"כבר מעל לעשור אנו משלבים אלגוריתמים של AI בכלים שלנו כדי לשפר את התפוקה של הלקוחות"
בזמן שתעשיית השבבים מספקת את התשתית למהפכת ה- AI, גם הבינה המלאכותית משפיעה על תהליכי הפיתוח, הייצור והבקרה שמאפיינים תעשייה זו. "השבבים נמצאים בלב מהפכת הAI – ואנחנו רואים זאת במיוחד במרכזי הנתונים הגדולים ובהתקני הקצה של הרשת. שם בעצם מתרחשת המהפכה הגדולה" אומר אורי תדמור, נשיא KLA ישראל. תדמור ישתתף בכנס ChipEx2025 שיתקיים במרכז הכנסים אקספו ת"א ב- 13 במאי. תדמור עצמו ישתתף בערב הבכירים שיתקיים למחרת במרכז פרס לשלום.
אז מי משפיעה יותר, אחת על השניה: הבינה המלאכותית על תעשיית השבבים או תעשיית השבבים על הבינה המלאכותית?
"מרכזי הנתונים הגדולים מסתמכים היום על שבבי AI בעלי עוצמת עיבוד גבוהה, זאת כדי להתמודד עם מודלים ועם מאגרי נתונים גדולים, לתמוך באפליקציות מבוססות-ענן, כולל אימון והטמעה של מודלי AI בקנה מידה רחב. לשם כך פותחו בתעשייה שבבים ייעודיים, כמו: GPUs, מאיצי AI וHBM – המיועדים למשימות עיבוד מורכבות.
אולם קבלת ההחלטות בזמן אמת מתרחשת בקצה הרשת. לשם כך יש צורך בשבבים בעלי ביצועים גבוהים וצריכת חשמל נמוכה, אשר מעבדים מידע באופן מקומי. שבבים אלה מאיצים יישומי AI שדורשים תגובה מיידית, כמו נהיגה אוטונומית, מצלמות, חיישנים וטלפונים ניידים."
כיצד ה- AI יכול לתרום לביצועים של הדור הבא של השבבים?
"אם נתמקד ב- KLA, הרי שהשימוש שלנו ב- AI מאפשר את הביצועים הגבוהים של הדור הבא של מערכות המדידה ובקרת התהליכים שלנו. המכונות שלנו עושות שימוש ב- AI כדי להפיק תובנות ישימות, והן משפרות את הניצולת ומאיצות את תהליכי ייצור השבבים, אשר מניעים בעצמם את הדור הבא של ה- AI. לדוגמא, בתהליכי ייצור מורכבים משתמשים במערכות מבוססות ה- AI שלנו להפקת תובנות לגבי מגמות שונות, זיהוי פגמים או חריגות בייצור, ושימוש בידע הזה כדי לקבל החלטות."
ל- KLA יש תפקיד מפתח בבקרת תהליכים וניהול תפוקה בתעשיית המוליכים למחצה. האם אתם מאמינים כי באמצעות שילוב של AI במערכות של KLA יוכלו הלקוחות להגיע לאופטימיזציה של תהליכי הייצור?
"הבינה המלאכותית היא חלק מהאסטרטגיה שלנו – לא מדובר במגמה חולפת שכן, כבר מעל לעשור אנו משלבים אלגוריתמים של AI בכלים שלנו כדי לשפר את התפוקה של הלקוחות.
בהתחלה קראו לזה 'ביג דאטה' ולימוד מכונה, ואילו כיום כל אחת מפלטפורמות המוצרים שלנו כוללת יכולות AI שמנתחות כמויות עצומות של דאטה, ועל בסיס זה מקבלות החלטות ומבצעות פעולות במהירות. כך לדוגמא, אנו משתמשים ב- AI במערכות המדידה כדי לשפר את הדיוק שלהן. במסגרת זו אנו עוזרים ליצרנים לשלוט בשונות של התהליכים, על ידי זיהוי שינויים ברמת אנגסטרמים, מוקדם ככל האפשר בתהליך. יש עוד שורה של שימושים אך חשוב לציין כי AI גם מחבר בין מערכות שונות בתוך הפורטפוליו שלנו."
לאילו מיישומי ה- AI בתעשיית השבבים יש פוטנציאל ליצור שינוי בשנים הבאות?
"כל יישומי ה- AI בתעשייה שלנו צפויים להשתנות בשנים הקרובות. בין התחומים שיושפעו:
- מארזים מתקדמים (Advanced Packaging) – ימשיכו לשלב אינטגרציה מורכבת שתתבסס על אריזה בתלת מימד, שימוש בשבבי ליבה (chiplet) להגדלת הפונקציונליות והביצועים מבלי להגדיל את השבב עצמו. ה- AI יתרום לאופטימיזציה של תהליכי האריזה, לשיפור תפוקות וביצועים.
- GenAI ושבבי סיליקון מותאמים – שימוש ב- GenAI מגדיל את הצורך ב- NPUs וב- GPUs אשר עוזרים לתמוך במחשוב מאסיבי. מגמה זו צפויה להמשיך עם דרישה גוברת לשבבי AI, שבבי סיליקון מותאמים ושבבי זיכרון מועצמים.
"מובן שיש יישומים רבים נוספים שעתידים ליצור שינוי בתעשייה בשנים הבאות," אומר תדמור, "אולם חשוב להבין כי ה- AI לא משפיע רק על החלטות מבוססות-דאטה, אלא עתיד לשנות את כל החוויה של תהליכי קבלת החלטות."
