¿Y si una fábrica no solo automatizara tareas, sino que además pensara por sí misma para mejorar cada minuto de producción? Ese es exactamente el horizonte que acaban de perfilar Samsung y Nvidia con su anunciada “AI Megafactory”, un proyecto conjunto que desplegará más de 50.000 GPU de Nvidia para transformar de raíz cómo se diseñan, prueban y fabrican los semiconductores. Lejos de ser una alianza improvisada, esta jugada es la evolución natural de una colaboración histórica: las DRAM de Samsung impulsaron las primeras gráficas de Nvidia, y ahora ambas se alían para llevar la inteligencia artificial al corazón del proceso fabril.
La idea es ambiciosa: que la IA atraviese toda la cadena de valor, desde el diseño de chips y la litografía hasta la operación de maquinaria y el control de calidad, con sistemas capaces de analizar, predecir y optimizar en tiempo real. El resultado no es una fábrica tradicional, sino una infraestructura que aprende, ajusta y acelera cada fase con datos y modelos avanzados.
AI Megafactory: chips que se diseñan con IA
Samsung planea inyectar IA en cada etapa de su flujo de fabricación, y los primeros datos ya muestran un salto considerable. Gracias a cuLitho y CUDA‑X de Nvidia aplicados al proceso de corrección de proximidad óptica, la compañía ha logrado una mejora de 20 veces en litografía computacional. Traducido a impacto real, eso significa detectar y corregir variaciones en los patrones de circuito mucho más rápido y con mayor precisión, acortando de forma drástica los ciclos de desarrollo y reduciendo el riesgo de defectos.
En un mundo donde cada nanómetro cuenta, acelerar la fase de litografía es como pasar del renderizado clásico al ray tracing: cambia las reglas del juego porque permite ver, con mayor fidelidad y antelación, cómo se comportarán las estructuras en silicio. Al combinar bibliotecas de cómputo específicas con GPU diseñadas para cargas intensivas, Samsung mejora la calidad y el ritmo del pipeline, lo que impacta tanto en el time‑to‑market como en la consistencia de la producción a gran escala.
Además, esta IA no se limita a la parte teórica; también interviene en la operación de equipos y en el control de calidad, donde la detección temprana y la optimización continua se traducen en menos retrabajos y mayor rendimiento por oblea. En definitiva, la megafábrica no busca solo fabricar más, sino fabricar mejor, con datos como combustible en cada decisión.
Gemelos digitales y robots: la fábrica que se automejora
Para afinar ese motor, Samsung está construyendo gemelos digitales de sus instalaciones utilizando Nvidia Omniverse. Con estas réplicas virtuales, los ingenieros pueden simular la producción completa, identificar cuellos de botella y probar cambios antes de tocarlos en la planta real. Esta iteración en un entorno seguro y fiel permite ajustar layouts, flujos y parámetros de proceso sin asumir paradas ni riesgos innecesarios, y acelera la adopción de mejoras que, de otra forma, tardarían semanas en validarse.
La capa física también gana inteligencia. Con la plataforma robótica Jetson Thor de Nvidia, la automatización sube de nivel y los robots pueden colaborar con operadores humanos con más precisión y autonomía. El objetivo no es sustituir, sino coordinar: que las máquinas ejecuten con exactitud quirúrgica y que las personas se centren en la supervisión y la toma de decisiones donde la experiencia aporta más valor.
¿El alcance de la megafábrica? No se queda en chips: el plan contempla producir semiconductores de nueva generación, dispositivos móviles y robótica, y extender esta infraestructura de IA a los grandes hubs globales de Samsung, incluido su complejo de Taylor (Texas). Además, el enjambre de más de 50.000 GPU no solo optimizará la fabricación, sino que también impulsará los modelos de IA propios de la compañía, que ya corren en más de 400 millones de dispositivos. Es como pasar de un clúster casero de Raspberry Pi a un cerebro distribuido a escala planetaria, donde cada mejora aprendida en la nube repercute en la línea de producción y en los equipos que llevamos en el bolsillo.
HBM4 y la carrera por fábricas más inteligentes
La alianza es de ida y vuelta. Samsung fabrica la memoria de alto ancho de banda que alimenta los chips de Nvidia, y ahora ambas empresas están co‑desarrollando la cuarta generación, HBM4, que aspira a alcanzar velocidades de hasta 11 gigabits por segundo, superando los estándares actuales del sector. En un contexto en el que los modelos de IA son cada vez más grandes y hambrientos de datos, esa memoria es el puente que permite que las GPU mantengan el ritmo sin caer en cuellos de botella.
El empuje del mercado acompaña: Nvidia ha desvelado una cartera de pedidos de 500.000 millones de dólares para su generación Blackwell, y, en paralelo, otros gigantes surcoreanos como SK Group y Hyundai preparan clústeres de GPU similares. La competición ya no trata solo de quién fabrica el chip más rápido, sino de quién orquesta la fábrica más lista, con gemelos digitales, robots colaborativos y bucles de feedback impulsados por IA que convierten la producción en un sistema auto‑optimizante.
Para los fabricantes tradicionales, el mensaje es claro: quien no adopte una producción nativa en IA corre el riesgo de quedarse atrás a medida que la fabricación se convierte en software, datos y simulación. Samsung y Nvidia están trazando el mapa de esa transición con una megafábrica que integra cómputo masivo, memoria de alto rendimiento y modelos propios trabajando en tándem. Si el pasado se midió en nodos y nanómetros, el futuro se medirá en la inteligencia de las plantas y en la velocidad con la que aprenden.
