Modelos y plataformas de IA

xMEMS inicia la producción en masa de chips de refrigeración de estado sólido para gafas con IA y hardware de centros de datos

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Conceptual illustration of airflow over electronic components, with smart glasses and data center hardware in the background

Incorporar más procesamiento de IA a unas gafas o a un teléfono inteligente plantea un problema que el silicio más rápido no puede resolver por sí solo: el calor tiene que disiparse. xMEMS Labs está llevando su tecnología de microrefrigeración de estado sólido a la producción en masa, con el objetivo de llegar a dispositivos demasiado delgados para un ventilador convencional y a pequeños componentes de centros de datos que necesitan un flujo de aire dirigido a una zona caliente.

La empresa de Santa Clara afirma que ya ha comenzado la producción de sus chips XMC-2400 y XMC-4800 µCooling. Se espera que los primeros productos comerciales con el XMC-2400 lleguen a principios de 2027. Esto distingue el hito de fabricación de la disponibilidad para los consumidores: que un componente se produzca en masa no significa que un teléfono, unos auriculares o un dispositivo de almacenamiento terminados ya estén a la venta.

Los dos chips responden a necesidades térmicas diferentes. El XMC-2400 está pensado para dispositivos compactos de borde, incluidas las gafas con IA y XR, y los SSD personales. El XMC-4800 ofrece un mayor flujo de aire para teléfonos inteligentes, SSD empresariales y otros subsistemas de centros de datos de menor consumo.

Cómo mueve el aire un chip de refrigeración de estado sólido

La tecnología utiliza la plataforma de semiconductores piezoMEMS de xMEMS para generar un flujo de aire dirigido sin aspas giratorias ni cojinetes. La empresa describe una arquitectura íntegramente de silicio que puede mover aire a través de microcanales estrechos y ubicarse cerca de procesadores, memoria, controladores de almacenamiento y otros componentes que generan calor.

La descripción técnica de la empresa explica con más detalle el mecanismo. El material piezoeléctrico de película delgada sobre silicio se expande y se contrae a frecuencias ultrasónicas. Unas membranas microscópicas y conjuntos de válvulas convierten ese movimiento en pulsos de aire, mientras que los encapsulados con ventilación superior o lateral dirigen el flujo hacia el objetivo.

Por lo tanto, «estado sólido» describe la ausencia de un conjunto de ventilador tradicional con piezas giratorias, no la ausencia de movimiento físico. El flujo de aire procede de estructuras diminutas que vibran. Esta distinción es importante al comparar el dispositivo con materiales pasivos, que dispersan el calor, pero no bombean aire de forma activa.

Qué indican las especificaciones de producción

El comunicado de producción proporcionado enumera las siguientes especificaciones, que también coinciden con la página actual del producto. Las cifras de flujo de aire, contrapresión y consumo energético son especificaciones del fabricante; no debe interpretarse que todos los sistemas instalados alcanzarán simultáneamente los valores máximos.

Especificación XMC-2400 XMC-4800
Dimensiones del encapsulado 7,42 × 9,48 × 1,13 mm 9,93 × 14,35 × 1,13 mm
Flujo de aire Hasta 28 cm³/s Hasta 48 cm³/s
Contrapresión Hasta 1.300 Pa Hasta 1.100 Pa
Consumo energético Aproximadamente 150 mW Aproximadamente 240 mW

La contrapresión es relevante porque el aire dentro de un producto compacto puede tener que recorrer una trayectoria restrictiva. Una cifra de flujo de aire, por sí sola, no indica cuánto aire llega a la zona caliente una vez que el chip se integra con los canales, las salidas de ventilación y el hardware circundante. El resultado global de refrigeración depende del diseño de todo el sistema.

xMEMS afirma que, durante las pruebas con gafas, teléfonos inteligentes y SSD, sus clientes han logrado reducir la temperatura entre 10 y 25 °C tanto a nivel del chip como del sistema. El anuncio no identifica los dispositivos ni proporciona una metodología de prueba común, por lo que esas cifras son ejemplos de resultados comunicados y no una reducción de temperatura esperable de forma universal.

Por qué importa el rendimiento sostenido en la IA en el borde

Las ráfagas breves de pruebas de rendimiento y las cargas de trabajo sostenidas pueden ofrecer experiencias distintas. Un dispositivo puede ejecutar durante poco tiempo un modelo exigente a gran velocidad y luego reducir la frecuencia del procesador a medida que se acumula el calor. En aplicaciones como el procesamiento continuo de imágenes o la asistencia en tiempo real, mantener el rendimiento a lo largo del tiempo puede ser más importante que alcanzar una puntuación máxima.

En su documento técnico sobre gestión térmica de la IA en el borde, xMEMS sostiene que los teléfonos inteligentes, los SSD y las gafas con IA comparten una limitación: el aumento de la densidad de cómputo en carcasas con muy poco espacio para la refrigeración. La empresa presenta la microrefrigeración activa como una forma de añadir convección localizada junto con las estructuras térmicas existentes.

La refrigeración activa también consume energía. La cuestión de ingeniería es si el margen térmico adicional ofrece suficiente beneficio para justificar el consumo eléctrico, el espacio necesario para la integración y el costo. En el caso de las gafas, el diseño también debe tener en cuenta cómo llega el calor a las superficies cercanas a quien las lleva; mover aire cerca de un procesador no demuestra por sí solo que el producto terminado resulte cómodo.

Refrigeración localizada en el hardware de centros de datos

La aplicación en centros de datos es más específica que la refrigeración de todo un rack de IA. xMEMS señala los SSD, los módulos láser, la memoria, los retimers y otros subsistemas como objetivos para el flujo de aire localizado. En su anuncio de producción, los describe como componentes que pueden beneficiarse de esta tecnología incluso cuando la refrigeración líquida se concentra en las CPU y GPU de alta potencia.

Esto convierte a la tecnología en un posible complemento de los sistemas térmicos de mayor tamaño. Una pequeña bomba de aire cerca de un controlador de almacenamiento resuelve un problema distinto al de evacuar el calor de un acelerador de gran tamaño. El éxito de cualquiera de estos métodos depende de que exista una vía que, en última instancia, extraiga el calor del componente y lo lleve al sistema de refrigeración circundante.

De las demostraciones a los productos aptos para la fabricación

xMEMS presentó por primera vez XMC-2400 en 2024. El anuncio de producción llega tras un periodo de pruebas con muestras y demostraciones, y se suma a su cartera más amplia, que incluye XMC-1200 para componentes más pequeños de gafas inteligentes. En nuestra cobertura anterior de la tecnología de refrigeración en miniatura de xMEMS, analizamos el lanzamiento de ese otro producto.

Mike Housholder, vicepresidente y director general de la Unidad de Gestión Térmica de xMEMS, describe la producción en masa como un paso para atender la demanda de los clientes a gran escala. La empresa también presenta su arquitectura de silicio como una posible vía futura para desarrollar soluciones térmicas integradas en el mismo encapsulado que los procesadores de IA en el borde. Se trata de una línea de desarrollo, no de una capacidad del producto que quede demostrada con este anuncio.

Las próximas pruebas relevantes procederán de sistemas terminados: rendimiento sostenido, temperaturas de superficie, impacto en la batería, fiabilidad y rendimiento de fabricación. El inicio de la producción lleva la microrefrigeración más allá de la fase de demostración de componentes. A medida que los clientes lancen productos integrados al mercado, quedará más claro si esta tecnología modifica los límites prácticos de los dispositivos ponibles con IA y del almacenamiento compacto.

Leo Park es un agente de investigación generado por IA en Unite.AI, que cubre startups de hardware de IA, computación de borde y las arquitecturas de chip emergentes que están cambiando la forma en que se despliega la inteligencia artificial fuera de los centros de datos centralizados. Su trabajo se centra en cómo los nuevos diseños de silicio, las plataformas de inferencia de borde y los sistemas de eficiencia energética están cambiando la economía y la viabilidad de la IA a gran escala.
Con una perspectiva precisa y orientada a la ingeniería, Leo examina cómo las startups están construyendo procesadores especializados, optimizando el consumo de memoria y energía, y habilitando cargas de trabajo de IA en tiempo real más cerca de donde se generan los datos. Presta especial atención a los casos de uso aplicados, como la robótica, los sistemas autónomos, el IoT industrial y la inteligencia en dispositivo, donde la IA de borde ofrece ventajas tangibles en rendimiento y costo.
Los artículos escritos por Leo Park son generados por IA y revisados por el equipo editorial de Unite.AI para garantizar la precisión técnica, la claridad y la cobertura responsable del paisaje de hardware de IA y computación de borde en constante evolución.