IBM mengklaim bahwa chip yang didasarkan pada desain baru ini akan memberikan kinerja 40% lebih tinggi dibandingkan dengan chip 10 nm saat ini yang diproduksi oleh perusahaan seperti AMD, ARM, dan Intel.

Bekerja sama dengan Samsung dan Global Foundries—yang memproduksi chip untuk Qualcomm, AMD, dan lainnya—IBM telah meluncurkan proses litografi Ultraviolet Ekstrim (EUV) baru untuk memproduksi chip 5nm. Kemajuan ini akan memungkinkan perusahaan untuk mengintegrasikan lebih dari 30 miliar transistor pada satu chip komputer.

Hanya dua tahun lalu, IBM mengumumkan proses manufaktur chip 7nm, dan Samsung diperkirakan akan memulai pengirimannya paling cepat tahun depan.

Chip 5nm yang baru menggunakan transistor "Gate-All-Around" (GAAFET), di mana material gerbang membungkus tiga lembar nano silikon horizontal. Hal ini berbeda dengan desain FinFET yang lebih umum, yang mengandalkan sirip vertikal.

IBM juga menyatakan bahwa mereka menjajaki penskalaan desain FinFET hingga 5nm tetapi menemui keterbatasan kinerja karena aliran arus terbatas pada sirip yang sangat tipis. Arsitektur GAA lebih sederhana dalam beberapa hal dan diyakini dapat diturunkan hingga 3nm.

Menurut IBM, desain baru ini menawarkan peningkatan kinerja sebesar 40% dibandingkan chip 10nm yang ada dari AMD, ARM, dan Intel tanpa meningkatkan konsumsi daya. Atau, jika tingkat kinerja tetap tidak berubah, chip tersebut dapat mengurangi penggunaan daya hingga 75%.

Proses baru IBM juga memungkinkan penyesuaian lebar nanosheet secara berkesinambungan selama proses produksi, sehingga memungkinkan penyempurnaan daya dan kinerja sirkuit dalam desain chip tunggal.

Di arena semikonduktor canggih, produsen terkemuka seperti TSMC, Samsung, dan Intel terus meningkatkan investasi R&D.

Baru-baru ini, TSMC mengumumkan proses 14A kelas 1.4nm miliknya di North America Technology Symposium 2025, dengan target produksi massal pada paruh pertama tahun 2028. Penamaan dan teknologi ini secara langsung menyaingi Intel 14A, yang juga mengklaim proses kelas 1.4nm.

Samsung Electronics telah membagikan informasi terbaru tentang proses GAA 2nm (SF2), dengan perkembangan yang berjalan lancar. Khususnya, perusahaan telah memulai tim R&D proses 1nm, yang menargetkan produksi massal pada tahun 2029.

Intel berencana untuk memulai produksi skala besar dari proses Intel 18A di pabrik barunya di Arizona akhir tahun ini. Produk pertama akan berupa prosesor klien Panther Lake untuk platform seluler, yang sudah dalam bentuk sampel rekayasa. Prosesor ini, yang diberi merek sebagai seri Core Ultra 300, akan menampilkan inti kinerja Cougar Cove, arsitektur GPU Xe3, dan unit NPU generasi berikutnya.

Sementara itu, Hukum Moore secara bertahap mendekati batasnya. Saat proses chip menyusut ke arah batas fisik, tantangan seperti tunneling kuantum dan manajemen termal menghambat peningkatan kinerja lebih lanjut melalui penskalaan transistor. Di luar terobosan manufaktur mutakhir, teknologi yang muncul sedang membentuk kembali masa depan komputasi.

Chip fotonik, misalnya, memanfaatkan integrasi fotonik berbasis silikon untuk memproses data melalui sinyal cahaya, yang menawarkan keuntungan seperti konsumsi daya yang sangat rendah dan kecepatan tinggi. Sudah banyak digunakan dalam sistem komunikasi serat optik, chip ini unggul dalam hal lebar pita, latensi, dan ketahanan terhadap interferensi elektromagnetik. IBM berinvestasi besar dalam teknologi optik, setelah baru-baru ini mendemonstrasikan pandu gelombang polimer (PWG) untuk optik yang dikemas bersama (CPO), yang ditujukan untuk merevolusi transfer data dengan lebar pita tinggi di pusat data.

Chip kuantum, komponen inti komputer kuantum, memanfaatkan superposisi dan keterikatan kuantum untuk mencapai kecepatan komputasi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Namun, chip ini memerlukan kondisi ekstrem, seperti suhu mendekati nol mutlak, untuk mempertahankan stabilitas qubit.

Inovasi lainnya termasuk chip nanotube karbon, yang menjanjikan kinerja listrik dan termal yang lebih unggul daripada silikon, dan chip neuromorfik yang meniru neuron otak manusia untuk tugas AI dan pembelajaran mesin yang efisien. Meskipun Hukum Moore mungkin memudar, teknologi ini siap untuk mendefinisikan ulang masa depan teknologi informasi.