Wurtzita: China logra 10.000M de ciclos en memorias

China rompe el techo de los 10.000 millones de ciclos en memorias ferroeléctricas de wurtzita

Un equipo de la Universidad de Xidian (Xi'an, China), con Ruiqing Wang como primer autor, publicó el 10 de septiembre en la revista Science un avance que el sector llevaba años esperando: una estructura de AlScN/AlN (nitruro de aluminio y escandio sobre nitruro de aluminio) que supera los 10.000 millones de ciclos de escritura sin degradarse. Lo consigue gracias a una superred que confina las vacantes de nitrógeno y a un protocolo dinámico de recuperación —un "descanso eléctrico" programado— que mantiene estable la ferroelectricidad del material.

El resultado importa porque toca el talón de Aquiles de un material que, sobre el papel, podía desbancar a las memorias actuales. La wurtzita no es un elemento químico, sino una estructura cristalina. Ciertos materiales con esa estructura —el AlScN es el más estudiado— son ferroeléctricos: tienen dos estados de polarización eléctrica estables que sirven para representar los unos y los ceros binarios. En teoría, eso permite memorias no volátiles (mantienen datos sin alimentación), más pequeñas y más rápidas que las DRAM y NAND actuales. En la práctica, el AlScN siempre se degradaba tras muchos ciclos de escritura. Hasta ahora.

Por qué el hallazgo no es el primero, pero sí el más relevante

El propio equipo chino reconoce que en enero de 2026, Hyunmin Cho lideró un trabajo internacional en Nature Communications que ya había superado los 10.000 millones de ciclos con condensadores de AlScN por debajo de los 50 nm. La diferencia clave, según los investigadores de Xidian, es que su enfoque no depende solo de la miniaturización, sino del confinamiento físico de las vacantes de nitrógeno, que son las causantes reales de la degradación. Es la primera vez que se identifica y se ataca esa raíz del problema con una arquitectura de superred.

👥 ¿Quieres ir más allá de la noticia?

En nuestra comunidad discutimos las tendencias, compartimos oportunidades y nos ayudamos entre emprendedores. Sin humo, solo acción.

👥 Unirme a la comunidad

La línea de investigación no es nueva: en 2018, el científico alemán Simon Fichtner demostró por primera vez la ferroelectricidad del AlScN con estructura de wurtzita. Desde entonces, laboratorios de todo el mundo —incluido EE.UU. y Europa— trabajan en llevar ese descubrimiento del papel a fábrica. El avance chino llega en un momento en el que esa carrera se está decidiendo.

Qué cambia para la geopolítica de las memorias

China consume la mayor parte de las memorias del mundo, pero casi todas las HBM (High Bandwidth Memory) que necesita para entrenar y servir modelos de inteligencia artificial provienen de SK hynix y Samsung (Corea del Sur) y Micron (EE.UU.). Para Pekín, esa dependencia es una vulnerabilidad estratégica: basta con que Washington apriete las restricciones de exportación —algo que ya ha hecho con herramientas de fabricación avanzadas— para estrangular su cadena de suministro de IA.

Un informe sectorial publicado en agosto de 2026 por Research and Markets estima que el mercado global de DRAM se acercará a los US$400.000 millones en 2027, impulsado por la demanda de HBM para centros de datos de IA, con SK hynix, Samsung y Micron como proveedores dominantes. En el mismo reporte se señala que el papel de los proveedores chinos incipientes —encabezados por CXMT y JHICC— es "un comodín a largo plazo", limitado hoy por las restricciones de acceso a equipos y tecnologías occidentales.

CXMT (ChangXin Memory Technologies), el mayor fabricante chino de DRAM, debutó en la Bolsa de Shanghái el 27 de julio de 2026 con una subida superior al 500 % en su primer día, según Channel News Asia. Recaudó 57.920 millones de yuanes (unos US$8.600 millones) en la mayor OPV de Asia en lo que va de año, alcanzó una capitalización cercana a los 3,65 billones de yuanes y se convirtió en la empresa cotizada más valiosa de China. Su cuota global de DRAM ronda el 7,7 % y sus ingresos del primer trimestre crecieron un 719 % interanual. Aun así, CXMT sigue por detrás de los tres grandes en HBM y depende en parte de equipos de fabricación chinos por las restricciones de acceso a herramientas avanzadas de ASML y otros proveedores.

El avance de Xidian encaja en esa hoja de ruta: si China logra industrializar memorias ferroeléctricas de wurtzita, podríasaltarse una generación tecnológica en lugar de perseguir a Corea y EE.UU. en HBM clásico. No es una victoria automática —queda por delante el salto de laboratorio a fábrica—, pero sí abre una ventana de oportunidad que antes no existía.

¿Qué significa esto para una startup tecnológica?

Para la mayoría de startups de software, el cambio no se nota mañana: las memorias DRAM y NAND seguirán siendo las protagonistas durante años. Pero hay tres movimientos accionables hoy:

Mapear tu dependencia de HBM. Si tu producto entrena o sirve modelos grandes —inferencia generativa, visión, voz, recomendación—, el coste y la disponibilidad de GPUs van atados al suministro de HBM. Cualquier ruptura en esa cadena (export controls, paradas de fábrica, picos de demanda) te afecta directo. Modela escenarios con tu proveedor cloud sobre qué pasa si la capacidad de HBM se reduce un 20-30 %.
Diversificar regiones de cómputo. Si tu mercado es LATAM o España y entrenas o sirves IA fuera de China, no estás en el radar directo de las sanciones. Pero si vendes o planeas vender a clientes chinos, o si tu cadena pasa por proveedores taiwaneses o coreanos, conviene tener un plan B geográfico antes de que las reglas cambien.
Seguir de cerca a CXMT y al ecosistema chino. El salto del 500 % en su debut bursátil y el avance de Xidian son señales de que China está moviendo capital y talento a velocidades que Europa y Latinoamérica no pueden ignorar. Para founders que venden herramientas de diseño de chips, EDA, IP o material para semiconductores, China puede pasar de "mercado a evitar" a "mercado a explorar" en los próximos 18-24 meses.

Qué sigue después del hito

Resolver los 10.000 millones de ciclos elimina una restricción práctica, pero no todas. Los propios autores y analistas del sector apuntan al menos cuatro retos pendientes: fabricación a gran escala, densidad de almacenamiento, velocidad de lectura/escritura y consumo energético comparables a las memorias actuales. No se espera que la wurtzita reemplace a DRAM o NAND a corto plazo; sí puede abrir una nueva categoría —memorias ferroeléctricas no volátiles de alta densidad— que conviviría con las tecnologías existentes.

La gran pregunta ya no es técnica, sino industrial: ¿quién logra pasar del paper a la línea de producción primero? Si la respuesta es China, la próxima década de hardware para IA se jugará con reglas distintas a las de hoy.