Dunia semikonduktor kembali mendapat kabar penting dari China. Sejumlah peneliti berhasil menemukan cara untuk meningkatkan daya tahan material memori generasi berikutnya hingga lebih dari 10 miliar siklus penulisan data.
Angka tersebut menjadi perhatian karena mencapai sekitar 100 kali lipat dibandingkan daya tahan yang sebelumnya berhasil dicapai pada material serupa. Penemuan ini dinilai dapat membantu mengatasi salah satu hambatan utama dalam pengembangan teknologi memori ferroelectric untuk kebutuhan komputasi berperforma tinggi.
Riset tersebut dilakukan oleh tim dari Xidian University, City University of Hong Kong, dan Fudan University. Hasil penelitian mereka telah dipublikasikan dalam jurnal ilmiah Science pada September 2026.
Tembus 10 Miliar Siklus Tulis
Memori pada perangkat elektronik harus mampu menerima proses baca dan tulis berulang kali. Semakin sering sebuah material digunakan untuk menyimpan dan mengubah data, semakin besar pula tantangan terhadap daya tahan komponen tersebut.
Dalam penelitian terbaru ini, tim ilmuwan mengembangkan material berbasis wurtzite ferroelectrics. Material tersebut memiliki kemampuan untuk berpindah di antara dua kondisi listrik sehingga dapat digunakan untuk merepresentasikan informasi digital.
Peneliti berhasil menunjukkan bahwa struktur material tersebut mampu melewati lebih dari 10 miliar siklus penulisan.
Capaian itu menjadi lompatan besar dibandingkan eksperimen sebelumnya yang berada di kisaran 100 juta siklus. Dengan demikian, peningkatan daya tahannya mencapai sekitar 100 kali lipat.
Terobosan tersebut penting karena daya tahan menjadi salah satu persoalan yang selama ini menghambat penggunaan material ferroelectric secara lebih luas.
Masalah Ada pada Kekosongan Nitrogen
Salah satu material yang menjadi perhatian dalam penelitian ini adalah aluminium scandium nitride atau AlScN.
Material tersebut memiliki sejumlah karakteristik yang menarik untuk pengembangan memori masa depan. AlScN dapat bekerja dengan kecepatan tinggi, memiliki potensi konsumsi energi rendah, serta kompatibel dengan sejumlah proses manufaktur semikonduktor yang sudah tersedia.
Namun, terdapat persoalan ketika material digunakan berulang kali.
Proses perpindahan kondisi listrik menyebabkan kekosongan atom nitrogen atau nitrogen vacancies bergerak di dalam material. Jika kekosongan tersebut berkumpul, kondisi itu dapat menciptakan jalur kebocoran listrik.
Dalam jangka panjang, proses tersebut dapat menyebabkan degradasi material dan membuat perangkat kehilangan kemampuan untuk bekerja secara optimal.
Masalah inilah yang coba diatasi oleh para peneliti.
Struktur Baru Tingkatkan Ketahanan
Alih-alih hanya mengandalkan perubahan pada proses operasi, para ilmuwan mencoba mengendalikan pergerakan kekosongan nitrogen di dalam material.
Dengan merancang struktur yang dapat membatasi pergerakan dan pengelompokan nitrogen vacancies, jalur kebocoran listrik dapat ditekan.
Hasilnya, material mampu mempertahankan karakteristiknya dalam jumlah siklus penulisan yang jauh lebih tinggi.
Temuan tersebut menunjukkan bahwa persoalan ketahanan material bukan hanya berkaitan dengan kemampuan dasar ferroelectric untuk berpindah keadaan, tetapi juga bagaimana struktur mikroskopis di dalam material merespons proses switching berulang.
Penemuan mekanisme tersebut membuka peluang untuk mengembangkan desain memori yang lebih stabil.
Mengapa Penting untuk AI?
Kebutuhan terhadap teknologi memori terus meningkat seiring berkembangnya kecerdasan buatan atau AI.
Pusat data yang menjalankan model AI membutuhkan komponen memori berkecepatan tinggi untuk menyimpan dan memproses data dalam jumlah besar. Beban kerja tersebut juga membutuhkan perangkat yang dapat bekerja secara konsisten dalam waktu panjang.
Karena itu, memori generasi berikutnya tidak hanya dituntut memiliki kapasitas besar. Kecepatan, efisiensi energi, kepadatan penyimpanan, serta daya tahan juga menjadi faktor penting.
Material ferroelectric seperti AlScN menarik perhatian karena secara teori dapat menawarkan kombinasi kecepatan switching tinggi dan konsumsi energi yang rendah.
Jika persoalan daya tahan dapat diatasi, teknologi tersebut berpotensi digunakan dalam berbagai arsitektur komputasi masa depan.
Namun, hasil penelitian ini belum berarti bahwa chip memori berbasis AlScN akan langsung menggantikan DRAM atau NAND yang digunakan secara luas saat ini.
Masih diperlukan berbagai tahap pengembangan sebelum teknologi laboratorium dapat berubah menjadi produk komersial.
Bukan Berarti Chip Saat Ini Langsung Berubah
Penting untuk memahami bahwa angka 10 miliar siklus merupakan hasil demonstrasi penelitian terhadap material dan struktur tertentu.
Capaian tersebut tidak berarti seluruh chip memori buatan China kini otomatis memiliki daya tahan 100 kali lebih tinggi.
Teknologi yang diteliti merupakan kandidat untuk memori generasi berikutnya. Masih diperlukan pengujian lebih lanjut terkait proses produksi dalam skala besar, konsistensi hasil, integrasi dengan sistem elektronik, biaya manufaktur, serta performa dalam kondisi penggunaan nyata.
Dengan kata lain, penemuan ini lebih tepat dipandang sebagai terobosan material dan desain yang dapat membantu membuka jalan menuju teknologi memori baru.
China Perkuat Riset Semikonduktor
Penemuan tersebut juga muncul ketika industri semikonduktor China sedang mempercepat pengembangan teknologi memori.
Pada September 2026, ChangXin Memory Technologies atau CXMT mengumumkan produksi massal platform DRAM generasi kelima yang disebut G5. Platform tersebut diklaim meningkatkan efisiensi produksi wafer dan menghadirkan chip LPDDR5X berkapasitas 24 gigabit.
Perkembangan tersebut menunjukkan bahwa riset China di bidang memori tidak hanya berlangsung pada tingkat laboratorium, tetapi juga mencakup produksi DRAM komersial.
Di sisi lain, riset AlScN bergerak pada jalur berbeda karena menyasar kemungkinan teknologi memori masa depan. Jika berhasil dikembangkan lebih lanjut, teknologi ini dapat menjadi salah satu alternatif untuk kebutuhan komputasi berkecepatan tinggi.
Jalan Menuju Memori Generasi Berikutnya
Keberhasilan mencapai lebih dari 10 miliar siklus tulis menjadi salah satu indikator bahwa hambatan reliabilitas pada wurtzite ferroelectrics mulai dapat diatasi.
Bagi industri semikonduktor, daya tahan merupakan faktor penting karena komponen memori harus mampu menghadapi aktivitas switching dalam jumlah sangat besar tanpa mengalami penurunan kinerja.
Dengan mengendalikan pergerakan kekosongan nitrogen, para peneliti menunjukkan pendekatan baru untuk meningkatkan umur operasional material.
Jika hasil tersebut dapat direplikasi dan diterapkan pada proses produksi berskala besar, teknologi ini berpotensi menjadi bagian dari perkembangan memori untuk pusat data, perangkat AI, dan sistem komputasi berperforma tinggi.
Untuk saat ini, penemuan tersebut masih berada pada tahap penelitian. Namun, kemampuan melewati 10 miliar siklus tulis memberikan sinyal bahwa teknologi memori ferroelectric semakin mendekati standar ketahanan yang dibutuhkan oleh perangkat komputasi masa depan.
Bagi industri AI yang terus membutuhkan memori cepat, hemat energi, dan tahan digunakan secara intensif, peningkatan daya tahan sekitar 100 kali tersebut menjadi perkembangan yang layak untuk terus dipantau.
