Chips 3D: Os smartphones podem dar um grande salto de desempenho com a revelação da nova tecnologia pelos pesquisadores do MIT

Durante anos, o setor de eletrônicos procurou usar o nitreto de gálio (GaN) em circuitos complexos. O GaN é um semicondutor mais rápido e com maior eficiência energética do que o silício, mas seu alto custo limitou seu uso. Os métodos convencionais que unem wafers inteiros de GaN ao silício são caros, o que impede a adoção generalizada.

O novo processo eliminou o uso de um wafer de GaN junto com o silício e optou por transistores de GaN em wafers de silício. Como resultado, o novo processo reduziu os custos e aumentou a velocidade e a eficiência. Esse processo foi inventado por pesquisadores do MIT juntamente com parceiros do setor.

Os pesquisadores fizeram isso cortando transistores de GaN individuais, chamados dielets, que medem 240 por 410 mícrons. Cada transistor é fabricado com minúsculos pilares de cobre na parte superior, que são usados para se unir diretamente aos pilares de cobre na superfície de um chip CMOS de silício padrão. Esse uso da técnica de ligação de cobre com cobre em baixa temperatura é mais barato, mais condutivo e mais compatível com as fundições de semicondutores padrão do que os métodos tradicionais que usam ouro para a ligação.

A equipe utilizou esse processo para fabricar um amplificador de potência que alcançou maior intensidade de sinal do que os chips somente de silício usados atualmente em smartphones, consumindo menos energia. Isso mostra a perspectiva de uso em dispositivos 5G/6G e IoT. Os chips também são promissores para a computação quântica, pois o GaN se desenvolve bem em baixas temperaturas.

Se essa tecnologia for comercializada, os smartphones e outros dispositivos de consumo poderão ter um aumento significativo no desempenho, fornecendo a energia necessária para modelos mais avançados de modelos de IA no dispositivo. Enquanto isso, o Samsung Galaxy S25 Ultra(atualmente US$ 1.219 na Amazon) continua sendo um dos smartphones mais avançados com recursos de IA no dispositivo.

NB: Não foram informadas estatísticas/comparações detalhadas de desempenho.