Samsung estaría desarrollando tecnología de simulación para litografía basada en computación cuántica e inteligencia artificial. El objetivo es reducir tiempo y coste en uno de los procesos más críticos de fabricación de chips, justo cuando la carrera por nodos de 2 nm y 1,4 nm aumenta la complejidad.
El proyecto estaría liderado por Samsung SDS, la división digital del grupo, en colaboración con áreas de semiconductores de Samsung Electronics. La compañía busca aplicar algoritmos cuánticos a la corrección óptica de proximidad, (OPC), una técnica clave para que los patrones diseñados lleguen correctamente a la oblea.
Samsung quiere atacar el cuello de botella de la litografía
La litografía es uno de los pasos más importantes en la fabricación de semiconductores. En esta fase, los patrones del circuito se transfieren a la oblea mediante luz y máscaras, antes de que otros procesos como grabado, deposición o limpieza construyan realmente las estructuras del chip.
El problema es que cuanto más pequeño es el nodo, más difícil resulta imprimir el patrón con precisión. La luz no se comporta de forma ideal a escalas tan reducidas, y aparecen distorsiones que obligan a corregir previamente el diseño mediante simulación.
Ahí entra la OPC, u Optical Proximity Correction. Esta técnica predice cómo se deformará el patrón durante la exposición y ajusta la máscara para que el resultado final en la oblea sea lo más fiel posible. Sin una OPC precisa, densidad y rendimiento se resienten.
Computación cuántica para simular más variables
Según Seoul Economic Daily, Samsung SDS está desarrollando un algoritmo híbrido que usa ordenadores cuánticos y ordenadores clásicos. La parte cuántica se encargaría de los cálculos más pesados de simulación, mientras los sistemas clásicos procesarían la información generada.
La idea encaja con el problema que quiere resolver. En nodos angstrom, el número de variables físicas, ópticas y geométricas crece de forma explosiva, y eso convierte la litografía computacional en una carga cada vez más cara en tiempo, energía e infraestructura.
Samsung no busca sustituir de golpe los sistemas actuales, sino probar si la computación cuántica puede acelerar partes concretas del flujo. La prueba de concepto prevista para la segunda mitad de 2026 será clave para saber si el enfoque sirve fuera del laboratorio.
La IA corregiría errores y ayudaría a depurar el proceso
La inteligencia artificial tendría un papel complementario dentro del sistema. Samsung usaría IA para detectar y corregir errores generados durante el uso de ordenadores cuánticos, una parte importante porque la computación cuántica actual sigue siendo sensible a ruido, decoherencia y resultados inestables.
Esto convierte el proyecto en un enfoque híbrido de varias capas. La computación cuántica aportaría capacidad para explorar cálculos muy complejos; los sistemas clásicos ordenarían los datos y la IA ayudaría a identificar desviaciones antes de que afecten al flujo de simulación.
La clave no está solo en acelerar. Si el sistema mejora precisión, puede ayudar a elevar rendimiento por oblea, reduciendo patrones defectuosos, máscaras menos eficientes o iteraciones adicionales durante el desarrollo de un nodo.
Láseres utilizados en un sistema de litografía EUV. Fuente de la imagen: ASML.
OPC será cada vez más importante en 2 nm y 1,4 nm
Samsung tiene una hoja de ruta ambiciosa para foundry, con nodos de 2 nm y planes hacia 1,4 nm. En esas escalas, la fabricación ya no depende solo de comprar máquinas EUV de ASML, sino de exprimir software, modelos físicos, máscaras y correcciones.
La OPC gana peso porque cada reducción de nodo aumenta el riesgo de desviación entre diseño y silicio real. El patrón que el diseñador quiere imprimir no es exactamente el patrón que aparece en la oblea, y corregir esa diferencia requiere simulaciones cada vez más costosas.
Por eso Samsung SDS se habría incorporado al trabajo que Samsung Electronics lleva años desarrollando internamente. La combinación de experiencia de proceso y algoritmos avanzados puede ser una forma de reducir la brecha frente a TSMC, sobre todo en rendimiento y tiempo de desarrollo.
TSMC ya usa computación acelerada e IA con NVIDIA
Samsung no es la única que está atacando la litografía desde el software. TSMC ya está llevando a producción la plataforma cuLitho de NVIDIA, diseñada para acelerar litografía computacional con GPUs y reducir tiempos frente a flujos basados en CPU.
NVIDIA describe cuLitho como una biblioteca que acelera herramientas y algoritmos de litografía computacional. La compañía habla de mejoras de órdenes de magnitud frente a métodos CPU tradicionales, y también ha incorporado IA generativa para abrir nuevos enfoques de optimización.
La diferencia es que Samsung estaría explorando una vía más experimental. Mientras TSMC y NVIDIA empujan GPUs e IA dentro de flujos ya productivos, Samsung probaría computación cuántica como apuesta de futuro, con más incertidumbre, pero también con potencial si escala bien.
No es una mejora inmediata de producción
Conviene no vender esta tecnología como algo que vaya a mejorar mañana las obleas de Samsung. La computación cuántica aplicada a la fabricación de chips sigue en una fase muy temprana, y una prueba de concepto no equivale a integración en una línea de producción.
El propio enfoque híbrido indica prudencia. Samsung no reemplaza su infraestructura actual, sino que busca validar algoritmos capaces de simular partes concretas de la fotolitografía, probablemente dentro de un entorno controlado y comparado con métodos clásicos.
Si funciona, el impacto vendría después. Primero habría validación, luego integración con herramientas EDA y flujos OPC, después pruebas con nodos concretos y finalmente adopción en producción, un proceso que puede llevar años.
Ingeniero de Intel trabajando en una herramienta de litografía para sustratos con núcleo de vidrio en Chandler, Arizona. Fuente de la imagen: Intel Corporation.
Menos coste y menos tiempo de desarrollo de nodos
El incentivo económico es enorme. La litografía computacional consume muchísimos recursos antes de que un chip llegue a fabricarse en volumen, porque cada máscara, corrección y simulación implica tiempo, servidores, ingenieros y validaciones.
Si Samsung reduce ese ciclo, puede acortar el desarrollo de nodos y mejorar competitividad. Menos iteraciones en OPC significan menos coste de ingeniería, menos retrasos y más capacidad para ajustar diseños complejos, especialmente en foundry, donde cada cliente trae patrones distintos.
También hay una lectura de rendimiento. Una simulación más precisa puede elevar el yield, porque más chips funcionales por oblea implican menor coste efectivo por die. En nodos avanzados, esa diferencia puede decidir si un proceso es comercialmente viable o no.
Samsung SDS gana peso dentro de la estrategia semiconductor
El papel de Samsung SDS es relevante porque muestra que la carrera de semiconductores ya no depende solo de fábricas y equipos físicos. El software, la nube, la IA, la simulación y los algoritmos se están convirtiendo en parte central del proceso industrial.
SDS no fabricará chips, pero puede aportar computación, integración y algoritmos. Si la prueba de concepto sale bien, la tecnología podría compartirse con Samsung Electronics, que sería la encargada de aplicarla en memoria, lógica o foundry según convenga.
Esto refuerza una tendencia clara dentro de Samsung. El grupo está intentando coordinar más sus divisiones para competir en IA, memoria, foundry, empaquetado avanzado y software industrial, justo cuando TSMC mantiene una ventaja muy fuerte en fabricación por contrato.
La carrera ya no se gana solo con EUV
La noticia deja una idea importante: la próxima fase de la fabricación avanzada no dependerá solo de máquinas EUV más caras. ASML sigue siendo imprescindible, pero el margen competitivo estará también en cómo se simula, corrige y optimiza cada patrón antes de llegar a la oblea.
Reuters ya ha recogido que TSMC busca avanzar hacia chips más pequeños y eficientes maximizando herramientas EUV actuales, en lugar de depender siempre de una transición inmediata a High-NA EUV. Eso refuerza el valor de software, empaquetado, diseño de proceso y litografía computacional.
Samsung parece moverse en esa misma lógica, aunque con una apuesta más arriesgada. Si la computación cuántica ayuda a reducir el cuello de botella de OPC, podría convertirse en una ventaja real en nodos angstrom, pero todavía queda demostrarlo.
Una apuesta de futuro para reducir la brecha con TSMC
La conclusión es que Samsung está explorando una vía muy ambiciosa para mejorar su fabricación avanzada. Computación cuántica, IA y OPC forman una combinación pensada para atacar precisión, coste y tiempo en litografía, tres puntos críticos para ganar densidad y yield.
El proyecto no cambia de inmediato la posición de Samsung frente a TSMC. Pero sí muestra que la compañía busca diferenciarse con algoritmos propios y simulación avanzada, no solo con inversión en fábricas o compra de equipos EUV.
Si la prueba de concepto de 2026 funciona, Samsung podría tener una herramienta importante para sus próximos nodos. En la era de 2 nm, 1,4 nm y procesos angstrom, fabricar mejor ya no será solo cuestión de hardware: también será cuestión de calcular mejor.
Vía: Wccftech
