ИИ «подталкивает» полупроводниковую промышленность к кардинальным преобразованиям

Растущий спрос на ИИ привёл к увеличению спроса на графические процессоры, тензорные процессоры и процессоры. Но ИИ также является решением многих проблем в производстве полупроводников…

По словам доктора Стивена Ву из компании Rambus Semiconductor Company, в условиях развития искусственного интеллекта удовлетворение стремительно растущего спроса как по количеству, так и по качеству становится серьезной проблемой даже для «крупных парней» полупроводниковой промышленности.

Проектирование микросхем включает множество сложных этапов: от функционального проектирования, синтеза схемы до компоновки, маршрутизации, проверки, тестового производства и т. д. При использовании современных линий по производству микросхем весь этот процесс может длиться многие годы.

Между тем, бум искусственного интеллекта оказывает все большее давление на отрасль, заставляя ее сокращать сроки поставок, быстрее внедрять инновации и удовлетворять растущие потребности в мощности, памяти и пропускной способности.

Это означает, что дизайнерам приходится разрабатывать продукты чаще и в более сжатые сроки.

Кроме того, согласно прогнозу Глобальной ассоциации полупроводниковой промышленности (SEMI), к 2030 году мировой полупроводниковой промышленности потребуется около миллиона квалифицированных рабочих. Эта задача делает развитие автоматизации стратегией для предприятий отрасли.

Иллюстрация фото

По мнению экспертов, применение ИИ в производстве полупроводников станет решением, которое поможет улучшить выдающиеся показатели, особенно для линеек микросхем, требующих высокой производительности.

Алгоритмы машинного обучения могут анализировать огромные объемы данных из производственных процессов, чтобы обнаруживать аномалии и мгновенно корректировать операции.

Благодаря этому предприятия могут экономить материалы, сокращать время простоя и сокращать расходы.

Гонка за развитие искусственного интеллекта также вынуждает крупные корпорации постоянно инвестировать значительные средства в исследования, проектирование и производство для наращивания мощностей по поставкам микросхем. В марте 2025 года TSMC объявила о выделении дополнительных 100 миллиардов долларов на свои производственные мощности в США. По данным McKinsey, с настоящего момента и до 2030 года общий объём инвестиций в строительство полупроводниковых заводов по всему миру может достичь 1000 миллиардов долларов — эта цифра свидетельствует об огромном масштабе отрасли.

Такие технологические гиганты, как NVIDIA, даже строят «фабрики ИИ» — специализированные системы, которые управляют и оптимизируют весь жизненный цикл ИИ.

Это считается поворотным моментом, открывающим новую эру для цепочки поставок полупроводников, а также глобальной вычислительной инфраструктуры.

Сегодня разработчики микросхем вынуждены сосредоточиться на создании более компактных, энергоэффективных, но при этом более мощных продуктов.

Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг однажды подчеркнул: «Развитие ИИ происходит экспоненциально. Объём вычислений, необходимых нам сегодня, с развитием ИИ и моделей агентов, более чем в 100 раз превышает прогнозы, сделанные всего год назад».

Чтобы удовлетворить растущий спрос на специализированные микросхемы и решить проблемы с питанием, промышленные проектировщики также изучают новые области применения материалов.

ИИ также помогает ускорить НИОКР, поскольку он может анализировать данные испытаний для прогнозирования свойств альтернатив кремнию и поддерживать новые методы производства, такие как стекирование, открывая возможности для создания более эффективных и мощных чипов.

Это имеет решающее значение, поскольку полупроводниковая промышленность приближается к порогу закона Мура и должна найти новые способы дальнейшего повышения производительности микросхем.

Использование ИИ в проектировании, сборке, тестировании и контроле качества помогает гарантировать, что на рынок попадают только самые качественные микросхемы. С помощью ИИ разработчики могут обнаруживать микроскопические дефекты гораздо быстрее и точнее, чем традиционными методами. Это значительно снижает риск попадания бракованной продукции к потребителям, а общая надёжность полупроводниковых микросхем существенно повышается.

По прогнозам, инвестиции в ИИ для разработки микросхем к 2026 году могут достичь 500 миллионов долларов. Параллельно ожидается, что рыночная стоимость ИИ-ускорителей, используемых в серверах, увеличится на 12 миллиардов долларов в период с 2024 по 2028 год.

Развитие ИИ требует от полупроводниковой промышленности действительно вступить в период глубокой трансформации. Однако ИИ также способствует повышению эффективности, инновационности и рентабельности производства полупроводников. Двустороннее взаимодействие между ИИ и полупроводниками формирует цикл технологического прогресса, движущей силой которого являются непрерывные инновации.

По данным vneconomy.vn

Источник: https://mst.gov.vn/ai-dang-day-nganh-cong-nghiep-ban-dan-phai-chuyen-minh-manh-me-197251121083038699.htm