El esperado evento NVIDIA GTC 2026 podría convertirse en el primer gran salto técnico de la arquitectura Feynman, la cual sucederá a la actual Vera Rubin dentro del ambicioso plan de lanzamientos de GPU de inteligencia artificial de la compañía.
Recientemente, diversos medios han comenzado a hablar de un chip de «clase 1 nm», pero el detalle técnico clave es que se referirían específicamente al nodo TSMC A16 (1.6 nm). No se trata de un hipotético nodo A10, puesto que este último queda relegado para el año 2030, según la propia hoja de ruta de la compañía taiwanesa.
Si lo que se presentara en el escenario fuese realmente un sample físico, estaríamos ante el primer silicio de la era angstrom visible asociado a la próxima generación de la marca verde, demostrando un músculo de ingeniería realmente impresionante.
La referencia a la clase de 1 nm encaja con la nomenclatura comercial de TSMC, por lo que sugerir un proceso litográfico real a 1 nm en este momento es imposible e innecesario, ya que esta tecnología de 1.6 nm está temporalmente dos años por delante de la competencia.
El hito técnico de NVIDIA: GPU Feynman fabricada en el nodo A16 de TSMC
El avanzado nodo A16 forma parte de la nueva familia angstrom e introduce transistores GAAFET de segunda generación junto con la tecnología Backside Power Delivery Network (BSDPN). Esta innovación en la entrega de energía trasera es algo que Intel ya posee en su proceso Intel 18A y que debutará en el N2P de Taiwán el próximo año.
Como es sabido en la industria, esta arquitectura permite reducir la resistencia en la alimentación, mejorar drásticamente la eficiencia energética y aumentar la densidad de transistores frente a los nodos N3E y N2. Se trata de un rediseño eléctrico completo del transistor que tiene el inconveniente de generar un calor más difícil de disipar.
Por ello, TSMC prefiere no arriesgar y asegurar rendimientos por encima del 80% a petición de sus socios antes de un despliegue masivo. Entendido este contexto, la información sobre 1 nm está siendo mal interpretada por muchos analistas; por calendario industrial, Feynman encaja a la perfección con el A16 como el primer nodo viable para la producción de alto rendimiento en centros de datos.
Una alianza colosal: TSMC, Intel, Samsung y SK Hynix en la creación de Feynman
Si NVIDIA decide mostrar una muestra temprana de la GPU Feynman en el GTC 2026, lo lógico sería que se tratase de un engineering sample, no de un producto final listo para su comercialización. Esto significaría que TSMC tiene su producción mucho más avanzada de lo que el mercado cree, apoyándose también en Intel para el empaquetado avanzado (EMIB) y en gigantes como Samsung y SK Hynix para la memoria.
Por descarte, esto evidenciaría que los rumores sobre las diez nuevas fábricas que TSMC planea abrir en la isla de Taiwán para este nodo serían una realidad absoluta. En términos estratégicos, mostrar este chip no implicaría un lanzamiento inmediato, sino una contundente demostración de fuerza que validaría el silicio y enviaría una clara señal: NVIDIA mantiene su ventaja en la adopción temprana de nodos avanzados.
Si el ecosistema entra en la fase real de producto para IA y la competencia como AMD o Intel se retrasa, NVIDIA terminará reinando en solitario. Al menos por un tiempo hasta que la competencia desarrolle su tecnología.
¿Qué impacto tendrá la arquitectura Feynman de NVIDIA en el mercado de la inteligencia artificial?
La introducción de la arquitectura Feynman representará un punto de inflexión decisivo en el desarrollo de la inteligencia artificial generativa y los centros de datos a nivel global. Al dar el salto a los 1.6 nanómetros, NVIDIA logrará empaquetar una cantidad sin precedentes de potencia de cálculo en un espacio mucho más reducido.
Esto se traducirá directamente en la capacidad de entrenar modelos de lenguaje grande (LLM) trillonarios en una fracción del tiempo actual, acelerando los avances científicos, médicos y tecnológicos que dependen del aprendizaje profundo.
Además de la potencia bruta, el verdadero impacto radicará en la eficiencia energética. Los centros de datos de IA actuales consumen cantidades masivas de electricidad, convirtiendo la gestión térmica y el gasto energético en los mayores cuellos de botella de la industria tecnológica.
Gracias a innovaciones como la red de entrega de energía trasera y los transistores GAAFET del nodo A16, la GPU Feynman ofrecerá un rendimiento por vatio muy superior, permitiendo a las empresas escalar sus infraestructuras de inteligencia artificial de manera más sostenible y económicamente viable a partir de la segunda mitad de esta década.
