Samsung Foundry ha presentado su nueva generación de proceso de fabricación a 2 nanómetros durante el SAFE Forum 2026, celebrado en la sede de Samsung Electronics en Seocho (Corea del Sur). Más allá del propio nodo, lo que la compañía ha querido destacar es el método con el que llega hasta él: un enfoque de codiseño que involucra a más de veinte socios externos desde las primeras fases del desarrollo.
Ese enfoque tiene nombre propio: DTCO (Design Technology Co-Optimization), una metodología que permite a los ingenieros optimizar al mismo tiempo el diseño del chip y el proceso de fabricación, en lugar de tratarlos como dos fases separadas y consecutivas. Samsung defiende que trabajar ambas variables en paralelo, y no una detrás de otra, es la única forma realista de exprimir todo el potencial de un nodo tan avanzado como el de 2 nanómetros.
Más de 20 socios trabajando codo con codo con Samsung Foundry
Para poner en marcha este enfoque, Samsung colabora con más de 21 empresas especializadas en software de automatización de diseño electrónico (EDA), bloques de propiedad intelectual (IP) y otras tecnologías de diseño de chips. Durante el evento, más de 400 representantes de esas 21 compañías socias asistieron para mostrar las herramientas y tecnologías que ayudan a los clientes de Samsung Foundry a diseñar chips compatibles con sus procesos de fabricación.
El objetivo de la metodología DTCO es encontrar un mejor equilibrio entre variables que normalmente compiten entre sí: el tamaño del chip, el coste de fabricación, la eficiencia energética, el rendimiento final y el yield de producción, es decir, el porcentaje de chips que funcionan correctamente después de pasar por todo el proceso de fabricación. Cuanto mayor es ese porcentaje, menor es el coste efectivo por chip útil, algo especialmente relevante en nodos tan complejos como el de 2 nanómetros, donde cualquier margen de mejora se traduce en ahorros significativos a gran escala.
El foco puesto en la memoria SRAM para cargas de trabajo de IA
Samsung ha señalado que uno de los puntos en los que está poniendo más esfuerzo dentro de este nuevo proceso es la mejora de la memoria SRAM, un tipo de memoria ultrarrápida integrada directamente en los procesadores. La SRAM resulta crítica para las cargas de trabajo de inteligencia artificial porque almacena los datos que el procesador necesita consultar de forma inmediata, sin los tiempos de espera asociados a otros tipos de memoria más lentos pero también más económicos.
Esta prioridad no es casual. A medida que los modelos de IA crecen en tamaño y complejidad, la velocidad a la que un chip puede mover datos internamente se convierte en un cuello de botella tan importante como la propia potencia de cálculo. Mejorar la SRAM disponible en cada chip permite reducir esos cuellos de botella sin necesidad de rediseñar por completo la arquitectura del procesador.
Un caso real: el NPU Rebel100 de Rebellions
Durante el SAFE Forum 2026, la startup surcoreana de aceleradores de IA Rebellions presentó un caso práctico que ilustra el enfoque de ecosistema de Samsung. Según explicó la compañía, el respaldo del ecosistema de Samsung Foundry le ayudó a desarrollar su NPU Rebel100, fabricado con el proceso de 4 nanómetros de Samsung. Este chip ofrece un rendimiento de 1.024 TFLOPS con un consumo de 600 vatios, y utiliza memoria HBM3E de Samsung para gestionar el ancho de banda que exigen las cargas de trabajo de inteligencia artificial más pesadas.
Samsung considera que colaboraciones como esta facilitarán que más clientes adopten su futuro proceso de 2 nanómetros cuando esté disponible, al demostrar de forma tangible que el ecosistema de socios y herramientas ya funciona en nodos anteriores.
Samsung quiere convertirse en un hub del ecosistema de semiconductores para IA
Durante el evento, Samsung también destacó que está reforzando sus alianzas con empresas globales de inteligencia artificial y computación de alto rendimiento (HPC), además de con la propia industria de semiconductores surcoreana, con el objetivo declarado de convertirse en un punto de referencia clave dentro del ecosistema de semiconductores orientados a IA.
Esa ambición no se limita a las grandes compañías. Samsung también colabora con el Ministerio de Comercio, Industria y Energía de Corea del Sur en iniciativas como la M.AX Alliance y el proyecto K-CHIPS, centradas en formar talento especializado en semiconductores para IA y en apoyar a empresas fabless (sin fábrica propia) de menor tamaño a través de su programa MPW (Multi-Project Wafer).
Un programa MPW permite que varias empresas prueben sus prototipos de chips compartiendo una misma oblea de producción, lo que reduce de forma drástica los costes de desarrollo antes de comprometerse con una fabricación a gran escala.
Por qué importa este avance más allá del laboratorio
El interés de este anuncio no se limita a los ingenieros de Samsung ni a sus socios directos. Los chips fabricados en procesos cada vez más avanzados, con memorias más rápidas y eficientes, terminan llegando de una forma u otra a productos de consumo, desde smartphones hasta ordenadores, pasando por los servidores que dan soporte a los servicios de inteligencia artificial que millones de personas usan a diario sin pensar en qué hardware hay detrás.
Un mejor equilibrio entre rendimiento y consumo energético en el proceso de fabricación también tiene implicaciones prácticas fuera del terreno puramente técnico: chips más eficientes significan centros de datos que necesitan menos energía para ofrecer la misma capacidad de cálculo, algo relevante en un momento en el que la demanda energética asociada a la inteligencia artificial no deja de crecer a nivel global.
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