La plataforma de comunicación canadiense TechInsights se ha ganado a pulso las muestras de respeto que recibe por parte de los medios de tecnología de todo el planeta. Al fin y al cabo sus técnicos fueron los primeros que lograron identificar la tecnología de integración utilizada por SMIC para fabricar el SoC Kirin 9000S del smartphone Mate 60 Pro de Huawei. En septiembre de 2023 aquel descubrimiento levantó nubes de polvo debido a que fuera de China no se sabía que SMIC ya tenía la capacidad de producir chips de 7 nm.

Lo que acaba de hacer TechInsights no es tan impactante como aquella revelación, pero es importante porque en cierta medida refleja en qué estado se encuentra el mercado chino de los chips de memoria. Actualmente China tiene varios fabricantes de semiconductores de memoria con un porfolio competitivo. Fujian Jinhua y Changxin Memory Technologies (CXMT) son dos de los más importantes, y, como es lógico, persiguen competir de tú a tú con las compañías que dominan este sector: las surcoreanas Samsung y SK Hynix, y la estadounidense Micron Technology.

Los chips de memoria del Mate 70 Pro de Huawei los ha fabricado SK Hynix

Buena parte de los chips de memoria DRAM y NAND integrados por Huawei en los últimos teléfonos móviles que ha colocado en el mercado los han producido empresas chinas, como las dos que he mencionado en el párrafo anterior. Sin embargo, según TechInsights los smartphones de la familia Mate 70 Pro de Huawei incorporan circuitos integrados DRAM y NAND fabricados por SK Hynix. A priori resulta sorprendente debido a que, como acabamos de ver, los fabricantes chinos de teléfonos móviles y ordenadores ya tienen a su disposición chips de memoria producidos por empresas chinas.

No obstante, es importante que no pasemos por alto que CXMT y Fujian Jinhua, así como los demás productores chinos de circuitos integrados de memoria, no pueden producir en masa aún algunos tipos de memorias, como los chips HBM (High Bandwidth Memory) que acompañan a las GPU para inteligencia artificial (IA) o las memorias DDR5. La microarquitectura de estos semiconductores requiere emplear procesos litográficos muy avanzados para ponerlos a punto, y con toda seguridad la imposibilidad de acceder a los mejores equipos de fotolitografía que produce la compañía neerlandesa ASML dificulta a los fabricantes chinos de memorias la producción a gran escala de estos y otros chips de memoria de vanguardia.

Jeongdong Choe, analista sénior en TechInsights, ha confirmado que SK Hynix ha fabricado los chips de memoria DRAM del Mate 70 Pro empleando su litografía de 14 nm y sus equipos de ultravioleta extremo (UVE). Actualmente el fabricante chino de semiconductores SMIC es capaz de producir circuitos integrados de 7 nm recurriendo a una técnica conocida como multiple patterning, pero todo parece indicar que en este caso el problema no reside en los nanómetros; está ocasionado por la limitación en el rendimiento de la producción que impone a los fabricantes chinos de chips de memoria la imposibilidad de utilizar equipos UVE para optimizar sus procesos.

Imagen | Huawei

Más información | SCMP

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El modelo o3 de OpenAI es demasiado listo. Al menos, para las pruebas y los benchmarks diseñados hasta ahora. En programación, matemáticas y razonamiento llega hasta donde ningún otro modelo de IA había llegado, y eso ha demostrado que necesitamos nuevas formas de poner a prueba la IA. Y en eso están los expertos.

Los exámenes normales se han quedado cortos. A principios de 2023 ChatGPT ya era capaz de superar los exámenes de derecho y los de un MBA, aunque con un aprobado raspado. Como señalan en Time, casi dos años después el avance de los modelos es tan enorme que esas pruebas diseñadas para humanos se han quedado cortas, pero también lo han hecho los benchmarks que hasta ahora servían para evaluar sus prestaciones. Era algo que ya se veía venir.

Una evolución vertiginosa. En 2010 la profesora de Stanford Fei-Fei Li desarrolló un benchmark para clasificar imágenes llamado ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. Cinco años después un sistema de visión artificial logró superar el reto. En 2017 DeepMind logró con AlphaGo aplastar al mejor jugador del mundo de Go y nos recordó el hito de DeepBlue. Parecía que retos como esos iban a tardar más en ser superados por las máquinas, pero la evolución de los sistemas de IA ha sido frenética, y ahora los modernos modelos de IA están mejorando de forma aún más vertiginosa.

FrontierMath. Epoch AI, una ONG de investigación, ha acabado desarrollando por ejemplo un nuevo conjunto de pruebas matemáticas llamado FrontierMath. Hasta hace muy poco, los modelos de IA como GPT-4 o Claude no pasaban del 2% en este test, un comportamiento que demostraba que aún había muchísimo margen de mejora. El lanzamiento de o3 ha cambiado las cosas: de repente ha logrado un rendimiento del 25,2%, algo que el director de Epoch AI, Jaime Sevilla, describía como “mucho mejor de lo que nuestro equipo esperaba tan poco después de lanzarlo”.

Los modelos de IA superaban con bastante solvencia los benchmarks matemáticos anteriores. Con FrontierMath la cosa cambia. Al menos, de momento, porque o3 ya logra una puntuación del 25,2% (no mostrado este diagrama, donde los modelos solo lograban llegar al 2%). Fuente: Epoch AI.

Pruebas más exigentes. Este benchmark consiste en unos 300 problemas matemáticos de distinto nivel. Han sido diseñados por un equipo de más de 60 matemáticos entre los cuales está Terence Tao, ganador de la medalla Fields. Aunque hay algunos problemas más asequibles, el 25% de ellos están calificados como especialmente complejos. De hecho, solo los mejores expertos podrían resolverlos, y tardarían incluso días en hacerlo.

Humanity’s Last Exam. Otra de las pruebas recientes es Humanity’s Last Exam, un examen con entre 20 y 50 veces más preguntas que FrontierMath, pero que cubren muchas más disciplinas. Los problemas a resolver han sido recolectados de la comunidad académica, y para ser incluida, una pregunta debe haber sido no respondida correctamente por los modelos actuales. Se espera que dicha prueba se lance a principios de 2025.

La paradoja de Moravec. Pero tan interesante o más que esas pruebas avanzadas son las que juegan con el concepto que maneja la paradoja de Moravec. Cosas que son triviales para los seres humanos pero que las máquinas no logran resolver.

ARC-AGI. Es justo lo que hace el benchmark ARC-AGI, creada por el investigador François Chollet en 2019 y que en su última evolución plantea pruebas con las que la mayoría de modelos lo pasan realmente mal. O1 mini solo lograba un 7,8% de puntuación, pero de nuevo o3 ha sorprendido a todos y alcanza un 87,5% en su modo más avanzado (muy caro) y un 75,7% en el modo de bajo consumo, un hito realmente excepcional. Por supuesto, los creadores de ARC-AGI ya trabajan en una nueva versión mucho más exigente que creen que los modelos de IA tardarán mucho en superar.

Imagen | Crymedy7 con Midjourney

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Christophe Fouquet, el director general de ASML, no es el primer experto que da su opinión acerca del estado de desarrollo en el que se encuentra la industria china de los circuitos integrados. Gerald Yin Zhiyao, el presidente y director general de AMEC (Advanced Micro-Fabrication Equipment China), una de las mayores compañías chinas especializadas en el diseño y la producción de los equipos involucrados en la fabricación de circuitos integrados, dio su opinión a finales del pasado mes de julio.

En aquel momento sostuvo que los equipos de fabricación de chips de origen chino están entre 5 y 10 años por detrás de sus competidores más aventajados en términos de calidad y fiabilidad. Por otro lado, Zeng Liaoyuan, profesor asociado de ingeniería de telecomunicaciones en la Universidad de Tecnología y Electrónica de Chengdu, en China, augura que su país tardará al menos dos décadas en desarrollar la capacidad de fabricar semiconductores avanzados equiparables a los que producen sus rivales occidentales y asiáticos.

La prohibición de la exportación de máquinas UVE ha dañado gravemente a China

Las dos décadas que según Liaoyuan y otros expertos necesita China para desarrollar sus propios equipos de litografía avanzados coinciden sospechosamente con el tiempo que necesitó invertir ASML en la puesta a punto de su máquina de fotolitografía UVE. Actualmente SMIC (Semiconductor Manufacturing International Corp), el mayor fabricante chino de chips, es capaz de producir circuitos integrados de 7 nm, y posiblemente también de 5 nm, empleando los equipos de ultravioleta profundo de ASML y una técnica conocida como multiple patterning.

Esta estrategia de fabricación de semiconductores a grandes rasgos consiste en transferir el patrón a la oblea en varias pasadas con el propósito de incrementar la resolución del proceso litográfico. Funciona, pero el problema es que tiene un impacto al alza en el coste de los chips y a la baja en la capacidad de producción. Es evidente que la imposibilidad de acceder a los equipos de litografía más avanzados que produce ASML es un gran problema para China. Y lo es debido a que las sanciones están privando al país liderado por Xi Jinping de desarrollar la capacidad de fabricar sus propios circuitos integrados de vanguardia.

Las declaraciones de Christophe Fouquet apuntan, precisamente, en esa dirección. Y es que durante una entrevista con el periódico neerlandés NRC este ejecutivo ha asegurado que “al prohibir la exportación de equipos de litografía de ultravioleta extremo, China ha quedado entre 10 y 15 años más atrasada que Occidente. Y esto tiene un efecto muy claro”. Es importante que no pasemos por alto que estas palabras las ha pronunciado la persona que dirige actualmente la compañía a la que las sanciones de los Gobiernos de EEUU y Países Bajos le impiden vender a sus clientes chinos sus mejores máquinas de fabricación de chips.

Unos meses antes de dejar su puesto como director general de ASML, Peter Wennink vaticinó que su compañía perderá aproximadamente el 15% de sus ventas en China a causa de las sanciones que entraron en vigor el 16 de noviembre de 2023. Es evidente que la coyuntura actual de tensión entre China a un lado, y EEUU y sus aliados al otro, es desfavorable no solo para ASML, sino también para otras compañías, como NVIDIA, AMD o la japonesa Tokyo Electron, entre muchas otras. Sea como sea, como acabamos de ver, parece que los expertos están de acuerdo en que actualmente la industria de los semiconductores de China está retrasada al menos una década frente a las de EEUU, Taiwán, Corea del Sur o Japón.

Imagen | ASML

Más información | NRC

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