نايفيديا وTSMC توسعان شراكتهما في الذكاء الاصطناعي لتعزيز تصنيع أشباه الموصلات

iconCryptoBriefing
مشاركة
Share IconShare IconShare IconShare IconShare IconShare IconCopy
AI summary iconملخص

expand icon
أعلنت Nvidia وTSMC عن شراكة لتعزيز تصنيع أشباه الموصلات باستخدام الذكاء الاصطناعي. تدمج هذه الشراكة أدوات الحوسبة المتسارعة من Nvidia في عمليات التصميم والتصنيع الخاصة بـ TSMC. وتشمل الأدوات الرئيسية cuLitho وcuEST وMetropolis. تدعم هذه الشراكة إنتاج TSMC القائم على الذكاء الاصطناعي ومنصة Nvidia القادمة Vera Rubin. وتشير هذه الإعلان عن الشراكة إلى تعميق دمج الذكاء الاصطناعي في تصنيع الرقائق. ويتماشى هذا الإجراء مع اتجاهات الأخبار المتزايدة حول الذكاء الاصطناعي + التشفير في قطاعات التكنولوجيا والبلوك تشين.

لقد وثّقت نيفيديا وTSMC للتو شراكة قد تكون الأهم على الإطلاق في تصنيع أشباه الموصلات الذكية. حيث أُعلنت هذه الشراكة في مؤتمر GTC تايبيه، وتشمل توسيع التعاون بين الشركتين لدمج حسابات نيفيديا المتسارعة وأدوات الذكاء الاصطناعي مباشرة في عمليات تصميم وتصنيع الرقائق الخاصة بـ TSMC.

الهدف بسيط: استخدام الذكاء الاصطناعي للسيطرة على التعقيد المتزايد لعقد أشباه الموصلات المتقدمة. التنفيذ يلامس تقريبًا كل مرحلة من مراحل تصنيع الرقائق، بدءًا من الليثوغرافيا الحاسوبية وصولًا إلى الكشف التلقائي عن العيوب ومحاكاة المصنع الافتراضي.

ما الذي يغطيه الشراكة فعليًا

تُقدم Nvidia مجموعة مكتبات CUDA-X الخاصة بها. الأداة الرئيسية هي cuLitho، وهو مُسرّع للضوئيات الحسابية يمكنه خفض التكلفة ووقت الدورة بنسبة 20-50%. الضوئيات هي عملية حفر أنماط الدوائر على رقائق السيليكون، وهي واحدة من أكثر الخطوات تكلفةً من حيث الحوسبة في تصنيع الرقائق.

إعلان

ثم هناك cuEST، الذي يتعامل مع محاكاة المواد. تدّعي Nvidia أنه يمكنه تسريع هذه المحاكاة حتى 50 مرة أسرع.

تقوم TSMC أيضًا بتطبيق Metropolis وTAO Toolkit من Nvidia لفحص العيوب القائم على الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للنماذج الذكية بتحديد الشذوذ في الوقت الفعلي عبر خطوط الإنتاج.

يتم أيضًا ترقية التحكم في العملية، حيث يتم تطبيق cuML، مكتبة Nvidia للتعلم الآلي، لتحسين معلمات التصنيع في الوقت الفعلي. ويربط كل هذا معًا Omniverse، منصة محاكاة Nvidia، التي تمكن من نمذجة المصانع الافتراضية، مما يسمح لـ TSMC ببناء نسخة رقمية متماثلة لمصنع كامل واختبار التغييرات التشغيلية قبل تطبيقها على العالم المادي.

لماذا هذا مهمٌّ ما وراء الفاب

اعتبر كل من الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia جينسن هوانغ ورئيس مجلس الإدارة والرئيس التنفيذي لشركة TSMC سي.سي. وي هذا الأمر أساسًا ضروريًا لتصميم هياكل الرقائق من الجيل التالي. على وجه التحديد، تم تصميم التعاون لدعم تطوير رقائق لمنصة Vera Rubin القادمة من Nvidia.

هذا ليس بداية باردة. فقد عملت الشركتان معًا لمدة تقارب ثلاثة عقود. وتقوم TSMC بالفعل بتصنيع أحدث وحدات معالجة الرسومات الخاصة بـ Nvidia، وبدأت خطوط إنتاج TSMC في أريزونا بإنتاج شرائح Blackwell المصنوعة في الولايات المتحدة لأول مرة في أكتوبر 2025. ما هو جديد هو عمق تكامل الذكاء الاصطناعي في عمليات التصنيع الفعلية لـ TSMC، وليس فقط الشرائح التي يتم إنتاجها، بل أيضًا كيفية إنتاجها.

ما يعنيه ذلك للمستثمرين

الانخفاض المحتمل بنسبة 20-50% في تكلفة الليثوغرافيا ووقت الدورة هو الرقم الذي يجب التركيز عليه. إذا استطاع تي إس إم سي تقليل جدول الإنتاج بشكل ذي مغزى للعُقد المتقدمة، فهذا يغيّر الاقتصاديات الخاصة بمن يمكنه تحمل تكلفة تصميم شرائح متطورة. فكلما قلّ وقت التسليم، زاد عدد التكرارات التصميمية سنويًا، مما يعني دورات منتج أسرع.

واحدة من المخاطر التي يجب الإشارة إليها: هذا النوع من التبعية التكنولوجية العميقة يعمل في كلا الاتجاهين. تصبح نيفيديا أكثر اعتمادًا على قدرات التصنيع الخاصة بـ TSMC، وتصبح TSMC أكثر اعتمادًا على مجموعة برامج نيفيديا. يضيف مصنع TSMC في أريزونا طبقة من التنويع الجغرافي لهذه القصة، لكن البحث والتطوير الأساسي والإنتاج بأعلى حجم لا يزال يمر عبر تايوان.

إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة قد حصلت عليها من أطراف ثالثة ولا تعكس بالضرورة وجهات نظر أو آراء KuCoin. يُقدّم هذا المحتوى لأغراض إعلامية عامة فقط ، دون أي تمثيل أو ضمان من أي نوع ، ولا يجوز تفسيره على أنه مشورة مالية أو استثمارية. لن تكون KuCoin مسؤولة عن أي أخطاء أو سهو ، أو عن أي نتائج ناتجة عن استخدام هذه المعلومات. يمكن أن تكون الاستثمارات في الأصول الرقمية محفوفة بالمخاطر. يرجى تقييم مخاطر المنتج بعناية وتحملك للمخاطر بناء على ظروفك المالية الخاصة. لمزيد من المعلومات، يرجى الرجوع إلى شروط الاستخدام واخلاء المسؤولية.