En un giro de guion argumental, que se podía prever por las inversiones de los verdes en los azules, NVIDIA tiene planes, según filtra Digitimes, para utilizar un modelo de producción en varios lugares, llamado Multi-Foundry, para su proyecto Feynman a partir del año 2028. Esto no significa que la empresa vaya a dejar de fabricar sus GPU, en TSMC, pero sí implica descentralizar lo que hasta ahora parecía de los de Taiwán en exclusiva. Lo que NVIDIA va a hacer es dividir el diseño de sus productos Feynman, léase sus GPU, en diferentes partes según sus funciones, e Intel tiene ahora una mayor prioridad aquí que TSMC, curiosamente, con sus nodos más avanzados y packaging más usado y rentable.

La GPU de Feynman seguirá siendo fabricada por TSMC, suponemos que en el nodo más avanzado del que dispongan, sea N2P, N2X o A16, porque las fechas se moverán hacia delante o hacia atrás según los nodos aterricen y sean aceptados, pero NVIDIA también trabajará con Intel para producir algunas partes específicas de los chips y el empaquetado. De esta manera, NVIDIA puede aprovechar las fortalezas de diferentes empresas para crear productos más avanzados y eficientes en una estrategia de diversificación que, de nuevo curiosamente, lleva la producción a suelo estadounidense.

TSMC e Intel trabajando juntos para NVIDIA Feynman: quién fabrica qué y cómo unirán sus tecnologías

El diagrama de diseño es algo complejo, porque por primera vez se dice abiertamente que NVIDIA Feynman podría ser un diseño Multi-Chip, el primero de la historia de la compañía como tal dentro del concepto Chiplet actual. Según lo filtrado, el Compute Die será la parte de la GPU donde se encontrarán los núcleos CUDA, Tensor y la lógica que hace que el rendimiento y la eficiencia sean mejores.

Esta parte seguirá siendo producida por TSMC, probablemente utilizando un proceso de la familia N2 y será doble, es decir, habrá dos Compute Die. El cambio está en el resto del diseño. Las unidades de procesamiento gráfico de Inteligencia Artificial actuales ya no se centran solo en el cálculo. Ahora, el I/O die incorpora componentes como controladores de memoria de alta velocidad, enlaces de alta velocidad y conexiones internas y externas todavía más rápidas si cabe.

Estas áreas son bastante grandes y no ofrecen mucha ventaja cuando se reducen de tamaño, lo que aumenta el costo por milímetro cuadrado en los nodos más avanzados. Para este tipo de componentes, el proceso de fabricación Intel 18A es adecuado, ya que los azules lo tendrán totalmente listo en masa para 2027, y al parecer, bastante barato comparado con lo que ofrecerá TSMC con el N2 y N2P. En cuanto al proceso Intel 14A, parece una opción lógica hacia el año 2028, tanto por el calendario como por el costo y la disponibilidad, así que podría darse el salto sin demasiados problemas en una hipotética revisión de rendimiento, eficiencia y costes.

Un diseño de lo más particular: modular, MCM y con doble packaging individual

Además del I/O, Intel también aportaría un empaquetado de interconexión avanzado mediante EMIB. Esto significa que EMIB, hipotéticamente 2.5D o la versión más avanzada 3.5D, permite conectar diferentes partes dentro del mismo paquete de forma rápida y sin retrasos, sin necesidad de usar un elemento adicional como es el interposer completo. El EMIB no reemplaza a CoWoS, sino que lo complementa, y estaría encargado de unir los Compute Die con los I/O Die, y estos con la memoria HBM4, donde una vez con todo en liza, se posaría sobre un CoWoS de TSMC básico.

Esto hace que sea más fácil diseñar chips más grandes y modulares que constan de varias partes. La idea, como decimos, es usar el EMIB para conectar partes auxiliares o pequeños chips internos, mientras que la conexión final con la memoria HBM se seguiría haciendo con la ayuda de TSMC.

TSMC se encargará de aproximadamente el 75% del trabajo en la industria. Esto incluye el Compute Die y el packaging principal. Por otro lado, Intel se encarga de cerca del 25%, centrado en I/O y parte del ensamblado, es decir, la parte Die-2-Die de la GPU en su conjunto. Esta no es una cifra fija, pero explica bien el modelo. Básicamente, Intel no fabrica la GPU en sí, sino que se enfoca en fabricar los componentes que rodean a la GPU.

Acelerar la infraestructura de la IA, reducir costes, diversificar, llevar producción a EE.UU.: Intel, NVIDIA y TSMC trabajando juntos con un objetivo común, Feynman

Las razones son básicamente técnicas e industriales y diversificación. NVIDIA quiere reducir la presión sobre TSMC, ganar margen en el embalaje o packaging, optimizar los costos en áreas donde el nodo líder no es fundamental y sumar capacidad productiva en Estados Unidos. Por otro lado, Intel se incorpora a la cadena de valor de la tarjeta gráfica más avanzada del mercado para IA en 2028 sin competir por el silicio central con su gran rival, lo que deja a Feynman como una GPU diseñada como sistema ensamblado, con cada bloque fabricado donde tiene más sentido, sea por coste o por diseño, o nodo. 

Sea como fuere, NVIDIA con Feynman, además de lo que hemos visto en los últimos meses como la supuesta caché vertical que podría integrar, va a suponer que Intel y TSMC trabajen juntos por primera vez en una GPU de IA para el mejor diseñador del planeta.

Es otra muestra inequívoca que el tiempo y el coste priman mucho más que la capacidad de producción que se pueda ofrecer. Hay que acelerar todavía más la infraestructura de hardware de la IA, y para ello, los dos más grandes se van a unir al mejor, generando un problema de mayor calado para AMD, que tendrá que reaccionar sin lugar a dudas.

A lo tonto, el mercado de la IA se está poniendo cada vez mejor desde el punto de vista de la competencia y el hardware, así como el diseño, mientras que el gaming parece más enfocado a lo clasista y al abaratamiento de cada GPU, y todo se centrará en arquitectura y software de turno.