Fortalecer la fabricación de chips en EE. UU. – La clave para el liderazgo en inteligencia artificial

Durante las últimas semanas, los titulares han estado gritando sobre la amenaza y el impacto potencial de las tarifas de importación de EE. UU. impuestas a los semiconductores. En realidad, no creo que la implementación de estas tarifas llegue a suceder porque resultaría en una interrupción significativa de la cadena de suministro, cuyos efectos desagradables aún están demasiado frescos en nuestra memoria desde el COVID-19. ¿Quién puede olvidar los miles de coches sin terminar que se quedaron varados en los patios de los fabricantes de automóviles. ¡Seguramente, nadie quiere una repetición de eso!

Dicho esto, creo que todavía es beneficioso para las empresas y la economía de EE. UU. en general volverse más resilientes y autosuficientes en el área de la fabricación de semiconductores, y aplaudo estos esfuerzos. Aquí, examinaremos por qué esta autosuficiencia es tan importante, particularmente en términos de la capacidad de EE. UU. para mantener su liderazgo (actualmente estrecho) en inteligencia artificial (IA) de vanguardia.

La carrera de IA es, en su núcleo, una carrera de chips

Los semiconductores son fundamentales para alimentar los servidores que entrenan los modelos de IA, ya que entrenar estos modelos requiere una fuerza especializada que solo los semiconductores (en lugar de los procesadores tradicionales) pueden proporcionar. Se estima que para finales de este año, los semiconductores relacionados con IA representarán 19 por ciento del mercado total de semiconductores en todo el mundo, un aumento significativo con respecto al siete por ciento que tenían en 2017.

La mayor dependencia de los semiconductores para la IA significa que cuanto menos dependa EE. UU. de entidades extranjeras para el suministro de semiconductores, mejor. A medida que se calienta la carrera global de IA, la producción de semiconductores domésticos ofrece beneficios significativos como la seguridad económica y nacional, así como la independencia tecnológica. Actualmente, hay un proyecto de ley que pasa por el Congreso llamado “Ley de Cadenas de Suministro de Semiconductores Seguras de 2025“, que tiene apoyo bipartidista y está dirigido directamente a reducir la dependencia de las cadenas de suministro extranjeras impredecibles.

¿Cómo lo hacemos?

En respuesta a la amenaza de posibles tarifas de importación de EE. UU., muchos han expresado su preocupación de que, en su estado actual, EE. UU. no está equipado para manejar la demanda de semiconductores en aumento impulsada por la IA generativa y la construcción de centros de datos de IA. Los usos empresariales de la IA, como la codificación y el desarrollo de software, están especialmente en riesgo. Cualquier interrupción en el acceso a los semiconductores podría inducir un efecto de onda a través de las áreas de aplicación dependientes, incluyendo la IA y los mercados posteriores como los vehículos autónomos, la computación de borde y la robótica.

La capacidad de EE. UU. para impulsar la innovación en las industrias que dependen de los semiconductores, incluyendo la IA, requerirá una aceleración del descubrimiento de materiales. La “forma antigua” de descubrimiento y adopción de materiales se concentraba típicamente en fundiciones en el extranjero y involucraba procesos de varios pasos como la fotolitografía, el grabado, el depósito y las salas limpias. Esto puede ser un proceso lento y costoso, lo que lleva a ciclos de diseño largos y un desperdicio significativo de materiales.

Para satisfacer mejor la demanda de semiconductores a nivel nacional, EE. UU. debe aprovechar los avances en el diseño de chips, una técnica que es el procesamiento de capas atómicas locales directas. Este es un proceso de fabricación digital y preciso a nivel atómico que construye dispositivos directamente a partir de átomos, eliminando la necesidad de los muchos pasos involucrados en el proceso de fabricación tradicional, al tiempo que reduce la complejidad y el desperdicio. Ofrece una flexibilidad y precisión sin precedentes para diseñar y prototipar una amplia variedad de microdispositivos, incluyendo semiconductores de IA.

Al permitir la precisión y el control a nivel atómico sobre el procesamiento de materiales, las tecnologías como el procesamiento de capas atómicas locales directas pueden acelerar significativamente los ciclos de diseño y prototipado, ayudando a encontrar nuevos materiales o combinaciones de materiales que puedan satisfacer las crecientes necesidades de cómputo de la IA.

Aumentar la fabricación nacional mientras se mantiene el compromiso con la salud ambiental y humana

Como beneficio adicional (y no insignificante), las nuevas técnicas también pueden reducir drásticamente el impacto ambiental de la fabricación de semiconductores. Hasta la fecha, esta industria ha enfrentado un dilema grave debido a su gran huella ambiental, contribuyendo significativamente a las emisiones de gases de efecto invernadero, el consumo de agua y los residuos químicos, particularmente los “químicos para siempre” tóxicos conocidos como PFAS. Estos son químicos que contaminan el agua, no se descomponen y permanecen en el medio ambiente (y en las personas) durante décadas.

No es de extrañar que las acciones federales recientes como la Ley de Construcción de Chips en América y la Ley CHIPS han planteado preocupaciones ambientales significativas. Al reducir el tiempo necesario para diseñar, prototipar y fabricar chips, y eliminar la necesidad de entornos de salas limpias químicos, las nuevas técnicas pueden ser la respuesta para satisfacer la demanda y escalar de manera responsable utilizando recursos nacionales, y sin comprometer la salud ambiental y humana.

Aprovechar los recursos colectivos de EE. UU.

Además de desplegar nuevas técnicas de fabricación, EE. UU. debe actualizar su enfoque general. Esto significa alejarse de un modelo que externaliza fuertemente la producción a un pequeño puñado de fundiciones de varios miles de millones de dólares, y aprovechar el arsenal integral y rico de universidades líderes, startups y empresas de I+D industriales para colaborar, acelerar el descubrimiento y apoyar todo el proceso “de laboratorio a fábrica” (investigación, prototipado y fabricación). Todo esto se puede lograr mientras se mantienen los costos bajo control e integrando tecnologías habilitadoras directamente en las infraestructuras de estas organizaciones.

Mirar hacia adelante

La relación entre la IA y los semiconductores es verdaderamente simbiótica. Como mencionamos, los semiconductores son fundamentales para alimentar los servidores que entrenan los modelos de IA; por otro lado, la IA está acelerando significativamente el descubrimiento de materiales de semiconductores al utilizar el aprendizaje automático para predecir las propiedades de nuevos materiales y acelerar el proceso de diseño. Este enfoque, conocido como diseño de materiales inverso, permite a los investigadores diseñar materiales con propiedades específicas y dirigidas, como una mejor conductividad, eficiencia energética y sostenibilidad.

Acelerar el descubrimiento de nuevos materiales sigue siendo uno de los desafíos más difíciles en la fabricación de semiconductores, aunque es particularmente exigente para los semiconductores de IA, ya que la industria busca constantemente aumentar la potencia computacional, la eficiencia y la velocidad, al tiempo que reduce el tamaño del chip.

Si bien la IA se puede utilizar para predecir las propiedades de nuevos materiales teóricos, estos avances tradicionalmente aún han sido limitados por el ritmo lento de la validación física. Las nuevas técnicas se pueden utilizar para respaldar la experimentación de alto rendimiento, ayudando a cerrar la brecha; permitiendo un desarrollo de materiales más rápido y más dirigido, y en última instancia, desbloqueando la próxima generación de materiales. Combinar nuevas técnicas como el procesamiento de capas atómicas directas con el poder de la IA tiene el poder de hacer magia, acelerando dramáticamente el desarrollo de avances que nunca antes se pensaron que fueran posibles, todo centralizado dentro de las propias fronteras nacionales de EE. UU., desbloqueando la próxima generación de materiales.