В Китае создали процессор в виде тонкой эластичной нити с миллионами транзисторов

[djon]

В Китае создали основу для массового производства по-настоящему гибкой электроники. Пока это лабораторная работа, но она впечатляет — разработчики изготовили полноценную микросхему внутри тонкой эластичной нити, из которой можно ткать полотно с возможностью вычислений, запуска нейросетей и даже реализации дисплея.

Источник изображения: SCMP
​

Статья о разработке вышла в журнале Nature 21 января 2026 года. В свободном доступе её пока нет. Китайские источники говорят о решении, сопоставимом по толщине с прядью волос или даже с отдельным волоском, но, судя по фотографии, пока это преувеличение. На снимке толщина нити примерно соответствует 0,5 мм или чуть больше. Тем не менее этот «чип» на каждый квадратный сантиметр содержит 100 000 транзисторов, чего может хватить для решения достаточно серьёзных вычислительных задач. Особенно если сплести из таких нитей целое полотно.

В аннотации к статье сказано, что волоконная интегральная схема (FIC) продемонстрировала «функции питания, измерения и отображения». Чип изготавливается на плоской гибкой подложке и затем скручивается в нить, как свиток папируса. После завершения процесса изготовления гибкая микросхема в виде нити способна растягиваться на 30 % и выдерживает до 10 000 циклов растяжения. Также она сохраняет работоспособность при сгибании на 180 градусов с радиусом кривизны 1 см.

Каждый метр такой ткани может содержать миллионы транзисторов, что сопоставимо с некоторыми современными процессорами. Технология может преобразить мир носимой электроники, сделав её прочной и устойчивой к суровым условиям эксплуатации без оглядки на влагу, мороз или жару.

Источник: 3dnews.ru

 

[sven]

технологии идут вперед.....

 

[djon]

и как говорится, на месте не стоят

 

[qwertyqwerty]

«чип» на каждый квадратный сантиметр содержит 100 000 транзисторов

как? как они туда столько транзисторов запихали?

 

[djon]

они не «запихивали» транзисторы внутрь нити по одному!!!

 

[djon]

Это обычная микросхема, сделанная плоско, по знакомым полупроводниковым технологиям, а нить получается уже после, чисто механически. То есть порядок такой: сначала чип → потом нить, а не наоборот.
Делают микросхему на гибкой подложке, на неё стандартными методами микроэлектроники наносят: транзисторы (тонкоплёночные, TFT), меж соединения.
По сути: это гибкая плата с микросхемой, толщиной в десятки микрон.
100 000 транзисторов на см² — это очень скромная плотность по меркам кремния. Современные CPU — это миллиарды на см², здесь ставка не на плотность, а на механику

Архитектура сразу проектируется под скручивание​

Транзисторы, располагаются не сплошным ковром, а в виде длинных полос.
Это критично при растяжении и изгибе напряжения распределяются, ничего не рвётся в одном месте.
Это давно используется в гибких дисплеях.

Микросхему «сворачивают» в нить​

Вот тут магия, но механическая, не нано: Плоскую гибкую микросхему аккуратно скручивают вдоль оси как папирус или рулон ленты.
В итоге: ширина → превращается в диаметр, слои оказываются внутри нити, снаружи — защитный эластичный слой. Важно что электрическая схема от этого не меняется, а меняется только геометрия.

Назреет вопрос, а почему она не ломается?​

Несколько трюков сразу:
Тонкие слои — чем тоньше, тем меньше механические напряжения
Змейка вместо прямых линий — дорожки могут растягиваться
Нейтральная механическая ось самые хрупкие слои располагают там, где при изгибе почти нет напряжения
Эластичная оболочка — гасит нагрузку

Поэтому:

• +30 % растяжения,
• 10 000 циклов,
• сгиб на 180° — достижимо.

Почему «волосок» — пока маркетинг?

• 0,5 мм — это толще человеческого волоса в 5–10 раз.
• Но:
  • это прототип,
  • сейчас важнее доказать принцип, а не рекорд.

Сокращение толщины:

• это уже вопрос:
  • точности скручивания,
  • упаковки,
  • выхода годных изделий, а не фундаментальной физики.

Почему 100 000 транзисторов — это уже много?

Важно понимать контекст: Это распределённые вычисления.

• Не один «процессор», а:
  • тысячи логических блоков,
  • сенсоры,
  • память,
  • простые нейросетевые ядра.