La trama se complica en la gran carrera de los chips de IA.
Tingbo He, presidenta de HiSilicon, la filial de diseño de chips de Huawei, asegura que los ingenieros de su empresa han desarrollado una novedosa forma de optimizar los semiconductores y cree que reducirá la diferencia de rendimiento entre los chips chinos y los occidentales en los próximos años.
Huawei quiere dar un gran salto adelante
En resumen, el método de Huawei se centra en acelerar los cálculos en chips, circuitos y sistemas informáticos enteros, en lugar de comprimir cada vez más componentes en una sola pieza de silicio.
Patrocinado por TecnoArtesanos ¿Tu empresa ya está usando IA? Automatizamos procesos, integramos asistentes inteligentes y conectamos tus sistemas. Descubre cómo →“Hemos encontrado un nuevo camino”, anunció He en el Simposio Internacional sobre Circuitos y Sistemas del IEEE (autodenominada como “La mayor organización profesional técnica del mundo dedicada a promover la tecnología en beneficio de la humanidad”) celebrado en Shanghai el pasado fin de semana. He, conocida en China como la “reina del chip” de Huawei, prometió que la empresa demostraría la viabilidad del nuevo enfoque, presumiblemente con un nuevo chip, en los próximos meses.
“Antes del invierno de 2026, daremos la sorpresa”, dijo He. “No la saturación, no la continuación, sino un gran salto adelante”.
La reina de los chips denomina al nuevo enfoque “Ley de Escalado de Tau”, y asegura que ha sustituido a la Ley de Moore como principio rector de HiSilicon. La Ley de Moore, llamada así por Gordon Moore, cofundador de Intel, dicta que el progreso de la informática depende de que se duplique aproximadamente el número de transistores, o puertas lógicas, empaquetados en un chip cada dos años.
En la actualidad, la fabricación de chips de última generación implica grabar componentes en el silicio con equipos litográficos que cuestan miles de millones de dólares, una cadena de suministro de componentes exquisitamente delicados y amplios conocimientos de ingeniería.
Los límites de Moore
Los controles de exportación estadounidenses prohíben a Huawei trabajar con Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), la principal fundición de chips del mundo. En su lugar, Huawei debe recurrir a la china SMIC, que utiliza una generación más antigua de máquinas litográficas. Las restricciones limitan la capacidad de China para desarrollar inteligencia artificial de vanguardia utilizando su propio silicio. Según algunas estimaciones, lleva más de cinco años de retraso con respecto a la vanguardia.
Pero la industria de los chips ha empezado a toparse con los límites de la Ley de Moore. Cuando los transistores tienen apenas unos nanómetros de ancho, los efectos cuánticos interfieren en su funcionamiento normal. Muchos chips ya se fabrican con soluciones provisionales: Los procesadores más potentes de Apple, por ejemplo, se fabrican uniendo dos chips para obtener uno más potente.
El anuncio de Huawei sugiere que la empresa cree haber encontrado una forma de eludir estos límites. También sugiere que las sanciones destinadas a amputar la industria china de chips han estimulado innovaciones que pueden, con el tiempo, permitir al país construir una industria nacional de chips más avanzada y competir con Occidente. Al final, las innovaciones de empresas como Huawei podrían erosionar la ventaja tecnológica de Estados Unidos.
“Hace seis años, el escalado geométrico se estancó para nosotros”, expresó He durante el fin de semana, refiriéndose a la miniaturización litográfica. “Pronto nos dimos cuenta de que la evolución de los semiconductores va más allá del escalado geométrico”.
Destacó varias formas en que la empresa ha hecho avanzar el rendimiento de los chips utilizando su nuevo enfoque. Entre ellas se encuentra LogicFolding, que reduce el tiempo necesario para realizar operaciones lógicas clave en un circuito.
Cambiando las reglas del juego
HiSilicon sostiene que también está mejorando el rendimiento de los chips teniendo en cuenta fenómenos electrónicos a nanoescala, diseñando chips que funcionen bien juntos y desarrollando interconexiones que aceleren la comunicación entre chips, un truco clave para entrenar grandes modelos de IA.
“Tanto para el entrenamiento como para la inferencia de la inteligencia artificial, la victoria no consiste solamente en reducir el tiempo de cálculo. Se trata de acortar el tiempo que los datos pasan moviéndose, entre chips y dentro de un chip”, aclara.
