Il silicio, protagonista indiscusso dell’industria dei semiconduttori per oltre mezzo secolo, mostra oggi limiti intrinseci di miniaturizzazione, efficienza e sostenibilità, ma la ricerca tecnologica sta aprendo la strada a nuovi materiali particolarmente promettenti, come il carburo di silicio (SiC) e il nitruro di gallio (GaN).
Parallelamente, l’orizzonte si amplia con lo sviluppo del quantum computing, che non si esaurisce nei qubit ma esplora architetture ibride in cui chip tradizionali e quantum accelerator coesistono, e con l’avvento del neuromorphic computing, ispirato all’architettura sinaptica del cervello umano.
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Nuovi materiali per transistor: SiC e GaN
Lo sviluppo della microelettronica, che fino ad ora ha avuto il silicio quale protagonista assoluto, è descritto dalla Legge di Moore. Questa legge fu enunciata inizialmente sotto forma di previsione nel 1965, in un articolo apparso sulla rivista “Electronics Magazine”, dall’informatico statunitense Gordon Moore, pioniere dei microchip e cofondatore prima di Fairchild e poi di Intel. Pur disponendo di una scarsa quantità di dati – si tenga conto che il primo circuito integrato era stato realizzato solo pochi anni prima, nel 1958, dall’ingegnere elettrotecnico Jack Kilby –, Moore aveva profetizzato che la progressiva miniaturizzazione dei transistor stampabili e il progressivo miglioramento delle caratteristiche dei circuiti avrebbero determinato una cadenza annuale di raddoppiamento del numero dei transistor contenuti in un chip o in un’area unitaria, con conseguente aumento della potenza di calcolo.
Il tempo utile al raddoppiamento è stato leggermente rimodulato dallo stesso Moore nel decennio successivo – dagli anni Ottanta è pari a 18 mesi – ma, in effetti, la sua Legge è tuttora sostanzialmente valida. Oggi la miniaturizzazione dei transistor, stampati con procedimento fotolitografico, è arrivata a misure infinitesimali, passando da centinaia a pochi nanometri, un’evoluzione che, tra l’altro, ha reso possibile una loro disposizione su più strati. Per decenni ciò ha significato riduzione di costi di produzione e riduzione delle dimensioni dei device (smartphone, tablet ecc.), favorendo una sempre più ampia accessibilità della tecnologia.
I limiti fisici, i costi e l’impatto del silicio
Tuttavia la Legge di Moore ha dei limiti, che sono quelli fisici del silicio di cui sono costituti i transistor: più avanza la miniaturizzazione più insorgono problematiche legate a perdite di potenza, instabilità termica e dispersione di energia. Inoltre, se per mezzo secolo la geniale previsione dell’informatico statunitense ha spinto uno sviluppo e un’innovazione straordinari nell’industria dei semiconduttori, oggi l’attuale complessità dei processi di produzione ha determinato un aumento di costi, anche sul fronte dell’apertura di nuovi stabilimenti, e un rallentamento della scalabilità, senza contare il pesante impatto ambientale di smaltimento dei materiali, ormai non più sostenibile.
Nuovi materiali: perché SiC e GaN cambiano la potenza di calcolo
La ricerca punta a risolvere queste problematiche su diversi fronti. Il primo è la sperimentazione e l’adozione di nuovi materiali per i transistor, capaci di una maggiore efficienza rispetto al tradizionale silicio. Tra i più promettenti citiamo il carburo di silicio (SiC) e il nitruro di gallio (GaN), già fondamentali per applicazioni nell’e-mobility, nell’elettronica di potenza e nelle infrastrutture per le energie rinnovabili.
Focus SiC: efficienza, temperature estreme e filiere europee
Il SiC, che è un semiconduttore a banda larga (Wide Band Gap), consente la realizzazione di dispositivi con efficienza energetica fino al 70% superiore al silicio e tolleranza a temperature oltre i 600° C. Adatto per dispositivi ad alta potenza e alta tensione, trova una sua naturale applicazione per esempio nell’automotive elettrico e nelle smart grid, cioè nelle reti “intelligenti” di gestione e distribuzione dell’energia elettrica. Europa e Italia, con STMicroelectronics a Catania, stanno già consolidando un vantaggio competitivo nel SiC, diventando hub di riferimento nel settore.
GaN: radiofrequenza, 5g e conversione ad alta densità
Il GaN, invece, si sta dimostrando ideale per potenza nei dispositivi a radiofrequenza (RF), perciò viene ampiamente utilizzato, per esempio, per i radar, il 5G, i trasmettitori satellitari e i sistemi di conversione energetica ad alta densità.
Oltre la fisica classica: il quantum computing e l’architettura ibrida
Se l’attuale dibattito sul quantum computing tende a concentrarsi sull’unità base di informazione quantistica, il qubit, e sulle sue straordinarie proprietà di sovrapposizione (ossia di esistenza in più stati contemporaneamente) e di entanglement (cioè di correlazione tra due particelle indipendentemente dalla distanza tra loro), in realtà l’orizzonte tecnologico è molto più ampio. Accanto ai qubit fisici – realizzati con superconduttori, ioni intrappolati o fotonica – si stanno infatti affermando approcci ibridi, in cui chip tradizionali e quantum accelerator coesistono in architetture integrate.
Esempi di ibridazione: silicon quantum e integrazione nel datacenter
Questi modelli “quantum-inspired” o “quantum-classical hybrid”, cioè che adottano un approccio ibrido quantistico-classico, non puntano a sostituire il silicio nel breve termine, ma a sfruttarne la maturità industriale combinandola con logiche quantistiche per ottenere una maggiore potenza computazionale senza abbandonare la filiera esistente. Si stanno sperimentando diverse soluzioni in questo senso, come quella messa in campo dalla startup britannica Quantum Motion, che sta lavorando a processori in silicio per computer quantistici ricorrendo ai medesimi processi produttivi delle normali unità di elaborazione centrali, oppure quella elaborata da Equal1, un’azienda collegata all’University College Dublin, che ha presentato la prima versione di Bell-1, un computer quantistico che utilizza qubit di spin in silicio combinati con convenzionali processori al silicio in un unico chip e che è facilmente integrabile in centri di elaborazione dati già esistenti.
Risc-v, chiplet e acceleratori: l’ecosistema eterogeneo
Inoltre, la ricerca avanzata in campo RISC-V (Reduced Instruction Set Computing V), una tecnologia open-source che sta favorendo l’accesso all’architettura dei processori ed è utile alla progettazione e alla realizzazione di una vasta gamma di chip per i quali è possibile ricorrere a semiconduttori mirati per usi specifici (dai dispositivi mobili alla robotica), e le innovazioni nel campo dei chiplet modulari (cioè relativamente a una componentistica che può essere combinata per creare potenti processori con dimensioni contenute) stanno dimostrando che architetture custom, integrate con acceleratori quantistici o neuromorfici (ossia quelli che replicano la plasticità sinaptica e i meccanismi di apprendimento del cervello umano), hanno le potenzialità per ridurre i costi di adozione e rendere scalabile il quantum computing “per tutti”.
Si tratta di una direzione che apre lo spazio a nuovi player europei, in grado di progettare microarchitetture flessibili, capaci di adattarsi tanto ai paradigmi classici quanto a quelli emergenti. In prospettiva, non sarà solo la quantità di qubit a definire il vantaggio competitivo, ma la capacità di orchestrare architetture eterogenee – tradizionali, quantistiche e neuromorfiche – in un ecosistema interoperabile e sostenibile.
La questione energetica: consumi, emissioni e impegni globali
L’industria dei chip è tra le più energivore e con l’avvento delle tecnologie IA l’impatto cresce a ritmi esponenziali: secondo il recente report Chipping Point di Greenpeace, il consumo globale di elettricità derivante dalla produzione di chip per l’IA è aumentato di oltre il 350% su base annua, passando da 218 GWh nel 2023 a quasi 984 GWh nel 2024, e le relative emissioni globali sono aumentate di oltre quattro volte tra il 2023 e il 2024, passando da 99.200 tonnellate di CO₂ a 453.600 tonnellate, perlopiù a causa della forte dipendenza dai combustibili fossili nelle reti elettriche dell’Asia orientale, leader nel settore. Numeri insostenibili.
In un documento del 2024, l’Ufficio per l’efficienza energetica e le energie rinnovabili del Dipartimento dell’energia statunitense afferma che il settore e le applicazioni dei semiconduttori potrebbero rappresentare a breve la quota maggiore delle emissioni globali di gas serra associate all’uso di elettricità, dal momento che l’efficientamento energetico in questa industria non è andato di pari passo con l’aumento della domanda globale. Per altro verso, lo stesso documento dà conto della sottoscrizione da parte di 65 tra istituti governativi, organizzazioni accademiche e aziende (tra le quali Google, Intel, Microsoft, Micron, Synopsys, ARM e AMD) dell’Energy Efficiency Scaling for Two Decades (EES2), un impegno a incrementare di mille volte, nell’arco di un ventennio, l’efficienza energetica legata alle applicazioni dei semiconduttori, includendo gli aspetti dei materiali, dei dispositivi, dei circuiti e delle architetture.
Ma non è la solo cordata di questo genere: due anni prima, durante la Conferenza delle Nazioni Unite sui cambiamenti climatici (COP27), è stato fondato il Semiconductor Climate Consortium (SCC), che ha tra gli obiettivi quello di sviluppare piani per ridurre le emissioni totali di gas serra dell’industria dei semiconduttori e creare ecosistemi eco-compatibili.
Sostenibilità come leva competitiva e operativa
Oggi, in effetti, la ricerca guarda in questa direzione, anche se la marcia sarà lunga, puntando a: – materiali a basso impatto ambientale e riciclo dei wafer; – green fabrication, con alimentazione da energie rinnovabili, a loro volta beneficiate dall’utilizzo dei nuovi materiali; – architetture hardware più efficienti, grazie all’ibridazione.
Si noti per inciso che, per l’industria della microelettronica, la sostenibilità ambientale coincide con quella economica, dal momento che la riduzione del fabbisogno di energia, di gas e di acqua abbatte i costi e ottimizza l’operatività.
Cambio di paradigma e opportunità per Europa e Italia
L’analisi delle nuove tendenze tecnologiche evidenzia come la transizione verso uno stadio che vada oltre il silicio non sia una mera sostituzione di materiali, ma una ridefinizione dell’intero paradigma computazionale, con profonde implicazioni per la sostenibilità industriale, la resilienza delle supply chain e la competitività europea.
L’evoluzione dei microchip non rappresenta dunque un semplice upgrade tecnologico, ma un cambio di paradigma. Europa e Italia possono giocare un ruolo di leadership puntando su tre leve: – investimenti su SiC e GaN come materiali strategici, capaci di superare i limiti del silicio perché capaci di maggiori prestazioni, densità di potenza e conducibilità termica; – ecosistema accademico-industriale che fa perno sul quantum computing e le architetture ibride; – modelli produttivi orientati alla sostenibilità e la circolarità.
In questa prospettiva, la sfida non è solo tecnologica ma geopolitica: controllare le tecnologie emergenti significherà determinare la distribuzione del potere industriale del XXI secolo.
Fonti
What Lies Beyond Silicon: The Future of Advanced Electronics Materials, in https://bisresearch.com/insights/what-lies-beyond-silicon-the-future-of-advanced-electronics-materials
AA.VV., Emerging GaN technologies for power, RF, digital and quantum computing applications: recent advances and prospects, 2022, in https://www.merl.com/publications/docs/TR2022-002.pdf
IEEE, International Roadmap for Devices and Systems (IRDS), 2023, in https://irds.ieee.org/
BUFFOLO M. – FAVERO D. – MARCUZZI A. – DE SANTI C., Review and Outlook on GaN and SiC Power Devices: Industrial State-of-the-Art, Applications, and Perspectives, in “IEEE Transactions on Electron Devices”, 2024
European Commission, Eyes on the Future: Signals from recent reports on emerging technologies and breakthrough innovations to support European Innovation Council strategic intelligence, 2024, in https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/bitstream/JRC139313/JRC139313_01.pdf
BROOKS M., Quantum computing is taking on its biggest challenge, 2025, in https://www.technologyreview.com/2024/01/04/1084783/quantum-computing-noise-google-ibm-microsoft/
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