¿Qué tan difícil es hacer un chip? Un error en una operación de división le costó 475 millones de dólares.

marsbitPublished on 2026-06-15Last updated on 2026-06-15

Abstract

El desarrollo de chips es un proceso extremadamente complejo y costoso. Un pequeño error en una unidad de división de coma flotante en un chip Intel Pentium provocó un gasto de 475 millones de dólares en su retirada global en los años 90. Esto ilustra la dificultad central: un chip debe funcionar correctamente desde el primer intento, a diferencia del software que puede parchearse posteriormente. Según estudios, solo el 24% de los proyectos de chips tienen éxito en el primer "tape-out" (fabricación). Más del 70% del ciclo de diseño se dedica a la verificación, un proceso crucial para detectar errores. Verificar exhaustivamente un núcleo de CPU con las tecnologías actuales más avanzadas podría llevar miles de años, lo que es inviable. El campo de la verificación de chips se enfrenta a un "triángulo de imposibilidad" entre alto rendimiento, buena capacidad de depuración y bajo coste. A pesar de ser un trabajo arduo y menos glamuroso que áreas como la IA, es fundamental. El autor, investigador y divulgador, lidera un equipo que desarrolla la plataforma ágil de verificación ENCORE, basada en FPGAs, para mejorar la eficiencia. También realiza divulgación científica para hacer esta compleja tecnología más accesible, argumentando que vale la pena perseverar en tareas difíciles y a largo plazo como la investigación en verificación y la divulgación técnica.

Hola a todos, soy Shi Kan del Instituto de Tecnología de la Computación de la Academia China de Ciencias, un "profesional de la tecnología con múltiples facetas". Tengo más de diez años de experiencia en la industria de los chips, y actualmente me dedico a la investigación académica relacionada con los chips en la Academia China de Ciencias; pero al mismo tiempo, también soy un creador de contenido tecnológico en Bilibili llamado "Lao Shi Tan Xin" (El viejo Shi habla de chips), y mis espectadores me llaman "Lao Shi".

Chips: La piedra angular de la sociedad moderna

Cuando se mencionan los chips, todos sabemos lo importantes que son.

Ya sea la inteligencia artificial, que está muy de moda, o la medicina, la conducción autónoma, las comunicaciones por red, etc., prácticamente todas las tecnologías modernas que puedas imaginar dependen de los chips, una tecnología fundamental de la era de la información.

Llevo mucho tiempo trabajando en el desarrollo de chips, y el proceso es realmente interesante, principalmente por dos razones.

En primer lugar, los chips tienen aplicaciones muy amplias. Si te dedicas a esta industria, es poco probable que te preocupes por quedarte sin trabajo, ya que muchas industrias necesitan tecnología de chips.

La segunda razón puede ser más importante: el desarrollo de chips es algo extremadamente difícil. Como ingenieros de chips, necesitamos seguir aprendiendo y enriqueciéndonos constantemente para enfrentar y aprovechar esta era llena de oportunidades y desafíos.

Entonces surge la pregunta: ¿en qué radica exactamente la dificultad de la tecnología de chips?

¿Por qué son tan difíciles los chips?

Completado: 10% //////////

Quizás sepan que el proceso de fabricación de un chip es, en esencia, el viaje de evolución de un grano de arena. La arena es probablemente uno de los recursos más abundantes e inagotables del planeta; pero convertir la arena de bajo valor en un chip de alto valor añade únicamente la sabiduría humana.

A partir de la arena, necesitamos purificarla para obtener obleas (wafers). Luego, las obleas pasan por una serie de etapas como fotolitografía, implantación iónica, grabado, empaquetado, etc., para convertirse finalmente en un pequeño chip a partir de la arena abundante e inagotable.

Después de todo esto, con tantos pasos, la fabricación de chips es solo una parte de todo el proceso de desarrollo de chips, no es lo mismo que el desarrollo de chips en sí.

Hay otro eslabón muy importante: el diseño de chips. Se refiere a completar el diseño del circuito según los requisitos y hacer que funcione correctamente. Luego, entregamos el circuito diseñado al fabricante de chips para que realice la fabricación posterior y finalmente obtenga la entidad física del chip.

Pero aquí hay otro problema: ¿cómo asegurar que la funcionalidad del chip sea la misma que la del diseño inicial?

Aquí hay una pequeña historia interesante. En 1947, una programadora muy famosa, Grace Hopper, descubrió que su computadora no funcionaba. Después de una investigación y exploración cuidadosa, descubrió que una polilla se había metido en un relé de la computadora. Así que, con unas pinzas, extrajo cuidadosamente la polilla y la pegó en un papel.

Este podría ser el primer "bug" (insecto), o sea, fallo, descubierto en toda la historia del desarrollo de la computación.

Si el ejemplo anterior es demasiado antiguo, en realidad tenemos más ejemplos. Les planteo un problema matemático: ¿cuál es el resultado final de esta expresión? En realidad, este problema es muy simple, porque en la expresión posterior, el numerador y el denominador son iguales y se cancelan; y el número antes del signo menos y después también son iguales, por lo que al restar números iguales, la respuesta final debería ser 0. Sin embargo, en una computadora y chip reales, es posible que el resultado obtenido no sea así.

Por ejemplo, en un chip Pentium de Intel, el resultado obtenido fue 255.00000000. ¿Qué pasó? Resulta que un científico estadounidense, mientras realizaba investigaciones científicas, al ejecutar esta expresión, no obtenía el resultado correcto. Finalmente descubrió que en la unidad de división de punto flotante de este chip había un error de diseño que no se había detectado.

No subestimen este error de diseño, sus consecuencias fueron muy graves. En la década de 1990, Intel gastó 475 millones de dólares para retirar globalmente todos los chips Pentium que presentaban este problema.

Volviendo a la pregunta anterior: ¿en qué radica exactamente la dificultad de la tecnología de chips?

En mi opinión, la dificultad de los chips radica en que necesitan tener éxito a la primera. Hacer chips no es como el software, donde puedes corregir diversos problemas posteriormente mediante parches. En contraste, una vez que un chip ha completado su viaje evolutivo desde la arena hasta el chip, es posible que ya hayas gastado decenas o cientos de millones, e incluso miles de millones, para completar el tape-out y fabricación del chip, y es muy difícil modificarlo después.

Entonces, la siguiente pregunta es: ¿cuántos proyectos de chips pueden lograr el éxito a la primera?

La verificación de chips: Un cuello de botella

Completado: 40% //////////

Según los datos de resultados de la investigación, solo el 24% de los proyectos de chips logran tener éxito a la primera. Es decir, 3/4 de los proyectos de chips, debido a la existencia de diversos errores de diseño, grandes y pequeños, no detectados, necesitan al menos realizar un tape-out adicional, lo que consume mucho tiempo y dinero.

Por lo tanto, la clave del problema es: ¿cómo podemos asegurar, en la medida de lo posible, que el chip tenga la menor cantidad posible, o idealmente ninguno, de bugs o errores de diseño antes del tape-out y fabricación? Esta es precisamente la dirección en la que he estado investigando durante los últimos años.

De acuerdo con estos mismos datos de investigación, en todo el proceso de desarrollo de chips, especialmente con el desarrollo actual de la inteligencia artificial y diversas tecnologías de vanguardia, los chips se están volviendo cada vez más complejos. La verificación de chips se ha convertido así en un eslabón que ocupa una proporción muy alta en el ciclo de desarrollo total de los chips, incluso superando la mitad, alcanzando el 70% del ciclo total de diseño de chips.

Pero lamentablemente, la verificación de chips también es algo muy difícil. Aquí enumero algunos números astronómicos, como la circunferencia de la Tierra, la cantidad posible de estrellas en la Vía Láctea o la longitud de un año luz.

En la verificación de chips, también existe un número astronómico: la cantidad de ciclos necesarios para verificar completamente un núcleo de CPU. ¿Qué representa este número astronómico?

Si usamos la tecnología de simulación de software más avanzada actual para verificar completamente un núcleo de CPU, se necesitan al menos 15,000 años. Usando la tecnología de emulación de hardware más avanzada actual, podemos acortar este tiempo ligeramente a 30 años. Pero todos sabemos que desarrollar un chip no puede esperar 15,000 años, ni 30 años.

Entonces, ¿cuál es la esencia del problema? En realidad, lo hemos estado investigando en los últimos años. Descubrimos que en la verificación de chips existe un llamado "triángulo imposible", es decir, el alto rendimiento de la verificación, una buena capacidad de depuración y el bajo costo; y estos tres factores cruciales para la verificación de chips no pueden satisfacerse simultáneamente. Para los métodos o investigaciones principales actuales, como máximo se pueden lograr dos de los tres, y esta es precisamente la razón fundamental por la cual la eficiencia de la verificación de chips es muy baja.

Alguien tiene que hacer algo diferente

Completado: 60% //////////

Debido a estas razones, la verificación de chips no ha tenido un gran desarrollo en el pasado.

En las empresas de chips, los ingenieros de chips pueden estar más enfocados en escribir casos de prueba y ejecutar regresiones de verificación. En esencia, es un trabajo duro y tedioso. Lo mismo ocurre en el ámbito académico: hay muy pocos académicos dedicados a la investigación en verificación de chips, especialmente en comparación con áreas candentes como la inteligencia artificial, la investigación relacionada con la verificación de chips es muy escasa.

Por eso, un académico destacado me dijo que en el mismo tiempo, podría publicar tres o incluso más artículos en el campo de la inteligencia artificial, pero en verificación de chips, quizás no publique ni uno.

Lamentablemente, tenía razón.

Sin embargo, alguien tiene que hacer algo diferente.

Por lo tanto, durante los últimos años, he dirigido a un equipo dedicado a la investigación relacionada con la verificación de chips, y hemos construido desde cero un sistema de investigación de verificación ágil. El núcleo de este sistema de investigación es una plataforma de verificación llamada ENCORE, basada en un chip especial: las matrices de puertas programables en campo (FPGA). ENCORE puede mejorar significativamente la eficiencia de la verificación y lograr una buena capacidad de depuración.

Para construir este sistema de investigación de verificación ágil, por un lado, necesitamos optimizar constantemente la eficiencia de la detección, depuración y corrección de errores a nivel algorítmico; por otro lado, también esperamos construir una plataforma de aceleración de verificación ágil de extremo a extremo basada en chips de lógica programable (FPGA). A nivel de aplicación, esperamos que esta plataforma sea aplicable tanto para la verificación de procesadores de propósito general, como CPU o GPU, como para la verificación de chips de aplicación específica, como los aceleradores de IA, muy populares en la actualidad.

En el pasado, hemos realizado mucho trabajo de exploración de vanguardia en este campo, incluyendo el mencionado ENCORE y muchas nuevas investigaciones. También hemos publicado estos resultados de investigación en muchas conferencias académicas internacionales reconocidas.

Posteriormente, también hemos estado realizando trabajos muy interesantes, pero como aún no se han publicado, no los compartiré por ahora.

Hacer que más personas comprendan mejor los chips

Completado: 80% //////////

Sin embargo, durante el proceso de investigación, gradualmente descubrí que estos resultados científicos o académicos están dirigidos principalmente a un pequeño círculo de personas que solo entienden la verificación de chips y campos relacionados. Entonces, ¿cómo hacer que más personas vean nuestro trabajo, comprendan nuestra investigación científica e incluso participen en él?

Naturalmente, se me ocurrió la divulgación científica sobre chips, lo que también me parece muy interesante. Llevo cuatro o cinco años dedicándome a la divulgación, desde textos al principio, hasta luego hacer videos en Bilibili. La divulgación sobre chips no solo me ha traído muchos aprendizajes, sino que también me ha ayudado a conocer a muchos amigos afines, así como a espectadores que me aprecian y apoyan.

Sin embargo, hacer videos de divulgación sobre chips no es algo simple, especialmente en la actualidad con la proliferación de videos cortos. Otro destacado creador de contenido científico también me dijo que en el mismo tiempo que yo hago un video largo y profundo sobre divulgación de chips, él podría hacer 10, o incluso más videos cortos relacionados con temas candentes, y su audiencia podría ser muchas veces mayor.

Lamentablemente, también tenía razón.

Pero sobre esta base, creo que aún necesitamos personas que insistan en hacer cosas difíciles. Espero poder combinar la divulgación sobre chips y la verificación de chips, dos cosas igualmente difíciles pero interesantes, y mostrarles a través de videos y textos lo que hacemos, los artículos que hemos publicado y contenidos como los chips de código abierto que nuestro gran equipo está investigando.

Además de los chips, también compartiré con ustedes tecnología dura como la inteligencia artificial y la informática, así como mis experiencias de crecimiento, los libros que he leído y el conocimiento que he adquirido. Sé que en realidad no soy un genio, ni un experto omnisciente y todopoderoso. Más bien, espero poder ser una especie de "guía" para todos, compartiendo el camino que he recorrido.

Así que, volviendo a la pregunta que quería compartir hoy: la investigación científica sobre chips y la divulgación sobre chips, ¿cuál es más interesante? Por supuesto, para mí ambas son igualmente interesantes. La razón es simple: porque ambas son igualmente difíciles. Al mismo tiempo, ambas requieren que las mantenga a largo plazo, de manera persistente.

Mucha gente dice que debemos hacer cosas difíciles pero correctas. Pero el problema real es: ¿cómo juzgas si algo es correcto antes de hacerlo? Si algo es considerado por otros como sentarse en un banco frío, como hacer trabajo duro y tedioso, ¿seguirías insistiendo en hacerlo?

Por lo tanto, prefiero hacer cosas difíciles y a largo plazo, como la investigación académica en verificación de chips, como hacer videos largos y profundos de divulgación sobre chips. Porque si algo es difícil y requiere persistencia a largo plazo, es muy probable que sea correcto.

Esto es todo lo que quería compartir con ustedes hoy. Soy Lao Shi, ¡gracias a todos!

Este artículo proviene del WeChat Official Account: Gezhi Lundao Jiangtan (Foro de Ciencia) , autor: Shi Kan, título original: 《¿Qué tan difícil es hacer un chip? Un error en una operación de división le costó 475 millones de dólares | Shi Kan》

Related Questions

Q¿Por qué es tan difícil el desarrollo de chips y cuál es un ejemplo de las graves consecuencias de un error en el diseño?

AEl desarrollo de chips es difícil principalmente porque requiere un éxito inmediato. A diferencia del software, los chips no pueden ser corregidos fácilmente después de la fabricación. Un ejemplo es el error en la unidad de división de punto flotante del chip Pentium de Intel, que llevó a un costo de 475 millones de dólares para retirar todos los chips afectados en los años 90.

Q¿Cuál es el porcentaje de proyectos de chips que logran el éxito en el primer intento según los datos presentados en el artículo?

ASegún los datos de la investigación mencionada en el artículo, solo el 24% de los proyectos de chips logran el éxito en el primer intento. Esto significa que tres cuartas partes de los proyectos requieren al menos una nueva iteración de fabricación, lo que conlleva enormes costos adicionales de tiempo y dinero.

Q¿Qué es el 'triángulo imposible' en la verificación de chips y por qué es un problema fundamental?

AEl 'triángulo imposible' en la verificación de chips se refiere a la imposibilidad de satisfacer simultáneamente tres factores cruciales: alto rendimiento, buena capacidad de depuración y bajo costo. Los métodos actuales solo pueden lograr dos de estos tres a la vez, lo que limita fundamentalmente la eficiencia del proceso de verificación.

Q¿Qué es la plataforma ENCORE desarrollada por el autor y su equipo, y cuál es su objetivo principal?

AENCORE es una plataforma de verificación de chips desarrollada por el autor y su equipo. Está basada en FPGA (Field-Programmable Gate Array) y forma el núcleo de un sistema de investigación de verificación ágil. Su objetivo principal es aumentar drásticamente la eficiencia de la verificación mientras mantiene una buena capacidad de depuración, abordando así los desafíos del 'triángulo imposible'.

QSegún el autor, ¿por qué combina la investigación en verificación de chips con la divulgación científica (como hacer videos en Bilibili)?

AEl autor combina la investigación en verificación de chips con la divulgación científica porque cree que ambas son 'cosas difíciles y a largo plazo' que vale la pena hacer. La divulgación le permite compartir su trabajo, investigaciones (como los chips de código abierto) y conocimientos sobre tecnología con un público más amplio, más allá del pequeño círculo académico, actuando como una guía para los interesados.

Related Reads

7 Key Questions Regarding 'DeepSeek Completes Over 50 Billion Yuan in Financing'

DeepSeek, the prominent Chinese AI company, has reportedly completed its first external funding round, raising over 50 billion RMB (approximately $6.9 billion USD), according to foreign media reports. This financing values the company at over $50 billion USD, a significant increase from a $10 billion valuation when the round began in April 2026. Founder Liang Wenfeng personally contributed 20 billion RMB, with other investors including Tencent, CATL (Contemporary Amperex Technology), JD.com, NetEase, and IDG Capital. Notably, the National Artificial Intelligence Industry Investment Fund also participated with a direct investment of 1 billion RMB. The funding round is distinctive for its structure. Most investors' capital is channeled into a limited partnership controlled by CEO Liang Wenfeng, rather than directly into DeepSeek. These investors face a five-year lock-up period, have no voting rights, but receive priority financial information and future investment rights. This arrangement is seen as a measure to ensure Liang's absolute control over the company's direction, aligning with its stated principles of prioritizing groundbreaking AGI (Artificial General Intelligence) research over short-term profitability. The report highlights strategic reasons for key investors. Tencent's involvement is viewed as a strategic alignment, building on existing collaborations. CATL's investment is linked to the critical energy and power infrastructure needed for AI data centers, a key growth area for the battery giant. The participation of a state-backed fund underscores the national strategic importance of AI development. Post-funding, DeepSeek is expected to accelerate infrastructure development, including building its own data centers, hire more talent, and release new model versions with enhanced capabilities like image and audio support. While this marks a major step, the company's long-term journey towards AGI remains a challenging path that will require balancing its foundational ideals with the expectations of its new investors.

marsbit41m ago

7 Key Questions Regarding 'DeepSeek Completes Over 50 Billion Yuan in Financing'

marsbit41m ago

The World Cup is Here: The Battle for Entry into Prediction Markets Has Begun

The 2026 FIFA World Cup has begun, and alongside the on-field competition, a new off-field battleground is emerging: prediction markets. These blockchain-based platforms, which convert crowd wisdom into tradable probabilities, are gaining significant traction. However, their complexity—involving wallets, gas fees, and smart contracts—has historically limited participation to crypto-native users. Centralized exchanges (CEXs), like Gate, are tackling this adoption barrier. By integrating with leading prediction market protocol Polymarket, Gate simplifies the user experience. Users can participate directly with their exchange account and USDT, bypassing complex Web3 steps. Gate offers a streamlined "Prediction Mode" for casual users and a professional "Trading Mode" with advanced tools. Key features include two-way trading (allowing users to buy or sell positions before event resolution), support for diverse markets (sports, crypto, macroeconomics), and a suite of information tools like a "Smart Money" leaderboard, wallet tracking, and AI-powered insights. For the World Cup, Gate launched a dedicated hub aggregating schedules, standings, and relevant markets. This allows fans to seamlessly follow games and trade on outcomes, transforming passive viewing into active participation where they can monetize their predictions and trade on shifting consensus throughout a match. The article argues that prediction markets have proven their value in event forecasting. The next challenge is mass adoption. The competition is shifting from building effective protocols to creating accessible user entry points. By lowering technical barriers and building a complete ecosystem for information and trading, platforms like Gate aim to transition prediction markets from a niche crypto tool to a mainstream platform for expressing and trading on collective intelligence.

Odaily星球日报51m ago

The World Cup is Here: The Battle for Entry into Prediction Markets Has Begun

Odaily星球日报51m ago

Spain Held to a Draw by Cape Verde, Jucom Prediction Market Witnesses Historic Upset

In a major upset at the 2026 FIFA World Cup, tournament favorites Spain were held to a surprising 0-0 draw by debutants Cape Verde in their Group H opener on June 16, Beijing time. Despite dominating possession (74%) and recording 27 shots with an expected goals figure of 2.16, Spain failed to break down a resilient Cape Verde defense, with their 40-year-old goalkeeper Vozinha making 7 saves to earn Man of the Match. Pre-match predictions on the Jucom prediction market had heavily favored Spain, assigning them a 92% win probability. The actual result, a goalless draw, triggered significant volatility across related prediction markets. This outcome forces a market-wide reassessment of several key probabilities, including Spain's likelihood of winning the group and the tournament itself, while Cape Verde's previously near-zero chance of advancing is now being re-evaluated. The event highlights both the efficiency and the inherent limitations of prediction markets. While prices aggregate known information, football's low-scoring, high-variance nature means unquantifiable in-game factors can lead to unlikely results. The core value of such markets lies not in perfect foresight but in their ability to dynamically reflect how new information is incorporated into collective expectations. Platforms like Jucom, which track outcomes from single matches to the final champion, provide a real-time lens into how global consensus evolves with each game.

链捕手55m ago

Spain Held to a Draw by Cape Verde, Jucom Prediction Market Witnesses Historic Upset

链捕手55m ago

Trading

Spot
Futures

Hot Articles

How to Buy CHIP

Welcome to HTX.com! We've made purchasing USD.AI (CHIP) simple and convenient. Follow our step-by-step guide to embark on your crypto journey.Step 1: Create Your HTX AccountUse your email or phone number to sign up for a free account on HTX. Experience a hassle-free registration journey and unlock all features.Get My AccountStep 2: Go to Buy Crypto and Choose Your Payment MethodCredit/Debit Card: Use your Visa or Mastercard to buy USD.AI (CHIP) instantly.Balance: Use funds from your HTX account balance to trade seamlessly.Third Parties: We've added popular payment methods such as Google Pay and Apple Pay to enhance convenience.P2P: Trade directly with other users on HTX.Over-the-Counter (OTC): We offer tailor-made services and competitive exchange rates for traders.Step 3: Store Your USD.AI (CHIP)After purchasing your USD.AI (CHIP), store it in your HTX account. Alternatively, you can send it elsewhere via blockchain transfer or use it to trade other cryptocurrencies.Step 4: Trade USD.AI (CHIP)Easily trade USD.AI (CHIP) on HTX's spot market. Simply access your account, select your trading pair, execute your trades, and monitor in real-time. We offer a user-friendly experience for both beginners and seasoned traders.

1.7k Total ViewsPublished 2026.04.21Updated 2026.06.02

How to Buy CHIP

Discussions

Welcome to the HTX Community. Here, you can stay informed about the latest platform developments and gain access to professional market insights. Users' opinions on the price of CHIP (CHIP) are presented below.

活动图片