Samsung Electronics está acelerando la modernización de uno de los pasos menos visibles, pero más sensibles, de la fabricación de semiconductores: el dicing o corte de obleas. Según ha publicado este 24 de marzo el diario surcoreano ETNews, la compañía está encargando nuevos equipos de corte con láser de femtosegundo para ampliar su uso en la producción de HBM4, la memoria de alto ancho de banda llamada a alimentar la próxima generación de sistemas de Inteligencia Artificial. La información no llega acompañada de un comunicado específico de Samsung sobre estos pedidos, pero sí encaja con la hoja de ruta que la empresa viene mostrando desde principios de año para reforzar su posición en memorias avanzadas.

La noticia importa porque el corte de la oblea no es una fase secundaria. Después de grabar los circuitos sobre el wafer, cada chip debe separarse con la máxima precisión posible. En memorias cada vez más densas, apiladas y orientadas a cargas de IA, cualquier mejora en limpieza, daño térmico o integridad del die puede terminar influyendo en el rendimiento final, en la fiabilidad y, sobre todo, en el rendimiento fabril medido en obleas útiles. Por eso, que Samsung quiera extender una tecnología de corte más avanzada justo cuando HBM4 entra en producción comercial no parece un ajuste menor, sino un movimiento industrial bastante calculado.

Un cambio técnico con impacto directo en yield y productividad

Según ETNews, Samsung está preparando pedidos de al menos 10 equipos de dicing con láser de femtosegundo, tanto para procesos de grooving —el surco previo sobre la oblea— como para full-cut, y prevé instalarlos en su campus de Cheonan, una de sus instalaciones dedicadas al ensamblaje, test y packaging de semiconductores. El mismo medio añade que la empresa estudia incluso ampliar el volumen de compras, en parte porque el plazo de entrega de este tipo de maquinaria supera los ocho meses. Todo ello debe leerse, eso sí, como información de cadena de suministro y de fuentes del sector, no como una confirmación oficial detallada de Samsung.

Lo que sí tiene respaldo técnico más allá de la información periodística es la lógica del cambio. DISCO, uno de los grandes especialistas mundiales en equipos de corte y procesado de obleas, explica en su documentación técnica que los sistemas láser de pulso corto y ultracorto permiten reducir el daño térmico y mejorar la calidad del corte frente a enfoques convencionales. En uno de sus análisis, la empresa concluye que el uso de láser ultrashort pulse seguido de blade dicing reduce la fusión en la base del surco y mejora la resistencia del die frente al uso de láser convencional más corte mecánico. Es decir, no se trata solo de cortar más fino, sino de hacerlo con menos estrés para el chip.

En el caso de los láseres de femtosegundo, la precisión sube un peldaño más. Frente a los pulsos en nanosegundos, estos pulsos ultracortos permiten trabajar a una escala muy superior y limitar mejor la zona afectada por el calor. Para productos como HBM4, donde la complejidad del apilado, la densidad de interconexiones y la exigencia del empaquetado avanzado son cada vez mayores, esa mejora puede ser especialmente relevante. La propia información publicada en Corea apunta a que Samsung quiere priorizar esta tecnología en HBM4 precisamente para elevar tanto la calidad como la productividad.

HBM4 ya no es una promesa, sino una carrera industrial en marcha

El contexto también ayuda a entender la decisión. Samsung anunció el 12 de febrero que había comenzado la producción en masa de HBM4 y que ya estaba enviando productos comerciales a clientes. En ese mismo anuncio defendía que su HBM4 alcanza una velocidad constante de 11,7 Gbps, ampliable hasta 13 Gbps, y subrayaba que esta generación está orientada a los centros de datos y a la nueva oleada de infraestructura para Inteligencia Artificial. Días después, en la GTC 2026, la compañía volvió a exhibir HBM4 y HBM4E como piezas centrales de su ofensiva para sistemas de IA de próxima generación.

Además, Samsung ha empezado a reforzar públicamente los vínculos comerciales que quiere construir alrededor de esta memoria. El 18 de marzo anunció con AMD una ampliación de su colaboración estratégica en soluciones de memoria para IA, incluyendo el suministro principal de HBM4 para la futura GPU AMD Instinct MI455X. Reuters también informó ese mismo día de que Samsung está buscando acuerdos plurianuales con grandes clientes para dar más estabilidad a su negocio de chips en pleno “superciclo” impulsado por los centros de datos de IA. En ese marco, cualquier mejora de proceso que ayude a fabricar más y mejor cobra un valor inmediato.

La presión competitiva es evidente. TrendForce señaló este mes que Samsung está recuperando terreno en HBM gracias a HBM3E y HBM4, aunque SK Hynix sigue liderando la producción global en bits. La firma proyecta que SK Hynix mantendrá alrededor del 50 % del output de HBM en 2026, mientras Samsung subiría hasta el 28 %. No es una distancia pequeña, y explica por qué el grupo surcoreano está intentando afinar tanto la validación comercial como la eficiencia de fabricación. Reuters, por su parte, recordaba la semana pasada que Samsung sigue tratando de cerrar la brecha con SK Hynix en la memoria de alto ancho de banda, un mercado donde la calidad de ejecución industrial se ha vuelto tan importante como el diseño del producto.

Más allá de HBM4: un posible cambio de fondo en la fábrica

Uno de los detalles más interesantes de la información publicada por ETNews es que Samsung no estaría limitando el análisis del láser de femtosegundo solo a DRAM. El medio asegura que la empresa también está estudiando extender este enfoque a NAND y a semiconductores de sistema. Si ese despliegue acaba confirmándose, no estaríamos solo ante una mejora táctica para HBM4, sino ante una transformación más amplia del procesado final en varias familias de producto. De nuevo, conviene mantener el matiz: eso es lo que apunta la prensa sectorial surcoreana, no un plan oficial cerrado comunicado por la compañía.

También queda por ver quién capitaliza industrialmente esta nueva fase. ETNews sitúa a la surcoreana EO Technics y a la japonesa DISCO como las compañías mejor colocadas en la cadena de suministro de estos equipos. DISCO ya cuenta con un catálogo consolidado en láser saws y soluciones de dicing para semiconductores avanzados, mientras EO Technics también comercializa sistemas láser de grooving y dicing para obleas finas. Si Samsung aumenta pedidos en los próximos meses, esa rivalidad tecnológica puede intensificarse.

En el fondo, la lectura más importante es otra. En la carrera por HBM4, no basta con anunciar que se ha llegado primero a producción o que se han firmado acuerdos con grandes clientes. La diferencia real se juega en la fábrica, en procesos que muchas veces apenas salen en la foto: corte, ensamblado, test, limpieza, apilado y rendimiento. Si Samsung está apostando por llevar el corte de obleas a una nueva generación con láser de femtosegundo, es porque entiende que la batalla por la memoria para IA no se va a decidir solo en el marketing del producto, sino en la capacidad de entregar volumen, calidad y fiabilidad a gran escala.

Preguntas frecuentes

¿Qué es el dicing de obleas en semiconductores?
Es el proceso mediante el cual una oblea ya fabricada se corta en chips individuales o dies. Es una etapa clave porque un mal corte puede afectar a la calidad del chip, a la contaminación por partículas y al rendimiento final de fabricación.

¿Qué ventaja tiene el láser de femtosegundo frente al corte convencional?
Su principal ventaja es la precisión. Al trabajar con pulsos ultracortos, reduce el daño térmico y permite cortes más limpios, algo especialmente útil en chips avanzados con estructuras finas e interconexiones complejas.

¿Samsung ya fabrica HBM4 en masa?
Sí. Samsung anunció en febrero de 2026 que había comenzado la producción en masa de HBM4 y que ya estaba enviando productos comerciales a clientes.

¿Por qué HBM4 es tan importante para la Inteligencia Artificial?
Porque es una memoria diseñada para ofrecer mucho ancho de banda en sistemas de alto rendimiento, como GPUs y aceleradores de IA. Es una pieza crítica en la infraestructura de entrenamiento e inferencia de modelos avanzados.

vía: Jukan