Los principales avances de la industria de los chips durante la semana que terminó el 21 de agosto de 2026 se repartieron entre el aumento de los costes de fabricación de algunos chips, grandes inversiones en infraestructura de inteligencia artificial y proyectos de investigación centrados en la memoria, el empaquetado avanzado y la interconexión entre componentes de sistemas. Estos avances combinan anuncios comerciales, acuerdos de financiación y resultados de investigación, lo que refleja la amplitud de los desafíos técnicos y económicos a los que se enfrenta el sector.
Los precios y la capacidad, bajo presión
Reuters informó de que Samsung elevó hasta un 15% los precios de los pedidos de fabricación foundry con procesos de 4 nanómetros, 5 nanómetros y 8 nanómetros, mientras que, según se afirma, la línea de 4 nanómetros de Pyeongtaek opera a plena capacidad. SMIC también aumentó sus precios, según lo señalado en la llamada sobre los resultados de la empresa de la semana pasada. En otro contexto, Gartner prevé que el coste de la inferencia de inteligencia artificial por flujo de trabajo de agente se multiplique por cinco hasta 2028, ya que el ritmo de la innovación supera la curva de reducción de costes.
Acuerdos y financiaciones en torno a los chips de inteligencia artificial
Socionext añadió la tecnología Intel 18A-P a la hoja de ruta de sus chips personalizados, comenzando con un chiplet para computación de alto rendimiento y centros de datos, en una nueva victoria para el proceso avanzado de Intel Foundry entre clientes externos. Marvell también desarrollará chips personalizados para el ecosistema Google TPU, que podrían incluir aceleradores de inferencia, unidades NIC y unidades de control de interfaces de memoria, mientras que Google tendrá la opción de comprar hasta 12.200 millones de dólares en acciones de Marvell.
En el ámbito de la infraestructura, Nvidia planea invertir 1.500 millones de dólares y proporcionar apoyo crediticio a SB Energy, filial de SoftBank, que construirá y operará un centro de datos de 8 gigavatios en el estado de Ohio utilizando chips de Nvidia, para que OpenAI lo arriende. Groq recaudó 350 millones de dólares para ampliar su nube de inferencia, mientras que Etched obtuvo 700 millones de dólares para desarrollar un sistema de inferencia a nivel de rack basado en chips, encapsulados, placas de circuito, módulos de refrigeración y enlaces diseñados conjuntamente. Velaura AI recaudó 110 millones de dólares para comercializar propiedad intelectual de chips digitales de bajo consumo y una plataforma de diseño para módulos XPU.
Inversiones en investigación, empaquetado e interconexión
Micron tiene previsto gastar 10.000 millones de dólares durante la próxima década para crear un nuevo laboratorio de investigación en Boise, en el estado de Idaho, centrado en tecnologías de memoria, arquitecturas de memoria y computación, así como en empaquetado y fabricación. Semiconductor Research Corporation también puso en marcha un programa universitario de investigación orientado por la industria, con una financiación superior a 13 millones de dólares.
Investigadores de instituciones como University of Virginia, MIT, SK hynix, UIUC y Yonsei publicaron una hoja de ruta para el empaquetado óptico conjunto (CPO) en aplicaciones de computación de alto rendimiento e inteligencia artificial. En la conferencia Hot Interconnects, Arista presentó una unidad XPO óptica refrigerada por líquido, con una capacidad de 12,8 terabits por segundo y 64 canales, que opera a 212 gigabits por segundo por canal y con un consumo total cercano a 130 vatios, con un rendimiento que cumple los requisitos emergentes de las normas IEEE 802.3dj e IEEE 802.3df.
¿Por qué importa esta semana?
Estos avances muestran que el aumento de las capacidades de inteligencia artificial no depende únicamente del procesador. Los precios, la energía, la refrigeración, la memoria, el empaquetado y la interconexión se han convertido en partes interrelacionadas de la ecuación para construir sistemas. Esto también se observa en la revelación por parte de Waymo de la arquitectura informática de sus vehículos, que incluye un ASIC personalizado fabricado con un proceso de 5 nanómetros, y en el paso dado por IBM para conectar dos unidades ultrafrías en un mismo entorno como preparación para sistemas cuánticos modulares capaces de conectar cientos de chips cuánticos.
En el sector de la robótica, un estudio encargado por Intel concluyó que el 60% de los líderes espera operar flotas de robots en un plazo de cinco años, frente a solo un 40% que cuenta actualmente con una estrategia formal para una fuerza laboral humana-robótica. Los resultados indican que la escasez de habilidades, las preocupaciones sobre la seguridad y la debilidad de la infraestructura de inteligencia artificial en el extremo siguen siendo obstáculos prácticos para la expansión.