המוח האנושי עדיין מנצח את מעבדי ה־AI בפער עצום – לא רק ביכולות, אלא בעיקר ביעילות האנרגטית. בהרצאה שנעלה את המושב על IoT ובינה מלאכותית בכנס 2025 TSMC Europe Open Innovation Platform (OIP) Ecosystem Forum באמסטרדם, הציג פרופ’ כריסטיאן מייר, ראש הקתדרה Highly Parallel VLSI Systems ב-TU Dresden, כיצד פרויקט המחשוב הנורומורפי SpiNNaker-2 מנסה להתקרב לביצועים של המוח, ולהריץ מודלים גדולים של בינה מלאכותית בזמן אמת – בעלות אנרגטית נמוכה בהרבה מזו של כרטיסי GPU קלאסיים.

מייר מוביל קבוצת מחקר של יותר מ־40 מהנדסים וחוקרים – מתכנני אנלוג ודיגיטל, אנשי אלגוריתמיקה ל-AI, ביוטכנולוגים ורובוטיקאים – שסביבה צמחו כמה ספין־אופים, ובהם Racyics, Siliconally, SpiNNcloud Systems ו-Silicon Matter. יחד מדובר באקו־סיסטם של יותר מ־250 אנשים. הקבוצה ביצעה בעשור האחרון עשרות טייפ־אאוטים של מערכות SoC מורכבות, מתהליכי 90 ננומטר ועד 22 ננומטר, המשמשים כ־30 קבוצות חיצוניות.

נקודת הפתיחה של מייר חדה: כיום יש פער של כ־שבעה סדרי גודל ביעילות האנרגטית בין המוח לבין חומרת ה-AI הטובה ביותר. לדבריו, כדי לבצע משימה חישובית מסוימת, המוח צורך בערך ‎10⁷‎ פחות אנרגיה מאשר מערכות אימון והסקה מודרניות. חלק מהפער הזה כבר מתחיל להיסגר באמצעים כמו זיכרון חישובי (in-/near-memory computing), חישוב בדיוק מופחת (reduced precision) ודילול סטטי של רשתות נוירונים (static sparsity). כל אחד מן הכיוונים הללו נותן בערך סדר גודל אחד של שיפור, יחד כשלושה סדרי גודל – “אבל עדיין נשארים לנו בערך ארבעה סדרי גודל באוויר”, כפי שהוא מנסח זאת. כדי לסגור אותם, צריך, לדבריו, ללמוד מהמוח עצמו.

המוח עובד בתדר נמוך יחסית – סדר גודל של מאה הרץ – אבל עם כ־80 מיליארד נוירונים שפועלים במקביל ובאופן א־סינכרוני. אין “טיק” גלובלי שמחכה שכולם יסיימו; מידע נכנס, משולב ומעובד כל הזמן. מערכות על־חישוב (HPC) קלאסיות, לעומת זאת, נתקעות על מגבלת אמדאל: גם אם מוסיפים עוד ועוד ליבות, חלק מהקוד נשאר סדרתי והאצה נעצרת. המוח פותר זאת בכך שהחישוב הוא אירועי וזמני – כל נוירון מגיב כשהוא צריך, לא כשמגיע תורו בשעון אחיד. זו גם נקודת המפתח לחיסכון האנרגטי: לא כל היחידות עובדות כל הזמן, אלא רק כאשר יש מידע רלוונטי.

כאן נכנסת לתמונה האסטרטגיה הכפולה שמייר הציג: שינוי ברמת האלגוריתם ושינוי ברמת החומרה. ברמת האלגוריתם, אחת הדוגמאות היא מודלים מסוג mixture-of-experts: במקום להפעיל בכל שאילתה את כל פרמטרי המודל, אפשר לבחור רק חלק זעיר מהרשת – למשל אלפית מן הנוירונים – בהתאם לתוכן השאילתה. תיאורטית, זה נותן שלושה סדרי גודל חיסכון באנרגיה, משום שרוב ה"נוירונים" במודל אינם נכנסים לפעולה. בפועל, על GPU רגיל אפשר לממש אולי סדר גודל אחד בלבד, משום שהמעבד לא בנוי לעבודה כל־כך דינמית וספרסית: גם כשהוא “מדלל” את הרשת, הוא עדיין משלם כמעט את כל מחיר הגישה לזיכרון והתקשורת.

לכן, טוען מייר, נדרשת גם חומרה חדשה – חומרה נורומורפית. השכבה הראשונה שהוא מציג היא שבבי Thin-Edge ASICs לעיבוד מקדים מהיר של רשתות עצביות בקצה הרשת. הרעיון: לא לשלוח לענן זרם גולמי של וידאו או חיישנים, אלא לבצע כבר בקצה חישוב עשיר – דחיסה, סאב־סמפולינג, חילוץ מאפיינים, סיווג ראשוני ורשתות חוזרות (RNN) פשוטות – ולהעביר למרכז רק ייצוג דחוס מאוד. בדוגמה שנתן: מצלמה אירועית (event-based) שמגיבה רק לשינויים בתמונה. צומת הקצה יכול להחליט “עכשיו מחפשים מכוניות” או “עכשיו מחפשים אופניים”, ולכן להפעיל רק את המאפיינים הרלוונטיים בתמונה ולהתמקד בזמן אמת רק באזורים מעניינים בסצנה.

מעל שכבת ה-Thin-Edge יושב המחשב הנורומורפי SpiNNaker-2 – מערך ענק של שבבים עם מאות ליבות ועשרות מאיצים נורומורפיים על כל שבב. לפי מייר ועמיתיו, המערכת השלם מיועדת להגיע לכ-10 מיליון ליבות ARM על פני כ־16 ארונות שרתים – שדרוג של פי עשרה לעומת הדור הראשון, SpiNNaker-1. כל שבב כולל לא רק ליבות כלליות, אלא גם מאיצים לרשתות עמוקות, חישוב הסתברותי, מקורות אקראיות ויחידות המתאימות במיוחד לרשתות "קופצות" (spiking neural networks). הזיכרון הפנימי בנוי כ-scratchpad גמיש שיכול לשמש בזמן ריצה כ-L1 או L2, לפי צורך. רשת-על-שבב ורשת התקשורת בין השבבים מעוצבות כך שחבילות אירועיות קטנות יגיעו לקצה השני של המכונה בתוך מילישנייה, כל עוד לא חוצים את מגבלת רוחב-הפס – דרישה קריטית כשמפעילים, למשל, צי של עשרות אלפי רובוטים עירוניים בזמן אמת ממרכז נתונים אחד.

כדי שהמחשב הזה יהיה באמת "פרופורציונלי לאירועים", נדרשה גם הנדסת אנרגיה קיצונית. מייר הסביר שהשבבים מתוכננים לפעול במתחים נמוכים מאוד, סביב חצי וולט ואף פחות, ובפינות תהליך של זליגה נמוכה – כדי להוריד את צריכת הסטנד-ביי כמעט לאפס. כך, כרטיס אחד של המערכת צורך אמנם כמה מאות ואט כשהוא פועל בעומס מלא, מספר דומה לזה של כרטיס NVIDIA A100, אך עומד על כמה ואטים בודדים במצב ממתין, לעומת עשרות רבות של ואטים ב-GPU קלאסי גם כשהוא “לא עושה כלום”. עבור עומסים אירועיים – מצלמות שמדי פעם "מתעוררות", חיישנים שמדווחים רק כשמשתנה משהו או מודל שפה גדול שלא כל הלקוחות מדברים איתו כל הזמן – המשמעות היא חיסכון משמעותי בעלות האנרגיה המצטברת.

המערכת כבר נמצאת בשירות לשורה של יישומים ניסיוניים ותעשייתיים. ספין-אוף החברה SpiNNcloud Systems משווקת מערכות מבוססות SpiNNaker-2 למרכזי מחקר ולחברות, בין היתר לחקר תרופות, רובוטיקה ועיבוד זמן-אמת של נתוני חישה בקנה מידה גדול. באפריל 2025 הודיעה TU Dresden כי מערכת SpiNNcloud בקמפוס נכנסה לפעולה עם כ-35 אלף שבבים ויותר מחמישה מיליון ליבות.

בסיום ההרצאה חזר מייר לנקודת המוצא: אם רוצים שבינה מלאכותית תתקרב באמת ליעילות של המוח, אי-אפשר רק "להאיץ" אלגוריתמים קיימים על חומרה קיימת. צריך לשאול בכל רמה – מהאלגוריתם, דרך האופן שבו מידע מיוצג ומועבר, ועד הארכיטקטורה הפיזית של השבב – איך המוח היה פותר את הבעיה בצורה א־סינכרונית, ספרסית ודינמית. רק שילוב כזה, לדבריו, יוכל לצמצם באמת את פער שבעת סדרי הגודל בין המוח האנושי למחשבי ה-AI של היום.

הפוסט לקרב את המחשבים ליעילות האנרגטית של המוח הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אנבידיה ו-TSMC ציינו בפיניקס, אריזונה (17 באוקטובר 2025) אבן דרך תעשייתית: פרוסת שבבים (wafer) ראשונה של ארכיטקטורת Blackwell שיוצרה על אדמת ארה״ב – אינדיקציה לכך שהפלטפורמה נכנסה לייצור בכמויות. מנכ״ל אנבידיה, ג’נסן הואנג, ביקר במפעל TSMC Arizona וחתם יחד עם Y.L. Wang, סגן נשיא התפעול ב-TSMC, על הפרוסה הטקסית.

באנבידיה הגדירו את המהלך כחיזוק שרשרת האספקה האמריקנית ו״השבת״ שכבות מפתח בערימת הטכנולוגיה של ה-AI לייצור מקומי – ממירוץ הנתונים ועד ההסקה (Inference). לדבריהם, ייצור מקומי של רכיבי מפתח ל-AI צפוי לתמוך בחדשנות ולצמצם תלות בייבוא.

ה-wafer יעבור את שלבי העיבוד המקובלים – שכבות, הדפס תבניות, צריבה וחיתוך – עד להפיכתו ל-GPU בעל ביצועים גבוהים במיוחד בארכיטקטורת Blackwell, המיועדת למודלים גנרטיביים גדולים, אימון והיסק בקנה־מידה.

החברות מצביעות על כך שייצור מבוסס-ארה״ב הוא קריטי לעמידה בביקוש. במקביל, אנבידיה מתכננת לפרוס בארה״ב טכנולוגיות AI, רובוטיקה ו-Digital Twin לתכנון והפעלה של אתרי ייצור חדשים – כחלק מייעול תהליכים והאצת time-to-market. בנוסף צוין כנס NVIDIA GTC Washington, D.C. (27–29 באוקטובר), שבו יוצגו כלים ופתרונות ליישומי AI בארגונים, מגזר ממשל וקהילת המחקר.

לפי TSMC, האתר באריזונה ייצר טכנולוגיות מתקדמות, כולל שניים, שלושה וארבעה ננומטר, וכן דור A16, לשימושים ב-AI, טלקום ומחשוב עתיר ביצועים (HPC). זהו חלק מהרחבת הכושר היצרני בארה״ב לאור הביקוש הגואה לשבבי AI.

הואנג אמר באירוע: “זה רגע היסטורי… זו הפעם הראשונה זה עשרות שנים שבה השבב החשוב ביותר מיוצר בארה״ב, ב-fab המתקדם ביותר של TSMC כאן בארה״ב.” הוא קישר את המהלך לחזון “החנא״ת מחדש” של תעשייה מתקדמת בארה״ב וליצירת תעסוקה.

מנכ״ל TSMC Arizona, ריי ג׳ואנג, הוסיף: “להגיע בתוך כמה שנים קצרות לפרוסת Blackwell הראשונה שיוצרה בארה״ב משקף את הטוב ביותר של TSMC… זה נבנה על שלושה עשורים של שותפות עם אנבידיה ועל מחויבות העובדים והשותפים המקומיים.”

הפוסט אנבידיה ו-TSMC: פרוסת Blackwell ראשונה שיוצרה בארה״ב מסמנת ייצור סדרתי הופיע לראשונה ב-Chiportal.

דו"ח חדש של ארגון SEMI, המייצג את שרשרת האספקה בתעשיית האלקטרוניקה והשבבים, מצביע על כך שציוד ייצור השבבים בטייוואן צפוי לרשום השנה זינוק דרמטי – עם הכפלה של היקפי המכירות ביחס לשנה שעברה.

זינוק חד בהיקפי המכירות

במסיבת עיתונאים לקראת פתיחת כנס SEMICON Taiwan 2025, אמר קלארק טסנג, מנהל מחלקת המחקר והסטטיסטיקה ב-SEMI, כי היקפי הציוד בתעשייה בטייוואן יגדלו השנה ב־100% – מעל ההערכות הקודמות שצפו עלייה של 70%. בחודשים ינואר–יולי כבר נרשם גידול של 134% לעומת התקופה המקבילה אשתקד.

הזינוק מיוחס בעיקר להשקעות ענק בתחום שבבי AI, במיוחד ב־GPU (מעבדי גרפיקה) וב־HBM (זיכרון פס רחב), שמובילים את הביקוש העולמי.

תמונת מצב עולמית

גם דרום קוריאה נהנית מהשגשוג ב-AI, עם עלייה שנתית של 38% בהיקפי ציוד הייצור לשבבים בתקופה המקבילה. לעומת זאת, סין רשמה ירידה של 11% – בשל בסיס השוואה גבוה במיוחד מהשנה שעברה.

ברמה הגלובלית, SEMI צופה צמיחה שנתית של 7%–10% בהיקפי ציוד ייצור השבבים ב־2025. חלוקה לפי תחומים: ציוד לייצור פרוסות שבבים (Wafer) יעלה ב־6%–7%, ציוד בדיקות IC יזנק ב־23%, וציוד להרכבת שבבים יגדל ב־8%.

ציוד לייצור שבבים ב־7 ננומטר וטכנולוגיות מתקדמות יותר, כמו גם שבבי זיכרון, יהווה כ־40% מהיקף המכירות השנה – שיעור שצפוי לעלות ל־45% ב־2027 ול־55% ב־2030.

הובלה טכנולוגית טייוואנית

טיֵן ווּ, מנכ"ל ASE Technology, ספקית שירותי אריזה ובדיקות שבבים, אמר כי אף שהעשור הקרוב יביא עמו שינויי מבנה בשרשרת הערך העולמית, תעשיית השבבים הטייוואנית תמשיך להוביל בפיתוחי AI ומרכזי נתונים בפער של שנתיים־שלוש מהמתחרות.

לדבריו, חברות טייוואניות יוכלו לשמור על היתרון התחרותי באמצעות פישוט פתרונות ללקוחות, השקעה בטכנולוגיות חדשות כמו Co-Packaged Optics (CPO), אריזות תלת־ממדיות CoWoS וניהול הספק חכם, ובכך להבטיח יתרון גם בתנאי תחרות גלובליים גוברים.

"האולימפיאדה של תעשיית השבבים"

כנס SEMICON Taiwan 2025, הנפתח השבוע, מתואר על ידי SEMI כ"אולימפיאדה של תעשיית השבבים". השנה ישתתפו בו שיא של 1,200 חברות מ־56 מדינות, שיציגו חידושים ביותר מ־4,100 דוכנים, וצפויים למשוך כ־100 אלף מבקרים – מספר שיא גם הוא.

אמפמ

כותרת: ציוד ייצור השבבים בטייוואן יכפיל את היקפיו השנה בשל הביקוש ל-AI
כותרת משנה:
תגים: שבבים, טייוואן, ציוד ייצור שבבים, SEMI, SEMICON Taiwan, GPU, HBM, בינה מלאכותית, תעשיית השבבים, מרכזי נתונים
ביטוי מפתח: ציוד ייצור שבבים בטייוואן 2025
נרדפים: תעשיית שבבים, ייצור שבבים, ציוד מוליכים למחצה, השקעות AI, טכנולוגיות מתקדמות, CoWoS, CPO

SLUG: taiwan-semiconductor-equipment-ai-2025

רוצה שאכין גרסה מקוצרת באנגלית (250–300 מילים) לפרסום ב־HAYADAN.COM?

הפוסט חיובית לטכנולוגיות AI: ציוד ייצור השבבים בטייוואן צפוי להכפיל את עצמו ב־2025 הופיע לראשונה ב-Chiportal.

על רקע המתיחות המתמשכת בין ארה"ב לסין סביב מגבלות ייצוא טכנולוגיות מתקדמות, מנכ"ל ומייסד חברת אנבידיה, ג'נסן הואנג, הודיע כי החברה הגישה בקשה רשמית לממשל האמריקני לקבל רישיון לייצא מחדש את שבב הבינה המלאכותית H20 לסין. הוא ציין כי הממשל האמריקני הבטיח לאפשר את החידוש תחת רישוי מתאים, והביע תקווה כי המשלוחים יחלו בקרוב.

ההודעה נמסרה במסגרת סבב פגישות רשמי של הואנג הן בוושינגטון הבירה והן בבייג'ינג. בארה"ב הוא פגש את הנשיא טראמפ ובכירים נוספים, והביע תמיכה ביוזמות הממשל לחיזוק תשתיות הבינה המלאכותית המקומיות, הגדלת התעסוקה בענף, והעברת ייצור שבבים לשטח ארה"ב.

בבייג'ינג, הוא דן עם נציגי ממשל ותעשייה על תפקידה של הבינה המלאכותית בהעלאת הפרודוקטיביות ובהרחבת אפשרויות כלכליות. השיחות הדגישו את האפשרות לשתף פעולה בינלאומית במחקר אחראי ובטוח בבינה מלאכותית, לטובת כלל האנושות.

במקביל, חשף הואנג כי אנבידיה תשיק כרטיס גרפי חדש בשם NVIDIA RTX PRO, המותאם לחלוטין לרגולציות הייצוא האמריקאיות. לדבריו, מדובר ב-GPU שמתאים במיוחד ליישומי "תאום דיגיטלי" (Digital Twin) בתעשייה החכמה ובמערכות לוגיסטיות מתקדמות.

"הגענו לנקודת מפנה," אמר הואנג. "הבינה המלאכותית הפכה למשאב יסוד כמו אנרגיה, מים והאינטרנט. אנו רואים במחקר פתוח ובמודלים בסיסיים כלי להנגשת החדשנות לכל מדינה – מאסיה, דרך אירופה ועד אמריקה הלטינית."

לדבריו, כל מודל בינה מלאכותית אזרחי צריך לפעול בצורה מיטבית על בסיס טכנולוגיה אמריקנית, ובכך לתמוך במובילות אמריקנית גלובלית תוך חיזוק כלכלות מתפתחות.

הפוסט מנכ"ל אנבידיה מבקש רישיון לחדש את מכירת שבבי H20 לסין ומודיע על GPU חדש שתואם לרגולציות הופיע לראשונה ב-Chiportal.

באירוע הרבעוני, הדגישה המנכ"לית הזמנית ג'ונסטון את כוונת החברה להתמקד בפיתוח פתרון חדש בשם Jaguar Shores, שייעודו לטפל באופן ממוקד בעומסי עבודה בתחום הבינה המלאכותית

במהלך שיחת הרבעון הרביעי של 2024, הודיעה אינטל כי מעבד ה־GPU Falcon Shores שפותח בישראל לא ישוחרר לשוק, אלא ישמש כפלטפורמה לבדיקות פנימיות בלבד. החלטה זו, אשר באה בעקבות משוב מהתעשייה, מסמנת שינוי אסטרטגי נוסף בתחום חומרת הבינה המלאכותית אצל אינטל.

מה קרה ב־Falcon Shores?
בהתאם להצהרתה של המנכ"לית הזמנית, מישל ג'ונסטון הולטהאוס, Falcon Shores היה מתוכנן במקור להיות פלטפורמה מודולרית מסוג "XPU" לשילוב יחידות CPU ו־GPU, אך לאחר ביטול פרויקט "Rialto Bridge" – יורשו המתוכנן של Ponte Vecchio – התוכניות הוקטן והמעבד עוצב מחדש כ־GPU סטנדרטי. כעת, במקום להשיקו למסחר, החברה תשתמש בו כבסיס לניסויים פנים ארגוניים לצורך פיתוח פתרון כולל במדרג הרכבי עבור מרכזי נתונים המבוססים על בינה מלאכותית.

המעבר ל־Jaguar Shores
באירוע הרבעוני, הדגישה ג'ונסטון הולטהאוס את כוונת החברה להתמקד בפיתוח פתרון חדש בשם Jaguar Shores, שייעודו לטפל באופן ממוקד בעומסי עבודה בתחום הבינה המלאכותית. "המטרה שלנו היא לספק פתרון מערכתי בסטנדרט של מדפי שרת, שיענה על הצרכים של הלקוחות שלנו בהורדת עלויות ובהגברת יעילות העיבוד", היא אמרה.

התחרות בשוק – אתגר משמעותי
החלטת אינטל מגיעה בזמן שהתחרות בשוק החומרה לעיבוד בינה מלאכותית מתחזקת. חברות כמו NVIDIA עם הפלטפורמות Grace Hopper ו־Grace Blackwell, וכן AMD עם סדרת המעבדים MI300, מובילות כיום בתחומי האימון והאינפרנציה של מערכות בינה מלאכותית ומחשוב ביצועים גבוהים. בעוד שבסופרמחשב Aurora, המבוסס על מעבדי Ponte Vecchio של אינטל, לא עמדו בציפיות והועמדו במעמד נחות לעומת פרויקטים כמו Frontier, Jaguar Shores מהווה תקווה חדשה עבור אינטל בתחום.

אתגרים והזדמנויות לעתיד
למרות ש־Jaguar Shores עדיין נותר פרויקט בעל פרטים לא ידועים לציבור, החברה מציינת כי הוא יהיה מותאם באופן בלעדי לעומסי עבודה של בינה מלאכותית. מומחים בתחום מציינים כי אינטל כבר נמצאת לפחות שלוש שנים מאחור מהמתחרים, והמעבר למודל מבוסס AI עשוי לסייע לה לעמוד בקצב התחרות ולהשיב את מעמדה בשוק.

עם הצעד האחרון הזה, אינטל נדרשת כעת להתמקד בפיתוח פתרונות חדשניים ולהשקיע מאמצים משמעותיים כדי להתגבר על הפיגור הטכנולוגי, בתקווה להתאים את מוצריה לצרכים המשתנים של מרכזי הנתונים בעולם המודרני.

הפוסט אינטל מוותרת על שחרור מסחרי של הGPU Falcon Shores שפותח בישראל הופיע לראשונה ב-Chiportal.

נראה כי Nvidia ממשיכה לבסס את שליטתה בשוק ה-GPU, לפי דו"ח מכירות ה-GPU לרבעון הראשון של 2024 שהורכב על ידי Jon Peddie Research (JPR). באופן כללי, זה היה רבעון גרוע לכרטיסי המסך, דבר אופייני כי הוא מגיע אחרי תקופת החגים. עם זאת, המכירות היו גבוהות בהרבה משנת 2023, מה שמצביע על כך ששוק המחשבים מתחיל להתאושש מתקופה איטית של שנתיים.

המספרים של Jon Peddie מראים שמשלוחי ה-GPU ירדו ב-7.9% מהרבעון הקודם ברבעון הראשון, אך עדיין עלו ב-39.2% משנה לשנה, מה שמסמן שינוי משמעותי לשוק כולו. החברה מעריכה שנשלחו 8.7 מיליון GPU ברבעון הראשון, בהשוואה ל-9.5 מיליון כרטיסים גרפיים ברבעון הרביעי של 2023. האופי המחזורי הזה של עליות וירידות הוא דבר טוב, לפי JPR, כי זה אומר שהשוק חוזר למבנה עונתי צפוי במקום הדרך שבה הוא התנהג במהלך המגפה.

משלוחי GPU

לגבי נתח השוק, לפני שנה, המספרים של JPR הראו ש-Nvidia עם 84%, AMD עם 12%, ואינטל עם 4% הנותרים. ברבעון הרביעי של 2023 המספרים האלה השתנו באופן דרמטי, עם ירידה של אינטל ל-1% בלבד ועלייה של AMD ל-7% על חשבון Nvidia ואינטל. אך כל זה השתנה ברבעון האחרון: אינטל ירדה ל-0% בתרשים (כואב), AMD חזרה ל-12%, ו-Nvidia זינקה ל-88%.

לפי JPR, למרות ש-AMD איבדה נתח שוק ברבעון, לחברה הייתה שנה מצוינת עם עלייה של 39% משנה לשנה. במקביל, Nvidia עשתה אפילו טוב יותר, עם שיפור של 45.6% משנה לשנה. הירידה של אינטל מהתרשים הייתה ככל הנראה תוצאה של אי שחרור GPU חדשים לאורך כל שנת 2023. מדווח כי היא מתכוונת להשיק את הארכיטקטורה מהדור השני שלה, Battlemage, השנה, ולכן יהיה מעניין לראות אם היא תוכל לשפר את מצבה כשאלה יגיעו.

פדי חוזה רבעון שני חזק המונע בעיקר מביקוש לחומרת AI, לפי Tom's Hardware. מיקרוסופט חשפה את הגל הראשון של מחשבים עם מעבדי AI מובנים במאי, ו-AI היה נושא מרכזי בתערוכת Computex השבוע. ההשקות הגדולות ביותר הקשורות ל-AI בתערוכה היו ה-CPU החדשים של AMD מדגם Zen 5 Ryzen 9000 למחשבים ניידים ונייחים, וארכיטקטורת Lunar Lake של אינטל למחשבים ניידים. Nvidia גם דיברה על תוכניותיה ל-AI, וחשפה שהארכיטקטורה מהדור הבא שלה נקראת Rubin.

הפוסט אנליסטים: נתח השוק של Nvidia ב-GPU עכשיו עומד על 88%, AMD עם 12% הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברה סינית בשם הודיעה לאחרונה כי היא הפכה לחברה הראשונה במדינה שהציגה פתרון GPU מקומי מהתחלה ועד הסוף.

על פי דיווחים, החברה גייסה את רוב צוות ההנדסה המרכזי שלה בקרב מהנדסים סיניים שעבדו ב-Nvidia. אם נכונות הצהרות החברה, מדובר בהתקדמות גדולה מאוד של סין לקראת עצמאות בתחום השבבים. במור טרדס טוענים כי  טוען כי החברה כבר צברה ידע נרחב בכל שלבי ייצור GPU, וכי הידע הזה מאפשר לה יכולת לתכנן, לייצר, ולשווק את המעבדים הגרפיים שלה, כשהיא מכסה את כל מחזור החיים של המוצר.

החברה טוענת כי פתרונות המעבד הגרפי שלה מבוססים על קניין רוחני מקומי מלא ומומחיות ייצור, ומותאמים למגוון עומסי עבודה של המעבד הגרפי, כולל גרפיקה תלת-ממדי, אימון בינה מלאכותית ומחשוב הסקת מסקנות, מחשוב מקבילי בעל ביצועים גבוהים והאצה עבור רכיבי Codec וידאו בחדות גבוהה במיוחד.

החברה שואפת לכך שהמעבדים הגרפיים שלה שלה ישולבו בצורה חלקה עם תכנוני התשתית של חברות שותפות, כולל פתרונות CPU ופלטפורמות אחרות שפותחו בסין . החברה כבר החלה ב תהליך אינטגרציה.

Moore Threads נוסדה לפני כשנה (אוקטובר 2020) וכבר עברה שלושה סבבי גיוס. בין המשקיעים – סקויה קפיטל סין, ByteDance  וטנסנט תרמו בשלב זה או אחר. בסבב הגיוס האחרון גייסה החברה כ-313 מיליון דולר, במטרה לאפשר לה להתחיל בייצור המוני של שבבי המעבד הגרפי הראשון שלה והמשך מחקר ופיתוח IP עבור ה-GPU SoCs  הבאים שלה.

הפוסט החברה הסינית Moore Threads מכריזה על יכולות פיתוח GPU מלאות הופיע לראשונה ב-Chiportal.

שרשרת האספקה ​​למעבדים גרפיים המשיכה ברכבת ההרים שלה במהלך הרבעון השלישי, כאשר שיבושים מתמשכים באספקה ​​הסתבכו בגלל הסתמכות יתר על ניהול מלאי בדיוק בזמן.

חברת המחקר ג'ון פדי דיווחה כי משלוחי GPU המיועדים למחשבים אישיים ירדו  במפתיע ב-18.2 מהרבעון הקודם למרות עלייה של 12 אחוזים על בסיס שנתי. מובילת השוק Nvidia רשמה זינוק של 8 אחוזים במשלוחי ה-GPU הרבעוניים על חשבון המתחרים AMD (ירידה של 11.4 אחוז) ואינטל (ירידה של  25.6 אחוז).

"מגפת הקורונה ממשיכה להפר את איזון שרשרת האספקה ​​השברירית שנשענה יותר מדי על אסטרטגיית בדיוק בזמן", נאמר במחקר . "אנחנו לא צופים  הקלה בשרשרת האספקה עד סוף 2022."

הדוח מציין כי הרבעון השלישי הוא באופן מסורתי החזק ביותר עבור ספקי מעבדים גרפיים המתכוננים לעונת הקניות של החגים. לעת עתה, לפחות, עונתיות בשוק היא נחלת העבר, שכן ספקי השבבים משתדלים לייצר כמה שיותר בלי להתחשב בעונתיות.

עם זאת, התקלות הללו לא פוגעות באופן אחיד למשל שוק הטבלטים במחשבי גוגל כרומבוק מוצף. לעומת זאת בקצה הגבוה יותר הביקוש למחשבי PC המשיך לעלות על ההיצע.

בחברת ג'ון פדי מוסרים  כי למרות מאמצים לתפוס נתח שוק מאנבידיה הצליחה AMD לגרוף רק עלייה חד ספרתית בנתח השוק של ה- GPU במהלך שלושת הרבעונים האחרונים, מסכם הדו"ח.

הפוסט שוק המעבדים הגרפיים חווה שיבושים הופיע לראשונה ב-Chiportal.