כ-70% מהדרישה לשבבי בינה מלאכותית תגיע מיישומי B2C ו-30% מיישומי B2B , אם כי יישומים אלה יהיו הרבה יותר מאתגרים טכנולוגית
הזינוק בעניין ובשימוש בבינה מלאכותית יוצרת מתורגם לביקוש גבוה יותר למוליכים למחצה דוחף את הענף לחדש מהר יותר ולייצר שבבים יעילים ומתקדמים יותר. כך עולה מדו"ח שפרסמה חברת מקינזי.
ניתוח מקינזי מעריך כי עד שנת 2030 בתרחיש הבסיס, הביקוש הכולל למחשוב AI מדור יכול להגיע ל-25×10^30 FLOPs (פעולות נקודה צפה), עם כ-70% מיישומי B2C ו-30% מיישומי B2B (ראו בתרשים).
"כשיישומי בינה מלאכותית יוצרת כגון ChatGPT וSora כובשים את העולם בסערה הביקוש לעוצמת חישוב עולה לשמיים ענף המוליכים למחצה מוצא את עצמו מתקרב לזווית S חדשה והשאלה הדחופה למנהלים היא האם הענף יוכל לעמוד בקצב.
ראשי התעשיה מגיבים באמצעות השקעת הוצאות הון ניכרות להרחיב מרכזי נתונים ומפעלי ייצור שבבים תוך כדי חקירה של חדשנות בעיצוב השבבים בחומרים ובארכיטקטורות כדי לענות על צרכי הנוף העסקי המונע בינה מלאכותית יוצרת.
תרחישי הביקוש נפתחו מניתוח של מקינזי המבוססת על היציאה האפשרית של פלטות שבבים שענף המוליכים למחצה יכול לספק הנתון לאילוצים כגון הון וציוד אף על פי שתרחישים עוד יותר שאפתניים הם אפשריים השלכות למספר הפאבים שנדרש ולאספקת האנרגיה הנדרשת למרכזי הנתונים יגרמו להם שלא להתקיים.
רכיבי הביקוש לחישוב בבינה מלאכותית יוצרת
הזינוק בביקוש ליישומי בינה מלאכותית ובינה מלאכותית יוצרת מגיע עם עלייה מקבילה בביקוש לחישוב אולם חשוב שמנהיגי המוליכים למחצה יבינו את מוצא הביקוש הזה ואיך ייושם כדי לחיזוק הבינה המלאכותית יוצרת אנו מצפים לראות שני סוגים של יישומים יישומי B2C וB2B בשני שווקים אלה הביקוש לבינה מלאכותית יוצרת ניתן לסווג לשני שלבים ראשיים אימון והיסק אימון בדרך כלל דורש כמות נתונים משמעותית והוא מאמץ חישוב לעומת זאת היסק בדרך כלל דורש חישוב נמוך הרבה יותר לכל הפעלה של תרחיש.
הערכה של מקינזי מוערך כי יישומי B2C יהוו כ70 אחוז מביקוש לחישוב בינה מלאכותית יוצרת מאחר שהם כוללים את העומס מאינטראקציות בסיסיות של צרכנים למשל כתיבת אימיילים ומתקדמות למשל יצירת חזותיות מטקסט תרחישי שימוש B2B צפויים להוות את ה30 אחוז האחרים של הביקוש. ואולם, יישומי B2B עשויים להתברר כיותר עמוקים ומורכבים, מאחר שהם עלולים לכלול בחלק מהמקרים סטים גדולים יותר של נתונים ולדרוש יכולות חישוב מורכבות יותר, כגון למידה עמוקה ועיבוד שפה טבעית ברמה גבוהה ומדויקת.
סיכום:
בהתאם לנתוני הערכה של מקינזי, הביקוש לכוח חישוב בעקבות פופולריזציה של יישומים מתקדמים של בינה מלאכותית יוצרת כגון מחוללי שפה טבעית צפוי להשפיע באופן ניכר על שוק המוליכים למחצה, כאשר הביקוש הגדל לשבבים בעלי ביצועים גבוהים יתרחש גם בשווקים הצרכניים (B2C) וגם בשווקים העסקיים (B2B).
בעתיד הקרוב, ענף המוליכים למחצה יצטרך להגיב ולהתאים את קיבולת הייצור שלו, את התכנונים של מכשירי חישוב, את אלגוריתמי הלמידה של המכונה ואת גישות הארכיטקטוניקה של המערכות כדי לעמוד בסטנדרטים חדשים של ביקוש לעוצמת חישוב.
האתגרים שעומדים בפני ענף המוליכים למחצה אינם נגמרים מחדשנות טכנולוגית בלבד אלא גם מעליית ריבוי השימושים ותכנונים מותאמים לשוקים שונים, היישומים הגדלים בשוק הצרכני כמו גם בשוק העסקי. הצורך לתמוך באפליקציות השונות, לפתח מוצרים אפינים ולספק אנרגיה יעילה וביצועים גבוהים יהיו המקדמים המכריעים להצלחה בעשור הקרוב.
עם זאת, גידול בפעילות זו ייתכן שידרוש התמקדות גבוהה יותר בקיימות ודאגה לסביבה, כאשר ייצור שבבים יעיל יותר באנרגיה יהפוך ליעד מרכזי, לאור העלייה בביקוש לאנרגיה הנדרשת למרכזי נתונים חכמים.
