema y el chip cerebral permiten controlar el ordenador como si se tratara de un ratón cerebral. Al imaginar determinados movimientos, el hombre podía mover el cursor, seleccionar elementos en pantalla, escribir mensajes, navegar por internet, participar en videollamadas y mantener actividad laboral.

El paciente utilizó la interfaz durante más de 3.800 horas, casi a diario, durante un periodo cercano a dos años. Esa continuidad es clave porque demuestra que la tecnología puede funcionar fuera del laboratorio, con apoyo y sin investigadores presentes todo el tiempo.

Durante ese periodo generó más de 183.000 frases y casi dos millones de palabras. La velocidad media alcanzó unas 56 palabras por minuto, una cifra muy superior a la de muchos sistemas tradicionales de comunicación asistida. Además, trabajó con un vocabulario de unas 125.000 palabras, lo que permitió mantener conversaciones más naturales.

En pruebas controladas, el sistema llegó a superar el 99% de reconocimiento de palabras, mientras que en el uso cotidiano la mayoría de las frases fueron correctas o suficientemente comprensibles. No es una tecnología perfecta, pero sí lo bastante sólida como para sostener conversaciones y parte de la autonomía diaria.

Avances pequeños, pero reales

Egidio D'Angelo, catedrático de Fisiología de la Universidad de Pavía e investigador del MNESYS, comenta que estas interfaces llevan décadas avanzando paso a paso. Su funcionamiento depende de captar señales bioeléctricas del cerebro, decodificarlas con sistemas informáticos y devolver al paciente una respuesta que le permita ajustar su uso.

Esa idea es importante para entender el momento actual, donde las interfaces cerebro-ordenador no han llegado de golpe. Avanzan con cirugía, pruebas clínicas, algoritmos cada vez más precisos y mucho trabajo de adaptación. Cada caso aporta datos para mejorar el siguiente, especialmente en pacientes con parálisis severa.

Neuralink, la empresa de Elon Musk, ha dado visibilidad mundial a este campo, donde sus implantes buscan que personas con lesiones medulares u otras parálisis puedan controlar dispositivos digitales mediante señales cerebrales.

Algunos pacientes ya han movido cursores, navegado por internet o utilizado ordenadores con este tipo de tecnología. La diferencia es que el caso de T15 destaca por la comunicación, el uso en casa y la combinación de texto, voz sintética y control del ordenador.

Una de las últimas cosas que hizo fue criticar el hecho de que Donald Trump decidiera prohibir tecnología proveniente de China. Esta guerra comercial de Estados Unidos ha causado algunos problemas, pero el magnate está dispuesto a resolverlos acudiendo a España.

En sectores como semiconductores, inteligencia artificial y la energía, hay que buscar restablecimiento y el País Vasco parece que tiene justo lo que se necesita para sortear el veto estadounidense.

Elon Musk mira a España para asegurar su cadena tecnológica

España aparece ahora en el radar de grandes compañías tecnológicas que buscan proveedores fiables fuera de Asia y Elon Musk lo comprueba.

Tras el impacto del veto estadounidense a China, más compañías de las que se imaginan están teniendo problemas al no contar con los movedores que suministren la cantidad necesaria de componentes.

Hasta Nvidia se ha visto obligada a replantear sus proveedores. Sin embargo, el dueño de la red social X no se piensa quedar de brazos cruzados y está optando por diversificar la cadena de abastecimiento, poniendo la mira en compañías españolas especializadas en sistemas eléctricos avanzados.

Firmas como Arteche, Ingeteam, Ormazabal o ZIV están cerrando acuerdos, a menudo a través de intermediarios, para vender componentes críticos destinados a fábricas de semiconductores en Texas.

Dicho material son celdas eléctricas que funcionan como interruptores inteligentes que protegen instalaciones sensibles ante fallas de tensión. En otras palabras, son piezas cruciales para la fabricación de chips de alto rendimiento, especialmente de inteligencia artificial.

Varias compañías del sector fabrican transformadores sumergidos en líquidos refrigerantes capaces de soportar cargas continuas sin sobrecalentarse. También cuentan con módulos prefabricados que integran todo lo necesario para alimentar racks de chips nada más conectarlos a la red.

La calidad tecnológica nacional ha alcanzado un nivel competitivo a escala internacional y es por esto que España se posiciona como una de las opciones más viables, o al menos esto es lo que confirma The Objective.

La carrera por los chips y la inteligencia artificial redefine el mapa industrial en Europa

El refuerzo de la soberanía tecnológica de Europa parece que está influyendo en estas decisiones masivas. Las restricciones comerciales y exportaciones limitadas han acelerado un proceso de “desacoplamiento” entre Estados Unidos y China, por lo que los grandes tecnológicos deben buscar alternativas.

El movimiento de Musk es clave para adelantarse en el mercado y disminuir los riesgos. Según la fuente, su proyecto incluye la construcción de una planta piloto valorada en unos 3.000 millones de dólares en Texas, destinada a producir obleas de silicio para el chip Tesla AI5.

A su vez, desarrolla Terafab, una megafábrica conjunta con SpaceX y xAI que busca fabricar chips de inteligencia artificial a gran escala y reducir la dependencia de fabricantes externos.

Considerando que la IA consume enormes cantidades de energía y computación. Los chips diseñados por Tesla requieren infraestructuras energéticas que sean extremadamente fiables y aquí es donde España entra en juego.

Este es un paso más para consolidar al país como uno de los gigantes en la cadena de valor de los semiconductores en Europa. Aunque solo es el comienzo, exponencialmente seguirán llegando inversiones internacionales que expandan el alcance de las compañías nacionales.

No hay dudas de que Nova Lake es la prioridad de Intel a corto plazo, con un lanzamiento oficial programado para finales de este año. El sucesor de Arrow Lake podría llegar en el tercer trimestre de 2026 o en el CES 2027 como muy tarde, aunque la filtración apunta a la primera opción.

Poco a poco se van conociendo más detalles y, como pasa siempre que sale un chip nuevo, no vendrá solo: llegará con nuevas placas base y chipsets (los modelos Z990 y Z970), que son básicamente el centro de control que gestiona todo lo que conectas a la torre.

La última filtración deja un cambio de diseño bastante curioso por parte del fabricante de microprocesadores. El centro de control de la placa (lo que se conoce como PCH) va a ser físicamente más pequeño que el de las placas Z890 actuales. Pero cuidado, porque que sea más compacto no significa que gaste menos: de hecho, cuando le pidas el máximo, va a consumir hasta un 75% más de energía.

Yendo a algunos números, el silicio del nuevo modelo Z990 va a medir un 22% menos que el anterior, quedándose en solo 72,5 milímetros cuadrados. A pesar de este cambio de tamaño, su consumo base subirá a los 7,9 vatios, frente a los 6 vatios que gasta el modelo actual. Su hermano menor, el Z970, tampoco se queda por detrás y se colocará en unos 6,4 vatios de partida.

El problema viene cuando juegas o trabajas a máxima velocidad. En esos momentos, estos componentes de Intel pueden llegar a consumir hasta 14 vatios. Esta subida de consumo tiene un culpable: el estándar de conexión PCIe 5.0. Cuantos más componentes de última generación quieras usar a la vez en tu equipo, más energía va a necesitar la placa para que los datos viajen rápido y sin errores.

¿Por qué consumen tanta energía los nuevos chipsets Z990 de Intel y cómo afecta a tu PC?

De forma simple, la velocidad punta la vas a pagar en la factura de la luz. Cuando montas un PC normal y solo le pones una tarjeta gráfica potente, esta habla directamente con el procesador sin intermediarios. Lo mismo pasa si conectas un solo disco duro SSD. En ese caso, la placa consume lo justo y no notarás nada raro en tu día a día.

La historia cambia si quieres tener lo último de lo último y conectas varios discos SSD PCIe 5.0 o tarjetas extra. Ahí los datos ya no pueden ir directos al procesador y tienen que pasar por el chipset de la placa. Para mantenerlo todo en orden y que todo vaya rápido sin problema, este componente tiene que trabajar el doble, y ahí es donde el consumo se dispara a esos 14 vatios punta.

Como es lógico, esto trae más calor dentro de la torre. Los datos filtrados muestran que tanto el Z990 como el Z970 aguantarán una temperatura máxima de 113 grados. Son cinco grados más de límite térmico que las placas que hay ahora mismo en las tiendas, lo que obligará a marcas como ASUS, Gigabyte o MSI a poner bloques de metal más grandes para que las placas no se quemen.

Por otro lado, los procesadores Nova Lake prometen un récord en transferencia de datos. Las cifras del nuevo 9950X3D2 con 192 MB, el doble de caché L3 (nivel 3) que el 9950X3D, podrían quedarse cortas para Intel.

También se busca reducir la latencia en acceso a datos, mejorar el rendimiento en gaming, renderizado y agilizar la multitarea. Intel también abre la puerta a una inteligencia artificial en local; el incremento de caché de hasta 288 MB por fin consigue que sea viable.

Por último, esta plataforma Nova Lake estrenará un tipo de ranura totalmente nuevo para encajar el procesador, llamado LGA 1954. Todavía no hay modelos a la venta, pero ya se vieron los primeros prototipos en la feria Computex.

A pesar de que algunos expertos lo cuestionan, la Ley de Moore seguía siendo la base de la creación de procesadores. Esta norma, ideada por el cofundador de Intel, establece que el número de transistores en un microprocesadores se duplica cada 2 años, lo que mejora la potencia y reduce los costes.

El problema es que los microprocesadores actuales están concebidos para funcionar sobre una placa plana, es decir, su diseño solamente puede ser bidimensional, lo que obliga a miniaturizar los transistores hasta el infinito para poder funcionar. Hacen falta un mínimo de 6 componentes para que un chip pueda guardar datos.

En la actualidad, ya existen procesadores con una arquitectura de hasta 2 nanómetros como el mayor hito, pero la Ley de Moore se está empezando a encontrar con el escollo de que cada vez es más difícil miniaturizar las tecnologías avanzadas actuales, dificultando por tanto el avance informático.

Una investigación publicada por la Universidad de Illinois Urbana-Champaign, en Estados Unidos, ha propuesto un cambio de paradigma para seguir permitiendo el avance de los procesadores sin necesidad de seguir haciendo sus transistores más y más pequeños: colocarlos uno encima de otro.

Una forma de apilar chips que al fin es efectiva

El concepto de apilar componentes en un procesador no es nuevo, pero hasta ahora se había enfrentado a importantes desafíos técnicos. Las técnicas anteriores no eran capaces de compatibilizar las altas temperaturas de hasta 1.000 grados centígrados que son necesarias para fundir el silicio de los semiconductores sin destruir con ello el cableado.

La investigación de la universidad estadounidense ha sido pionera en demostrar que es posible realizar un apilado tridimensional de componentes en un procesador a una temperatura máxima de 400 grados y mantener un alto rendimiento de computación.

Para ello, han utilizado un proceso que utiliza silicio monocristalino, el material más común en la industria de semiconductores en la actualidad y esto les ha permitido conseguir unos rendimiento en los dispositivos de entre el 98 y el 100%.

Esto "indica un gran potencial para su adopción industrial", según los autores del estudio, y como recoge el comunicado publicado por el centro educativo que lo ha financiado.

Con sede en China, el grupo Anker Innovations está integrado por 3 marcas diferentes: la de cargadores Anker, la de auriculares Soundcore y la de dispositivos inteligentes para el hogar Eufy. La empresa vivió a finales de mayo uno de los días más importantes de su historia reciente con la celebración de su Anker Day.

Este evento no fue una presentación de producto más, sino que en la serie de auriculares que lideran los auriculares con pantalla en el estuche y modo grabadora Soundcore Liberty 5 Pro Max, llamó especialmente la atención con el anuncio de THUS, un chip de inteligencia artificial que permite una mejor cancelación de ruido y llamadas más nítidas, entre otras cosas.

En este marco, Faraz Mehdi, el managing director de Anker Innovations en Reino Unido, Irlanda, España, Italia y Portugal, ha hablado con Computer Hoy sobre la estrategia general de la compañía, y se ha referido en particular a sus procesadores propios.

"En cuanto al chipset de IA que hemos desarrollado, la primera generación es tecnología propia nuestra, y para la segunda y la tercera generación seguiremos desarrollándolo internamente", como asegura Mehdi.

El uso de este procesador dedicado, presente en el estuche de los auriculares inalámbricos, permite que sea el propio dispositivo el que puede ejecutar la IA de forma local, sin depender de la nube ni del teléfono móvil, como pasa actualmente por ejemplo con los chatbots como ChatGPT.

Algo que tiene ventajas evidentes, como son "una mayor eficiencia y velocidad", ya que los datos no tienen que viajar a servidores a través del cloud, y que el chip THUS "está diseñado para que el modelo de IA pueda ejecutarse eficientemente en un dispositivo pequeño mediante computación en memoria, lo que ahorra energía".

Además de la cancelación de ruido y mejorar las llamadas y el sonido, en los Soundcore Liberty 5 Pro Max este chip se usa también para la función de traducción en tiempo real o de notas con IA. Esta última característica permite usar el estuche como grabadora de entrevistas o reuniones, con identificación de hablantes y transcripción automática que se envía a la app de Soundcore, aunque después es posible usar chatbots externos, como los de ChatGPT, para interactuar con el texto.

"La IA en el dispositivo será la estrategia del futuro", se atreve a pronosticar el máximo ejecutivo de Anker Innovations en España y en otros 4 grandes mercados europeos.

Estrategia de marcas con Anker, Soundcore y Eufy

El grupo Anker Innovations controla 3 marcas diferentes (Anker, Soundcore y Eufy) que están experimentando un importante crecimiento en el mercado europeo en los últimos tiempo, con un 43% de aumento de ingresos durante el pasado 2025.

Con el tiempo, la corporación china espera reforzar los lazos que unen a sus 3 marcas a través de la gran tecnología del momento como nexo: la inteligencia artificial.

"Anker quiere impulsar la innovación y las sinergias entre sus 3 marcas principales, al mismo tiempo que escalamos la IA integrada en el dispositivo", asevera Mehdi.

Aparte de Soundcore y modelos como los Liberty 5 Pro, la compañía tiene un interés especial en llevar sus tecnología de IA avanzadas también al ecosistema de productos conectados para el hogar de Eufy, marca conocida por productos tan variopintos como robots aspiradores, cámaras de exteriores o sacaleches inteligentes.

"Con el ecosistema Eufy queremos reunir la tecnología más inteligente bajo un mismo paraguas, ya sean dispositivos de seguridad, limpieza inteligente o industria materno-infantil. Los productos de Eufy también permiten que la mayor parte de la IA esté en el dispositivo, sea más rápida, más segura y más intuitiva", concreta el director general de la geografía de Anker en la que se encuentra España.

La apuesta por construir un ecosistema de productos del hogar a través de la IA que están llevando a cabo Anker y Eufy tiene una diferencia principal con la de la mayoría de vendedores de este tipo de dispositivos: que no tiene suscripciones mensuales, especialmente comunes en productos como las cámaras de seguridad de exterior.

"Parte de mejorar la experiencia de los usuarios es ofrecerles los mejores productos de una manera que no les suponga una carga adicional [económica], que es lo que creemos que ocurriría si se continuara por el camino de las suscripciones", apostilla Faraz Mehdi, managing director de Anker en España, Reino Unido, Irlanda, Italia y Portugal.

NEO supera así al chip N1 de Neuralink, la empresa de Elon Musk, que aún no ha superado la fase de pruebas.

El chip NEO está diseñado para mejorar el sistema nervioso de los pacientes con lesiones medulares y parálisis. Pero esto es solo el principio.

Los chips cerebrales: un futuro con claroscuros

Estos chips que se implantan en el cerebro, tienen dos caras diferentes. Por un lado, su capacidad para mejorar la vida de pacientes con lesiones cerebrales o medulares. En las pruebas ya se ha conseguido que pacientes con parálisis mejoren su movilidad o, como en el caso del chip de Neuralink, que puedan manejar el ratón del ordenador con la mente.

Nadie discute estas aplicaciones, que son muy beneficiosas. El problema surgirá cuando se implanten chips cerebrales en personas completamente sanas, para obtener una ventaja competitiva que no tendrán los que no puedan pagarlo, o no quieran implantarse uno. Ya están en estudio chips que mejoran la concentración, o que estimulan ciertas partes del cerebro para memorizar mejor.

Muchos expertos opinan que, como ocurre con la IA, aunque no quieras, te verás obligado a implantarte un chip en el cerebro para no perder tu trabajo.

“Alguien con quien trabajas será el primero en adquirirlo. Y tú te resistirás durante un tiempo, igual que hiciste con el smartphone. Pero al final, acabarás cediendo. Las ventajas de la integración serán difíciles de superar”, son palabras del propio Sam Altman, CEO de OpenAI, y del empresario tecnológico especializado, Peter Thiel, según recoge New York Post.

Y hay un problema adicional: los hackers. “Los implantes cerebrales pueden parecer algo propio de una distopía, pero constituyen un campo prometedor de la investigación en neurociencia”, defiende el doctor David Tuffley, experto en ciberseguridad de la Universidad Griffith.

Y continúa: “Algún día, quizá todos tengamos chips cerebrales que nos ayuden a recordar dónde están nuestras llaves. Sin embargo, esta tecnología teóricamente permitiría a los piratas informáticos acceder a datos neuronales confidenciales, como los pensamientos y los recuerdos de los pacientes”.

Ya no es impensable que los criminales implanten un chip a un víctima para obtener claves o información privada, o que la policía haga lo mismo para obtener la confesión o las prueba de un asesino.

Según los creadores del chip NEO, los implantes cerebrales podrían mejorar la vida de más de 3.000 millones de personas con trastornos neurológicos, especialmente los relacionados con el movimiento y el habla. Pero ya están trabajando para ayudar a las personas que sufren depresión, epilepsia, ictus y Parkinson.

El nuevo RTX Spark es una pieza clave en la nueva era impulsada por agentes personales de modelos de IA, especialmente creado para el corazón del ecosistema Windows al contar con un rediseño completo orientado a este tipo de tecnología.

Seguro que has escuchado algunos detalles sobre el próximo Surface Laptop Ultra, ya que está llamando la atención justamente porque incorpora este chip avanzado. Al parecer, es un elemento que va a cambiar la manera en la que se usa el PC para la productividad.

Cómo funciona el superchip que redefine la potencia de la IA en PCs con Windows

¿Listo para ejecutar modelos de lenguaje localmente sin depender de la nube? Es una de las cosas a las que están apuntando Microsoft y NVIDIA con este nuevo superchip.

El NVIDIA RTX Spark es un sistema en chip (SoC) que está pensado para las cargas pesadas de trabajo. Esto incluye el uso constante de la inteligencia artificial, creación de contenido avanzado y gaming exigente.

Podría decirse que es como una "plataforma" porque no está solo: cambia todo el funcionamiento de la computadora al ser procesador y contar con herramientas de seguridad de Windows, el sistema NVIDIA OpenShell para los agentes de IA y compatibilidad con programas como Adobe.

Este componente tiene una GPU NVIDIA Blackwell RTX con 6.144 núcleos CUDA y núcleos Tensor de quinta generación con precisión FP4. Por otra parte, está la CPU NVIDIA Grace de 20 núcleos con interconexión NVLink-C2C.

Así se convierte en la clave para un rendimiento altamente eficiente, logrando mantener una potencia elevada en un diseño ultrafino sin sacrificar la eficiencia energética.

Es un hardware increíble porque llega a 1 petaflop en IA con 128 GB de memoria unificada, siendo suficiente para hacer uso local de modelos de lenguaje de hasta 120.000 millones de parámetros o trabajar con hasta 1 millón de tokens.

Son funciones que cambian las reglas del juego porque eliminan cuellos de botella tradicionales entre CPU y GPU. Según NVIDIA, la innovación en CUDA, RTX, DLSS y TensorRT se compacta tecnológicamente para que cada apartado sea aprovechado al máximo.

“Durante cuarenta años lanzabas aplicaciones… con RTX Spark, tú pides y el PC hace el trabajo”, son las palabras oficiales del CEO de Nvidia, Jensen Huang.

Es decir, que se abren las puertas a una nueva ola de chips especializados que tal vez sean más comunes en las próximas generaciones de los portátiles.

Todo lo que puedes hacer con RTX Spark en tu ordenador

¿Por qué es tan importante esta evolución? Más allá de lo mencionado, se trata de una nueva categoría de equipos que tienen una integración total entre hardware, software y herramientas especiales.

Las cosas que puedes hacer con esta pieza son realmente impresionantes porque tienes la capacidad de renderizar escenas 3D de más de 90 GB mediante NVIDIA OptiX, editar vídeo en formato 12K 4:2:2 o generar contenido de IA en 4K de manera local.

El simple hecho de no depender de internet o la nube para usar la inteligencia artificial demuestra lo potente que es al ser una de las funcionalidades más exigentes en la actualidad.

En cuanto al gaming, se dice que podría soportar resoluciones de 1440p con más de 100 FPS, incluyendo el uso del ray tracing, DLSS y Reflex. Al mismo tiempo, es compatible con avances como el DLSS 4.5 con reconstrucción por IA que se ha vuelto crucial para la mejora del rendimiento y la calidad, tanto en videojuegos como en apps.

Adobe es otro de los puntos focales porque plataformas como Photoshop y Premiere están cambiando para ser optimizadas al máximo ante esta nueva tecnología. Es decir, las funciones de inteligencia artificial en dichos programas podrían duplicar su velocidad.

Lo curioso es que el NVIDIA RTX Spark es solo el comienzo. Es un avance que está destacando tanto como cuando llegaron las GPU modernas y el almacenamiento SSD que superó al HDD. Entonces, en unos años es probable que tu dispositivo tenga este chip o algo similar.

Estos ordenadores, que llevan años cocinándose entre bambalinas, no funcionan como los que conocemos, sino que usan cúbits, que pueden estar en varios estados a la vez, lo que les da un poder enorme. Pero aquí está el problema y es que el más mínimo ruido, como una vibración o un cambio de temperatura, puede hacer que pierdan su estado y con ello toda la información.

Microsoft parece que lleva bastante ventaja en este aspecto y, aprovechando su conferencia anual, ha soltado la bomba y presentó su procesador cuántico de última generación: el Majorana 2. Este chip llega con cambios importantes en su estructura física y, confiando ciegamente en sus productos, la compañía ha decidido adelantar la fecha en la que pondrá en el mercado su primer ordenador cuántico a gran escala.

Su nuevo objetivo está fijado para el año 2029. Para esa fecha, planean tener listo un ordenador cuántico escalable y que realmente se pueda usar en la vida real, siendo capaz de resolver en segundos problemas matemáticos y simulaciones que a los superordenadores más potentes del planeta hoy les costaría miles de años descifrar.

El gran secreto de este nuevo procesador se encuentra en una mezcla de materiales que hasta ahora no se había probado. El equipo de ingenieros decidió prescindir del material estrella del chip anterior, el aluminio, y sustituirlo por plomo para actuar como superconductor principal.

Además, cambiaron por completo la zona del semiconductor usando una mezcla de arseniuro de indio y antimoniuro de arseniuro de indio. A grandes rasgos, lo que se ha conseguido con esto es un aumento de rendimiento y una estabilidad que nadie en el sector esperaba.

Gracias a esto, parece que han conseguido solucionar el mayor dolor de cabeza de este tipo de tecnologías: la fragilidad de los cúbits. Como antes se ha mencionado, estos son tan delicados que cualquier mínimo cambio de temperatura, vibración o incluso las interferencias pueden desestabilizarlos y provocar errores en los cálculos.

La nueva protección de plomo del Majorana 2 funciona como un escudo frente a estos problemas, consiguiendo que los cúbits sean 1.000 veces más fiables que los de la generación anterior.

Los cúbits del Majorana 2 han alcanzado una esperanza de vida media de 20 segundos sin destruirse

Lo cierto es que este tiempo parece de risa, pero, si hablamos de computación cuántica, la cosa cambia bastante. En este sector, la información generada suele perderse en milisegundos. En pocas palabras, el sistema se rompe antes de que le dé tiempo a terminar de calcular. Si se tiene esto en cuenta, hablar de 20 segundos es toda una proeza.

Además, Microsoft ha comentado que en algunas pruebas de laboratorio específicas, algunos cúbits individuales llegaron a aguantar un minuto entero funcionando antes de desestabilizarse. Esto es multiplicar por miles la estabilidad de los cúbits.

Eso sí, comentar un punto importante, y es que el chip anterior, el Majorana 1, no fue recibido entre aplausos. Muchos físicos acusaron a Microsoft de basar sus avances en estados de la materia que solo existían de forma teórica en los libros de matemáticas y cuyas pruebas eran difíciles de replicar.

Parece que ahora con el Majorana 2, la compañía quiere zanjar la polémica con datos empíricos tangibles y publicando un informe técnico completo que cualquiera pueda consultar.

Por último, comentar que la inteligencia artificial ha tenido una gran participación en este proceso. Microsoft ha contado que para diseñar el mapa de materiales del Majorana 2 utilizaron a Discovery, su propia IA creada solo para este campo.

La gran ventaja con la que han contado es que esta es capaz de simular flujos de trabajo científicos, probar miles de combinaciones de elementos químicos por segundo y encontrar soluciones que a los humanos nos habrían costado décadas de ensayos.

Tras conseguir todo ese avance con su nuevo chip, parece que la idea es abrir esta herramienta de inteligencia artificial para que laboratorios de todo el mundo puedan usarla en todo tipo de proyectos.

La compañía ha dado a conocer sus novedades en el marco de Computex 2026, una de las mayores ferias de electrónica y tecnología de consumo del mundo, que está teniendo lugar estos días y en la que también están presentes marcas como Asus, Nvidia y Microsoft.

Tras una serie de anuncios, entre los que destacan el chip Dragonwing IQ RRD, pensado para las aplicaciones de robótica más avanzadas, así como el Snapdragon C, un procesador destinado a ordenadores de gama de entrada, tanto para consumidores y estudiantes como para empresas.

El último anuncio de Qualcomm recibe el nombre de Snpadragon X2 Elite, un chip que llegará en primer lugar a un Asus QN10 y que marca un hito importante para la compañía, según ha señalado en un comunicado.

Tanto es así que este semiconductor demuestra "que la misma plataforma que redefine a los portátiles ahora puede ofrecer experiencias de escritorio premium en diseño compactos, eficientes y de formato reducido", tal y como ha avanzado en una nota de prensa.

Experiencias de IA de última generación y NPU de 80 TOPS

Qualcomm ha explicado que este chip impulsa las cargas de trabajo de escritorio exigentes, manteniendo su eficiencia incluso en las tareas más complejas, como pueden ser la creación de modelos LLM, el procesamiento de volúmenes grandes de datos, trabajar con decenas de aplicaciones o ejecutar agentes de IA.

Este chip puede ejecutar modelos de IA avanzados a nivel local y también agentes de IA, como OpenClaw, Hermes, Cursor, Claude Desktop, Open AI Codex y OpenCode. Lo hace, además, con la mayor protección, debido a que ofrece a nivel empresarial, desde el chip hasta la nube.

Esta plataforma estará integrada en primer lugar en el Asus QN10, que tiene un tamaño de 0,7 L y un chasis ultracompacto, que es un 86% más pequeño que el formato estándar de mini PC de escritorio, además de que mantiene un diseño elegante y adaptado a todo tipo de entornos.

Este dispositivo, con una potencia de NPU de 80 TOPS, es compatible con siete puertos, como los USB-4, USB 3-2 (Gen2) y USB 2.0; y garantiza la potencia necesaria para gestionar contenido de alta resolución y actualizaciones en tiempo real en hasta cuatro pantallas con capacidad 4K.

La compañía ha avanzado sus lanzamientos y novedades en el marco de Computex 2026, que comienza oficialmente mañana y cada año se consolida como una de las ferias de tecnología y electrónica más destacadas de todo el mundo y en la que también están presentes firmas como Intel y Qualcomm.

Junto con el súper chip RTX Spark, que estará integrado en la Surface Laptop Ultra de Microsoft y que está pensado para "redefinir los ordenadores con sistema operativo Windows", gracias a que ofrece 1 petaflop de potencia de computación de IA y tiene una GPU Blackwell RTX con 6.144 núcleos CUDA y Tensor.

Ahora, la compañía ha avanzado que no quiere limitarse a las GPU y que busca nuevos horizontes en el apartado de los servidores, comenzando con Nvidia Vera, la primer CPU diseñada para agentes de inteligencia artificial.

Nvidia Vera, hasta 1,86 más rápida que las CPU x86

Nvidia ha señalado que los líderes tecnológicos planean adoptar pronto su último lanzamiento, que recibe el nombre de Nvidia Vera y que se presenta como la CPU diseñada para agentes de IA, tal y como ha comentado en una nota de prensa.

Este procesador puede completar tareas 1,8 veces más rápido que las CPU x86 para impulsar diferentes cargas de trabajo en varios escenarios e industrias, así como las inteligencias artificiales agénticas y el procesamiento de datos.

"Vera lleva el rendimiento y la eficiencia energética de las CPU a nuevos niveles para las cargas de trabajo de IA más exigentes en los centros de datos modernos, donde los agentes pasan de responder preguntas a realizar acciones, ejecutar código, utilizar herramientas y evaluar resultados", ha señalado Nvidia en el documento.

Sobre esta nueva integración en su catálogo, Jensen Huang ha matizado que "los agentes de IA serán los mayores usuarios de la computación" y ha sugerido que este tipo de dispositivos "será su nuevo motor de crecimiento principal", tal y como recogen desde The Verge.

En este sentido, Nvidia ha avanzado que Vera está diseñada para procesar más instrucciones, anticipar el comportamiento de las aplicaciones y transferir datos entre un gran número de entornos, consultas y tareas de procesamiento de datos concurrentes.

Asimismo, dispone de 88 núcleos Olympus, procesamiento multihilo espacial y un subsistema de memoria LPDDR5X que ofrece un ancho de banda de hasta 1,2 TB por segundo. De esa manera, los agentes no necesitan dedicar mucho tiempo a esperar en pasos que consumen menos recursos de la CPU.

Anthropic ya se plantea integrar Nvidia Vera en sus sistemas

La compañía tecnológica ha avanzado que ya tiene en su haber una lista de posibles clientes que reclaman esta CPU, diseñada para ejecutar IA automatizada a hiperescala. Entre ellos se encuentran Anthropic, Lambda, Oracle Cloud Infraestructure, ByteDance y Nscale.

Sobre la primera, Nvidia ha señalado que está evaluando usar Vera para escalar las cargas de trabajo de agentes que requieren un uso intensivo de la CPU. Asimismo, Phoronix, una de las empresas interesadas en lo nuevo de Nvidia, ha comprobado que Vera ofrece un rendimiento más rápido en cargas de trabajo de agentes, incluyendo la compilación de código, Python, Java y el procesamiento de bases de datos.

Entre los proveedores que están a la espera de recibir estas CPU, que estarán disponibles a partir de otoño, se encuentran Akamai, ByteDance, Cloudflare, CoreWaeave, Crusoe, Redpanda y Nebius, entre otros.

La compañía ha anunciado sus novedades en el marco de Computex 2026, una de las ferias comerciales de tecnología y electrónica más grandes de todo el mundo, donde también han avanzado sus lanzamientos firmas como Nvidia, Intel y Qualcomm.

El gran anuncio de Microsoft ha sido el Surface Laptop Ultra, un portátil diseñado para desafiar los límites del trabajo de creadores, desarrolladores y constructores de herramientas de IA, que viene montado con el súper chip de Nvidia RTX Spark y que se lanzará en dos colores, platino y negro.

La pantalla más brillante lanzada por Microsoft

La compañía ha avanzado que este dispositivo viene con una pantalla táctil mini-LED PixelSense de 15 pulgadas y que ofrece un brillo HDR máximo de hasta 2.000 nits, 262 píxeles por pulgada y una precisión de color alta.

"Es la pantalla más brillante que jamás hemos lanzado", ha subrayado la firma en un comunicado, donde ha insistido también en que su surface también dispone del panel táctil háptico más grande lanzado hasta la fecha por su parte.

"Una máquina como esta no debería quedarse quieta, debería ser llevada al límite, utilizada para hacer realidad lo que otros consideran imposible", ha sostenido Microsoft, recordando que este dispositivo equipa los puertos habituales en este tipo de productos, desde el HDMI hasta el UBS-C y ranura para tarjeta SD.

Hasta 20 núcleos de CPU y 6144 núcleos de GPU: así es el RTX Spark

Junto con Microsoft, Nvidia ha presentado el "súper chip" Nvidia RTX SparkTM, un procesador que resulta de la fusión de la inteligencia artificial de la compañía con los gráficos RTX, que está pensado para "redefinir los ordenadores Windows" y que la empresa asegura que es el procesador "más eficiente hasta la fecha".

Este semiconductor que aúna "inteligencia y fuerza, todo en uno" y que reúne una serie de condiciones de las que la firma liderada por Jensen Huang puede presumir, tanto para el portátil de Microsoft como para otros que están por venir.

Tanto es así que Mark Aevermann, director senior de gestión de productos de Nvidia, ya lo ha hecho. "Este es el chip de PC más eficiente jamás construido hasta la fecha", ha declarado, tal y como recoge el medio especializado The Verge.

Nvidia ha explicado que su nuevo procesador está enfocado, de 1 petaflop, está enfocado a ordenadores personales Microsoft en los que se ejecuten agentes y tareas impulsadas por inteligencia artificial.

Por ese motivo, este semiconductor reúne "30 años de innovación de Nvidia", incluyendo tecnologías como Nvidia CUDA, Nvidia RTX, DLSS, FP4, Nvidia Tensor RT, Nvidia OptiX Reflex y G-Sync. Gracias a ello, facilita flujos de trabajo creativos, entre otros escenarios.

Este "súper chip" incorpora GPU Nvidia Blackwell RTX con 6144 núcleos CUDA y núcleos Tensor de quinta generación con precisión FP4, conectados mediante Nvidia NVLink-C2C a una CPU Nvidia Grace de alto rendimiento y 20 núcleos.

La compañía estadounidense ha anunciado parte de las novedades que tiene planteadas para este 2026 en el marco de Computex 2026, una de las ferias comerciales de tecnología y electrónica más grandes del mundo, donde también ha avanzado su chip Snapdragon C, diseñado para portátiles de gama de entrada.

La compañía ha avanzado detalles sobre su trabajo relacionado con el ámbito de la robótica, donde destaca su nuevo diseño Qualcomm Dragonwing IQ10, diseñado para sistemas de IA que requieren una ejecución flexible y pensado para favorecer la escalabilidad, así como mejorar la eficiencia.

La gran ventaja de este chip es que presenta un diseño unificado, gracias a lo cual facilita la transición del prototipo a la creación de aplicaciones relacionadas con la manipulación y la navegación autónomas, según ha señalado la marca en una nota de prensa.

Arquitectura de hasta 700 TOPS para el mejor rendimiento de la IA

El Qualcomm Snapdragon IQ10 RRD busca consolidar componentes clave de un robot de producción en un diseño exclusivo, incluyendo interfaces de sensores, redes y servicios de software, con el objetivo de acelerar la puesta en marcha del sistema.

Se trata de un chip diseñado para ofrecer hasta 700 TOPS de rendimiento de IA, junto con 18 núcleos de CPU Qualcomm Oryon, NPU multinúcleo y una arquitectura GPU diseñada para admitir la percepción, la planificación y el razonamiento en el dispositivo.

También admite de forma nativa, junto con sistema LiDAR, sensores de tiempo de vuelo (ToF), IMU y otros sensores. Gracias a esta combinación de elementos, los robots en los que esté integrado podrán acceder a diferentes tipos de datos, relacionados con la visión, la profundidad y el movimiento.

Qualcomm también ha explicado que una de las principales ventajas de este chip es que, gracias a que integra la ingesta de sensores, es capaz de mantener los flujos de datos sincronizados y alineados, reducir los retrasos entre la detección y el procesamiento y simplificar el diseño general del sistema.

Además, funciona a temperaturas de entre 40 y 70ºC y viene con una pila de software que se estructura en diferentes capas para mejorar la eficiencia de los robots en los que se aplique. Una de ellas, por ejemplo, se encarga de mejorar la gestión del ciclo de vida a través del centro de IA de Qualcomm.

Desde la firma han reconocido que este chip "refleja un cambio más amplio en la arquitectura robótica" porque está diseñado teniendo en cuenta la escalabilidad, a fin de opera de forma segura en este tipo de equipos.

La compañía estadounidense ha anunciado parte de las novedades que tiene planteadas para este 2026 en el marco de Computex 2026, una de las ferias comerciales de tecnología y electrónica más grandes del mundo.

En este evento, la marca ha señalado que su nuevo procesador Qualcomm Snapdragon C es un procesador de gama de entrada "diseñado para hacer posible la vida personal moderna", según ha apuntado en una nota de prensa.

Un diseño silencioso, eficiente y con una batería amplia

El chip de Qualcomm Snapdragon C garantiza un rendimiento ágil, un diseño silencioso y un trabajo a baja temperatura, a fin de no dañar los dispositivos en los que finalmente se integre.

Asimismo, facilita una amplia autonomía de batería para todo el día en portátiles de gama de entrada o básica, esto es, aquellos más asequibles, que superen por poco los 300 dólares (es decir, de 250 euros en adelante).

Conviene apuntar que este chip favorece la navegación web fluida, así como una buena transmisión de vídeo, además de que viene con una NPU integrada para impulsar funciones de inteligencia artificial.

En este sentido, la empresa ha señalado que este procesador se ha desarrollado "sin sacrificar la portabilidad ni la autonomía de la batería" de los portátiles en los que vendrá montado. Entre ellos, Asus, HP y Lenovo.

Tanto es así que este procesador es solo una muestra de lo que ofrece la compañía, que busca garantizar "experiencias informáticas modernas" a todos los públicos. Esto es, tanto "a estudiantes, familias y pequeñas empresas", en palabras de Kedar Kondap, vicepresidente sénior y director general de Computación y Videojuegos de Qualcomm Technologies.

Ahora ha decidido meterse de lleno en el terreno de los procesadores o CPU, un sector que ha estado y sigue estando controlado por AMD e Intel. Para entrar con toda la fuerza posible, han diseñado un chip con nombre Vera que cuenta con 88 núcleos y que acaba de pasar sus primeras pruebas de rendimiento en sistemas Linux, dejando a todo el sector muy buen sabor de boca.

El punto diferencial aquí es que la marca ha evitado hacer lo que el resto hacen: comprar los planos de los núcleos directamente a la empresa ARM y juntarlos con sus obleas de silicio. NVIDIA, en cambio, ha seguido los pasos de Apple y ha preferido diseñar desde cero su propio núcleo, al que han bautizado internamente como Olympus.

Puede parecer, y realmente lo es, una locura, pero los resultados que se han filtrado dejan claro que perfectamente podría ya batirse contra los más grandes.

En las pruebas, se queda tan cerca de los modelos x86 más potentes de Intel y AMD que resulta impactante

Las primeras pruebas las ha podido hacer Phoronix directamente en las oficinas centrales de NVIDIA en California. El analista a cargo de los tests sometió al procesador Vera a un examen completo: compilar código informático, procesar bases de datos pesadas, comprimir archivos y codificar vídeo de alta definición.

Aunque no gana absolutamente en todas las categorías, se queda tan cerca de los modelos x86 más potentes de Intel y AMD que resulta bastante importante para tratarse de un chip de primera generación.

Pero algo que realmente ha llamado la atención es cómo ese chip consigue esa potencia. Hasta ahora, la forma que tenían los procesadores de tipo ARM para competir con Intel o AMD en los servidores era, simplemente, meter muchos núcleos pequeños para repartirse el trabajo.

Sin embargo, cuando una tarea dependía de un solo núcleo, los chips x86 seguían siendo los reyes. NVIDIA ha roto esa tónica con Vera y en las pruebas de rendimiento por núcleo individual, ha conseguido superar a casi todos sus rivales.

Los datos de las pruebas sitúan al procesador de NVIDIA en lo más alto en tareas como la gestión de servidores de bases de datos o la ejecución de entornos Java. De todos modos, como en cualquier novedad en este campo, hay matices y toca tomarse las cosas con calma.

Estas primeras pruebas se hicieron bajo un entorno controlado por la propia marca y enfocadas en los usos específicos para los que el chip fue creado. Aunque los tests son totalmente reales y fiables, todavía falta ver cómo se comporta en otros escenarios y entornos de trabajo del día a día fuera de los laboratorios.

Además, hay un factor muy importante en los servidores actuales que no se ha podido medir en estas primeras pruebas: el consumo de energía. En los grandes centros de datos de inteligencia artificial, la factura de la luz y el calor que generan las máquinas son los dos grandes problemas que complican la vida a las compañías.

NVIDIA asegura que su procesador consume unos 450 vatios, a los que hay que sumar otros 50 vatios de su memoria de última generación. Sobre el papel, esto mejora los 500 vatios que marcan los modelos equivalentes de Intel y AMD, pero, de nuevo, toca esperar a los análisis independientes para ver si todo esto es 100% real.

Un procesador que hace 'match' con Linux

En las pruebas se pudo comprobar que el procesador Vera funciona perfectamente con el sistema operativo Linux, sin necesidad de instalar parches, hacer cambios en programación o usar controladores externos. Todo el soporte técnico está integrado de forma nativa.

Con todo esto, lo cierto es que, pese a que aún queda trabajo por hacer y por comprobar, NVIDIA ya está demostrando de forma muy clara que puede crear una CPU de servidor del más alto nivel al primer intento. Por supuesto, Intel y AMD no se van a quedar de brazos cruzados viendo cómo les adelanta por la derecha.

Estas llevan años de experiencia y mejora, y ambas compañías ya tienen cocinándose las nuevas generaciones de procesadores que prometen cifras top, con modelos que llegarán a tener hasta 288 núcleos en un solo chip.

Por si esto fuera poco, hablamos de una producción que está muy concentrada en tres grandes empresas: Samsung, SK Hynix y Micron.

Estas están priorizando fabricar memoria para IA, que deja más beneficios, en lugar de la memoria de siempre que usan PC, móviles o consolas. Eso ha dejado el mercado con una oferta bajo mínimos.

Micron ahora acaba de advertir que el sector se está dirigiendo totalmente hacia un cuello de botella estructural que va a perjudicar todo el sector tecnológico mucho más allá del año 2026.

Lo cierto es que esta idea choca directamente con las palabras de Kye-hyun Kyung, exdirector de Samsung, que, si bien ya no está dentro de la compañía, afirma contundentemente que la crisis de la memoria RAM acabará en solo un año.

Tal y como explica, que esto realmente vaya a suceder tiene nombre propio y se encuentra cruzando la frontera coreana. Según explicó Kyung, las empresas chinas están expandiendo su capacidad de producción de memoria RAM, construyendo fábricas rápidamente y remando a favor para llenar el mercado con sus propios componentes.

Esto va a provocar un cambio total en la ley de la oferta y la demanda, obligando a los tres grandes fabricantes mundiales a adaptarse con las tarifas actuales.

Sin embargo, parece que las previsiones de Micron no son tan positivas. Explica que fabricar memorias avanzadas como la HBM (la memoria de banda ancha que usan las tarjetas gráficas de inteligencia artificial), la memoria NAND de los discos duros o la clásica DRAM de los ordenadores es cada vez más difícil y costoso.

A diferencia de lo que ocurría hace años, cuando cada nueva generación de chips duplicaba el rendimiento de la anterior de forma casi automática, ahora los saltos son más pequeños y necesitan de procesos de fabricación excesivamente complejos.

Por si todo esto fuera poco, los nuevos chips de memoria de alta velocidad ocupan mucho más espacio dentro de las obleas de silicio que se usan en las fábricas. Esto da pie a un grave problema.

Como cada chip cada vez es más grande para poder ser más potente, las fábricas obtienen menos cantidad de chips por cada oblea que procesan. Si a esto se le añade que para crear las memorias DRAM más actuales es obligatorio utilizar la tan cara tecnología de litografía ultravioleta extrema, el resultado es un cóctel perfecto de escasez, costes por las nubes y retrasos en las entregas.

Los fabricantes no paran de invertir en máquinas para producir chips más rápido y esto va a suponer un alto precio a pagar

China, Taiwán y Corea del Sur siguen siendo los lugares donde se fabrica casi todo, y buena parte del dinero que mueve el sector está concentrado ahí.

Solo en 2025, el mercado global de semiconductores superó los 200.000 millones de dólares en un trimestre y el principal motor de esta subida son los chips diseñados para inteligencia artificial.

Las máquinas que hacen los wafers, las obleas de silicio donde se crean todos los chips, están cada vez más caras. La industria se está pasando a la tecnología de 2 nanómetros, la más avanzada hasta ahora, y eso no es barato ni rápido de producir.

Además, la demanda de memoria de alta velocidad, tanto HBM como DRAM, está disparada. Este año, se estima que los equipos para fabricar NAND crecerán un 45 %, mientras que los de DRAM lo harán un 15 %. Todo esto suma a la subida de precios general.

SEMI, la asociación internacional del sector, señala que la inversión en equipos para IA ha sido mucho mayor de lo previsto, así que han subido la previsión de crecimiento de todo el mercado. Y aunque la mayor parte de la producción está en Asia, nadie se va a salvar.

Esto da pie, por un lado, a unos fabricantes que tienen que asumir estos costes, y por otro, a unos consumidores que van a pagarlos cuando compren un dispositivo. La previsión de cara a futuros años tampoco es que vaya a cambiar esta situación, o al menos eso es lo que el propio Micron quiere dejar bien claro.

Sin embargo, los vetos de EEUU no solo no han hundido a la firma china, sino que han provocado que esta corra más que nunca para demostrar que siempre van a estar un paso por delante de Occidente.

Tras conocer que el lanzamiento de una unidad SSD de 122 TB inmune a las sanciones de Trump gracias a una tecnología propia que tiene más chips en menos espacio, la última gran novedad tiene que ver con una cifra: 1,4 nanómetros.

La ejecutiva de Huawei, He Tingbo, acaba de anunciar de manera oficial que para el año 2031 la empresa tendrá lista su propia tecnología de fabricación de chips equivalente a los 1,4 nanómetros. Para que te hagas una idea, estamos hablando de meter miles de millones de transistores en un trozo de silicio de tamaño ínfimo.

Un veto y políticas arancelarias que están empujando a China hacia el éxito

El gran problema que han tenido, hasta ahora, es que se pensaba que nadie en el mundo podía bajar de la barrera de los 2 nanómetros sin utilizar unas máquinas de litografía ultravioleta que solo fabrica una empresa holandesa llamada ASML que cuestan unos 400 millones de dólares cada una.

Como a Huawei le prohibieron comprar estas máquinas, todo el mundo pensaba que el techo de China estaba asegurado. Pero el plan de los asiáticos para sortear esta piedra en el camino no pasa por saltarse las sanciones, sino por fabricar sus propias herramientas en casa.

Ahora parece que el problema lo tiene la competencia: TSMC, el gigante que fabrica los procesadores de Apple, planea empezar a producir en masa sus propios chips de 1,4 nanómetros un poco antes, hacia 2028. Pero para conseguir esto, ha tenido que poner sobre la mesa una inversión de 49.000 millones de dólares destinada a construir cuatro fábricas gigantescas.

China lleva tiempo financiando en secreto a sus propias empresas nacionales de ciencia y litografía

Una de sus grandes firmas es SiCarrier, una compañía china que recibió una enorme cantidad de dinero con un único objetivo: replicar y mejorar las máquinas de ASML para que el país no tenga que depender nunca más de Europa o EEUU. Informes afirman que las primeras máquinas de prueba ya están listas.

Pero esto no es todo y, junto al anuncio de los 1,4 nanómetros, Huawei ha presentado una nueva tecnología bautizada como LogicFolding Design. Se trata de una forma de diseñar los circuitos internos de los procesadores para aprovechar mejor el espacio. La empresa planea aplicar este diseño este mismo año en su próximo procesador Kirin.

En cuanto al aún no mencionado Samsung, tampoco hay duda de que le están viendo las orejas al lobo. Es por eso que no quiere esperar a ver cómo el gigante asiático le come el terreno.

La compañía coreana también tiene fijado en su calendario empezar a fabricar sus propios chips de 2 nanómetros. Sin embargo, todo este proceso hasta conseguir llegar ahí es un camino muy complejo que está poniendo a temblar la capacidad financiera de la firma.

Si bien es cierto que, mirando las fechas, parece que TSMC y Samsung van por delante, de nuevo recalcar la falta de maquinaria especializada por parte de China para fabricar estos chips. Si cumplen con la promesa de 2031, aunque sea uno o dos años después que EEUU, el camino estará totalmente hecho para que los siguientes pasos sean de gigante y, por fin, les puedan adelantar por la derecha.

Para colmo, el veto es tan estricto que empresas de otros países, como las coreanas Samsung o SK hynix, tampoco pueden venderle nada si sus productos usan una sola pieza o idea nacida en EEUU. A esto hay que sumarle la batalla arancelaria entre estas dos potencias.

Como resultado, tenemos a una compañía luchando por salir hacia adelante, pero ahora sí con la ayuda de China, luchando mano a mano para lograr una independencia que está más cerca que nunca.

Sin ir más lejos, acaban de idear una muy ingeniosa forma de aumentar el almacenamiento de los SSD para alimentar esos insaciables centros de datos para la IA.

Actualmente, la moda es fabricar chips en vertical. Cuantas más plantas consigas apilar una encima de otra, más datos caben en el mismo espacio. Samsung, por ejemplo, ya es capaz de apilar más de 400 plantas de datos.

Sin embargo, las fábricas de China solo consiguen llegar a las 232 por culpa de las restricciones tecnológicas. Con esto, cualquier disco duro que fabricara Huawei iba a tener la mitad de capacidad que uno de sus rivales occidentales.

Ahí es cuando realmente el ingenio puede marcar la diferencia. Huawei ha decidido cambiar la forma en la que se monta un disco duro por dentro. Acaban de lanzar al mercado el OceanDisk 1800, una unidad de almacenamiento de 122 TB.

El truco detrás de esta locura reside precisamente en su gran hándicap. Como no pueden apilar tanto, han decidido aprovechar la horizontalidad de una manera mucho más eficiente, cambiando por completo el diseño interno de las tarjetas de memoria.

Para que te hagas una idea, en un disco duro normal, cada chip de memoria se guarda primero dentro de una pequeña cápsula protectora, y luego esa caja se suelda a la placa de circuito principal. Este embalaje ocupa un espacio muy necesario y limita la cantidad de chips que caben en el dispositivo.

Lo que ha hecho Huawei es eliminar por completo esas carcasas individuales. Ahora, colocan los chips de memoria directamente sobre la placa del circuito, unos al lado de otros, aprovechando cada milímetro. Esto al final lo que permite es meter mucha más memoria en el mismo tamaño de disco.

Una jugada redonda por parte de Huawei y China que añade un paso más hacia su independencia

La jugada es perfecta. Primero, se independizan de los componentes extranjeros y, segundo, es una solución bastante más barata. Al ahorrarse ese proceso intermedio, la fabricación se vuelve más fácil y económica.

Por supuesto, meter tantos componentes juntos en un espacio tan pequeño tiene sus problemas, sobre todo porque se genera mucho calor y las señales eléctricas pueden interferirse entre sí. Sin embargo, el disco ya está a la venta, por lo que parece que incluso estos problemas están resueltos.

El CEO de Nvidia lo tiene claro: las sanciones solo han servido para que gigantes como Huawei y DeepSeek desarrollen alternativas locales a toda velocidad

El CEO de Nvidia no se ha cortado en elogios hacia China: "El 50% de los investigadores en inteligencia artificial del mundo están allí. Son talento de primer nivel, no solo chinos, sino investigadores de talla mundial", ha dicho.

Lo cierto es que la jugada americana parece un tiro en el pie. Al prohibir en su momento a Nvidia vender su chip H20 en China, ha empujado a las empresas locales hacia Huawei. El Ascend 910C, que combina dos procesadores 910B en uno, ya está en camino a fábricas y centros de datos.

Por otro lado, China acaba de sacar a la luz una supercomputadora creada para entrenar inteligencia artificial sin utilizar las ya míticas y potentes tarjetas gráficas de Nvidia. El objetivo sigue la línea que el país asiático sigue desde hace unos años y que se ha acelerado tras su batalla arancelaria con EEUU: reducir la dependencia de tecnología extranjera.

Este sistema, según los datos que se han podido conocer, alcanza hasta 1,54 exaflops de rendimiento en tareas de entrenamiento de IA. Para ponerlo en contexto, la capacidad de cálculo es extremadamente alta, capaz de procesar cantidades masivas de datos en muy poco tiempo. Todo ello sin, recordemos, recurrir a las GPU por las que el mundo entero se pela.

Como ves, el progreso de este país, con Huawei de la mano, es totalmente imparable.

A modo de contexto, y si has seguido un poco las noticias, la demanda de memoria está disparada por la IA, los centros de datos y más, con una producción que, por si fuese poco, está muy concentrada en tres grandes empresas: Samsung, SK Hynix y Micron.

Estas están priorizando fabricar memoria para IA, que deja más beneficios, en lugar de la memoria de siempre que usan PC, móviles o consolas. Eso ha dejado el mercado con una oferta bajo mínimos.

Sin ir más lejos, según las estimaciones actuales del sector, estas empresas solo pueden cubrir alrededor del 60% de la demanda prevista en los próximos años. Es decir, no hay suficiente capacidad para todo lo que se está pidiendo.

Las voces en este aspecto están divididas. Mientras algunos expertos hablan de 2028 o incluso 2030 como posibles años de estabilización, Kye-hyun Kyung, experto que hasta hace un par de años estaba al mando de la división de semiconductores de Samsung, viene con buenas noticias.

Durante una conferencia en la Academia Nacional de Ingeniería de Corea, el exdirectivo predijo algo que ha dejado a muchos un tanto confusos: la crisis de la memoria RAM tiene fecha de caducidad y podría empezar a solucionarse en apenas un año, rompiendo con todos los pronósticos que se habían escuchado hasta la fecha.

Tal y como explicaba, que esto realmente vaya a suceder tiene nombre propio y se encuentra cruzando la frontera coreana. Según explicó Kyung, las empresas chinas están expandiendo su capacidad de producción de memoria RAM, construyendo fábricas rápidamente y remando a favor para llenar el mercado con sus propios componentes.

Esto va a provocar un cambio total en la ley de la oferta y la demanda, obligando a los tres grandes fabricantes mundiales a adaptarse con las tarifas actuales.

El exjefe de Samsung calcula que esta subida en la producción de Asia provocará que el mercado empiece a cambiar de cara a la segunda mitad del próximo año 2027 o, a muy tardar, durante los primeros meses de 2028. Eso sí, sin duda alguna aún queda un duro 2026 por delante.

Un segundo factor entra en juego: una estabilización de la burbuja de la IA

Kyung explica que ya se están empezando a ver los primeros síntomas de agotamiento en los beneficios de las grandes empresas tecnológicas tras las millonarias inversiones que han hecho en inteligencia artificial.

Las compañías están gastando tanto dinero en comprar hardware top, pero los ingresos que les devuelve no están creciendo al mismo ritmo, lo que podría desinflar el boom muy pronto.

Cuando esta burbuja de la inteligencia artificial comience a calmarse y a estabilizarse, las grandes empresas dejarán de acaparar toda la producción de memoria RAM. Al liberarse esa cantidad de chips que antes iban directos a los centros de datos, las fábricas volverán a tener espacio de sobra para producir la RAM normal que hay en móviles y PC.

Por supuesto, todo esto hay que cogerlo con pinzas y quizá sea demasiado optimista. Este mismo mes, los tres principales fabricantes de memoria del planeta, incluida la propia división actual de Samsung, han avisado de los problemas que se avecinan, asegurando que la crisis se va a alargar más de lo previsible.

La jugada que sentó precedente para la expansión e independencia china fue la prohibición estadounidense a NVIDIA para exportar su GPU H20 a China, un chip diseñado específicamente para cumplir con las restricciones previas.

Esto no solo fue un golpe estratosférico económicamente hablando para la compañía, con pérdidas estimadas en 5.500 millones de dólares, sino una prueba a gran escala sobre cómo los problemas políticos podían cambiar de un día para otro el desarrollo tecnológico de un país entero.

Para China, el H20 era un salvavidas: lo usaban empresas como Tencent, Alibaba o ByteDance para entrenar modelos de inteligencia artificial sin depender de tecnología más avanzada. Su prohibición simplemente forzó al gigante a cambiar por completo esa agenda de autosuficiencia tecnológica, con Huawei tratando de devolver las aguas a su cauce.

Jensen Huang lo admite: frenar el avance de China es una misión mucho más difícil de lo esperado

Y esto es precisamente lo que se ha conseguido. Sin ir más lejos, acaban de lanzar el LineShine LX2, un superordenador sin GPU occidentales.

Jensen Huang, CEO y fundador de NVIDIA, ya avisó en su momento: "China está a solo nanosegundos de Estados Unidos en fabricación de chips".

"Nos enfrentamos a un competidor formidable, innovador, ambicioso, ágil y poco regulado", advierte. Un competidor que aplica la polémica cultura laboral 9-9-6. Es decir, trabajan de 9 de la mañana a 9 de la noche, seis días a la semana. 12 horas al día, incluyendo los sábados.

Ahora, vuelve a admitir públicamente lo que muchos analistas temían, pero nadie se atrevía a decir: frenar el avance tecnológico de China se está convirtiendo en tarea imposible. Durante una entrevista, Huang ha confesado que, debido a las restricciones de exportación impuestas por la Casa Blanca, su compañía prácticamente le ha "cedido" el mercado de la inteligencia artificial del país asiático a los fabricantes locales, con Huawei a la cabeza.

El agujero que está dejando China en sus cuentas a largo plazo empieza a preocupar. No hay que olvidar que el mercado chino llegó a representar la quinta parte de todos los ingresos que Nvidia obtenía por sus centros de datos.

La explicación que da Huang es bastante simple. La demanda de chips en China sigue siendo muy alta, pero como los estadounidenses se han visto obligados a irse de la zona, las empresas de allí se están buscando la vida.

Huawei, que arrastra su propio historial de bloqueos con EEUU, acaba de cerrar un año histórico y todo apunta a que el siguiente será todavía mejor. Al prohibir a NVIDIA vender sus mejores componentes a las empresas chinas, Washington ha creado, sin querer, el escenario perfecto para que China madure rápidamente y aprenda a caminar sin los occidentales.

Ante esta situación, Jensen Huang reconoce que es mejor que no esperen nada respecto a una pronta reapertura del mercado chino. La administración de Donald Trump endureció los requisitos exigiendo licencias especiales para enviar tecnología a Pekín, y las cosas no parece que vayan a cambiar a corto plazo.

A pesar de que Huang estuvo en la cumbre sobre China celebrada la semana pasada para intentar suavizar las posturas, las autoridades comerciales de Estados Unidos ya han dejado claro que el control de los chips no es negociable. Eso sí, a NVIDIA tampoco es que le vayan a faltar ingresos.

El boom de la IA en Occidente es su gran baza, pero también deja claro que no espera que en uno o dos años todos se echen las manos a la cabeza cuando, de repente, China consiga adelantarsle por la derecha.

TSMC se ve obligada a dar prioridad a quienes ponen más dinero sobre la mesa, y ya te puedes imaginar quiénes son.

Ante esta situación, AMD ha decidido dar un golpe sobre la mesa. La noticia, que ya es un secreto a voces, es que han empezado a negociar con Samsung para que sea quien fabrique sus próximos procesadores de 2 nanómetros.

La propia Lisa Su visitó hace unos días la planta de Samsung en Pyeongtaek para ver si los coreanos están a la altura de lo que buscan. AMD necesita que sus futuros procesadores, conocidos internamente como Venice y Verano, sean perfectos y salgan en grandes cantidades para no perder la carrera contra Intel y NVIDIA.

Lo más curioso de este acercamiento entre AMD y Samsung es que podría ir mucho más allá de alquilar sus fábricas. Samsung no solo hace chips, también es el mayor fabricante de memoria DRAM del mundo.

Al darle el contrato de fabricación a ellos, AMD podría estar buscando colocarse en la primera posición para conseguir memorias top a mejor precio o de forma prioritaria.

GAA se convierte en el arma secreta de Samsung para convencer a los que dejan atrás TSMC

Para convencerles, Samsung cuenta con un gran gancho: su tecnología GAA (Gate-All-Around). Hablamos, de forma simple, de una forma nueva de crear los transistores que permite que los chips sean mucho más potentes y, sobre todo, que consuman menos energía.

Pero aquí viene el gran problema, porque puede que los coreanos no las tengan todas consigo. Existe la duda sobre si AMD usará a Samsung como su socio principal o simplemente como una red de seguridad por si TSMC falla.

Sin embargo, lo cierto es que Samsung no solo tiene puesta toda su intención en conseguir a AMD: Apple también está en juego debido al mismo problema. La dependencia absoluta que tienen los de Cupertino de TSMC se ha convertido en una pesadilla para ellos.

Para que te hagas una ligera idea, cada GPU que necesita NVIDIA ocupa mucho más espacio que un chip de iPhone. Esto significa que TSMC no puede fabricar tantos procesadores para Apple sin afectar los pedidos de IA. Estos móviles siguen siendo importantes, pero no son los que más dinero dejan hoy en la fábrica.

Por otro lado, y dejando a un lado el enorme problema con respecto a la IA, no nos podemos olvidar de otros aspectos que mencionan desde Apple.

Si en un hipotético caso China decidiera invadir la isla, la producción se detendría en seco, y Apple se llevaría la peor parte teniendo en cuenta su dependencia. Y si bien es cierto que TSMC ya está levantando fábricas en Arizona, la realidad es que esas plantas van a un paso muy lento.

Para cuando la fábrica de Arizona esté lista para crear en masa chips de 3 nanómetros en 2027, las plantas de Taiwán ya estarán fabricando chips de 2 nanómetros o incluso inferiores para los futuros iPhone. Es decir, lo que se fabrique fuera de Taiwán siempre irá un par de años por detrás.

Por eso, los rumores confirman que han empezado a llamar a las puertas de Samsung e Intel. Aunque parezca una locura, Apple está negociando con su mayor rival en smartphones y con el antiguo dueño de los procesadores del Mac para crear un "Plan B".

Al igual que la CEO de AMD, algunos ejecutivos de la compañía de la manzana han sido vistos visitando las nuevas plantas de Samsung en Texas, donde los coreanos están invirtiendo miles de millones para demostrar que pueden estar a la altura de lo que se exige en 2026.

Esta es la predicción de la directora ejecutiva de AMD, Lisa Su, quien dice que, debido a la exigencia de la inteligencia artificial, el procesador y la tarjeta gráfica pueden funcionar "como una sola pieza" que ayude al entrenamiento y ejecución de modelos de IA.

El claro ejemplo de ello es el chip AMD EPYC, uno de los avances tecnológicos en semiconductores más potentes de la compañía. Está pensado para destacar en sectores como machine learning, el deep learning y los centros de datos.

De hecho, la demanda de este y la GPU Instinct MI450 está aumentando considerablemente y es justo por lo que la relación 1:1 entre dichos componentes será la nueva tendencia en la computación de alto rendimiento (HPC).

La IA agentica impulsa un nuevo equilibrio entre CPU y GPU

Es el fin del GPU-centrismo, pues AMD está revolucionando la industria al hacer algo que los hiperescaladores no habían considerado hasta ahora y es dejar de subestimar a la CPU cuando se trata de la implementación en los centros de datos y proyectos de alta exigencia.

La mayoría de las grandes empresas invirtieron casi todo en las GPUs desde los inicios del "entrenamiento masivo" que ha surgido tras el auge de la inteligencia artificial.

Se solía pensar que este tipo de componentes se llevaría la parte más grande del trabajo, mientras que la CPU era considerada solo como un "director de tráfico" secundario.

Es decir, solo importaban los TFLOPS de la tarjeta gráfica y esto generó también un cuello de botella en cuanto a la gestión de datos, ya que siempre se tenía que esperar que el procesador enviara la información necesaria para que se pudiera actuar con eficiencia.

Con el tiempo, es más que evidente que los chips de CPU han aumentado la relevancia y por eso la CEO de AMD, Lisa Su, afirma que no se debe dejar a un lado la CPU, pues ahora todo apunta a que habrá un equilibrio, algo a lo que le llama "relación 1:1".

"Es muy difícil precisar exactamente, pero sin duda vemos una tendencia hacia que, mientras que en el pasado la proporción CPU‑GPU era principalmente la de un nodo anfitrión con configuraciones como uno a cuatro o uno a ocho, ahora está cambiando y acercándose más a una proporción de uno a uno; incluso, se puede imaginar que, si hay muchísimos agentes, podrías llegar a tener más CPUs que GPUs".

Según sus palabras tomadas por el medio Seeking Alpha, anteriormente el ratio era de 1:4 o 1:8 (1 CPU por cada 4 u 8 GPU), por lo que el cambio es significativo en toda la industria tecnológica.

En AMD se aprovechó esta demanda para posicionar a los EPYC y el uso de las Instinct, CPU y GPU que trabajan al 100% a la par. En efecto, hay 5.800 millones de dólares invertidos en centros de datos que están siendo impulsados por dichos componentes de la compañía.

AMD Investor Relations menciona que el crecimiento de infraestructura ha hecho que incremente la demanda en entornos empresariales y cloud.

Esto también va de la mano con la expansión de la IA agéntica porque requiere de mayor coordinación, toma de decisiones y ejecución paralela.

El edge computing y los sistemas distribuidos también influyen y por eso el procesador se vuelve tan fundamental como las tarjetas gráficas.

Más CPU no significa menos GPU

El cambio en cuestión no implica que se disminuya la importancia de las GPUs, sino que se nivelen ambos factores para que consigan un resultado más óptimo del que se esperaba hace unos años.

Lisa Su dejó claro que el aumento en la demanda de CPU es “en gran medida aditivo”, no sustitutivo. En otras palabras, ambas piezas van a mantenerse en una evolución conjunta en cuanto a los sistemas de inteligencia artificial.

Lo curioso es que AMD no es la única empresa que lo anticipa, ya que la tendencia está tomando fuerza simultáneamente desde Arm con nuevas CPU orientadas a inteligencia artificial en colaboración con Meta o Google, Intel y Amazon, que también están enfocando procesadores en cargas de IA.

Medios de comunicación coreanos han señalado recientemente que el Cristiano Amon, CEO de Qualcomm, ha acudido a las instalaciones de Samsung Electronics en Corea del Sur, un movimiento que huele a negociaciones entre ambas compañías.

Amon, que también se habría reunido con los responsables de SK Hynix, habría visitado el país asiático para concretar un acuerdo con estas empresas para cooperar en el comentado proceso de fabricación, que supondría un gran paso para todas ellas en materia de potencia y rendimiento.

Qualcomm regresa a Samsung tras años con TSMC

Qualcomm lleva años trabajando en exclusiva con TSMC, proveedor en quien confió en 2022, debido a que la compañía surcoreana desarrollaba componentes con distintos problemas de rendimiento, además de que se calentaban demasiado.

Tal y como apunta Hankyung, Qualcomm avanzó hace solo unos meses, en el marco del CES 2026, que habían iniciado conversaciones con Samsung para fabricar semiconductores empleando el proceso de 2 nm y que la parte dedicada al desarrollo de su diseño ya había concluido.

Parece, por tanto, que Qualcomm ha decidido volver a confiar en la empresa surcoreana debido a que Samsung Foundry habría resuelto los problemas crónicos de rendimiento y sobrecalentamiento anteriormente percibidos, según los analistas.

De es manera, el fabricante de chips habría concretado con Samsung un vínculo para fabricar chips en su proceso SF2 de 2 nanómetros para 2027, entre los que estaría incluido el Snapdragon 8 Elite Gen 2, el procesador más potente del mercado.

Conviene recordar que este avance coincide con otros informes recientes que avanzan que el nodo 2 nm GAA del fabricante del S26 Ultra se sitúa actualmente en torno a un 60% del rendimiento de fabricación, que se queda por debajo del 70% que Qualcomm considera necesario para la producción a gran escala.

Este sería el motivo principal por el que el gigante surcoreano habría decidido estrechar lazos nuevamente con el que fuera su proveedor inicial de semiconductores, tal y como sostienen desde Wctech.

Amon aprovecha su visita a Corea para reunirse con otras marcas

Cabe apuntar que, por otra parte, Amon se ha reunido con ejecutivos de SK Hynix para discutir medidas que garanticen el suministro de memorias destinadas a impulsar funciones de inteligencia artificial, esto es, tanto LPDDR como HBM.

Estas, no obstante, no han sido las únicas reuniones que han tenido lugar entre el CEO de Qualcomm y otras compañías surcoreanas, debido a que se sabe que Amon también ha mantenido un encuentro con Ryu Jae-cheol, el CEO de LG Electronics, y otros ejecutivos para hablar sobre la integración de IA en electrodomésticos.

El año pasado diez empleados de Samsung fueron acusados de robar información privilegiada, relacionada con la fabricación de chips. Uno de estos ingenieros, apodado Jeon, de 56 años, ha sido condenado a siete años de cárcel por espionaje industrial. Supuestamente robó más de 600 pasos clave para fabricar memoria DRAM mediante apuntes manuscritos, para que nadie detectase las extracción de ficheros.

La información protegida acabó en manos de la empresa china CXMT, que aceleró diez años el desarrollo de sus propio módulos de memoria. Supuestamente, este empleado espía cobró dos millones de dólares por ello, y otros incentivos.

Un ingeniero espía que cobraba poco dinero

Según recoge Reuters, Samsung invirtió 1.080 millones de dólares durante cinco años para desarrollar la memoria DDRAM de 10 nanómetros. Durante ese tiempo, este ingeniero apodado Jeon se marchó de la compañía y entró a trabaja en CXMT.

En solo un año, CXMT pasó de fabricar modulos de memoria DRAM de 17 nanómetros a 10 nanómetros, algo que se considera imposible sin “ayuda”.

La sentencia asegura que Jeon fue copiando la información privilegiada a mano sobre fabricación de chips, y se la entregó a CXMT cuando fichó por la compañía. Recibió dos millones de dólares, así como acciones de la empresa, e incentivos en el contrato.

Los siete años de cárcel se deben tanto a la violación del Acta de Protección Tecnológica Industrial de Corea del Sur, como a los miles de millones en pérdidas que puede ocasionar a Samsung, porque muchos clientes comprarán la memoria DRAM a CXMT en lugar de la compañía coreana, que fue quien desarrolló la tecnología.

Curiosamente, Jeon ha recibido un atenuante (una rebaja de la pena de cárcel) por su bajo sueldo en Samsung.

El espionaje industrial siempre ha existido, y solo la punta del iceberg sale a la luz. Más raro aún es que exista una condena como esta.

NVIDIA no tiene mercado que se le resista, pero China sigue siendo un verdadero problema. El contexto geopolítico con la subida de aranceles, restricciones a la importación y un mercado inestable no ayuda.

Huang ha participado en el podcast del experto en tecnología Dwarkesh Patel, donde ha comentado la situación en el mercado chino. El CEO de NVIDIA ha estado cerca de perder la paciencia.

NVIDIA tiene problemas en China

Jensen Huang no suele entrar en polémicas, es uno de los CEO de gigantes tecnológicos más prudentes, pero en esta ocasión se mostraba visiblemente nervioso. Patel le preguntaba si la venta de chips de IA a China supone un riesgo para la seguridad nacional de Estados Unidos, la respuesta ha sido contundente.

Dwarkesh Patel había puesto como ejemplo el modelo Claude Mythos de Anthropic. El periodista pretendía utilizarlo como prueba para asegurar que darle a China acceso a los chips de alta potencia podría ser un impulso en su carrera contra Estados Unidos.

NVIDIA lidera en el espacio tecnológico global, pero China ha sido siempre su punto débil. Algunos analistas incluso dan por perdido este mercado en Asia antes de iniciar la batalla.

“La premisa de que, incluso compitiendo en China, vamos a perder ese mercado de todas formas, no es propia de alguien que se haya despertado siendo un perdedor”, comenta Huang indignado. “Y esa actitud de perdedor, esa premisa de perdedor, no tiene ningún sentido para mí”, añade el CEO de NVIDIA.

Estados Unidos contra China en la guerra de los chips

NVIDIA tiene la posibilidad de retirarse del mercado chino de forma definitiva, así evitaría la competencia internacional. Jensen Huang descarta por completo esta opción, solo permitiría a China seguir creciendo con su mercado nacional.

El CEO del mayor fabricante de procesadores del mundo asegura que la clave para controlar el mercado es asegurar su presencia en China, aunque no sea su principal fuente de ingresos. NVIDIA pretende que el gigante asiático siga siendo dependiente de los chips estadounidenses.

“Queremos asegurarnos de que todos los desarrolladores de IA del mundo trabajen con la plataforma tecnológica estadounidense y que las contribuciones y los avances en IA, sobre todo cuando son de código abierto, estén disponibles para el ecosistema estadounidense”, comenta Huang.

El CEO de NVIDIA asegura que "sería una insensatez crear dos ecosistemas: uno de código abierto, que solo funciona con tecnología extranjera, y otro cerrado que funciona con tecnología estadounidense. Creo que eso sería desastroso para Estados Unidos”.

La marca pretende dar un duro golpe a AMD con la nueva serie Nova Lake con una memoria enorme. Intel podría ofrecer un 50% más de caché L3 que el AMD 9950X3D2, que ronda los 800 euros.

La compañía también trabaja en una nueva tecnología junto con ASRock y TeamGroup para bajar el coste de la memoria DDR5. Intel pretende competir en precio con AMD, no todo es un rendimiento casi extremo.

Intel da un nuevo golpe a AMD

Las filtraciones de la serie Nova Lake-S son solo el inicio. AMD ha recibido un nuevo jarro de agua fría tras conocer que Intel trabaja en una memoria DDR5 low cost con mayor compatibilidad.

ASRock, que también trabaja con AMD, anunció esta semana la compatibilidad a nivel de BIOS para su módulo DRAM DDR5. La nueva memoria económica se equipará en las placas base de las series 600, 700 y 800 de Intel.

El fabricante de hardware pretende reducir costos y acelerar la llegada de DDR5. Intel trabaja en el diseño final de su DRAM DDR5 más económica de la mano de ASRock, que podría reducir a la mitad la cantidad de chips de memoria por módulo.

Un DDR5 estándar emplea una arquitectura de doble subcanal (2 × 32 bits o 64 bits en total). Los fabricantes ofrecen más ancho de banda y rendimiento, pero disparan los costes de fabricación. Intel pretende unir los dos módulos en un subcanal manteniendo la compatibilidad, apuestan por los UDIMM o Módulo de Memoria en Línea Dual Sin Búfer Medio.

Una solución a la crisis de hardware

Esta nueva DRAM DDR5 llega en un momento clave para la industria. El precio de los componentes de hardware se ha disparado, algunas empresas como Sony incluso empiezan a cancelar pedidos en Japón.

Intel ha encontrado una solución casi desesperada a la crisis de hardware. Si se confirma el diseño de memoria de ASRock, las DDR5 podrían ser más accesibles para los fabricantes de PC.

“Innovaciones como la tecnología DRAM de un solo canal de ASRock son cruciales para garantizar que la informática de escritorio siga siendo accesible a pesar de la creciente demanda y los costes de la memoria DDR5. Intel agradece el apoyo de ASRock para lanzar esta tecnología al mercado para nuestros chipsets de las series 600/700/800”, confirman desde Intel.

Intel pretende ir un paso más allá con la gama de procesadores Nova Lake si se confirma la última filtración. Aún se conoce poca información, pero todo apunta a que tendrá hasta un 50% más de memoria caché L3 que el AMD 9950X3D2.

Intel da un nuevo golpe a AMD

Los procesadores Nova Lake prometen un récord en transferencia de datos. Las cifras del nuevo 9950X3D2 con 192 MB, el doble de caché L3 (nivel 3) que el 9950X3D, podrían quedarse cortas para Intel.

AMD ha dejado de tener una ventaja competitiva en chips respecto a Intel. Si se cumplen las previsiones, el gigante tecnológico podría superar al mejor procesador X3D con los Nova Lake-S.

La siguiente generación de la gama Nova Lake trae más caché L3 con Big Last Level Cache (bLLC). Intel podría estar trabajando simultáneamente en un nuevo procesador L4 que les ha ayudado a mejorar el rendimiento del competidor del AMD 9950X3D2.

El chip más potente de Intel tendrá hasta 288 MB de caché L3, un 50% más que el AMD 9950X3D2. El Nova Lake-S tendría dos bloques, cada uno con 144 MB en comparación con los 96 MB del 9950X3D.

Récord para los Core Ultra 400

Los Nova Lake-S acaban con la soberanía de AMD revolucionando los buques insignia de Intel con la serie Core Ultra 400. A falta de que la compañía revele los datos oficiales, todo apunta a que el modelo de la gama más alta tendrá 288 MB de caché.

El Core Ultra DX9 400 da un salto en caché que alimentará 52 núcleos (16+32+4) distribuidos en dos módulos, cada uno tendrá 26 núcleos. El Core Ultra DX7 400 baja a 264 MB con 44 núcleos (8+24+4), ambas versiones con bLLC.

La nueva generación de Nova Lake reduce la latencia en acceso a datos, mejora el rendimiento en gaming, renderizado y agiliza la multitarea. Intel también abre la puerta a una inteligencia artificial en local, el incremento de caché de hasta 288 MB por fin consigue que sea viable.

Este enorme aumento de Intel para la serie Core Ultra 400D demuestra que el caché empieza a jugar un papel fundamental en el rendimiento, aunque posiblemente tendrá un precio.

Los chips de 2 nm llegarán a finales de este año con la presentación de su gama A20 y A20 Pro. Estos modelos se integrarán en la familia del iPhone 18, pero en Apple pretenden ir más allá.

Apple quiere fabricar un chip de 1 nm

Los chips de 2 nm son solo el inicio, el verdadero objetivo de Apple es crear chips prácticamente atómicos. Las futuras generaciones del iPhone podrían bajar de la barrera del nanómetro.

Si se cumplen las previsiones de los de Cupertino, los chips sub-1nm llegarán a lo largo del año 2029. Apple ha empezado a trabajar en estos microprocesadores con el gigante taiwanés TSMC.

El fabricante de chips primero debe cumplir otros hitos intermedios, TSMC espera comenzar la producción en masa de chips de 1,4 nm (A14) en 2028. La compañía promete una mejora de hasta un 30% en rendimiento y eficiencia energética respecto a las generaciones anteriores.

TSMC primero tendrá que conseguir otro objetivo algo más realista a corto plazo: romper la barrera de 1,6 nm con A16. El fabricante tendrá que superar las limitaciones físicas y de producción que supone bajar al nanómetro.

La carrera por liderar en el nanómetro

Los de Cupertino están a años-luz en inteligencia artificial con Apple Intelligence, pero pretenden liderar con sus chips sub-1nm. El gigante tecnológico tiene acceso prioritario a la nueva tecnología de TSMC, uno de sus principales proveedores en los últimos años.

En Apple están dispuestos a pagar un precio más alto por obtener los primeros lotes de sus chips sub-1nm para tenerlos listos a partir de 2029. Los futuros procesadores con el A20 y A20 Pro estrenarán los 2 nm, poco después seguirán bajando en tamaño.

Los primeros chips por debajo de los 2 nm serán extremadamente limitados, la producción será muy reducida respecto a la alta demanda. TSMC espera producir unas 5.000 obleas mensuales, una cifra muy baja si se compara con la enorme demanda de hardware.

La fiebre por la inteligencia artificial ha terminado salpicando a gigantes tecnológicos como Apple. La crisis de semiconductores de IA ha puesto a prueba la capacidad de producción de la industria. A esto se suma una enorme demanda del mercado.

Dally ha conversado con Jeff Dean, científico jefe de Google. El ingeniero de NVIDIA ha confirmado que la compañía utiliza la IA en varias etapas de su proceso de diseño de chips.

El científico jefe de NVIDIA asegura que la inteligencia artificial tiene un papel fundamental en la compañía. El fabricante de chips la utiliza para definir diseños, resolver errores o realizar pruebas de verificación de calidad.

Récord de productividad con la IA

Bill Dally confirma que ocho ingenieros han dedicado diez meses a adaptar una biblioteca de celdas estándar a un nuevo nodo. NVIDIA asegura que ahora puede realizar ese trabajo en apenas unas horas con una sola GPU.

El científico de NVIDIA ha utilizado como ejemplo un caso en el que consiguieron la automatización completa del flujo de trabajo mediante IA. La fabricación de chips está totalmente automatizada de principio a fin.

Esto es posible gracias a NB-Cell, una herramienta de aprendizaje continuo que aún está en pruebas. NVIDIA ha conseguido transformar su proceso de fabricación de chips reduciendo el papel humano al mínimo.

NVIDIA necesitaba ocho personas trabajando durante unos diez meses, o bien 80 trabajadores al máximo rendimiento durante un mes. Esto les permitía producir entre 2.500 y 3.000 celdas.

Misma producción en una sola noche

El mayor fabricante de chips del mundo utiliza NB-Cell para reducir el tiempo de fabricación al máximo. El trabajo de hasta diez meses se puede realizar en una sola noche gracias a la IA.

La empresa de Jensen Huang consigue realizar este trabajo durante la noche con una sola GPU igualando o superando el diseño de los humanos. El aumento de productividad que ha conseguido NVIDIA es enorme.

“Los resultados son incluso mejores que los diseños humanos en aspectos como el tamaño de la celda, la disipación de potencia y la latencia. Iguala o supera los diseños humanos”, confirma Bill Dally.

El científico jefe de NVIDIA también ha mencionado otra herramienta de inteligencia artificial que ayuda a disparar la productividad. RL ayuda a producir diseños con una mejora de entre el 20 y el 30% en comparación con los realizados por humanos.

En la imagen se puede ver una placa con un diseño un tanto extraño. En el centro hay un chip formado por dos partes, rodeado de varios módulos de memoria. Este nuevo chip estaría basado en tecnología Arm.

Teniendo en cuenta que a principios de año, el CEO de la compañía, Jensen Huang, ya confirmó que estaban trabajando en un nuevo tipo de chip junto a MediaTek, con la idea de ofrecer alto rendimiento y bajo consumo, todo apunta a que se trata del nuevo procesador N1, del que se lleva meses hablando.

Además, todo apunta a que este N1 estaría basado en la arquitectura Blackwell, por lo que también se puede esperar un rendimiento gráfico muy alto en portátiles.

Según los rumores, podría incluir hasta 20 núcleos de CPU y más de 6.000 núcleos CUDA en la parte gráfica. En pocas palabras, hablamos de potencia suficiente para competir con ordenadores de sobremesa en ciertos aspectos.

Por otro lado, en la placa filtrada se pueden ver ocho módulos que, en conjunto, podrían sumar hasta 128 GB de memoria LPDDR5X. Por supuesto, incluye conexiones como USB, HDMI o ranuras para almacenamiento SSD.

De confirmarse, nos encontramos ante una Nvidia que ya no solo quiere competir en tarjetas gráficas, sino también en procesadores top para portátiles. Es decir, pasaría a rivalizar directamente con Intel, AMD y Qualcomm. Aunque todavía no hay confirmación oficial, todo apunta a que estos nuevos equipos podrían llegar en la segunda mitad de 2026. Se habla de colaboraciones con marcas como Dell y Lenovo.

Nvidia se convierte en la mayor incubadora de startups del mundo

Queda claro que nada es suficientemente complejo para esta compañía multimillonaria. La compañía vive uno de sus mejores momentos. Su presencia en el mercado de chips para IA le ha permitido generar ingresos enormes, hasta el punto de que ahora el reto no es crecer más, sino decidir en qué invertir todo ese dinero.

Es por eso que Nvidia se está convirtiendo en una especie de incubadora gigante de startups. No solo fabrica la tecnología que usan estas empresas, sino que también invierte directamente en ellas para que crezcan.

Actualmente, tiene una cartera de más de 19.000 startups de IA. La empresa de Huang ofrecía formación, créditos en la nube o descuentos en compras masivas de GPU. Todo esto sin realizar inversiones directas; era un negocio más que rentable para el gigante de la industria.

Además, no hablamos de pequeñas cantidades. La empresa ha llegado a invertir decenas de miles de millones de dólares en otras compañías tecnológicas en muy poco tiempo.

Feynman, la GPU de próxima generación de NVIDIA

Por otro lado, Nvidia también está preparando una nueva generación de tarjetas gráficas que promete más potencia que nunca con el desarrollo de su próxima arquitectura de GPU, conocida como Feynman.

Según la información que se conoce por ahora, estos nuevos chips se fabricarían con un proceso muy avanzado de TSMC, llamado A16, que reduce todavía más el tamaño de los transistores.

Hablamos de un nivel cercano a los 1,6 nanómetros, algo extremadamente pequeño. Cuanto más pequeño es el chip, más transistores caben dentro y más rápido puede trabajar.

Estas GPU no están pensadas tanto para jugar en casa, sino para trabajar en centros de datos y sistemas de inteligencia artificial. Son chips diseñados para tareas muy de alto nivel, como entrenar modelos de IA o procesar grandes cantidades de datos en poco tiempo.

El problema es que tanta potencia tiene un precio. Se habla de consumos que podrían acercarse a los 1.000 vatios en algunos casos.

El mayor fabricante de chips atraviesa un momento dorado, es una pieza fundamental en la industria de la IA. NVIDIA lo ha conseguido prácticamente todo, así que ahora pretenden convertirse en una incubadora de la mayor incubadora de startups de inteligencia artificial del mundo.

NVIDIA es el líder indiscutible en IA

NVIDIA ha conseguido dominar en cada rincón de la industria de la IA. Jensen Huang se prometió a sí mismo en 2022 que se convertirían en mucho más que un fabricante de chips, y sin duda lo ha cumplido.

El último proyecto de NVIDIA no es seguir creciendo, no lo necesitan, sino asegurar su posición para las próximas décadas. No hay dudas de que la inteligencia artificial ha llegado para quedarse, pero la industria aún es muy volátil.

La empresa de Huang se ha consolidado acabando con todos sus rivales, aunque ni siquiera han tenido que luchar. NVIDIA inició el proyecto NVentures tres años atrás para convertirse en un inversor de startups.

Las compañías cerraban acuerdos millonarios para comprar miles de chips de la marca para el entrenamiento de la IA. NVentures se lanzó unos meses antes del nacimiento de ChatGPT, estaba un paso por delante de OpenAI.

El propio ChatGPT ha contribuido al crecimiento de NVIDIA. El chatbot de Sam Altman popularizó el uso masivo de GPU de la marca para entrenar los modelos de gran escala, era un sistema circular.

Un sistema en el que NVIDIA siempre gana

NVIDIA tiene una cartera de más de 19.000 startups de IA. La empresa de Huang ofrecía formación, créditos en la nube o descuentos en compras masivas de GPU. Todo esto sin realizar inversiones directas, era un negocio más que rentable para el gigante de la industria.

El mayor fabricante de chips del mundo ha creado una enorme economía circular entorno a la inteligencia artificial. Entre las empresas dentro de la influencia de NVIDIA se encuentran gigantes como Perplexity, Commonwealth Fusion, Cohere, Lambda o Black Forest Labs valoradas en más de 100 millones de dólares.

Los chips con IA de NVIDIA también son esenciales en compañías como Cursor, xAI de Elon Musk, la francesa Mistral, Reflection AI, Figure AI, Thinking Machines Lab o Scale AI. A esto se suma la compleja colaboración con OpenAI.

La empresa confirma que cerrarán su colaboración con la creadora de ChatGPT con una inversión final de 30.000 millones. OpenAI planea su salida a Bolsa, así que eso supone que debe crecer en solitario.

NVIDIA vuelve a tener una oportunidad de oro. La empresa de Jensen Huang puede aprovechar la oportunidad para invertir en compañías más “modestas” de software, robótica, nube o conducción autónoma. Su modelo de negocio no acaba en la IA.

De hecho, el verdadero problema está en el cable. Y aunque todos los USB-C parecen iguales, no lo son por dentro. Muchos incorporan un pequeño chip que determina cuánta potencia puede circular.

Cuando ese componente no está presente o no cumple con lo necesario, el sistema limita automáticamente la carga. El resultado es un cargador de 100W funcionando como uno muy inferior.

El gran malentendido del USB-C: mismo conector, diferente rendimiento

Cabe señalar que el USB-C ha simplificado el panorama a nivel físico, donde un único conector sirve para cargar, transferir datos o incluso enviar señal de vídeo. Sin embargo, esa uniformidad externa es engañosa.

Dos cables idénticos por fuera pueden ofrecer experiencias completamente distintas. Uno puede soportar carga rápida y altas velocidades de transferencia, mientras que otro apenas alcanza niveles básicos.

Esta diferencia no se percibe a simple vista, lo que genera confusión y, en muchos casos, una mala experiencia de uso. Pero lo que muchos no saben es que dentro de los cables USB-C hay un pequeño controlador llamado e-Marker.

Es un componente discreto, pero fundamental, puesto que su función no es transportar energía, sino comunicar las capacidades del cable. Un chip que actúa como intermediario entre el cargador y el dispositivo.

Indica cuánta potencia puede soportar el cable y bajo qué condiciones puede operar. Gracias a esa información, el sistema decide cómo gestionar la carga.

Cómo funciona realmente la carga

Es importante mencionar que cuando conectas un dispositivo, no empieza a cargarse automáticamente a máxima potencia. Antes ocurre algo clave, un tipo de negociación.

El cargador, el dispositivo y el cable intercambian información para acordar cómo se va a suministrar la energía. El cargador indica lo que puede ofrecer, el dispositivo lo que necesita y el cable lo que puede soportar.

Al final depende del punto más limitado de ese sistema, ya que si uno de los tres elementos no está preparado para una potencia alta, la carga se ajusta hacia abajo.

Además, cuando se usa un cable barato la potencia se ve limitada sin que lo sepas. Aquí es donde aparece el problema más común. Muchos cables económicos no incluyen chip e-Marker o no cuentan con certificación.

En esos casos, el sistema actúa con cautela, y es que al no tener garantías sobre la capacidad del cable, reduce la potencia para evitar riesgos. Por eso, un cargador capaz de entregar 100 W puede quedarse funcionando a 15W o 60W sin que haya ningún fallo aparente.

Elegir bien importa más que nunca

En la práctica, muchos usuarios prestan atención al cargador o al dispositivo, pero descuidan el cable, que es parte fundamental de la carga. Por ello, es un error comprensible, pero cada vez más relevante.

Un cable inadecuado puede limitar el rendimiento de todo el sistema, incluso cuando el resto de componentes son de alta gama. La experiencia final depende del conjunto, y el cable es uno de los elementos más determinantes.

El USB-C ha simplificado el diseño externo, pero ha introducido una complejidad interna que no siempre se percibe. La carga ya no depende de un único elemento, sino de la interacción entre varios componentes.

Parece que 2026 va a ser el punto de inflexión en el que parte de los materiales de estas piezas van a cambiar, y grandes empresas como Intel, AMD, SK y TSMC ya lo están haciendo con el sustrato de vidrio.

Si bien no se trata de un recurso que va a realizar el reemplazo completo del silicio, durante los próximos años podría convertirse en un relevo en la conectividad y soporte para que esos procesadores no se "ahoguen" en cuanto a propiedades aislantes.

¿Por qué el sustrato de vidrio es el material del futuro para los chips de IA?

El enfoque actual en el desarrollo tecnológico son los chips. Tras la repercusión que ha tenido la inteligencia artificial, las grandes compañías han comenzado la competencia por conseguir los resultados más avanzados.

Entre todo esto ha surgido el sutrato de vidrio, un elemento que potencia los chips y ha estado llamando la atención de las grandes compañías como SK Hynix, TSMC, Rapidus, Intel, Samsung por todas las ventajas ue otorga a nivel general.

Según EE Times Taiwan, se considera como "el sucesor de los materiales orgánicos", como el Flame Retardant 5 (FR-4) o resinas BT. Pero, ¿por qué es tan importante? Otorga casi los mismos beneficios que el silicio en cuanto al aspecto térmico, aunque también destaca por su superficie ultralisa, cableado de alta densidad y latencia.

Ahora la competencia de las marcas está en hacer evolucionar cada vez más este material para conseguir mejores resultados y superar los límites físicos actuales. Si bien el silicio va a seguir siendo utilizado para el procesamiento, el sustrato de vidrio va a ser crucial para los soportes de la base.

Prácticamente, es una nueva manera de evitar la deformación por calor extremo ante las exigencias de la IA, pero además de eso, permite que puedan realizarse agujeros TGV en ellos sin problemas para que se acople de una mejor forma y haya más conexiones.

Los gigantes tecnológicos han comenzado la transición del material en pleno 2026

De por sí, el silicio como un puente y lograr producciones de modelos gran tamaño es algo demasiado caro. Este se suma a los factores importantes porque el rango de inversión está teniendo una gran repercusión en el sector de semiconductores.

Por ejemplo, Intel ha invertido más de 1.000 millones de dólares (más de 800 millones de euros) en Arizona y ya cuenta con prototipos de "núcleo grueso".

Al mismo tiempo, Samsung y Rapidus están comenzando a mover los hilos con varios proyectos en marcha donde se involucran los kernels de vidrio.

Otros gigantes tecnológicos se están montando en la oleada de desarrollo, por lo que este año marca un punto de inflexión en el cambio de la producción de componentes y se está viendo una transición que podría llegar a su 100% alrededor de 2030.

Cabe destacar que el vidrio como tal no va a reemplazar los sustratos orgánicos, sino que va a servir como un complemento adicional en los nuevos componentes para mejorar sus capacidades.

Esto ha logrado que, a nivel de núcleos, el fabricante haya sido capaz de competir contra AMD, aunque también ha repercutido sobre la forma en que el sistema operativo, como Windows, maneja los procesos asociados a los procesadores.

Ahora, parece que Intel vuelve a cambiar de opinión, como se ha podido ver por una oferta de trabajo publicada por la propia compañía en Infojobs, en la cual se busca un puesto para el equipo de Unified Core.

"Estamos buscando un ingeniero de verificación de CPU de nivel sénior y con motivación para que se una a nuestro equipo de diseño Unified Core", se puede leer en la oferta de empleo.

Aunque solo sea una publicación en una página de empleo, mucho se ha hablado de la posibilidad de que en las próximas generaciones, al menos las previstas para dentro de varios años, como Titan Lake, se vuelva a un diseño unificado.

En la práctica, los procesadores de Intel pueden tener problemas derivados del diseño híbrido, debido a que la máquina en ocasiones no es capaz de reconocer bien los procesos y asignarlos correctamente a cada núcleo.

Con un diseño híbrido, en muchas situaciones se pueden presentar, por este mismo motivo, algunos tirones durante videojuegos o tareas algo más exigentes, por la propia forma de actuar con la gestión de procesos en el sistema operativo.

Dentro de esta misma arquitectura impulsada por Intel en los últimos años, los P-Cores son el músculo más potente, mientras que los E-Cores funcionan básicamente como el cerebro, dirigido a tareas secundarias.

Al principio, esto le sirvió a Intel para poder competir con AMD, pero al parecer el tiempo le ha dado la razón a esta última, que apuesta por potencia bruta, lo que también favorece durante el desarrollo la compatibilidad y optimización.

Adicionalmente, hay que destacar que al introducir menos tipos de grupos también se simplifica el proceso de fabricación, ya que el chip implica menor complejidad durante el diseño.

De nuevo, es algo que le ha funcionado a AMD, que ha demostrado que sus chips pueden actuar muy bien en eficiencia energética, con núcleos que son exactamente igual que los normales, aunque llegan con menos caché.

Básicamente, la estrategia futura de Intel podría pasar por conseguir un solo núcleo que rinda más que un P-Core, pero que tenga la misma eficiencia energética que un E-Core.

TSMC, el mayor fabricante de semiconductores del mundo, se enfrenta a una escasez en su tecnología de procesadores más demandada, la de 3 nanómetros, según ha revelado una investigación de SemiAnalysis.

El nodo de 3 nanómetros de la taiwanesa TSMC comenzó a fabricarse allá por el año 2023, y en la actualidad es la columna vertebral de los procesadores más avanzados de la actualidad para smartphones y ordenadores.

Por ejemplo, Apple lleva usando los 3 nm para sus chips de móviles de el A17 (para los iPhone 15) hasta el actual A19 para los iPhone 17, así como para sus chips para Mac M3, M4 y los actuales M5.

Qualcomm también es cliente de TSMC, y este nodo lo usa para sus procesadores más avanzados, tanto los Snapdragon 8 Elite Gen 5 para móviles como los Snapdragon X2 Elite para PC. Lo mismo MediaTek con sus Dimensity más potentes o Intel con sus recientes Lunar Lake y Arrow Lake.

Primero las RAM, ahora los chips más avanzados

Hasta ahora, la mayor parte de la producción de obleas de 3 nanómetros de TSMC se dedicaba casi exclusivamente a los chips para móviles y portátiles de gama alta, pero eso cambia ahora con el aumento de la demanda de la inteligencia artificial.

De la misma forma que ha pasado con las memorias RAM, la millonaria industria de la IA ha comenzado a demandar de forma masiva obleas de 3 nanómetros de TSMC, lo que está comenzando a crear una situación de escasez según SemiAnalysis.

El cambio se produce por la implantación de forma masiva de aceleradores de IA basados en los semiconductores del nodo de 3 nm por parte de la industria que desarrolla esta tecnología, algo que está empezando a generalizarse en este año 2026 por parte de gigantes como Nvidia, AMD, Google, AWS y Meta.

Este súbito incremento en la demanda por parte de una industria multimillonaria ha cogido desprevenida a TSMC de la misma manera que pasó con los fabricantes de memorias RAM, por lo que se espera que no sea capaz de satisfacerla y se produzca una escasez.

Se espera que solo la IA acapare el 60% de la capacidad del nodo de 3 nm de TSMC en este 2026, cifra que irá en aumento y podría llegar hasta el 86% en el próximo año 2027, generando un importante cuello de botella para los móviles y PC.

TSMC no es el único fabricante de semiconductores del mundo, pero sí es la más grande y lidera con mucha holgura en las tecnologías más avanzadas.

Lo mismo sucede con los procesos de 3 nm, ya que parte de la producción del gigante taiwanés se está empezando a migrar a nodos más avanzados como el de 2 nm o el de 1,6 nm, aunque aún falta que los diseñadores de chips como Apple, Qualcomm e Intel lancen sus chips comerciales basados en esta tecnología.

Por todo ello, la escasez resultante podría no ser una tormenta perfecta tan grande como la de las RAM, pero sí es preocupante al combinarse con esta, que según los analistas provocará la mayor caída en ventas de móviles de la historia en 2026.

El problema de la escasez de chips de memoria es ya una crisis sin precedentes en la industria. La situación solo ha empeorado conforme se acelera el crecimiento de la inteligencia artificial.

Los fabricantes de chips tienen una única opción encima de la mesa: aumentar la producción. Esto no será sencillo, estiman invertir más de 650.000 millones de dólares en 2026, un 80% más que el año pasado, pero la industria tiene límites.

Los precios se disparan aún más

Los gigantes de Silicon Valley como Apple, Alphabet y Tesla han sufrido las consecuencias. Las marcas se han visto obligadas a subir el precio de sus productos para sobreponerse al impacto de la escasez de chips.

Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind, llegó a calificar la situación como un "cuello de botella" para la industria. La situación es dramática, incluso Elon Musk plantea que Tesla produzca sus propios chips.

Los chips de memoria son el cimiento de la industria tecnológica. Estos aparatos almacenan datos y los envían a la CPU, el "cerebro" de millones de dispositivos como móviles, ordenadores, consolas, altavoces inteligentes o automóviles.

La llegada de los centros de datos para entrenar a la IA ha cambiado la industria para siempre. Los servidores se diseñan con mucha más memoria de hardware soportar las cargas de trabajo en la nube, lo que supone recortes para otros dispositivos.

La demanda de DRAM por parte de los centros de datos aumentó cerca del 50% del en 2025, según un informe publicado por Bloomberg Intelligence. Los servidores de IA supondrán más del 60% del consumo mundial en 2030.

Las marcas advierten a los compradores

Las consecuencias de la escasez de chips empiezan a notarse en diferentes industrias, entre ellas la automovilística. “Además de la disminución del volumen en Asia, reflejamos una reducción del volumen de 110.000 unidades en América del Norte debido al impacto de la escasez de semiconductores”, según Honda Motor en noviembre de 2025.

La situación no ha mejorado desde ese momento con marcas como Toyota que confirman que también están sufriendo las consecuencias. Además, el plan de Tesla de fabricar sus propios chips de IA no es inmediato.

“La escasez de memoria y el aumento de precios que afectan a toda la industria probablemente definirán la magnitud del sector de los teléfonos móviles durante el año fiscal”, comenta Qualcomm. No hay solución a corto plazo que evite que los precios sigan subiendo.

Sin embargo, cuando se trata de superordenadores, centros de datos, simulaciones avanzadas y la impresionante inteligencia artificial, el proceso de fabricación debe ser distinto.

Mientras menos es la cantidad de nanómetros (nm), mayor es la eficiencia energética, velocidad, núcleos y densidad. Hasta ahora, el líder previo era Apple con sus 3 nm para el A17 Pro desde el iPhone 15 Pro y la serie M3 para macbooks.

Fujitsu y Broadcom han logrado un hito porque los 2 nm de sus nuevos chips es algo que ninguna otra gran marca ha conseguido, ni siquiera NVIDIAo Samsung. Dicha innovación podría darle un giro a la industria tecnológica para siempre.

Fujitsu-Monaka: el procesador que impulsa una nueva era de eficiencia en supercomputadoras e IA

Fujitsu ha compartido su nuevo gran proyecto en la página oficial, junto con Broadcom y TSMC están poniendo en marcha la fabricación de sus primeros chips de 2 nm.

Conocidos principalmente como "FUJITSU-MONAKA", plantean una nueva forma de producción que sería crucial para obtener beneficios de eficiencia en diversas áreas tecnológicas.

Tal y como se ha mencionado, Apple había estado enfocándose en los 3 nm y Samsung también, aunque con menos capacidad de fabricación, pero no todo termina ahí.

Actualmente hay una carrera por alcanzar los 2 nm. Por ejemplo, se prevé que Apple A20 para el iPhone 18, Samsung Exynos 2600 para el Galaxy S26, AMD Zen 6 e Intel Nova Lake van a conseguirlo.

No obstante, la mayoría no han sido lanzados al mercado, están en etapa de pruebas o están enfocados en sectores específicos como smartphones y PC domésticos.

Lo que propone la innovación de Fujitsu y Broadcom es un SoC de 144 núcleos con arquitectura de empaquetado 3.5D (XDSiP) destinado a la próxima supercomputadora insignia de Japón FugakuNEXT dirigida por RIKEN.

Por otro lado, podría ser otro golpe para la crisis de memoria RAM actual, ya que debido a que tiene que mantener un rendimiento en servidores y superordenadores, incorpora un sub­sistema de memoria con doce canales DDR5. Combinado con PCIe 6.0 y CXL 3.0, se convierte en un recurso ideal para cargas de IA gigantescas.

¿Cuándo estará listo el Fujitsu-Monaka y en qué sector compite en realidad?

Por supuesto, es fácil compararlo con otras marcas, pero hay que tener en cuenta que hay muchos tipos de chips y varios mercados en los que se tienen que enfocar.

Las características de este increíble componente ofrecen una reducción de consumo energético, aumentan la densidad de señal, es más rápido y otorga otros beneficios a largo plazo.

Esto lo posiciona como un competidor en el terreno del HPC (High Performance Computing) y la inteligencia artificial de alto nivel. Entonces, los principales rivales que tendría sería con AMD con Instinct, NVIDIA con Grace, Grace y Hopper o Intel con Xeon y Gaudi.

¿El Fujitsu-Monaka es el primero en la historia con 2 nm? No es el primero, pero sí el único que se fabrica YA y no solo está anunciado como la mayoría. Otras marcas están desarrollando chips de 2 nm, pero con otros enfoques.

Su diseño ha sido centrado al mencionado cliente para finalizar la FugakuNEXT y podría estar llegando a los centros de datos de cara a 2027.

Para intentar solventar este problema –presente y futuro–, Europa se blindó en 2023 con el European Chips Act, la Ley Europea de Chips que tenía como uno de sus objetivos una producción del 20% de procesadores mundiales para 2030.

Una realidad que, a día de hoy, aún queda muy lejos, ya que la UE produce alrededor del 10% de los chips mundiales, con importantes actores en la región asiática (TSMC) y en territorio estadounidense (Intel).

En este contexto con conflictos geopolíticos importantes, la UE quiere aportar algún valor al comercio mundial de chips, aunque de momento parece que no existen nada más que proyectos sobre el papel, con inversiones multimillonarias.

Y, por supuesto, con la implicación de actores externos, como los mencionados Intel y TSMC, este último el mayor fabricante de procesadores del mundo, con las técnicas más avanzadas en computación.

Ante China y Estados Unidos, potencias imbatibles en el ámbito de la tecnología, la UE se ha centrado en establecer un marco regulatorio que garantice su independencia, aunque aún está muy lejos de conseguirla.

La UE seguirá dependiendo de China y Estados Unidos

Durante los últimos años, Estados Unidos ha aprendido forzosamente que las compañías tecnológicas de un país son vitales para otras cuestiones que, parcialmente, nada tienen que ver con la tecnología.

Precisamente, la administración Trump siguió la estela de lo que se suele ver en la política china, asumiendo la propiedad del 10% de las acciones de Intel por un valor de 8.900 millones de dólares.

Ahora bien, este movimiento no respondía a un repentino cambio ideológico de Donald Trump, sino más bien a un movimiento efectista para intentar seguir controlando la producción mundial de chips.

Desafortunadamente, en el lado de China ha varios factores ventajistas, como son los recursos naturales, los materiales que se dedican a la fabricación –y ensamblaje– de procesadores. Y en tierras raras, China es prácticamente invencible.

A este lado del Atlántico, la UE es consciente de que no puede competir con ambos gigantes, así que la idea no es la independencia como tal, sino la interdependencia, o lo que es lo mismo, aportar algo de valor en este mercado.

La Ley Europea de Chips está orientada en este sentido, con el objetivo de convertirse en una región puntera en tecnología de chips, pero siempre pensando en un mercado mayor, como el que Intel y TSMC ya acumulan.

Por ello, la estrategia también ha girado en torno a las mega fábricas de estos fabricantes en territorio europeo, algo que no implicaría una mayor independencia, sino más bien una mayor producción local –aunque con compañías extranjeras–.

Sea como sea, la UE continúa en un debate que ha marcado otras políticas, como la de protección de datos o la de inteligencia artificial, apostando siempre por una regulación garantista para los usuarios, pero estancada en una burocracia que puede ser excesiva.

Nvidia ultima la creación de sus propios procesadores para ordenadores portátiles, con lo que busca competir en un mercado dominado por Intel y AMD en el ecosistema x86 y por Apple y Qualcomm, en el de ARM, como informa The Wall Street Journal.

Los primeros dispositivos con los nuevos procesadores de Nvidia podrían lanzarse al mercado este mismo año 2026, de mano de marcas como Dell y Lenovo.

No es la primera vez que Nvidia fabrica sus propios chips para ordenadores, ya que la empresa ya diseñó estos componentes entre los años 2001 y 2009, con la serie nForce como la más destacada de su ya desaparecido catálogo.

También ha elaborado chips integrados para dispositivos diferentes como algunos modelos de las tablets PC Microsoft Surface o de la consola híbrida Nintento Switch.

Por qué Nvidia vuelve a los chips para PC

Con sus nuevos chips para ordenadores portátiles, Nvidia no espera conseguir unos elevados ingresos en el corto plazo como los que logra con la IA, sino que su objetivo sería mantener una conexión con el mercado de consumo en un momento en que la IA pasa a estar habilitada en la mayoría de PCs.

Nvidia seguía presente en el mercado de componentes para consumidor final gracias a sus populares tarjetas gráficas dedicadas o GPUs GeForce RTX, que están entre las mejor valoradas sobre todo para los gamers por su rendimiento en tareas gráficas e incluso para minar criptomonedas.

La nueva estrategia de la firma de Jensen Huang se centraría más en el diseño que en la fabricación de los chips, ya que habría llegado a acuerdos con Intel, mediante una colaboración que se anunció el año pasado, y con la taiwanesa MediaTek, como el propio CEO de Nvidia reveló en enero.

La colaboración con esta segunda empresa apunta a que los procesadores podrían adoptar la arquitectura ARM, aunque no es algo que se haya confirmado en estas fases iniciales. Por su parte, Intel sería el proveedor de las CPUs.

Los nuevos procesadores adoptarán la arquitectura system-on-a-chip, común en los chips para smartphones, en los que la CPU, GPU y NPU se integran para mejorar la eficiencia y la autonomía de batería, permitiendo diseños más compactos.

Se estima que los nuevos chips podrían estar pensados para ordenadores portátiles de gamas medias, es decir, con precios de entre 1.000 y 1.500 euros.

Los investigadores de la Universidad de Montreal (Canadá) han creado un "corazón en un chip" (HOC) tridimensional. Este dispositivo permitiría probar fármacos sin poner en riesgo al paciente o evaluar los efectos de una enfermedad antes de que se produzca.

Un chip que late como un corazón

La Universidad de Montreal ha diseñado un chip con tejido cardíaco modificado que late por sí solo. El dispositivo necesita calcio para iniciar la actividad muscular, luego responde de forma extremadamente realista a los fármacos comunes para tratar enfermedades cardíacas.

Ali Mousavi, ingeniero biomédico de la Universidad de Montreal, comenta que este estudio es un "avance significativo en la ingeniería de tejidos cardíacos y las pruebas farmacológicas".

Este chip que late como un corazón ofrece información en tiempo real a nivel celular. Los investigadores han conseguido el primer aparato que puede detectar y replicar la actividad cardíaca de alta resolución.

La detección a pequeña escala es vital en enfermedades cardiovasculares que pueden llevar en el peor de los casos a la insuficiencia cardíaca. Los microsensores de hidrogel ubicados en todo el tejido permiten detectar cualquier anomalía que pueda provocar un fármaco.

Un corazón creado en un laboratorio

Los investigadores de la Universidad de Montreal extrajeron células musculares cardíacas y células de tejido conectivo de ratas, luego las cultivaron en una matriz gelatinosa rica en proteínas. Cuando alcanzaron el crecimiento adecuado, las insertaron en chips de silicio diminutos.

El tejido creado se deforma con cada latido, así que la magnitud de la deformación permite calcular la fuerza con la que se contrae cada pared del corazón. Este chip inteligente es el más preciso del momento gracias a cientos de microsensores flexibles de hidrogel.

Cada una de las diminutas gotas que forma un sensor tiene un tamaño promedio de tan solo 50 micrómetros. Esto permite detectar anomalías diminutas a nivel celular que podrían pasar desapercibidas para un médico.

"Este avance nos acerca aún más a la verdadera salud de precisión al brindarnos la capacidad de identificar el medicamento más eficaz para cada persona incluso antes de administrar el tratamiento", añade Houman Savoji, autor principal del estudio publicado en Wiley Online Library.

Este es un paso importante en el tratamiento de las enfermedades cardiovasculares. Los médicos pueden conocer de forma más realista que nunca cómo se formarán los tejidos cardíacos tras una operación, los efectos de un medicamento, la cicatrización de heridas o la progresión del cáncer.

En su caso, con geometrías que han fascinado a lo largo de la historia a muchos ingenieros que han estudiado cómo se comportan las abejas para construir entornos y sociedades tan bien estructuradas.

Es algo que entendió muy bien también el mundo de la arquitectura, como Gaudí con su forma de pavimentar, que aprovechaba la estructura hexagonal de los panales, ya que le hexágono es la forma geométrica que mejor aprovecha el espacio.

Es decir, que el propio Gaudí basó su arquitectura en algo que ya había sido inventado por las abejas para sus colmenas, dejando estructuras con un diseño que, aparte de ser hipnotizantes, buscan la eficiencia.

En el mundo de la informática, si observas los dispositivos que puedas tener alrededor, notarás que las formas más usadas son los círculos o las rectas, un elemento que puede cambiar en el futuro.

Por ejemplo, en el mundo de los procesadores, en los que aprovechar el espacio al máximo es vital para conseguir mayor potencia de computación en un tamaño que no implique construir grandes ordenadores.

Por qué el hexágono podría cambiar los chips

Si recuerdas el lanzamiento del telescopio James Webb de la NASA y te fijas en su estructura, verás este tipo de geometría en sus espejos, ya que en el espacio exterior las dimensiones son un punto fundamental.

Esto se debe a que el hexágono ofrece mejor respuesta a la presión, un elemento que también utilizan las tortugas en sus caparazones, para ofrecer un plus de resistencia ante posibles golpes o caídas.

Desafortunadamente, la industria de los chips tiene grandes retos por delante para introducir el hexágono y aprovechar el espacio al máximo, debido al material usado, el silicio, además de los propios procesos de fabricación.

El silicio que se usa a día de hoy en los procesadores tiene una estructura cúbica, con lo cual los electrones no permiten emitir luz, y la comunicación entre fotones es mucho más rápida que con electrones.

No obstante, ya existen estudios, como uno publicado en Nature de la Universidad de Eindhoven, que logró que los átomos de silicio y germanio se organizaran en una red cristalina hexagonal, con la posibilidad de emitir luz.

En definitiva, esto no solo sería alcanzar la eficiencia geométrica gracias a las formas de la naturaleza ya vistas, como las abejas, sino también lograr que las máquinas fueran aún más veloces.

Todo ello debido a que la geometría no solo cambia la forma visual o el acercamiento entre componentes, sino que también tiene sus consecuencias positivas en la forma de actuar de los materiales.

Sin embargo, investigadores de la Universidad de Fudan han logrado superar esta barrera técnica, por lo que han conseguido un hito muy importante en el sector tecnológico.

Según los resultados publicados en la revista Nature, el equipo ha creado un semiconductor con forma de fibra textil que mantiene la potencia de un procesador y ofrece una durabilidad notable.

Arquitectura inspirada en el enrollado de sushi

El desafío principal para crear este dispositivo era geométrico, puesto que imprimir circuitos complejos sobre una superficie curva y fina resulta inviable con los métodos tradicionales.

Para solucionarlo, los ingenieros adoptaron una estrategia de diseño inspirada en la técnica para preparar rollos de sushi. Primero fabricaron los componentes electrónicos (transistores, condensadores y resistencias) sobre una lámina plana de polímero elástico.

Una vez terminada, enrollaron esta hoja sobre sí misma capa tras capa y la sellaron herméticamente. Este proceso permite obtener una fibra del grosor de un cabello humano con una densidad de 100.000 transistores por centímetro.

Cabe señalar que no se trata de un simple sensor pasivo, sino de una unidad capaz de procesar señales digitales y analógicas e incluso ejecutar tareas de reconocimiento de imagen mediante redes neuronales básicas.

De esta manera, la fragilidad del silicio desaparece con este nuevo formato, ya que las pruebas de estrés a las que fue sometido el chip arrojaron resultados notables para un componente electrónico. La fibra soportó el paso de un camión de 15,6 toneladas sin perder funcionalidad.

Su estructura está diseñada para sobrevivir al desgaste: puede estirarse hasta un 30% de su longitud, retorcerse en ángulos cerrados y lavarse con detergentes a temperaturas de hasta 100 grados sin dañar los circuitos internos.

Aplicaciones en medicina y realidad virtual

De acuerdo con los expertos, la compatibilidad mecánica de este chip con los tejidos blandos lo convierte en un candidato adecuado para la próxima generación de implantes médicos.

A diferencia de los electrodos rígidos actuales que pueden dañar el cerebro o causar rechazo, esta fibra se adapta a la biología humana, facilitando el desarrollo de interfaces cerebro-computadora más seguras.

En el sector del consumo, esta tecnología permitirá crear ropa inteligente donde el procesamiento de datos ocurrirá en las propias costuras de la prenda, y guantes de realidad virtual con capacidad de respuesta táctil avanzada.

Este desarrollo marca el inicio de una transición hacia una nueva era en la tecnología. Y es que hasta ahora, los wearables eran accesorios rígidos que debíamos añadir a la rutina, como relojes o pulseras.

Pero con la llegada de los chips de fibra, nos adentramos en una etapa donde la capacidad de procesamiento reside en la propia estructura de los objetos.

En un futuro próximo, tu ropa no solo te abrigará, sino que actuará como una red de sensores y procesadores distribuidos, capaces de monitorizar tu salud en tiempo real o controlar entornos domóticos sin que tengas que tocar una pantalla.

Otro de los planes de Intel que le está dando alegrías es el uso de sus instalaciones para la fabricación de semiconductores para terceros. Hasta ahora, solo elaboraba procesadores, pero esto está a punto de cambiar.

Intel comenzará a producir unidades de procesamiento gráfico, también conocidas como GPU por sus siglas o simplemente tarjetas gráficas, como ha anunciado el CEO de la empresa, Lip-Bu Tan, durante su participación en el Cisco AI Summit, como recoge TechCrunch.

Las GPU son un componente esencial para aplicaciones como videojuegos o el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial. Hasta ahora, los dos grandes dominadores del mercado han sido Nvidia, gracias a su serie GeForce RTX, y AMD, con las Radeon RX.

Hasta ahora, Intel solamente producía GPUs integradas directamente en sus procesadores, pero menos potentes. Además, desde 2022 ofrecía la serie de gráficas dedicadas Intel Arc, aunque según las informaciones estas eran fabricadas en parte por la taiwanesa TSMC.

El proyecto lo liderará Kevork Kechichian

El líder del proyecto de Intel para comenzar a fabricar GPUs será Kevork Kechichian, vicepresidente ejecutivo y director general del grupo de centros de datos de Intel, como ha informado Reuters.

Intel contrató a Kechichian en septiembre del año pasado, junto a otras incorporaciones de perfiles muy centrados en la ingeniería como Eric Demers, procedente de Qualcomm.

De momento, los proyectos de Intel para adentrarse en el mercado de GPU están en sus fases iniciales, según Lip-Bu Tan, que planea desarrollar su estrategia en función de las necesidades de los consumidores.

La administración Trump quiere crear una reserva estratégica de 12.000 millones de dólares para asegurarse suministros casi de por vida y evitar depender de China en caso de problemas de producción o exportación. Un paso más que se suma a toda la batalla que actualmente libra con Groenlandia.

En este caso, China controla tierras raras como el lantano, el cerio o el disprosio, indispensables en todo, desde móviles hasta coches eléctricos y, por supuesto, las propias tarjetas gráficas de Nvidia. En concreto, tiene bajo su suelo cerca del 80% de las reservas mundiales de tierras raras

A todo esto hay que sumarle que el gran problema con respecto a las tierras es que no son especialmente abundantes y tienen propiedades únicas, como generar imanes ultrapotentes en poco espacio.

Por ejemplo, el neodimio es el 'rey' de los imanes modernos, vital para motores de vibración y sistemas de audio en el móvil, o para hacer posible que un coche eléctrico arranque con solo pisar un botón.

Para que te hagas una idea, y solo por poner un ejemplo, un coche eléctrico lleva, de media, un kilo de imanes hechos con tierras raras; una turbina marina puede necesitar hasta seis toneladas. Hasta ahora, Occidente había dado por hecho que siempre podría comprarlas a buen precio en el mercado global. Pero China jugó a largo plazo y se aseguró el control de toda la cadena, desde la mina hasta el refinado.

Es por eso que Trump quiere ponerse las pilas. El proyecto, llamado Project Vault, busca crear un colchón de emergencia de unos 60 días de materiales básicos para sectores como electrónica, automoción, aeroespacial y energía.

La idea es que si algo falla en la cadena de suministro, las empresas podrán acceder a esos minerales sin que la producción se detenga. Y cuando todo vuelva a la normalidad, deberán reponer la reserva, como si fuera un botiquín que siempre hay que tener lleno.

La financiación será principalmente pública, con un préstamo de 10.000 millones de dólares a 15 años del US Export-Import Bank, más 1.670 millones aportados por inversores privados.

Project Vault, la nueva locura de Donald Trump para alejarse de China
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El gran problema de EEUU es que ya tiene reservas estratégicas de minerales para la defensa, pero no para este tipo de industria. Hay minerales como el galio o el germanio, que son básicos para chips y componentes electrónicos, que no tienen en su país.

Lo mismo sucede con las tierras raras que se usan en imanes que están en discos duros, motores industriales y coches eléctricos. La falta de estos materiales puede paralizar fábricas enteras.

De nuevo, China controla gran parte de la minería y el procesamiento de estos minerales y ha usado esa posición como arma de presión en batallas comerciales. Aunque algunas restricciones se suavizaron a finales del año pasado, la concentración de producción sigue dejando a los fabricantes estadounidenses a la deriva ante cualquier problema.

Trump y su equipo quieren cambiar eso con Project Vault. El plan permitirá que, si hay un corte o un bloqueo en la cadena de suministro, las empresas puedan usar la reserva sin depender de terceros.

Por supuesto, esto no va de que EEUU tenga en su país estos minerales escondidos. Esto va más allá. Con todo ese dinero, la idea es crear la reserva comprando y almacenando lo que se pueda conseguir ahora, antes de que vengan cortes o crisis.

Además, sí, parte del objetivo es mejorar la extracción y el refinado dentro de EEUU. Por eso se habla de préstamos y fondos para empresas que se comprometan a producir o procesar minerales en suelo estadounidense. Esto podría, poco a poco, reducir la dependencia con respecto a China en algunos puntos.

Por último, no todo vendrá de China. EEUU busca proveedores en otros países, y con Project Vault hay un incentivo para que empresas privadas inviertan en explorar y refinar minerales fuera de China.

En resumen, esos 12.000 millones de dólares van a servir para comprar, almacenar y organizar contratos de suministro que funcionen como un "seguro industrial".

Incluso OpenAI, empresa detrás de ChatGPT, ha confesado que la IA no es sostenible, el coste de mantener “con vida” sus centros de datos y servidores es elevadísimo. Un chip inteligente podría reducir el consumo energético al mínimo.

El futuro de la IA está en un chip

Un equipo de investigadores dirigido por Daniele Ielmini, profesor del Departamento de Electrónica, Información y Bioingeniería del Politécnico de Milán, ha desarrollado un chip inteligente que podría cambiar la industria de la IA.

El desarrollo de este nuevo chip forma parte del programa ANIMATE (acrónimo en inglés de Analogue in-memory computing with advanced device technology). Este procesador se equipará en superordenadores y centros de datos llevando la eficiencia a niveles inimaginables.

El chip aprovecha la computación analógica para crear una memoria que puede superar una de las limitaciones de los ordenadores modernos. No es necesario mover continuamente datos entre la memoria y el procesador, el ahorro en energía es enorme.

“El chip integrado demuestra la viabilidad a escala industrial de un concepto revolucionario como la computación analógica en memoria”, según expresa Daniele Ielmini en el estudio publicado en la revista Nature Electronics.

Un modelo de computación con una memoria en bucle

El proyecto ANIMATE está financiado por el Consejo Europeo de Investigación, tiene un enorme potencial con 2,5 millones de euros para su desarrollo en un período de cinco años. El objetivo es crear un chip que se base en un modelo de computación en memoria de bucle cerrado.

Este modelo es mucho más eficiente energéticamente. El chip de la Universidad Politécnica de Milán evita recalcular los datos continuamente, también minimiza los datos que se mueven entre la memoria y las unidades de procesamiento.

Los cálculos se producen directamente dentro de la matriz de memoria, el tráfico de datos internos es mínimo gracias a la computación en memoria de circuito cerrado (CL-IMC).

Las primeras previsiones son más que optimistas, el chip tiene un consumo de energía hasta 5.000 veces menor que otros sistemas. El procesador se convierte en un acelerador analógico integrado que puede resolver operaciones en local.

El chip está fabricado mediante tecnología CMOS (semiconductor complementario de óxido metálico), compatible con la fabricación de silicio existente. No sería un reto su producción y podría revolucionar el procesamiento de big data, la robótica, sistemas de navegación, centros de datos o las futuras redes 6G.

Pero ahora, OpenAI parece que está buscando alternativas para una parte concreta del trabajo: hacer que la IA responda rápido.

La compañía de Sam Altman se ha dado cuenta de que algunas GPU de Nvidia no son tan rápidas como necesitan cuando la IA tiene que dar respuestas en tiempo real. En herramientas como Codex, que genera código, cada segundo cuenta. Por eso están probando otras opciones para no depender de un solo proveedor.

Por supuesto, no se trata de dejar a Nvidia de lado, ya que eso sería un auténtico suicidio empresarial. La compañía sigue siendo vital para entrenar modelos grandes. Pero cuando se habla de inferencia, es decir, usar un modelo ya entrenado para responder preguntas, la cosa cambia. Ahí es donde OpenAI quiere más velocidad.

OpenAI busca chips a medida para ChatGPT: hola a los SRAM

El problema en sí no es técnico, pero, según se ha podido saber, las GPU de Nvidia y AMD dependen de memoria externa. Eso significa que el chip tiene que ir a buscar datos fuera de él mismo, y eso siempre tarda un tiempo, aunque sea poco. Para un chatbot que responde a millones de personas, esos segundos se notan.

Por eso OpenAI ha mirado a chips con memoria integrada, llamada SRAM. Al tener la memoria dentro del mismo chip, todo va más rápido. Así, ChatGPT puede responder más rápido sin esperar a que los datos lleguen desde fuera.

Empresas como Cerebras y Groq fabrican este tipo de chips. OpenAI ya cerró un acuerdo con Cerebras y estaba negociando con Groq. Eso sí, Nvidia, por su parte, ya ha firmado acuerdos millonarios con Groq y ha fichado a ingenieros para poder cubri también ese hueco.

Las aduanas chinas prohíben la entrada de las Nvidia H200 al país

Mientras tanto, parece que los problemas se le empiezan a acumular a la compañía fundada por Jensen Huang. Sin ir más lejos, y tras recibir un permiso para vender sus chips H200 de inteligencia artificial en China, el gigante asiático ha decidido ahora bloquear su entrada a través de aduanas.

Durante semanas, la situación parecía avanzar hacia buen puerto. Estados Unidos autorizaba ventas limitadas y el mercado chino respondía con pedidos masivos. Sin embargo, Nvidia pidió que todos los pedidos se pagaran por adelantado, anticipando posibles cambios en las reglas y buscando protegerse ante cualquier bloqueo futuro.

Como puedes imaginar, esto no ha sentado nada bien en Pekín. Casi de inmediato, el gobierno chino pidió a sus empresas que frenaran las compras. Y ahora ha ido un paso más allá: las aduanas chinas han comunicado que la entrada de las Nvidia H200 no está permitida.

Con todo esto ahora sobre la mesa, muchos expertos creen que este bloqueo no va solo de negocios. Las H200 se han convertido en una especie de ficha de intercambio, en el oro de la actualidad, y la gran pieza de negociación entre dos potencias enfrentadas.

También comentan que China podría estar usando esta situación para forzar concesiones. Por ejemplo, conseguir permisos especiales para universidades o centros de investigación.

Mientras tanto, las empresas chinas que ya habían hecho pedidos se quedan en el aire. Algunas habían reservado miles de unidades, confiando en que el acuerdo seguiría adelante. Por el momento tienen el dinero bloqueado y los planes de desarrollo en pausa.

Ahora es turno de Nvidia. Tendrá que decidir si mantiene su política de cobro por adelantado o si busca otra forma de no perder clientes en China.

No se está hablando de archivos cualquiera, sino de datos que explican cómo funciona por dentro la tecnología que ha creado la marca. En concreto, se puede ver cómo Google ha diseñado determinados modelos de IA y actualmente gestiona sus centros de datos.

El ingeniero se llama Linwei Ding y trabajó en Google entre 2019 y 2023. Durante ese tiempo tuvo acceso directo a proyectos muy importante relacionados con la infraestructura de IA.

Según la justicia estadounidense asegura, mientras seguía en plantilla, empezó a copiar documentos a escondidas, al mismo tiempo que buscaba contactos, financiación y oportunidades de negocio ligadas a empresas chinas y a su propia startup.

El jurado federal de San Francisco no ha tenido dudas. Ding ha sido declarado culpable de 14 cargos, entre ellos espionaje económico y robo de secretos empresariales. Cada uno de los cargos más graves puede suponer hasta 10 años de prisión. Aún falta la sentencia final, pero parece que le espera un largo tiempo en la cárcel.

Un movimiento que sale caro: robar información altamente privada sobre la IA de Google

Ahora que ya se conoce todo este caso más a fondo, se ha podido saber que, entre los archivos, había datos muy técnicos sobre las TPU, los chips propios de Google pensados solo para IA.

El punto en cuestión es que precisamente estos chips son una de las grandes ventajas de la empresa frente a sus rivales, porque están hechos a medida y de una forma muy precisa y eficiente para procesar enormes cantidades de datos.

Pero eso no es todo porque también se llevó información sobre sistemas basados en tarjetas gráficas que usan para entrenar modelos de IA. Los documentos explicaban cómo se organizan miles de estas tarjetas para trabajar juntas, cómo se reparten las tareas y cómo se evita que el sistema se colapse.

Por si fuera poco, el material incluía más detalles sobre redes internas, hardware especial y software que permite mover datos a toda velocidad dentro de los centros de datos. Si te das cuenta, tenía toda la información sobre cómo funcionaban los centros de datos de Google para el entrenamiento de modelos de IA, parte por parte, proceso por proceso.

Con todo esto sobre la mesa, que precisamente no es poco, durante el juicio también se explicó cómo Ding consiguió sacar toda esa información sin que nadie sospechase durante meses.

Para ello lo que hizo fue copiar fragmentos de documentos en la app de Notas de su portátil de trabajo, los pasaba a PDF y luego los subía a su nube personal. Poco a poco, consiguió que todo quedase a buen recaudo sin que nadie tuviese la más mínima sospecha.

Sin embargo, todo tiene un precio a pagar, y más si cometes un delito, y a este exingeniero, pese a sus artimañas, le ha salido caro. En cuanto a qué ha pasado con esa información y si realmente está ya en manos chinas, parece que se desconoce por completo.

En el juicio no se presentó ninguna prueba pública de que los documentos robados acabaran en manos de un ministerio chino o incluso del Ejército chino.

Lo que sí se demostró es que Linwei Ding estaba en contacto con empresas de allí, buscaba financiación y estaba montando su propia startup tecnológica mientras aún trabajaba en Google.

Concretamente, como oro puro de 24 quilates en diferentes recubrimientos para los procesadores, como en la parte de los pines, ya que el oro es un fantástico conductor y resiste la corrosión.

Según las estimaciones, muy aproximadas, los chips contienen unos 0,2 gramos de oro; es decir, que no es el material más utilizado, pero sí es crucial para que todo funcione correctamente.

A nivel general, en el mercado de los móviles actuales, la verdadera rentabilidad no pasaría por seguir extrayendo oro macizo de la tierra, sino de aprovechar los dispositivos que ya cuentan con este material.

Para hacernos una idea, para obtener 1 kilogramo de oro de la naturaleza, habría que mover hasta 200 toneladas de roca; por el contrario, con el reaprovechamiento de unos 4.000 móviles, se alcanzaría esa cantidad.

En este sentido, muchos han encontrado un mercado de aprovechamiento mucho más eficiente, ya que la mayor parte del oro suele dirigirse a joyería o a las reservas de los bancos centrales.

El tesoro en un vertedero

A nivel mundial, el ser humano ha extraído a lo largo de la historia aproximadamente unas 209.000 toneladas de oro, mayormente repartidas entre el sector de la joyería y las reservas de los bancos centrales.

En cuanto al sector tecnológico, apenas supone un 10% del total, mayormente para aplicaciones industriales y de consumo, en los mencionados chips.

Con nuevas formas de producción, más sostenibles para el planeta, la industria está girando hacia la reutilización de lo ya producido, un retorno que, para la Organización de las Naciones Unidas es más que positivo a nivel económico.

Aproximadamente, del total de basura electrónica generada cada año, el valor de los materiales recuperables –entre los que aparece el oro, pero también la plata o el cobre– supera los 57.000 millones de dólares.

Desafortunadamente, del total de basura electrónica producida, tan solo un 22% acaba en procesos de reciclaje formales, mientras que el resto acaba en vertederos o en zonas grises del mercado.

En definitiva, el reciclaje de una tonelada de móviles podría ofrecer hasta 300 gramos de oro, un valor mucho mayor que la extracción del material, así como de la producción desde cero, algo que muchas empresas y usuarios aprovechan.

El regreso del oro al círculo de la economía

Aunque existen muchos aficionados que se dedican a comprar productos que contengan oro, el proceso de extracción a esta escala no es rentable, además de que es extremadamente peligroso sin los conocimientos necesarios.

Por ello, este procedimiento suele verse en otro tipo de compañías más grandes, como Mint, que procesa placas de circuitos y batería de iones de litio para extraer, entre otros, el oro, y devolverlos al flujo de las economías locales.

Dentro de este mercado tan vanguardista, también se pueden encontrar otros grandes nombres, como Mitsubishi Materials o Apple, esta última con el objetivo de obtener nuevos productos con materiales 100% reciclados, algo que se aprecia en cada informe de medioambiente.

Con esto en mente, aún existen muchos pasos de la cadena que podrían mejorar, pero estos pequeños pasos muestran que reciclar el oro y la basura electrónica tiene más beneficios que dejarla olvidada en un vertedero.

Tanto para el planeta como para la economía mundial.

En este mundo ficticio, el escritor inventó los microsofts, unos chips fabricados con silicio que se conectaban a un zócalo en el cerebro del ser humano, permitiendo aprender directamente idiomas o habilidades especiales de combate.

Desde el año 2017, esto parece ser una realidad, aunque en un diseño mucho más minimalista, del tamaño de un grano de arroz, y que se inserta en una parte de la mano, pudiendo la persona abrir puertas o pagar directamente con su cuerpo.

La compañía estadounidense Three Square Market fue la primera en proponer a sus trabajadores que pudieran pagar o acceder a sus oficinas mediante un chip implantado en la piel, con tecnología RFID, la categoría general para comunicaciones como el NFC.

Este tipo de dispositivos hicieron saltar las alarmas de la Food and Drug Administration (FDA) de Estados Unidos, la agencia encargada de proteger la salud pública, que lanzó un comunicado advirtiendo de los riesgos.

A pesar de asegurar que no tenían conocimientos de ningún efecto adverso sobre la salud de las personas, con el uso de RFID, sí compartieron varias preocupaciones.

¿Es seguro llevar chips bajo la piel?

Al hablar de biotecnología, la seguridad se basa en 2 factores muy importantes, como son la integridad física del usuario y el ámbito de la ciberseguridad, ya que el hackeo de un chip en el propio cuerpo podría llevar incluso a la muerte.

En el caso de los implantes de chips NFC, es cierto que pueden existir algunos inconvenientes, como el desplazamiento de este o inflamación local leve durante la instalación, aunque nada más allá de esto. Con un "pero" que comparte la FDA.

"Existe preocupación por el peligro potencial de interferencia electromagnética (EMI) con los dispositivos médicos electrónicos de transmisores de radiofrecuencia como RFID", asegura la FDA.

Hay que destacar que estos chips están fabricados con materiales biocompatibles y funcionan de forma pasiva, con lo cual no cuentan con ninguna batería, y solo se activan al reconocer un transmisor NFC a unos 5 centímetros de distancia.

De la misma forma que ocurre con las tarjetas de crédito o cualquier dispositivo que cuente con este tipo de chip, hay que entender que si te acercan a esa distancia un lector NFC podrían clonar la información de este.

Es algo muy poco habitual y tendrías que dejar básicamente que una persona tuviera acceso –y conocimiento– a tu chip, un riesgo en seguridad a considerar en este tipo de tecnología.

Sobre todo: ¿es esto rentable para una persona corriente?

Llevar un implante o chip en la piel es una decisión muy importante, ya que lo llevarás a todas partes; una tarjeta de débito o crédito, o incluso el móvil, siempre se puede quedar en casa cuando salgas.

Para hablar de la rentabilidad de este negocio, hay que entender que la mayoría de las personas no están dispuestas a incorporar tecnología "dentro" de su cuerpo, más allá de lo que puedan ser aparatos para la salud.

A nivel económico, un paquete que incluya el chip junto al procedimiento de instalación puede quedarse perfectamente entre los 150 y los 300 euros, por lo que es menos asequible que un móvil de gama media que ya cuente con NFC.

Adicionalmente, hay que tener en cuenta la obsolescencia programada de la tecnología, ya que el chip instalado podría quedar desfasado por los cambios en este tipo de conectividad durante los próximos años.

Y no es lo mismo cambiar de móvil o tarjeta de crédito que someterse de nuevo a una operación, por poco invasora que esta sea.

Los detalles revelados en el CES 2026, determinan que podría convertirse en uno de los más potentes para actualidad. ¿Juegas ARC Raiders? Prácticamente, cualquier videojuego podrá ser ejecutado y con más ventajas que la anterior versión no tiene.

Si pensabas que los 5.2 GHz del antecesor no eran suficientes, este da un salto importante en la velocidad de reloj, pero no solo eso, sino que también se ha comprobado que con overclocking tiene la posibilidad de llegar a un punto impresionante.

Los expertos creen que si todo va bien, este procesador sería una excelente opción para 2026 si piensas acompañarlo con una tarjeta gráfica Nvidia GeForce RTX 5080 o 5090.

¿Por qué está en el punto de mira de millones de usuarios?

Hubo un tiempo en el que Intel era la única opción para muchos usuarios, pero mientras que intenta competir también en el sector de las tarjetas gráficas con su propuesta ARC ante las de Nvidia, AMD está aprovechando para destacar con sus procesadores.

Anteriormente, el más potente de su catálogo era el Ryzen 7 9800X3D, equivalente a un Intel Core Ultra 9 285K. Sin embargo, en el CES 2026 han presentado una nueva versión 9850X3D que está llamando la atención, especialmente, de los gamers.

El modelo sigue la misma línea que su versión inferior, pero con ciertos puntos clave que hacen una diferencia importante. Mantiene los 8 núcleos (octa-core) con 16 hilos, pero mejora su velocidad de reloj en boost a 5,6 GHz (4,7 GHz base), que son unos 400 MHz más en comparación del antecesor. Las otras especificaciones son las siguientes:

• Caché: 104 MB (L2+L3)
• TDP: 120 W.
• Compatibilidad de sistemas: Windows 11 - 64-Bit Edition, Windows 10 - 64-Bit Edition, RHEL x86 64-Bit, Ubuntu x86 64-Bit.
• Socket: AM5.
• Tjmax: 95 °C.

Junto a la arquitectura Zen 5 e IPC que ya trae consigo desde 9850X3D, rinde más en cuanto a velocidad y consumo. En términos generales, se estima que puede superar en rendimiento gaming un 25% al Intel Core Ultra 9 285K.

La combinación de todas estas características también lo hacen un componente ideal para evitar los cuellos de botellas y no tener problemas con títulos exigentes como ARC Raiders, Cyberpunk 2077, ARK: Survival Ascended y otros similares.

Expertos desbloquean el máximo potencial con overclocking

Desde el Foco Overclock comparten una filtración que afirma que ante un overclocking para desbloquear el máximo potencial, el Ryzen 7 9850X3D pasa de esos 5,6 GHz a 5,75 GHz, estando solo a 250 MHz de llegar a los codiciados 6 GHz.

Esta potencia no es lo único que parece impresionante, ya que los rumores indican a que ha mantenido la estabilidad en todos los núcleos de manera simultánea, un logro difícil de alcanzar ante los 5,75 GHz.

Todavía no hay una fecha de lanzamiento confirmada para este producto esperado por los gamers, pero va a estar disponible durante el primer trimestre de 2026.