AI memory and HBM supply-chain claims due diligence

Convierte anuncios públicos de semiconductores en lista de verificación cuando se alegan leyes de escalado, lógica apilada o equivalencia en nanómetros sin benchmarks independientes. Exige evidencia de rendimiento, térmica, empaquetado y validación externa —como en reportajes CNBC sobre LogicFolding/τ Scaling de Huawei y escepticismo analista sobre 1,4 nm sin EUV— y mapea controles de exportación e implicaciones para GPU.

Explora objetivos, restricciones, riesgos y opciones de diseño antes de comprometerse con un camino de implementación específico. Esta técnica es más valiosa cuando se enfrentan decisiones de producto o UX donde la elección equivocada es costosa de revertir: nuevas funcionalidades con valor de usuario incierto, pivotes arquitectónicos o dependencias cruzadas donde cada equipo tiene un modelo mental diferente del problema.

Craftea prompts con framing de tarea explícito, definición de rol, restricciones de output, requisitos de citación y few-shot examples para que las respuestas del modelo sean consistentes, fundamentadas en evidencia y accionables para tareas downstream. Prompt engineering reduce la variabilidad y riesgo de alucinación que viene de prompts sub-especificados.