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TSMC acelera el despliegue de su proceso de 2 nm con una demanda récord impulsada por la IA

TSMC continúa consolidando su liderazgo en la fabricación de semiconductores avanzados. Durante el Japan Technology Symposium 2026, la compañía reveló que su proceso de fabricación de 2 nanómetros (N2) ha alcanzado un nivel de adopción muy superior al de generaciones anteriores, acumulando cuatro veces más tape-outs que el nodo de 3 nm en la misma etapa de desarrollo.

El anuncio refleja el fuerte interés de la industria por la nueva tecnología, especialmente entre fabricantes de chips para inteligencia artificial y dispositivos móviles de próxima generación.

Según explicó Kevin Zhang, vicepresidente senior de TSMC, el proceso N2 inició su producción en volumen durante el cuarto trimestre de 2025 y, pese a que todavía no existen productos comerciales basados en esta tecnología en el mercado, ya representa cerca del 3% de los ingresos por obleas de la compañía durante el tercer trimestre de 2026.

Los primeros procesadores para smartphones fabricados bajo este nodo comenzarán a llegar durante las próximas semanas. Entre ellos destacan el Google Tensor G6 y el esperado Apple A20 Pro, que dará vida a los futuros iPhone 18 Pro.

TSMC también confirmó que su hoja de ruta continuará evolucionando con N2P, una versión optimizada del proceso de 2 nm que ofrecerá alrededor de un 5% más de rendimiento. Se espera que esta variante sea utilizada por futuros procesadores como Qualcomm Snapdragon 8 Elite Gen 6, Snapdragon 8 Elite Gen 6 Pro y MediaTek Dimensity 9600.

Posteriormente llegará N2X, previsto para 2027 y orientado a aplicaciones de alto rendimiento, mientras que N2U está programado para entrar en producción masiva durante 2028 para atender un espectro más amplio de productos.

Aunque los smartphones serán los primeros en adoptar esta tecnología, TSMC anticipa que el mayor volumen de producción estará destinado al mercado de la inteligencia artificial, donde fabricantes como NVIDIA concentrarán gran parte de la capacidad disponible para GPUs y aceleradores de IA.

Fuente: Wccftech

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