Chip Proses 0,7nm Diumumkan, Hukum Moore Hidup Kembali

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-06-26Terakhir diperbarui pada 2026-06-26

Abstrak

Hukum Moore diselamatkan? IBM meluncurkan node proses chip 0,7 nanometer pertama di dunia, mengintegrasikan hampir 100 miliar transistor pada ukuran kuku jari. Kepadatan transistor mencapai dua kali lipat chip 2nm, yang sebelumnya merupakan proses paling canggih TSMC. Ini adalah pertama kalinya transistor buatan manusia menembus ambang batas 1 nanometer. Terobosan ini dicapai dengan arsitektur "NanoStack" IBM, desain transistor stack vertikal 3D pertama di industri berbasis nanasheet. Ini merupakan pengembangan dari teknologi GAA nanasheet dan VTFET sebelumnya. NanoStack menumpuk dua wafer transistor nanasheet secara vertikal, memungkinkan pengoptimalan terpisah untuk transistor tipe-n dan tipe-p. IBM telah mendemonstrasikan pengurangan luas area SRAM hingga 40%, sangat penting untuk chip AI. Teknologi 0,7nm memberikan pilihan: peningkatan kinerja 50% atau efisiensi energi 70%. Huiming Bu, Wakil Presiden IBM, menekankan kebutuhan akan kinerja tinggi tanpa biaya listrik yang membengkak, sebuah tantangan kritis dalam perlombaan komputasi AI saat ini. Meskipun IBM tidak memproduksi chip sendiri (mereka mengembangkan dan melisensikan teknologi proses), roadmap mereka memprediksi bahwa skala mikro chip dapat berlanjut setidaknya satu dekade lagi dengan NanoStack. Teknologi ini ditargetkan untuk produksi massal dalam 5 tahun ke depan.

Hukum Moore, ada harapan?

IBM meluncurkan node proses chip 0,7 nanometer pertama di dunia, mengintegrasikan hampir 100 miliar transistor pada chip seukuran kuku jari, dengan kepadatan mencapai dua kali lipat chip 2 nanometer.

Sebelumnya, proses paling canggih TSMC adalah 2nm, yang sudah bertahun-tahun sulit untuk melangkah lebih jauh.

CEO Nvidia, Jensen Huang, berulang kali menyatakan Hukum Moore telah mati, dan sekarang akhirnya ada titik terang.

0,7 nanometer, yaitu 7 angstrom, merupakan pertama kalinya transistor buatan manusia menembus ambang batas 1 nanometer, mendekati skala atom tunggal (0,1-0,5 nanometer).

Dibandingkan dengan proses 2 nanometer, ini dapat meningkatkan kinerja sebesar 50%, atau efisiensi energi sebesar 70%, pilih salah satu.

Arsitektur Tumpukan Nano Hadir

Inti dari terobosan ini adalah arsitektur "NanoStack" IBM, desain transistor tumpukan vertikal tiga dimensi pertama di industri berbasis nanolempeng.

Untuk memahami NanoStack, perlu mengingat kembali jalan yang ditempuh arsitektur chip dalam beberapa tahun terakhir.

Di era 7 nanometer dan 10 nanometer, solusi utama adalah transistor FinFET, di mana gerbang membungkus saluran dari tiga sisi untuk mengontrol arus. Di bawah 5 nanometer, masalah kebocoran FinFET semakin parah dan tidak bisa dipertahankan.

IBM pada 2017 meluncurkan teknologi nanolempeng gerbang terlilit penuh (GAA), di mana gerbang membungkus saluran nanolempeng yang ditumpuk horizontal sepenuhnya dari empat sisi, secara signifikan meningkatkan kemampuan kontrol elektrostatik. Ini menjadi dasar teknologi chip 2 nanometer mereka, dan juga diadopsi oleh produsen utama seperti TSMC dan Samsung.

Akhir 2021, IBM bersama Samsung meluncurkan transistor efek medan transmisi vertikal (VTFET), mengubah arah arus dari horizontal ke vertikal. Data simulasi menunjukkan, kinerja dua kali lipat atau pengurangan konsumsi daya 85% dibandingkan dengan solusi FinFET ukuran sama.

NanoStack kali ini merupakan kelanjutan lebih lanjut dari jalur di atas.

Caranya adalah:

Ambil dua wafer dengan transistor nanolempeng, balik salah satunya dan letakkan di atas wafer lainnya, lalu rekatkan dengan pengikatan dielektrik ultratipis, membentuk struktur tiga dimensi yang saling terhubung secara vertikal. Setiap lapisan dapat menggunakan kombinasi material yang berbeda, transistor tipe-n dan tipe-p dioptimalkan secara independen, tidak saling mengganggu.

IBM telah menyelesaikan verifikasi di laboratorium, demonstrasi kemampuan rekayasa integrasi CMOS, saluran ganda, serta inverter CMOS fungsional lengkap dengan kinerja sakelar yang memenuhi harapan, mengonfirmasi bahwa teknologi ini dapat diproduksi secara nyata dan mendukung komputasi sesungguhnya.

Pada konferensi VLSI 2026, IBM lebih lanjut menunjukkan performa NanoStack pada SRAM: pengurangan area 40%. SRAM adalah komponen inti dari cache on-chip, yang sudah lama sangat sulit untuk dikecilkan, kemajuan ini sangat penting untuk jalur data bandwidth tinggi yang dibutuhkan chip AI.

"Tidak Ada yang Ingin Membayar Tagihan Listrik"

Wakil Presiden IBM Research yang bertanggung jawab atas pengembangan chip, Huiming Bu, menyatakan: Setiap orang menginginkan kinerja yang lebih tinggi, tetapi tidak ada yang ingin membayar tagihan listrik.

Inilah realitas yang dihadapi dalam perlombaan daya komputasi AI saat ini, konsumsi energi chip AI telah berkembang dari masalah teknis menjadi masalah infrastruktur, beberapa proyek pusat data mengalami penundaan konstruksi karena tidak dapat memperoleh pasokan listrik yang cukup.

Peningkatan efisiensi energi 70% yang disediakan teknologi 0,7 nanometer, secara langsung menjawab kebutuhan ini.

Namun, IBM sendiri tidak lagi memproduksi dan menjual chip. Pusat penelitian dan pengembangannya di Albany, New York, mengembangkan teknologi proses manufaktur, lalu melisensikannya ke produsen chip.

Penerima lisensi sebelumnya termasuk Samsung dan perusahaan semikonduktor baru Jepang, Rapidus. Huiming Bu menolak mengungkapkan calon pelanggan potensial untuk teknologi 0,7 nanometer.

Di sisi solusi kompetitif, lembaga penelitian Belgia, Imec, sedang mengembangkan skema arsitektur tiga dimensi lain, dengan membangun struktur transistor melalui penumpukan lapis demi lapis, yang telah menarik perhatian banyak produsen chip.

Untuk produksi massal, jadwal yang diberikan IBM adalah: Teknologi NanoStack paling cepat akan diproduksi secara massal dalam 5 tahun ke depan.

Peta jalan semikonduktor IBM memprediksi, dengan bantuan arsitektur NanoStack, penyusutan chip dapat berlanjut setidaknya sepuluh tahun lagi.

Referensi:

[1]https://newsroom.ibm.com/2026-06-25-ibm-debuts-worlds-first-sub-1-nanometer-chip-technology

Artikel ini berasal dari akun WeChat publik "量子位", penulis: 梦晨

Kripto yang Sedang Tren

Pertanyaan Terkait

QApa yang diumumkan IBM terkait terobosan dalam teknologi chip?

AIBM telah meluncurkan node proses chip 0,7 nanometer (nm) pertama di dunia, yang memungkinkan integrasi hampir 100 miliar transistor pada chip seukuran kuku jari. Ini adalah pertama kalinya transistor buatan manusia melampaui ambang batas 1 nanometer, mendekati skala atom individual.

QApa nama arsitektur kunci yang digunakan IBM untuk mencapai chip 0,7 nm, dan bagaimana cara kerjanya?

AArsitektur kuncinya disebut "NanoStack". Ini adalah desain transistor stack vertikal 3D pertama di industri yang berbasis pada nanosheet. Caranya adalah dengan mengambil dua wafer yang berisi transistor nanosheet, membalik satu dan menumpuknya di atas yang lain, lalu mengikatnya dengan dielektrik super tipis untuk membentuk struktur 3D dengan interkoneksi vertikal.

QApa keuntungan utama chip 0,7 nm dibandingkan dengan proses 2 nm menurut artikel?

ADibandingkan dengan proses 2 nm, chip 0,7 nm dapat meningkatkan kinerja sebesar 50% ATAU meningkatkan efisiensi energi hingga 70% (pilih salah satu). Kepadatan transistor juga dua kali lipat dari chip 2 nm.

QMenurut artikel, mengapa peningkatan efisiensi energi sangat penting, khususnya untuk chip AI?

AKonsumsi daya chip AI telah berkembang dari masalah teknis menjadi masalah infrastruktur. Beberapa proyek pusat data mengalami penundaan konstruksi karena tidak dapat memperoleh pasokan listrik yang memadai. Peningkatan efisiensi energi 70% dari teknologi 0,7 nm langsung menjawab kebutuhan ini, karena seperti dikatakan Wakil Presiden IBM, "semua orang menginginkan kinerja lebih tinggi, tetapi tidak ada yang ingin membayar tagihan listrik."

QApakah IBM akan memproduksi chip 0,7 nm secara massal? Jika tidak, bagaimana rencana komersialisasinya?

ATidak, IBM sendiri tidak lagi memproduksi atau menjual chip. Mereka mengembangkan teknologi proses manufaktur di pusat R&D di Albany, New York, dan kemudian melisensikannya ke produsen chip. Perkiraan jadwal untuk produksi massal teknologi NanoStack ini adalah dalam waktu 5 tahun ke depan.

Bacaan Terkait

"Raja Penalaran" Google Juga Kabur ke Meta, Dulunya Direkrut oleh Fei-Fei Li

Eksodus talenta dari Google tampaknya berlanjut dengan hengkangnya Denny Zhou, yang dijuluki "Raja Penalaran" DeepMind, ke Meta. Ia telah bekerja diam-diam di MSL Meta selama empat bulan sebelum berita kepergian sejumlah ilmuwan top Google lainnya ramai diperbincangkan. Zhou, yang direkrut ke Google pada 2017 berkat program Google AI China yang diinisiasi Fei-Fei Li, adalah pionir tim penalaran dan berkontribusi besar pada karya dasar LLM seperti Chain-of-Thought. Kepergiannya disusul masuknya profesor UC Berkeley, Dawn Song ("Bunda Keamanan AI"), ke Meta beserta tim startup AI security-nya. Sementara itu, Google terus kehilangan banyak pemain kunci. Noam Shazeer (salah satu penulis Transformer) bergabung dengan OpenAI, sementara peraih Nobel John Jumper serta kontributor inti Gemini lainnya, Jonas Adler dan Alexander Pritzel, pindah ke Anthropic. Laporan dari The Information mengungkapkan kemungkinan penyebab di balik eksodus ini: Google dikabarkan mengutamakan "Tim Serang Pengkodean" (Coding Strike Team) yang baru dibentuk, bahkan didukung langsung oleh pendiri Sergey Brin. Tim ini berfokus mempercepat pengembangan kemampuan coding Gemini, menggeser prioritas dari jalur "model dunia" AGI yang lebih teoritis yang selama ini digagas DeepMind. Alokasi sumber daya komputasi yang diprioritaskan untuk tim pengkodean ini diduga menjadi salah satu alasan kepergian para peneliti, seperti yang disinggung Shazeer. Pergeseran fokus ke pengkodean, yang memiliki nilai komersial jelas, tampaknya mengorbankan jalur penelitian jangka panjang lainnya, menciptakan ketegangan internal dan mendorong talenta untuk mencari peluang di perusahaan pesaing seperti Meta, OpenAI, dan Anthropic.

marsbit42m yang lalu

"Raja Penalaran" Google Juga Kabur ke Meta, Dulunya Direkrut oleh Fei-Fei Li

marsbit42m yang lalu

Toss Bawa 30 Juta Pengguna ke Ekonomi Data AI dalam Kemitraan dengan Poseidon

**Toss dan Poseidon Ajak 30 Juta Pengguna Masuk ke Ekonomi Data AI** Toss, platform keuangan seluler Korea, bermitra dengan Poseidon, infrastruktur data untuk AI, untuk memperkenalkan model pertama di dunia yang memungkinkan pengguna biasa berkontribusi data dunia nyata untuk pelatihan AI dan dibayar atas kontribusinya. Kolaborasi ini membuka pasar data AI kepada sekitar 30 juta pengguna Toss. Aplikasi kontributor Poseidon, Numo, akan diluncurkan di dalam aplikasi Toss. Pengguna dapat membantu membangun data pelatihan dalam bahasa Korea (suara, gambar, video) dan menerima pembayaran yang terikat langsung dengan kontribusi mereka. Poseidon menyediakan infrastruktur yang melacak nilai setiap kontribusi, sementara Toss menyediakan basis pengguna dan pengalaman finansial untuk mengubah partisipasi menjadi pembayaran. Data yang dikumpulkan Numo adalah data orang-pertama dari lingkungan nyata, kategori yang sangat berharga untuk mengembangkan kecerdasan fisik AI (seperti di robotika dan kendaraan otonom). Setiap kontribusi dicatat di jaringan DATA, dengan jejak audit publik yang dapat diverifikasi, memastikan transparansi bagi pembeli dan kontributor. Korea dipandang sebagai pasar ideal untuk membuktikan model ini karena kombinasi data kehidupan nyata yang padat, sistem keuangan matang, dan pengalaman seluler kelas dunia yang dimiliki Toss. Setelah terbukti di Korea, kemitraan ini berencana untuk berekspansi ke pasar global.

TheNewsCrypto58m yang lalu

Toss Bawa 30 Juta Pengguna ke Ekonomi Data AI dalam Kemitraan dengan Poseidon

TheNewsCrypto58m yang lalu

Orang yang Menciptakan ChatGPT, Sudah Tidak Lagi Menggunakan ChatGPT untuk Bekerja

Pembuat ChatGPT Sudah Tidak Lagi Mengandalkan ChatGPT untuk Bekerja Dalam waktu kurang dari setahun, OpenAI telah menggeser fokus dari chatbot ke agen AI cerdas (AI Agent) bernama Codex. Hingga Juni 2026, Codex menangani 99,8% dari total token keluaran mingguan perusahaan, melonjak drastis dari kurang dari 10% sepuluh bulan sebelumnya. Pergeseran besar terjadi sekitar September lalu ketika Codex diperkuat dengan model yang lebih canggih dan kemampuan yang lebih lengkap, memungkinkannya menangani tugas-tugas yang semakin kompleks. Karyawan OpenAI menemukan bahwa daripada bertanya-jawab dalam kotak dialog, lebih efisien untuk menyerahkan satu set tugas utuh kepada Codex untuk dijalankan secara mandiri. Perubahan ini tidak hanya terjadi di tim teknik, tetapi telah menyebar ke setiap departemen termasuk hukum, keuangan, dan rekrutmen. Saat ini, rata-rata lebih dari 85% token keluaran per karyawan dihasilkan oleh Codex. Agen seperti Codex mengubah unit dasar kerja pengetahuan: dari interaksi tanya-jawab singkat menjadi tugas berjangka panjang yang dapat "dilempar" untuk diselesaikan secara mandiri. Sekitar seperempat permintaan ke Codex kini terkait dengan pekerjaan yang membutuhkan waktu lebih dari satu jam jika dikerjakan manusia. Yang mengejutkan, pertumbuhan pengguna non-pengembang (pengguna individu dan organisasi) telah melampaui pengembang. Orang-orang dari bidang non-teknik seperti keuangan dan humas menggunakan Codex untuk mengotomatisasi alur kerja mereka, bahkan untuk tugas-tugas pemrograman. Ini menunjukkan bahwa Codex telah berubah dari alat bantu pemrograman menjadi agen alur kerja universal. Codex, yang didukung oleh GPT-5.5, kini dapat menjalankan rantai tugas teknik secara utuh: implementasi, refaktor, debug, pengujian, dan verifikasi. Pengguna berat bahkan dapat menjalankan beberapa agen secara paralel, menghasilkan hingga lebih dari 60 jam kerja agen dalam satu hari. Intinya, cara kerja telah bergeser: dari membuka kotak obrolan menjadi menyerahkan seluruh tugas kepada agen cerdas. Pembeda di masa depan akan terletak pada seberapa besar dan kompleks tugas yang berani dipercayakan kepada AI untuk dijalankan secara mandiri.

marsbit1j yang lalu

Orang yang Menciptakan ChatGPT, Sudah Tidak Lagi Menggunakan ChatGPT untuk Bekerja

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot

Artikel Populer

Cara Membeli CHIP

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian USD.AI (CHIP) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli USD.AI (CHIP) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan USD.AI (CHIP) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan USD.AI (CHIP) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading USD.AI (CHIP)Lakukan trading USD.AI (CHIP) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

333 Total TayanganDipublikasikan pada 2026.04.21Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli CHIP

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga CHIP (CHIP) disajikan di bawah ini.

活动图片