Explicación de la ley de Moore: Pasado, presente y lo que vendrá

En 1965, Gordon Moore hizo una predicción sobre el ritmo del progreso tecnológico que resultó ser bastante profética. Se dio cuenta de que el número de transistores en los circuitos integrados se duplicaba aproximadamente cada dos años. Dado que el número de transistores en un circuito está directamente relacionado con la potencia de cálculo de ese circuito, Moore predijo un aumento exponencial de la potencia de cálculo como resultado.

Esta idea se conoció como la ley de Moore. Aunque en un principio era solo una predicción, se convirtió en una aspiración para la industria tecnológica. Ha impulsado un esfuerzo constante por innovar en la tecnología de los transistores. Esta idea se ha arraigado tanto en nuestra cultura que incluso ha influido en nuestros medios de comunicación. Películas como Matrix y Her explotan esta idea de la innovación tecnológica exponencial e imaginan un futuro si mantenemos esta trayectoria. Pero, por desgracia, puede que esté llegando al límite de su capacidad física. Quiero decir, ¿cuánto más pequeños pueden llegar a ser los transistores? Entonces, ¿sigue siendo relevante la ley de Moore hoy en día? ¿Qué sucede cuando llega a su punto final?

¿Qué es la ley de Moore?

Como mencioné en la introducción, la ley de Moore se basa en la observación de que el número de transistores en un microchip se duplica aproximadamente cada dos años. La forma más habitual en que escucho esta frase es: «la potencia informática se duplica cada dos años».

Los transistores son pequeños interruptores que controlan las señales eléctricas, y cuantos más transistores hay, mayor es la potencia de procesamiento. Por esta razón, la ley de Moore predice que la potencia de procesamiento experimentará un aumento exponencial indefinido.

Te recomiendo encarecidamente que veas este breve vídeo de YouTube de Real Engineering sobre los transistores. Explica de forma intuitiva la historia y la ciencia tanto de los tubos de vacío como de los transistores.

Los orígenes de la ley de Moore

Gordon Moore fue cofundador de Intel. Hizo su primera observación en 1965, basándose en las tendencias que observó en la fabricación de semiconductores en aquella época. Eran los primeros días de la industria de los semiconductores, cuando los ordenadores eran enormes y caros, y la tecnología de los transistores apenas comenzaba a sustituir a los tubos de vacío.

Su observación no se basaba en ninguna ley fundamental de la física, sino más bien en el rápido ritmo de innovación que había presenciado. Inicialmente, predijo que el número de transistores se duplicaría cada año, pero más tarde ajustó esta previsión a cada dos años. Y esta cronología se ha mantenido notablemente fiel durante décadas.

La ciencia detrás de la ley de Moore

La clave para la aplicación de la ley de Moore es la miniaturización. Los ingenieros siguen buscando formas de reducir el tamaño de los transistores, lo que permite incluir más en un solo chip. Esto no solo aumenta la potencia de procesamiento, sino que también reduce los costes y el consumo energético. Durante más de 50 años, este proceso de reducción ha impulsado el progreso tecnológico.

Este gráfico de Wikipedia muestra cómo se ha duplicado aproximadamente el número de transistores por chip en los últimos 50 años. Ten en cuenta que el eje Y es una escala logarítmica.

El impacto de la ley de Moore en la informática

Aunque la ley de Moore era una predicción, se ha convertido casi en una profecía autocumplida, ya que los ingenieros y ejecutivos la consideran un objetivo. Este impulso ha tenido efectos significativos en la industria tecnológica y en la sociedad en su conjunto.

Avances tecnológicos

Gracias a la ley de Moore, la búsqueda de una tecnología más rápida y compacta se acelera constantemente.

Por ejemplo, ¡los primeros ordenadores ocupaban toda una habitación! Las versiones posteriores cabían fácilmente en un escritorio grande, y ahora tenemos pequeños ordenadores portátiles, tabletas y teléfonos móviles. En el relativamente corto periodo de tiempo transcurrido entre mi infancia y ahora, mi familia ha pasado de tener un único ordenador de sobremesa, voluminoso y compartido, a que cada uno tenga su propio ordenador portátil, tableta y teléfono. Y ahora hay una serie de tareas que puedo realizar en mi teléfono y que antes no podía hacer en mi ordenador.

La computación en la nube ha sido otro avance significativo. El rápido aumento de la potencia de procesamiento ha permitido la creación de Internet y el desarrollo de los modernos servicios en la nube, que ofrecen potencia informática y almacenamiento compartidos. Estos servicios son ahora tan amplios que pueden satisfacer las necesidades de empresas enteras y analizar conjuntos de datos de una magnitud alucinante.

La IA y el machine learning también han florecido gracias a los avances en hardware. Las GPU y las TPU proporcionan la potencia de cómputo necesaria para entrenar modelos complejos. Esto ha dado lugar a avances revolucionarios en diversas aplicaciones, desde el procesamiento del lenguaje natural hasta el reconocimiento de imágenes. El impulso para que la IA sea más eficiente también está motivado por preocupaciones medioambientales. Puedes leer más sobre estas ideas en nuestra entrada del blog, « » (Inteligencia artificial sostenible: ¿estamos preparados?). ¿Cómo puede la IA reducir su huella medioambiental?.

Aplicaciones industriales

Quizás no te des cuenta de cuántos objetos que te rodean tienen chips integrados. Todo, desde tu lavavajillas hasta tu coche, contiene microchips y se ha beneficiado de la ley de Moore.

En el ámbito sanitario, los avances en la tecnología de semiconductores han permitido el desarrollo de herramientas de diagnóstico basadas en IA que analizan imágenes médicas y dispositivos portátiles que monitorizan los signos vitales en tiempo real. Estos potentes chips permiten un seguimiento mucho más estrecho de enfermedades crónicas, controlar la fertilidad y detectar enfermedades de forma más precoz.

En el sector automovilístico, el auge de los vehículos autónomos depende en gran medida del procesamiento en tiempo real de enormes cantidades de datos de sensores, incluidos radares, LiDAR y cámaras. Gracias a transistores más rápidos y pequeños, los vehículos modernos están equipados para tomar decisiones instantáneas, lo que mejora la seguridad.

El sector financiero también se ha beneficiado enormemente de las capacidades que ofrecen los transistores más pequeños. Los cálculos ultrarrápidos permiten a los algoritmos de negociación aprovechar los cambios del mercado en microsegundos.

Como era de esperar, las telecomunicaciones también han experimentado transformaciones, como el despliegue de las redes 5G y la expansión de los dispositivos del Internet de las cosas.

¿Cuál es el límite de la Ley de Moore?

Durante décadas, la ley de Moore ha sido un indicador fiable del progreso. ¿Pero podrá mantener este ritmo para siempre? ¿Está llegando a su límite la ley de Moore?

Barreras físicas

Actualmente, estamos aplicando la ley de Moore mediante la reducción continua del tamaño de los transistores. Pero hay varias barreras físicas que superar si seguimos por ese camino.

El primer reto es el calor. Los transistores más pequeños generan más calor, por lo que los sistemas de refrigeración son una gran preocupación. Los transistores más pequeños suelen tener menos aislamiento y, dado que se pueden integrar más en un solo chip, fluyen más electrones en un área más pequeña. Esto provoca mucho más calor por superficie.

Otro problema que se presenta a escalas extremadamente pequeñas es la «fuga» de electrones. Se trata de un fenómeno por el cual los electrones «se escapan» de su programa en el circuito y se desplazan a otra parte del chip. El reducido espacio y el aislamiento limitado de estos pequeños transistores agravan este problema. Esto puede provocar pérdida de potencia y un comportamiento extraño.

Ilustración de la fuga de electrones. Imagen del autor utilizando Copilot.

El gráfico anterior que he elaborado es una explicación muy simplificada de uno de los problemas que plantea la reducción del tamaño de los transistores y otros componentes: la fuga de electrones.

La mayoría de los semiconductores utilizados en los transistores se fabrican actualmente a partir del silicio (de ahí el nombre de Silicon Valley). Las propiedades del silicio, como la movilidad de los electrones y la tolerancia al calor, se vuelven menos efectivas a medida que los transistores se reducen a tamaños muy pequeños. Esto hace que sea cada vez más difícil mantener la eficiencia.

Los investigadores están estudiando el uso de diferentes materiales en estos tamaños tan reducidos, como el silicio-germanio, el arseniuro de galio o incluso opciones de vanguardia como el grafeno y los nanotubos de carbono. Esto podría permitirnos sortear temporalmente algunas de estas barreras físicas y continuar con nuestro proceso de miniaturización.

Retos económicos y de fabricación

Irónicamente, otro reto importante para la ley de Moore surge de la segunda ley de Moore, también conocida como la ley de Rock. Este principio establece que el costo de construcción de fábricas de semiconductores se duplica aproximadamente cada cuatro años. A medida que aumenta la potencia de procesamiento, también lo hacen los gastos asociados a la creación de dicha potencia. Mckinsey ha sugerido que el costo de la potencia de procesamiento necesaria para impulsar nuestra revolución de la IA podría alcanzar los 7 billones de dólares en 2030. Solo el tiempo dirá si las empresas pueden encontrar una forma de mantener esta trayectoria viable.

¿Sigue siendo válida la ley de Moore?

La verdad es que nadie sabe si la ley de Moore seguirá representando la realidad. La miniaturización de los sistemas de transmisión parece estar llegando a sus límites físicos y económicos, y los líderes del sector están divididos sobre si podrá continuar durante mucho más tiempo. Algunos, como Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia, creen que se han alcanzado las barreras físicas y económicas para la miniaturización de los transistores y que la ley de Moore ha llegado a su fin. Otros, como el director ejecutivo de Intel, Pat Gelsinger, sostienen que la miniaturización no es la única solución y apuntana nuevas tecnologías que nos sacarán de este bache de la ley de Moore.

Desafíos anteriores a la ley de Moore

Aunque no lo creas, ya hemos tenido esta discusión antes. A lo largo de nuestro proceso de miniaturización, hemos tenido que enfrentarnos a varios retos que nos han llevado a cuestionar la ley de Moore.

En la década de 1990 y principios de la de 2000, a medida que los transistores se reducían por debajo de los 100 nm, los ingenieros se enfrentaron a importantes retos de disipación del calor, que en un principio pensaron que limitarían una mayor miniaturización. Sin embargo, los avances en el diseño de los transistores, junto con las mejoras en los materiales y la gestión térmica a nivel de chip, permitieron seguir avanzando a pesar de estos obstáculos.

Luego, en 2016, Intel volvió a tener problemas con la transición entre los transistores de 14 nm y 10 nm. Las complejidades de fabricación y los problemas de fuga de energía ralentizaron considerablemente el desarrollo. Sin embargo, Intel y otras empresas de semiconductores superaron estos obstáculos perfeccionando la litografía ultravioleta extrema (EUV), optimizando los materiales y mejorando los diseños de los transistores, lo que permitió a la industria seguir avanzando. Sin embargo, esta transición tardó casi cinco años, lo que llevó a los investigadores a cuestionar si la ley de Moore seguía siendo aplicable.

Innovaciones futuras

Hay motivos para creer que los retos a los que nos enfrentamos actualmente también pueden superarse. Las innovaciones recientes se están alejando del enfoque tradicional de la miniaturización de los transistores y están explorando arquitecturas alternativas para mejorar el rendimiento.

Un avance prometedor es el apilamiento de chips en 3D, mediante el cual los ingenieros aumentan la densidad de los transistores construyéndolos verticalmente en lugar de seguir reduciendo su tamaño horizontalmente. Se trata de un cambio arquitectónico para evitar depender de la miniaturización.

La computación cuántica es un paradigma computacional totalmente nuevo que utiliza qubits, que pueden existir en varios estados (no solo 1 y 0) para resolver problemas que suponen un reto para los ordenadores clásicos. Puedes pensar en esto como dar más capacidades a cada «transistor». Esto aumentaría la potencia de procesamiento, sin necesidad de aumentar el número de «transistores», sino cambiando lo que estos pueden hacer.

Algunos investigadores están incluso investigando la computación óptica, que utiliza el procesamiento basado en la luz para transmitir datos más rápido que los sistemas electrónicos convencionales. Los fotones se mueven mucho más rápido que los electrones, lo que permite que la información viaje por el sistema con mayor rapidez. Así que, en este caso, tampoco aumentaríamos el número de transistores. Pero la potencia de procesamiento probablemente aumentaría al incrementar la velocidad de movimiento a través de ellos.

¿Cuál es el futuro de la informática?

Incluso si la ley de Moore se ralentiza o se rompe por completo, el futuro de la informática sigue siendo increíblemente prometedor.

Un avance interesante es la introducción de nuevos materiales, como el grafeno y el arseniuro de indio y galio. Estos materiales ofrecen propiedades eléctricas superiores y podrían llegar a sustituir al silicio como base de los chips de próxima generación. Pueden ayudar a abordar algunas de las limitaciones fundamentales de la tecnología convencional de semiconductores.

También está surgiendo un nuevo tipo de informática llamada computación neuromórfica. Inspirados en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano, los chips neuromórficos utilizan neuronas y sinapsis artificiales para funcionar de forma similar a los cerebros biológicos.

La inteligencia artificial también está impulsando una transformación en la informática. Los avances en IA y machine learning probablemente dependerán no solo de mejoras en el hardware, sino también de la eficiencia del software. A medida que los modelos de IA se vuelven cada vez más sofisticados, también lo hará la necesidad de procesadores especializados diseñados para manejar cargas de trabajo de IA.

Conclusión

La ley de Moore ha sido un objetivo fiable para el progreso tecnológico durante más de 50 años, y podría decirse que ha dado forma a industrias enteras. Aunque puede que estemos llegando al límite de la capacidad de transistores que podemos incluir en un espacio, innovaciones como el apilamiento de chips en 3D, la computación cuántica y las arquitecturas neuromórficas pueden seguir aumentando nuestra potencia de procesamiento.

¿Qué opinas? ¿Ha muerto la ley de Moore? ¿Debemos replantearnos nuestras expectativas respecto al avance de la potencia de procesamiento? ¿O acaso la humanidad volverá a encontrar una innovación para continuar con la tendencia?

Más allá de la ley de Moore, ¿qué otros conceptos tecnológicos sólidos podrían quedar en el olvido? Echa un vistazo al debate en DataFramed, « » (¿Ha muerto el big data?). MotherDuck y el Manifiesto del Small Data con Ryan Boyd, cofundador de MotherDuck.

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