הבינה המלאכותית מוצגת לעיתים כסיפור של תוכנה, מודלים ונתונים, אך דוח חדש של Semiconductor Industry Association ו-Deloitte מזכיר עד כמה היא תלויה בתשתית חומרה יקרה, מורכבת ורחבה. לפי הדוח, יותר מ-95% מערך התוכן של רק שרת AI מתקדם מגיע משבבים, ולא רק ממאיצים גרפיים או ממעבדי AI יוקרתיים. מדובר במערך מלא של טכנולוגיות: לוגיקה מתקדמת, זיכרון, תקשורת, ניהול הספק, שבבים אנלוגיים ושבבים בסיסיים רבים שמאפשרים למערכת כולה לפעול.

הדוח, Powering AI: The Semiconductor Ecosystem at the Foundation of Data Centers, מבוסס על פירוק וירטואלי של חוות שרת AI מתקדם, יחידת הבניין המרכזית של תשתיות AI במרכזי נתונים. לפי SIA ודלויט, ארון אחד כזה כולל יותר מ-4,500 שבבים ארוזים, ובהם כ-20 אלף שבבי die נפרדים. המסקנה המרכזית היא שבינה מלאכותית אינה נשענת על רכיב יחיד, אלא על שרשרת שלמה של טכנולוגיות שבבים, וכל חוליה בה עלולה להפוך לצוואר בקבוק.

לא רק מאיצי AI

הכותרות בענף מתמקדות בדרך כלל במאיצים של אנבידיה, במעבדי AI ייעודיים של ענקיות הענן, או בזיכרון HBM. אבל לפי הדוח, התמונה רחבה יותר. מרכזי נתונים לבינה מלאכותית צריכים יכולות חישוב עצומות, רוחב פס גבוה מאוד לזיכרון, אחסון מהיר, רשתות תקשורת צפופות, חלוקת הספק יעילה וחיישנים ובקרים רבים. כל אלה נשענים על שבבים.

לצד מאיצי AI, ASICs, FPGAs, CPUs, DPUs ושבבי תקשורת, הדוח מדגיש גם את מקומם של זיכרונות HBM, DRAM, SRAM ו-NAND. נוסף עליהם יש שכבה ארוכה של שבבים אנלוגיים ובסיסיים: רכיבי הספק, משדרים ומקלטים, בקרים וחיישנים. חלקם אינם יקרים כמו המאיצים המרכזיים, אך הם קיימים במספרים גדולים מאוד, ובלעדיהם הארון לא יוכל לפעול בצורה יציבה.

זו נקודה חשובה במיוחד עבור תעשיית השבבים הרחבה. גל הבינה המלאכותית אינו יוצר ביקוש רק למעבדים המתקדמים ביותר המיוצרים בטכנולוגיות הקצה. הוא מגדיל גם את הצורך ברכיבים בוגרים יותר, בשבבים אנלוגיים, ברכיבי הספק ובפתרונות תקשורת. לכן השפעתו מגיעה כמעט לכל שכבות שרשרת הערך: תכנון, ייצור, זיכרון, מארזים מתקדמים, בדיקות, ציוד ייצור וחומרים.

שוק של טריליוני דולרים

לפי ההערכה בדוח, ממשלות והתעשייה ישקיעו יותר מ-4 טריליון דולר בתשתיות מרכזי נתונים חדשות עד 2028, ועד 2.8 טריליון דולר מתוך סכום זה עשויים להיות מופנים לשבבים. ההכנסות השנתיות משבבים המשולבים במרכזי נתונים לבינה מלאכותית עשויות להגיע ליותר מ-1.2 טריליון דולר עד 2028 – כמעט פי עשרה בתוך ארבע שנים, ולמעלה מסך מכירות השבבים העולמיות ב-2025 בכל השימושים יחד, לפי הערכת הדוח.

המספרים האלה ממחישים את עומק השינוי שעוברת התעשייה. AI כבר אינו רק יישום חדש שמוסיף ביקוש נקודתי לשבבים. הוא הופך למנוע ביקוש מרכזי, שמשפיע על סדרי עדיפויות של יצרניות שבבים, ספקיות ציוד, חברות זיכרון, חברות תכנון וענקיות ענן. הוא גם מסביר מדוע מדינות רואות בתשתיות AI וביכולת ייצור שבבים סוגיה של תחרות אסטרטגית ולא רק שוק מסחרי.

עם זאת, חשוב להתייחס להערכות בזהירות. תחזיות כאלה תלויות בהמשך קצב ההשקעות של ענקיות הענן, בזמינות חשמל וקירור, בהתקדמות המודלים, במחירי הזיכרון, בשרשרות אספקה ובמדיניות יצוא. אם חלק מההשקעות יתעכבו, או אם יתברר שמודלי AI יעילים יותר מפחיתים את הצורך בתשתיות ענק, קצב הצמיחה עלול להיות נמוך מהתחזית. מנגד, מעבר רחב יותר לאימון ולהסקה במרכזי נתונים עשוי לשמור על ביקוש גבוה לשבבים לאורך זמן.

מסר מדיניות אמריקני ברור

הדוח מתפרסם על רקע מאמצי הממשל האמריקני לשמר הובלה בבינה מלאכותית ובשבבים. SIA משתמשת בממצאים כדי לטעון כי מדיניות שבבים אינה יכולה להתמקד רק במפעלים מתקדמים או רק במאיצי AI. לדבריה, הובלה ב-AI דורשת מערכת שלמה: מחקר, תכנון, ייצור, זיכרון, מארזים, ציוד, גישה לשווקים גלובליים ושרשראות אספקה עמידות.

ג’ון נויפר, נשיא ומנכ”ל SIA, אמר כי “עתיד ה-AI ייקבע על ידי מכלול טכנולוגיות השבבים שמפעילות אותו”. לדבריו, כדי שאימוץ ה-AI בעולם יתבסס על שבבים אמריקניים, נדרשת מדיניות ממשלתית שתבטיח גישה לשווקים גלובליים ותחזק את התחרותיות של ארצות הברית.

מבחינת התעשייה, המסר הרחב הוא שהבינה המלאכותית הופכת את מרכז הנתונים למערכת שבבים אחת גדולה. המאיץ המרכזי מושך את רוב תשומת הלב, אבל סביבו נבנה אקוסיסטם שלם של זיכרונות, תקשורת, הספק, בקרים, חיישנים ומארזים. מי שירצה להשתתף בצמיחת שוק ה-AI לא יוכל להסתכל רק על שבב הדגל. הערך נמצא בכל הארון.

הפוסט דוח SIA-Deloitte: השבבים מייצגים מעל 95% משווין של חוות שרתי בינה מלאכותית הופיע לראשונה ב-Chiportal.

המעבר של הבינה המלאכותית מהענן ומהדאטה סנטר אל העולם הפיזי — מכוניות, רובוטים, חיישנים ומערכות תעשייתיות — עמד במרכז אחת ההרצאות המרכזיות בסימפוזיון הטכנולוגי האירופי של TSMC, שהתקיים באמסטרדם. את ההרצאה נשא ז’אן־מארק שרי, מנכ"ל STMicroelectronics, שהציג את הדרך שבה החברה מתאימה את עצמה לעידן שבו השבב הבודד כבר אינו מספיק: הלקוחות מחפשים פתרונות מערכתיים, תוכנה, קושחה והבנה עמוקה של היישום הסופי.

בפתיחת האירוע הדגיש כריס תומאס, נשיא TSMC Europe, כי הבינה המלאכותית משנה את דרישות התכנון והייצור של שבבים כמעט בכל שכבות השוק. לדבריו, AI כבר אינה מוגבלת למרכזי נתונים ולהדרכת מודלים גדולים, אלא מתרחבת במהירות גם לקצה: סמארטפונים, כלי רכב, רובוטים, אבחון רפואי, חיזוי אקלים ומערכות מדעיות עתירות חישוב. כל אלה דורשים צפיפות חישוב גבוהה יותר, רוחב פס גדול יותר ויעילות אנרגטית טובה יותר.

TSMC הציגה באירוע גם את עומק הפעילות שלה מול השוק האירופי. לפי הנתונים שהוצגו, בשנה האחרונה שלחה החברה ללקוחות אירופיים יותר מ־1.2 מיליון שקולות פרוסות 12 אינץ’, סיפקה כ־900 מוצרים שונים והשלימה יותר מ־100 tape-outs חדשים — קצב השקול לכשני שבבים מורכבים שנכנסים לייצור מדי שבוע. לצד זאת הדגישה החברה את המשך ההשקעה באירופה: הקמת מפעל ESMC Fab 24 בדרזדן מתקדמת לפי התוכנית, ומרכז התכנון האירופי במינכן כבר החל לפעול, בין היתר בתחום פתרונות זיכרון ללקוחות אירופיים.

שרי קשר בין מגמות אלה לבין השינוי שעוברת STMicroelectronics עצמה. החברה, המעסיקה כ־50 אלף עובדים, מהם כ־10,000 במחקר ופיתוח, נפגעה ב־2025 מהאטה בשוק הרכב ומתיקון מלאים, אך לדבריו נמצאת כעת במסלול התאוששות וצמיחה. יעד החברה הוא להגיע להכנסות של כ־20 מיליארד דולר עד סוף העשור.

עם זאת, החלק המרכזי בהרצאה לא עסק רק במספרים, אלא בשינוי האסטרטגי. שרי תיאר מעבר מחברה המונעת בעיקר ממוצרים ורכיבים אל חברה שמבינה יישומים ומאפשרת אותם. במקום להציע רק מיקרו־בקרים, חיישנים, רכיבי הספק או רכיבים אנלוגיים, ST מבקשת להציע ללקוחות פלטפורמות מותאמות לבעיות מערכתיות: רכב חכם, ניידות, אנרגיה, אוטומציה תעשייתית ומכשירים מחוברים.

המונח המרכזי בהרצאה היה “בינה מלאכותית פיזית” — Physical AI. שרי הציג את התחום כשלב הבא לאחר התרחבות תשתיות ה־AI. בעוד שהכנסות רבות כיום קשורות לתשתיות חישוב, תקשורת והספק לדאטה סנטרים, הצמיחה העתידית תגיע לדבריו ממערכות שבהן AI פועל בתוך העולם הפיזי: רכבים חשמליים ואוטונומיים, רובוטים תעשייתיים, ממשקי אדם־מכונה ומערכות אוטומציה.

הנקודה המעניינת מבחינת ST היא הדמיון הארכיטקטוני בין התחומים האלה. רכב חשמלי מתקדם, רובוט תעשייתי ומערכת חכמה במפעל כוללים כולם מחשוב מרכזי, בקרה אזורית, חיישנים, דרייברים, בקרים ורכיבי הספק. ההתלכדות הזו מאפשרת לחברה להשתמש בידע מערכת אחד בכמה שווקים, ולבנות פלטפורמות שניתנות להתאמה בין תעשיות.

בהתאם לכך, ST שינתה גם את המבנה הארגוני שלה. במקום חלוקה מסורתית לפי משפחות מוצרים בלבד, החברה מחזקת שיווק לפי ורטיקלים ומשלבת הנדסת מערכת בתחומי האנלוג, ההספק, החיישנים והמיקרו־בקרים. המטרה היא לא רק לשפר רכיב בודד, אלא להראות ללקוח כיצד שילוב רכיבים, תוכנה וקושחה משפר מדדי ביצוע של המערכת כולה.

שרי הדגיש גם את השימוש בתאומים דיגיטליים לצורכי פיתוח ואימון. לדבריו, ST משתפת פעולה עם שותפים כדי לאמן ארכיטקטורות של רובוטים ומערכות פיזיות באמצעות מודלים דיגיטליים של המערכת ושל הרכיבים עצמם. כך ניתן לקצר את תהליכי הלמידה והפיתוח, ולבחון מראש כיצד רכיבי ST משפיעים על ביצועי המערכת.

במקביל, החברה ממשיכה לשנות את מערך הייצור שלה. שרי ציין האצה במעבר לטכנולוגיות מבוססות סיליקון על פרוסות 300 מ"מ, התקדמות בטכנולוגיות רחבות פס אסור כמו סיליקון קרביד, והעמקת שיתוף הפעולה עם שותפי foundry, ובראשם TSMC, גם בצמתים מתקדמים יותר. המסר היה ברור: בעידן ה־AI, גם חברה שמחזיקה יכולות ייצור עצמאיות נדרשת לשלב בין ייצור פנימי, שותפויות foundry והבנה מערכתית של שוקי היעד.

המשמעות הרחבה יותר עבור תעשיית השבבים היא שהגל הבא של AI לא יימדד רק במספר מאיצים בדאטה סנטר או בדור הבא של ליתוגרפיה. הוא יימדד ביכולת לחבר חישוב, חישה, הספק, תוכנה וקישוריות למערכות אמינות, חסכוניות וניתנות לייצור בהיקפים גדולים. עבור אירופה, שבה קיימת מסורת חזקה ברכב, תעשייה, אנרגיה וחיישנים, זהו חלון הזדמנות משמעותי — בתנאי שהאקוסיסטם יצליח לחבר בין יצרני שבבים, חברות תכנון, foundries, יצרני מערכות ולקוחות קצה.

הפוסט מנכ"ל STMicroelectronics: הצמיחה הבאה של הבינה המלאכותית תגיע מהרכב, הרובוטיקה והתעשייה הופיע לראשונה ב-Chiportal.