Científicos combinan ADN sintético con un semiconductor para crear una memoria que usa 100 veces menos energía

Un material biológico haciendo el trabajo de un chip de memoria

Un equipo de investigadores publicó el 17 de agosto de 2026 los resultados de un nuevo dispositivo de memoria que combina ADN sintético con un semiconductor tradicional, logrando un componente capaz de almacenar y procesar información en el mismo lugar físico, algo que los chips de memoria convencionales no pueden hacer sin trasladar constantemente los datos entre unidades separadas de almacenamiento y cálculo. El resultado es un dispositivo de memoria ultraeficiente que consume aproximadamente 100 veces menos energía que las tecnologías equivalentes actuales.

La arquitectura tradicional de los ordenadores —incluidos los sistemas que entrenan y ejecutan los modelos de inteligencia artificial actuales— separa físicamente el procesador, donde se realizan los cálculos, de la memoria, donde se almacenan los datos. Ese constante trasiego de información entre ambos componentes consume una cantidad significativa de la energía total que gasta cualquier sistema de cómputo intensivo, un problema que se agrava exponencialmente a medida que los modelos de IA crecen en tamaño y en volumen de datos procesados.

Por qué esto importa especialmente para la próxima generación de IA

Al fusionar la capacidad de almacenamiento con la capacidad de procesamiento en un único componente biohíbrido, la tecnología presentada esta semana apunta directamente a reducir ese cuello de botella energético estructural. Aunque la investigación se encuentra todavía en una fase experimental de laboratorio, sus autores señalan que este tipo de tecnología biohíbrida podría eventualmente contribuir a hacer que tanto los sistemas de inteligencia artificial como la próxima generación de ordenadores en general resulten considerablemente más eficientes desde el punto de vista energético, en un momento en que el consumo eléctrico de los grandes centros de datos dedicados a IA se ha convertido en una de las principales preocupaciones de la industria tecnológica.

Una pieza más del mapa de la eficiencia energética en IA

El hallazgo se suma a otros avances recientes en materiales y arquitecturas de cómputo orientadas específicamente a reducir el coste energético de la inteligencia artificial, un campo de investigación que ha ganado urgencia a medida que el gasto de capital de las grandes tecnológicas en infraestructura de IA ha seguido disparándose durante 2026. A diferencia de los avances centrados en algoritmos o en la eficiencia de los propios modelos, esta línea de investigación ataca el problema desde la base física del hardware, explorando materiales biológicos como el ADN como una alternativa viable a los semiconductores tradicionales para tareas específicas de memoria y procesamiento.