Por Canuto  

Samsung anunció una alianza con Nvidia para construir una “megafábrica de IA” que integrará más de 50.000 GPUs en sus líneas de producción y aplicará gemelos digitales, robótica avanzada y redes IA para optimizar diseño, litografía y rendimiento de memorias HBM4.

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  • Samsung desplegará más de 50.000 GPUs de Nvidia para incorporar IA en todo el flujo de fabricación.
  • La compañía usará gemelos digitales con Nvidia Omniverse, aceleradores CUDA-X y bibliotecas cuLitho para optimizar OPC y EDA.
  • También colaboran en IA-RAN y en el desarrollo de memorias HBM4 que, según Samsung, alcanzarán hasta 11 gigabits por segundo.

30 de octubre de 2025. Samsung Electronics anunció hoy una asociación estratégica con Nvidia para construir lo que describe como una megafábrica de inteligencia artificial destinada a transformar la fabricación de semiconductores.

Según la información publicada por SiliconANGLE, la instalación combinará hardware y software de Nvidia con los procesos de manufactura de Samsung. El objetivo es integrar IA en casi todas las etapas de fabricación: desde el diseño y la litografía hasta la operación y el control de calidad.

La compañía indicó que desplegará más de 50.000 GPUs de Nvidia en la planta para habilitar cómputo acelerado y entrenar modelos que supervisen y optimicen la producción en tiempo real. Este despliegue no se refiere a los centros de datos tradicionales que Nvidia construye con otras entidades, sino a una planta industrial con IA incorporada en el flujo de fabricación.

Construyendo la megafábrica de IA

Samsung presentó la iniciativa como un proyecto de varios años que integrará capacidades de cómputo acelerado de Nvidia a lo largo de la planta. La empresa planea crear gemelos digitales para cada componente y equipo mediante la plataforma Nvidia Omniverse.

Los gemelos digitales permitirán simular líneas de producción completas en un entorno virtual. Allí se podrán validar procesos, detectar anomalías y evaluar intervenciones antes de aplicarlas en la planta física.

De este modo Samsung espera reducir tiempos de puesta en marcha y disminuir fallas en la producción. También promete usar esos modelos virtuales para prever necesidades de mantenimiento y optimizar el rendimiento de las máquinas.

Samsung describe la instalación como una “red inteligente única”, donde la IA monitorea y analiza continuamente los entornos de producción para predecir mantenimiento y mejorar los rendimientos de fabricación de chips.

Gemelos digitales, EDA y robótica

En pruebas tempranas, Samsung reportó mejoras significativas en el proceso de corrección de proximidad óptica, conocido como OPC. La empresa afirmó que su OPC mejorado por IA aumentó la velocidad y la precisión para identificar y corregir violaciones de patrón, logrando una mejora de 20 veces en el rendimiento de la litografía computacional.

Samsung atribuyó esa ganancia al uso de las bibliotecas cuLitho y CUDA-X de Nvidia. Estas herramientas permitieron acelerar cargas computacionales críticas dentro del flujo de litografía.

La compañía también planea acelerar el diseño asistido por computadora, la llamada EDA, mediante hardware y software de Nvidia. El objetivo es crear nuevas herramientas EDA aceleradas por GPU que reduzcan tiempos de diseño y mejoren la eficiencia de desarrollo de chips.

Más allá del software, Samsung integrará robótica más inteligente dentro de la fábrica. Usará la plataforma RTX Pro 600 Blackwell Server Edition junto con el marco Megatron para desarrollar modelos con capacidad de razonamiento avanzado que podrán operar en máquinas y humanoides de planta.

Nvidia colaborará para vincular simulaciones virtuales con datos del mundo real, de modo que los robots perciban mejor su entorno y tomen decisiones más rápidas y seguras. Para esto se utilizará la plataforma robótica Jetson Thor.

Redes IA y memorias HBM4

Samsung indicó que trabajará con Nvidia y varias compañías de telecomunicaciones surcoreanas en la tecnología IA-RAN. La propuesta integra IA en redes móviles para soportar agentes AI físicos como robots, drones y equipos industriales.

La empresa ya mostró una prueba de concepto de IA-RAN y la considera crítica para la adopción de IA física a escala. Esta capa de red permitirá desplegar agentes distribuidos con latencias más bajas y mayor coordinación.

En paralelo, Samsung avanza en memorias de alta banda ancha HBM4, esenciales para servidores de IA. La firma señaló estar atrasada frente a SK Hynix en el segmento HBM, pero confía en recuperar terreno con HBM4 cuando entren en producción el próximo año.

Samsung indicó que sus chips HBM4 se construyen sobre DRAM de clase de 10 nanómetros de sexta generación y un dado lógico de cuatro nanómetros. Según la empresa, esto posibilitará velocidades de hasta 11 gigabits por segundo, por encima del estándar de 8 gigabits por segundo señalado por la industria.

Implicaciones para la industria y el mercado

La propuesta de Samsung y Nvidia plantea un cambio en cómo se concibe la manufactura de semiconductores. Integrar IA desde el diseño hasta la fabricación puede incrementar los rendimientos y reducir costos operativos.

Si los resultados de las pruebas iniciales se mantienen, otras fundiciones y fabricantes podrían acelerar inversiones en gemelos digitales y automatización avanzada. Esto también puede intensificar la competencia por capacidades en memoria HBM y diseño acelerado por GPU.

Para Samsung, el avance en HBM4 es estratégico. Recuperar participación frente a SK Hynix en memorias de alta banda ancha tiene implicaciones directas en su posición en la cadena de valor de servidores de IA.

SiliconANGLE cubrió el anuncio y detalló las plataformas y herramientas mencionadas por Samsung, incluidas Omniverse, cuLitho, CUDA-X, RTX Pro 600 Blackwell Server Edition, Megatron y Jetson Thor.

El proyecto también subraya la creciente convergencia entre empresas de semiconductores y proveedores de IA. Esa sinergia busca acelerar tanto el desarrollo de chips como su manufactura física mediante modelos y automatización basados en aprendizaje automático.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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