AI "pressar" halvledarindustrin till en dramatisk omvandling

Enligt Dr. Steven Woo på Rambus Semiconductor Company är det, med tanke på AI-utvecklingen, en stor utmaning även för de "stora aktörerna" inom halvledarindustrin att möta den skenande efterfrågan, både kvantitativt och kvalitativt.

Chipdesign involverar många komplexa steg, från funktionell design, kretssyntes till layout, routing, verifiering, testtillverkning etc. Med avancerade chiplinjer kan hela denna process pågå i många år.

Samtidigt sätter AI-boomen mer press på branschen att förkorta ledtider, förnya sig snabbare och möta växande krav på kraft, minne och bandbredd.

Det innebär att designers måste utveckla produkter oftare och inom snävare tidsramar.

För att inte tala om att enligt prognosen från Global Association of Semiconductor Industries (SEMI) kommer den globala halvledarindustrin att behöva cirka en miljon fler kvalificerade arbetare från och med nu och fram till 2030. Denna utmaning gör att främjandet av automatisering blir en strategi för företag i branschen.

Illustrationsfoto

Enligt experter kommer tillämpningen av AI inom halvledartillverkning att vara lösningen för att förbättra enastående prestanda, särskilt för chiplinjer som kräver hög prestanda.

Maskininlärningsalgoritmer kan analysera enorma mängder data från tillverkningsprocesser för att upptäcka avvikelser och justera verksamheten direkt.

Tack vare det kan företag spara material, minska driftstopp och sänka kostnader.

Kapplöpningen om att utveckla AI har också tvingat stora företag att kontinuerligt investera kraftigt i forskning, design och produktion för att förbättra chipleveranskapaciteten. I mars 2025 tillkännagav TSMC ytterligare 100 miljarder dollar för sina amerikanska tillverkningsanläggningar. Enligt McKinsey kan den totala investeringen i att bygga halvledarfabriker globalt från och med nu och fram till 2030 uppgå till 1 000 miljarder dollar – en siffra som visar branschens enorma skala.

Teknikjättar som NVIDIA bygger till och med ”AI-fabriker” – dedikerade system som hanterar och optimerar hela AI-livscykeln.

Detta anses vara en vändpunkt som inleder en ny era för halvledarleveranskedjan såväl som den globala datorinfrastrukturen.

Chipdesigners tvingas idag fokusera på att skapa produkter som är mindre, mer energieffektiva, men ändå kraftfullare.

NVIDIAs VD Jensen Huang betonade en gång: "AI accelererar exponentiellt. Mängden beräkningar vi behöver idag, med utvecklingen av AI och agentmodeller, är mer än 100 gånger större än vad som förutspåddes för bara ett år sedan."

För att möta den växande efterfrågan på specialiserade chip och mildra strömförsörjningsutmaningar utforskar industridesigners även nya materialtillämpningar.

Och AI hjälper också till att accelerera FoU, eftersom den kan analysera testdata för att förutsäga egenskaperna hos kiselalternativ och stödja nya tillverkningsmetoder som stapling, vilket öppnar upp möjligheter att skapa mer effektiva och kraftfulla chips.

Detta är viktigt eftersom halvledarindustrin närmar sig tröskeln för Moores lag och behöver hitta nya sätt att fortsätta förbättra chips prestanda.

Användningen av AI inom design, montering, testning och kvalitetskontroll bidrar till att säkerställa att endast chip av högsta kvalitet når marknaden. Med hjälp av AI kan konstruktörer upptäcka mikroskopiska defekter mycket snabbare och mer exakt än med traditionella metoder. Detta minskar avsevärt risken för att defekta produkter når användarna, samtidigt som den övergripande tillförlitligheten hos halvledarchip förbättras avsevärt.

Enligt prognoser kan investeringarna i AI för chipdesign uppgå till 500 miljoner dollar år 2026. Parallellt förväntas marknadsvärdet för AI-acceleratorer som används i servrar öka med 12 miljarder dollar mellan 2024 och 2028.

Utvecklingen av AI kräver att halvledarindustrin verkligen går in i en period av stark omvandling. AI hjälper dock också till att halvledarproduktionen blir effektivare, mer innovativ och mer kostnadseffektiv. Den tvåvägsinteraktionen mellan AI och halvledare bildar en cykel av tekniska framsteg, driven av kontinuerlig innovation.

Enligt veconomy.vn

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