Per anni la richiesta è sempre stata la stessa quando arriva un nuovo processore: più potenza. Lo abbiamo fatto con i chip dei nostri dispositivi e lo facciamo oggi con i chip per l’IA, quelli che reggono buona parte dell’infrastruttura su cui poggia l’intelligenza artificiale. Più capacità di calcolo, più velocità, più margine per fare cose che prima sembravano impossibili. Solo che adesso questa logica si scontra con un ostacolo molto concreto: l’energia. E sta emergendo un’idea meno appariscente ma sempre più difficile da ignorare. Il progresso non si misurerà soltanto in base a quanto calcola un chip, ma anche a quanta energia gli serve per farlo.
L’indizio più chiaro arriva da TSMC, il più grande produttore di semiconduttori su commissione al mondo. Un’azienda che non vende processori con il proprio marchio, ma fabbrica chip progettati da altri attori del settore. Kevin Zhang, vicepresidente senior dello sviluppo del business, ha spiegato durante una conferenza ad Amsterdam che i clienti stanno guardando con sempre più attenzione ai miglioramenti di prestazione che non facciano schizzare in alto i consumi. La pressione arriva da profili molto diversi tra loro, dai produttori di smartphone agli operatori dei data center dedicati all’IA. Tutti con la stessa preoccupazione, cresciuta parecchio nell’ultimo periodo: il costo dell’elettricità e la disponibilità stessa di energia.
Dove si gioca davvero la partita della produzione
Il punto centrale è nella fabbricazione. TSMC non si è limitata a raccontare un cambio di priorità, ha anche piazzato questa svolta nella propria tabella di marcia con A14, una tecnologia produttiva attesa intorno al 2028. L’azienda si aspetta che quel processo offra oltre il 20% di miglioramento nelle prestazioni e, allo stesso tempo, riduca i consumi fino al 30% rispetto a N2, il processo preso come riferimento per il confronto. La cosa importante è che non si parla di un singolo processore, ma del metodo con cui potranno essere costruiti i chip successivi.
E non è tutta una questione di miniaturizzazione. Per decenni ridurre la dimensione dei transistor è stata una delle strade maestre per guadagnare prestazioni ed efficienza. Quella logica non sparisce, la densità dei transistor resta dentro la roadmap di TSMC. Quello che Zhang segnala è che, davanti alla pressione energetica dell’IA, acquistano peso anche altre soluzioni: il packaging avanzato, l’impilamento dei chip e la fotonica. In parallelo, TSMC ha deciso di non usare la litografia High-NAEUV, quella legata ai macchinari più avanzati e ambiziosi di ASML, nei processi A13 e A12 previsti per il 2029.
La battaglia si sposta sui dati
In questa conversazione entra anche Huawei con Tau Scaling Law, una proposta che punta a migliorare le prestazioni accelerando il movimento dei dati dentro i chip. L’idea sposta parte dell’attenzione dal transistor verso l’architettura e l’integrazione, due terreni che diventano cruciali quando non basta più fabbricare componenti più piccoli. Sulla stessa linea si colloca LogicFolding, che Huawei presenta come un possibile passo oltre l’impilamento 3D tradizionale, ma che dipenderà da nuovi strumenti di progettazione per architetture ripiegate e da soluzioni di dissipazione migliori, per dispositivi che vanno dagli smartphone fino ai data center per l’IA.
TSMC non parla a nome di tutto il settore, ma la sua posizione fa pesare il messaggio. L’azienda lascia intendere che, almeno nella sua roadmap e nei dialoghi con i clienti, l’efficienza energetica sta guadagnando un protagonismo che prima restava nascosto dietro le prestazioni pure. E non è una preoccupazione limitata ai data center. Huawei, dal canto suo, mostra che il problema viene affrontato anche dal lato dell’architettura e dell’integrazione, non solo del processo produttivo. Il punto in comune non è una risposta definitiva, ma una tensione sempre più visibile: i chip dovranno continuare a diventare più capaci, però ogni salto sarà più difficile da giustificare se fa lievitare consumi, calore o costi.