AI กำลัง "ผลักดัน" อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ให้เปลี่ยนแปลงอย่างมาก

ความต้องการ AI ที่เพิ่มสูงขึ้นส่งผลให้ความต้องการ GPU, TPU และโปรเซสเซอร์เพิ่มสูงขึ้น อย่างไรก็ตาม AI ยังเป็นทางออกสำหรับปัญหาต่างๆ มากมายในการผลิตเซมิคอนดักเตอร์อีกด้วย...

ตามที่ดร. สตีเวน วู แห่งบริษัท Rambus Semiconductor กล่าวไว้ว่า เมื่อเผชิญกับการพัฒนา AI การตอบสนองความต้องการที่พุ่งสูงขึ้นทั้งในด้านปริมาณและคุณภาพถือเป็นความท้าทายครั้งใหญ่ แม้แต่สำหรับ "ผู้ยิ่งใหญ่" ในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ก็ตาม

การออกแบบชิปเกี่ยวข้องกับขั้นตอนที่ซับซ้อนหลายขั้นตอน ตั้งแต่การออกแบบเชิงฟังก์ชัน การสังเคราะห์วงจร ไปจนถึงการจัดวาง การกำหนดเส้นทาง การตรวจสอบ การผลิตทดสอบ ฯลฯ ด้วยสายการผลิตชิปขั้นสูง กระบวนการทั้งหมดนี้อาจใช้เวลานานหลายปี

ในขณะเดียวกัน การเติบโตของ AI ทำให้เกิดแรงกดดันต่ออุตสาหกรรมในการย่นระยะเวลาดำเนินการ สร้างสรรค์นวัตกรรมได้เร็วขึ้น และตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นในด้านพลังงาน หน่วยความจำ และแบนด์วิดท์

ซึ่งหมายความว่านักออกแบบจะต้องพัฒนาผลิตภัณฑ์บ่อยขึ้นและภายในกรอบเวลาที่จำกัดมากขึ้น

ยิ่งไปกว่านั้น จากการคาดการณ์ของสมาคมอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์โลก (SEMI) ระบุว่า นับจากนี้ไปจนถึงปี 2030 อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ทั่วโลกจะต้องการแรงงานที่มีทักษะเพิ่มขึ้นประมาณหนึ่งล้านคน ความท้าทายนี้ทำให้การส่งเสริมระบบอัตโนมัติกลายเป็นกลยุทธ์สำคัญสำหรับธุรกิจในอุตสาหกรรมนี้

ภาพประกอบ

ตามที่ผู้เชี่ยวชาญกล่าวไว้ การนำ AI มาใช้ในการผลิตเซมิคอนดักเตอร์จะเป็นวิธีแก้ปัญหาที่จะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพที่โดดเด่น โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับสายชิปที่ต้องการประสิทธิภาพสูง

อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลจากกระบวนการผลิตเพื่อตรวจจับความผิดปกติและปรับการดำเนินการได้ทันที

ด้วยเหตุนี้ ธุรกิจจึงสามารถประหยัดวัสดุ ลดระยะเวลาหยุดทำงาน และลดต้นทุนได้

การแข่งขันพัฒนา AI ยังบังคับให้บริษัทขนาดใหญ่ต้องลงทุนอย่างต่อเนื่องในการวิจัย ออกแบบ และผลิต เพื่อเพิ่มกำลังการผลิตชิป ในเดือนมีนาคม 2568 TSMC ประกาศเพิ่มงบประมาณอีก 1 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐฯ สำหรับโรงงานผลิตในสหรัฐอเมริกา McKinsey ระบุว่า นับจากนี้จนถึงปี 2573 การลงทุนรวมในการสร้างโรงงานผลิตเซมิคอนดักเตอร์ทั่วโลกอาจสูงถึง 1 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงขนาดอันมหาศาลของอุตสาหกรรมนี้

ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี เช่น NVIDIA กำลังสร้าง "โรงงาน AI" ขึ้นมา ซึ่งเป็นระบบเฉพาะที่จัดการและเพิ่มประสิทธิภาพให้กับวงจรชีวิต AI ทั้งหมด

ถือเป็นจุดเปลี่ยนที่เปิดยุคใหม่ให้กับห่วงโซ่อุปทานเซมิคอนดักเตอร์ รวมถึงโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลระดับโลก

ในปัจจุบันนักออกแบบชิปถูกบังคับให้มุ่งเน้นไปที่การสร้างผลิตภัณฑ์ที่มีขนาดเล็กลง ประหยัดพลังงานมากขึ้น แต่ยังคงทรงพลังมากขึ้น

เจนเซ่น หวง ซีอีโอของ NVIDIA เคยเน้นย้ำว่า "AI กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว ปริมาณการประมวลผลที่เราต้องการในปัจจุบัน ซึ่งพัฒนามาจาก AI และโมเดลเอเจนต์นั้น สูงกว่าที่คาดการณ์ไว้เมื่อปีที่แล้วถึง 100 เท่า"

เพื่อตอบสนองความต้องการชิปเฉพาะทางที่เพิ่มมากขึ้นและลดความท้าทายด้านพลังงาน นักออกแบบในอุตสาหกรรมยังกำลังสำรวจการใช้งานวัสดุใหม่ๆ อีกด้วย

นอกจากนี้ AI ยังช่วยเร่งการวิจัยและพัฒนาอีกด้วย เนื่องจากสามารถวิเคราะห์ข้อมูลการทดสอบเพื่อคาดการณ์คุณสมบัติของซิลิคอนทางเลือก และรองรับวิธีการผลิตใหม่ๆ เช่น การซ้อน ซึ่งเปิดโอกาสให้สร้างชิปที่มีประสิทธิภาพและทรงพลังมากขึ้น

นี่ถือเป็นปัจจัยสำคัญ เนื่องจากอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์กำลังเข้าใกล้กฎของมัวร์ และจำเป็นต้องหาวิธีใหม่ๆ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของชิปต่อไป

การใช้ AI ในการออกแบบ การประกอบ การทดสอบ และการควบคุมคุณภาพ ช่วยให้มั่นใจได้ว่าชิปคุณภาพสูงสุดเท่านั้นที่จะออกสู่ตลาด AI ช่วยให้นักออกแบบสามารถตรวจจับข้อบกพร่องในระดับจุลภาคได้รวดเร็วและแม่นยำกว่าวิธีการแบบเดิมมาก ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงที่ผลิตภัณฑ์ที่มีข้อบกพร่องจะไปถึงมือผู้ใช้ได้อย่างมาก ในขณะเดียวกัน ความน่าเชื่อถือโดยรวมของชิปเซมิคอนดักเตอร์ก็ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นอย่างมาก

ตามการคาดการณ์ การลงทุนด้าน AI สำหรับการออกแบบชิปอาจสูงถึง 500 ล้านดอลลาร์ภายในปี 2569 ในขณะเดียวกัน มูลค่าตลาดของเครื่องเร่งความเร็ว AI ที่ใช้ในเซิร์ฟเวอร์คาดว่าจะเพิ่มขึ้น 12 พันล้านดอลลาร์ระหว่างปี 2567 ถึง 2571

การพัฒนา AI จำเป็นต้องให้อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ก้าวเข้าสู่ยุคแห่งการเปลี่ยนแปลงอย่างแท้จริง อย่างไรก็ตาม AI ยังช่วยให้การผลิตเซมิคอนดักเตอร์มีประสิทธิภาพมากขึ้น มีนวัตกรรมมากขึ้น และคุ้มค่ามากขึ้น ปฏิสัมพันธ์แบบสองทางระหว่าง AI และเซมิคอนดักเตอร์กำลังก่อร่างสร้างวัฏจักรแห่งความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วยนวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง

อ้างอิงจาก vneconomy.vn

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