قال مسؤول في Micron: قدرة التخزين تحدد حدود الذكاء الاصطناعي، ولن تكون هناك زيادة كبيرة في الطاقة الإنتاجية حتى بعد عام 2028

مع انتشار موجة الذكاء الاصطناعي من مراكز البيانات إلى الحوسبة الطرفية ومجال الروبوتات، حذّر مسؤولو Micron من أن التخزين أصبح العائق الأساسي والأكثر حسماً في تحديد الحد الأعلى لأداء الذكاء الاصطناعي، ونظراً لأن دورة بناء القدرات الجديدة طويلة للغاية والتقنيات معقدة جداً، فإن اختلال التوازن بين العرض والطلب في الصناعة لن يشهد تحريراً حقيقياً لقدرات إنتاجية جديدة إلا بعد عام 2028 على الأقل.

في 15 سبتمبر، وخلال منتدى التركيز على أشباه الموصلات ضمن "قمة Six Five 2026"، أجرت مستشارة الإدارة التنفيذية العليا لشركة Micron, Sumit Sadana، مقابلة مع المحلل Patrick Moorhead، حيث قامت بتحليل شامل لهياكل العرض والطلب في صناعة التخزين بعصر الذكاء الاصطناعي، وخطط الإنفاق الرأسمالي، والسوق الأساسية المستقبلية للنمو.

خلال العام الماضي، أعادت صناعة التقنية بأكملها تشكيل فهمها للتخزين بشكل جذري. وترتكز هذه الصورة الجديدة على حقيقة أن القدرة الحوسبية لم تعد معيار التقييم الوحيد لأنظمة الذكاء الاصطناعي. في المقابلة، أشارت Sadana بدقة إلى المنطق الأساسي للأجهزة اليوم: "حالياً، أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي يعتمد أولاً على أداء سعة ذاكرة النظام الفرعي وحجمه. هذان العاملان يحددان حقاً مستوى أداء النظام الفرعي للذكاء الاصطناعي."

وشرحت أن نماذج الذكاء الاصطناعي يجب أن تُخزن في الذاكرة، كما أن البيانات الهائلة تنتقل باستمرار بين وحدات الذاكرة، ما جعل عرض النطاق الترددي بين المعالج والذاكرة يصبح عنق الزجاجة الأساسي للأداء. وفي الوقت نفسه، يواجه سوق التخزين اختلالاً هيكلياً متراكماً على مدى عقود – ففي أوائل تسعينيات القرن الماضي كان هناك أكثر من 20 شركة DRAM، واليوم لم يتبق سوى القليل؛ بينما تجاوز عدد شركات تصميم المعالجات الآن العشرين. هذا النمط "القمعي" من قلة العرض مقابل كثرة الشركات، يجعل سلسلة توريد أنظمة التخزين هشة للغاية أمام الطلب الهائل للذكاء الاصطناعي.

تصاعد الإنفاق الرأسمالي، وزيادة العرض الحقيقية معلقة حتى 2028

أمام الفجوة الكبيرة بين العرض والطلب، لا يكفي النمو في عدد البتات الناتج عن التحولات التقنية وحدها لإشباع السوق، مما دفع الصناعة كلها إلى الدخول في دورة توسع ثقيلة الأصول، عبر بناء غرف نظيفة ومصانع رقاقات جديدة.

Micron بصدد إطلاق خطة إنفاق رأسمالي غير مسبوقة. وكشفت Sadana: "فقط بالنظر إلى خطط الإنفاق لدينا: إنفاقنا الرأسمالي للسنة المالية 2025 سيزيد قليلاً عن 13 مليار دولار؛ وفي السنة المالية 2026 سيتضاعف؛ أما في 2027 من المتوقع أن يتجاوز 45 مليار دولار. أعلنا مؤخراً في الولايات المتحدة رفع حجم الاستثمار من 200 مليار إلى 250 مليار دولار، مع تسريع الجدول الزمني لتنفيذه." بالإضافة لذلك، تواصل الشركة العمل على نحو 20 مشروع توسعة متزامنة في ولايات مثل أيداهو ونيويورك وتايوان الصينية واليابان وسنغافورة.

ومع ذلك، "الماء البعيد لا يروي العطش القريب". فتشييد مصانع أشباه الموصلات مقيد بالبنية التحتية، والموافقات التنظيمية، والنقص الحاد في العمالة الفنية. وقدمت Sadana توقيتاً محدداً:"نعتقد أن الإمدادات الجديدة الفعالة لن يُطلق بشكل تدريجي إلا عام 2028، وهذه فقط بداية، ولن يقوى زخم نمو الطاقة الإنتاجية إلا في السنوات اللاحقة. لذا ستحتاج الصناعة إلى بعض الوقت لإيجاد نقطة توازن جديدة."

السبب الآخر لبطء تحرير الطاقة الإنتاجية هو التعقيد الفلكي لتصنيع شرائح الذاكرة. وعن HBM الساخنة حالياً، صرحت Sadana بأن قدرتها على العمل "أشبه بالمعجزة": "تخيلوا رص 12 طبقة من شرائح DRAM واحدة فوق الأخرى، وهناك شريحة أساسية في الأسفل موصولة بالـGPU. النظام ككل يواجه تحديات خطيرة جداً في التبريد واستهلاك الطاقة... وفي المصنع هناك تقريباً 2000 عملية إنتاجية. ومن بداية الإنتاج وحتى تسليم المنتج للعميل، تستغرق العملية حوالي خمسة أشهر."

وداعاً للبيع الفوري، واتفاقيات توريد طويلة الأجل والتخصيص العميق تعيد تشكيل نماذج العمل

النقص الشديد في الطاقة الإنتاجية يجبر الصناعة على تغيير نموذج الأعمال؛ إذ بدأت حقبة التداول الفوري والشرائح القياسية الموافقة لمعايير JEDEC تتلاشى.

"نوقع عقوداً طويلة الأجل مع التزام التوريد، ويقدم الزبائن أيضاً توقعات بالطلب. هذا يختلف كلياً عن العقود السنوية السابقة – حيث كان بإمكان الزبون الشراء فور توفر المنتج." بحسب Sadana، يوفر نموذج "اتفاقيات العملاء الاستراتيجية" هذا عائد استثمار عالٍ للغاية ويوفر ضمانة أساسية للنفقات الرأسمالية على مدى سنوات.

والتغير الأعمق يكمن في الارتباط في البحث والتطوير. فمن أجل تمييز الأداء في الطاقة أو سرعة نماذج الذكاء الاصطناعي، بدأ الزبائن يأخذون تصميم وحدات التخزين بعين الاعتبار في خطط منتجاتهم على مدى 5-7 سنوات قادمة. وأشارت Sadana: "هذا النمط يحوّل العلاقة إلى شراكة أشبه بتطوير شرائح ASIC – حيث يحصل العملاء على مزيد من الاستقلالية التصميمية، وتستمر العلاقة لفترة طويلة."

الذكاء الاصطناعي نحو الأطراف، والروبوتات البشرية السوق الأكبر للنمو القادم

يركز السوق غالباً على طلب الذكاء الاصطناعي في مراكز البيانات، لكن رؤية Micron تعتبر هذا نقطة البداية فقط. مع تغلغل الذكاء الاصطناعي في الهواتف الذكية والحواسيب الشخصية (مثل Mac mini بهندسة الذاكرة الموحدة) والمركبات ذاتية القيادة، سيصبح الطلب على التخزين في كل مكان.

وحول آفاق المستقبل، ركزت Sadana على مسار الروبوتات، معتبرة إياه الموجة القادمة للطلب الضخم بعد مراكز البيانات.

"فكر في الروبوتات البشرية، سيصبح ذلك واحداً من أكبر الأسواق للمنتجات في التاريخ." وأثناء استشرافه عقد الثلاثينيات، شدد Sadana على الدور الضخم للذكاء الاصطناعي الطرفي في استهلاك التخزين: "المثير حقاً في تقنيات الروبوتات أن كل جهاز سيحتاج لتخزين بيانات ضخمة – كل روبوت بشري سيمتلك مئات الجيجابايت من DRAM وعدة تيرابايت من NAND Flash. وبالتالي، ستقود هذه الأجهزة نمواً هائلاً في الطلب على DRAM وNAND… يجب أن يكون الروبوت قادراً على العمل باستقلالية بدون إرسال البيانات إلى الخادم كل مرة."

فيما يلي نص المقابلة:

Sumit Sadana 00:00 (UTC+8)

حالياً، أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي يعتمد أولاً على أداء سعة ذاكرة النظام الفرعي وحجمه. هذان العاملان يحددان حقاً مستوى أداء النظام الفرعي للذكاء الاصطناعي. مرحباً بكم مجدداً في قمة 2026.

Patrick Moorhead 00:22 (UTC+8)

عصر الذكاء الاصطناعي قد حل فعلاً. أهمية الذاكرة وقيمتها الاستراتيجية أمر مذهل. لطالما اعتبرت أن الذاكرة مهمة، لكن بفضل عصر الذكاء الاصطناعي، القدرات التي تمنحنا إياها خارقة للعادة - بصراحة، بدون ذاكرة كافية أو ذاكرة مناسبة، ما من ممكن لكل تلك الابتكارات حولنا أن تظهر.

يسرني أن أرحب بـ Micron في هذه القمة. سعيد برؤيتك معنا من جديد. شكراً للدعوة. هذا شرف كبير. لقد عملت في هذه الصناعة لـ35 عاماً، من مستهلك للذاكرة، إلى شريك للذاكرة، والآن أعمل مع شركة تحليل تدرس سوق الذاكرة وكل ما يتعلق بذلك. إنجازاتنا مذهلة. حين تحدثنا العام الماضي، اعتبرت الذاكرة تقنية استراتيجية – نعم، يجب أن أفتخر بذلك. وبصراحة، أنت أحق بالثناء لأنك تطبق ذلك عملياً، بينما أنا فقط أتكلم بشأنه. واليوم، يتعزز هذا الرأي أكثر، ويزداد عدد من يتحدثون عنه. خلال هذا العام في عصر الذكاء الاصطناعي، ما الذي تغير حتى أصبح الاهتمام بالذاكرة أكبر بكثير لدى الصناعة؟

Sumit Sadana 01:44 (UTC+8)

لما سرّع الذكاء الاصطناعي هذه النقلة؟ سؤال رائع. مر عام، لكن بالنظر لما حدث في العالم خلال العام الماضي، يبدو الوقت طويلاً للغاية. ومن زاوية العميل، فالتغير ضخم للغاية. اليوم نواجه نقصاً شديداً في كل مجال سوقي بالنسبة للذاكرة. رغم جهودنا القصوى لزيادة العرض، لا يمكن تحديد متى سيتوافق العرض مع الطلب، لأن الطلب مستمر بالتزايد. إشارات العملاء من كل قطاع في ازدياد سنوي.

تغيرت نظرة العملاء إلى الذاكرة لأسباب عدة. الأول هو وجود فجوة هائلة بين العرض والطلب؛ أما الثاني، فهو أن متطلبات الأداء لأنظمة الذكاء الاصطناعي تستمر بالارتفاع. عندما تفكر في مصدر الأداء العالي للنظام، ستكتشف أن المعالج ليس المعيار الوحيد. اليوم، أداء الذاكرة، وعرض النطاق الترددي بين المعالج والذاكرة، وسعة الذاكرة نفسها باتت جميعها أساسية. لأن نماذج الذكاء الاصطناعي يجب أن تكون مخزنة في الذاكرة، وتحتاج كميات هائلة من البيانات للانتقال ذهاباً وإياباً عبر الذاكرة، فغدا عرض النطاق الترددي بين المعالج والذاكرة عنق الزجاجة الأساسي للأداء. ولذا بدأ الزبائن يدركون حاجتهم لإعادة رسم خارطة منتجاتهم، وتغيير استراتيجياتهم في استخدام الذاكرة.

Sumit Sadana 03:44 (UTC+8)

اليوم، السؤال: كيف نصمم الذاكرة لتحقيق أفضلية تنافسية، كيف نجعل كل نظام عميل فريداً؟ لو ظلت الذاكرة كسابق عهدها، شرائح موحدة مطابقة لمعايير JEDEC، لما أمكن التمايز. الآن، نتعاون مع العملاء لدمج تصميم الذاكرة ضمن خارطة منتجاتهم متعددة السنوات. يركزون الآن على كيفية تحقيق التفرد وتغيير ملامح المنافسة بهذا المجال. هذا يتطلب إعادة التفكير في الذاكرة، والعمل مع شركات كـ Micron لتصميم ميزات جديدة قابلة للتطبيق والتحقق.

Sumit Sadana 04:31 (UTC+8)

على سبيل المثال، تعاوننا مع NVIDIA في مجال DRAM منخفضة استهلاك الطاقة لمراكز البيانات (LPDRAM) هو نموذج يُحتذى. نحن أول من أدخل هذا الابتكار لمراكز البيانات وكنا المورد الحصري لفترة طويلة، والآن بدأت التقنية بالانتشار بين منافسين آخرين. بات العملاء يدركون مزايا DRAM منخفضة الطاقة – كثافة أكبر وحجم أصغر وأداء أفضل واستهلاك طاقة منخفض، وذا أهمية قصوى لمراكز البيانات. وذلك مجرد مثال واحد من أمثلة عديدة.

Patrick Moorhead 05:07 (UTC+8)

بالنظر لخمس سنوات مقبلة، هذه التقنيات تزدهر بسرعة. عندما أحاول تفسير سبب تصاعد الاهتمام بالذاكرة، أتذكر محاضرة في الجامعة نهاية الثمانينات، كانت تقول: إذا تمكنت من حصر العمل ضمن نطاق الذاكرة سترتفع الكفاءة. وطبعاً، اليوم الوضع تغير قليلاً. كلما زادت الذاكرة قربت النتائج الأفضل وكلما اقتربت عروض النطاق الترددي من مكان البيانات كان الأداء أقوى، فخروج البيانات خارج الذاكرة يبطئها كثيراً. وفي عصر الذكاء الاصطناعي هذا تحدّ كبير.

هذا ممتع. خلال مسيرتي عايشت تسع دورات ارتفاع وانخفاض في سوق الذاكرة. عملت في مصنع أجهزة OEM، ثم شركة شرائح، وها أنا اليوم أمضي 15 سنة في التحليل الاقتصادي. الذاكرة تبدو من الأسواق الأكثر دورية، برغم وجود صناعات أخرى مشابهة، لكنها غالباً ما تُعتبر سلعة. بحثك في السؤال الأول تناول هذا جزئياً، ولكن ...

Sumit Sadana 06:17 (UTC+8)

لماذا يغير الذكاء الاصطناعي هذا التصور جذرياً؟ سؤال مهم. لو رجعت لبداية التسعينات، كان هناك أكثر من 20 شركة تعمل في DRAM، ثم حصلت موجة دمج هائلة. في ذلك الحين كان عدد شركات المعالجات قليلاً، واليوم تجاوز العشرين. لو حاولت إحصاء شركات تصميم المعالج ستجد العدد بسرعة. أما شركات DRAM فقد انخفض عددها بشدة.

إذاً، عند التفكير في تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي لا يقتصر الأمر على مراكز البيانات فقط – بالطبع هنا يجب التمييز بين أحمال التدريب وأحمال الاستدلال، والاستدلال نفسه سينقسم لمجموعات فرعية مع الوقت. يمكن لبعضها استخدام SRAM، لكن الغالبية تعتمد تعويلاً شديداً على DRAM. نسعى لجعل سعة DRAM في هذه الأنظمة أكبر ما يمكن. هذا الاتجاه يمتد حتى السيارات ذاتية القيادة والأنظمة الصناعية وأيضاً الهواتف الذكية والحواسيب الشخصية – نجاح Mac mini بهندسة الذاكرة الموحدة أشعل موجة "Open Claw". كل ذلك مرتبط جوهرياً بالذكاء الاصطناعي.

Sumit Sadana 07:50 (UTC+8)

حالياً، أداء النظام يعتمد أولاً على أداء الذاكرة وسعتها؛ هذان العاملان موضوعياً يحددان قدرات الذكاء الاصطناعي. لذلك، عندما تصبح الذاكرة نقطة التصميم المحورية بالنظام، عليك إعادة التفكير بآلية تطويرها. والسؤال الأساسي التالي: كيف تطلق منتجات مميزة بسرعة؟ أعتقد أن مستقبل الذاكرة سيختلف كلياً عن الماضي، وهذا يرتبط ارتباطاً وثيقاً بالمفهوم ...

Sumit Sadana 08:36 (UTC+8)

وصلت الصناعة أخيراً إلى مرحلة ضرورة بناء طاقات إنتاجية جديدة؛ وهذا أمر مفاجئ، لأن نمو الطلب بسبب الذكاء الاصطناعي كبير جداً. التحول التقني وحده لم يعد كافياً لتلبية هذا الطلب، بينما على مدى سنوات طويلة جداً، كان نمو عدد البتات الناتجة عن التطور التقني كافياً. اليوم تحتاج الصناعة لزيادة إنتاج الرقائق بشكل ملموس، ما يستدعي بناء غرف نظيفة ومصانع جديدة. عند بلوغ الحد الأقصى لغرف الإنتاج الحالية – وأغلب الشركات تواجه ذلك – يصبح من الضروري التوسع في مواقع جديدة، وهذه عملية طويلة ومعقدة.

العملية معقدة جداً وتخضع لعوامل متعددة مثل فوارق سرعة البناء عالمياً وكفاءة الحصول على التراخيص التنظيمية. كيف ستقيم جميع البنى التحتية الأساسية من الكهرباء والماء ومحطات المعالجة من الصفر في أرض قاحلة؟ كل ما يتطلبه مصنع الشرائح يحتاج وقتاً طويلاً – وهذه هي واقعيات ما تمر به الصناعة اليوم.

Sumit Sadana 10:01 (UTC+8)

رغم بذلنا أقصى الجهد ورؤية بقية شركات الصناعة تفعل الأمر ذاته، لا يزال من الصعب تلبية الطلب. سيستغرق العرض وقتاً طويلاً للحاق بالطلب، وهذا عامل مهم آخر يؤثر في سلوك العملاء.

Sumit Sadana 10:27 (UTC+8) هذا هو ما نتحدث عنه دائماً: اتفاقيات العملاء الاستراتيجية. تلك الاتفاقيات غيّرت نموذج عملنا وطريقة تعاملنا الأساسية مع السوق. نوقّع عقوداً طويلة الأجل مع التزام التوريد، ويقدّم العملاء أيضاً توقعات للطلب. هذا بعكس العقود السنوية؛ سابقاً كان العميل يشتري متى أراد وبوجود المنتج نورد فوراً. الاتفاقيات الحالية قائمة على الالتزام بالتوريد، وعائد الاستثمار مرتفع جداً، ما يتيح لنا ضمان تغطية الإنفاق الرأسمالي المطلوب لسنوات مقبلة.

بطبيعة الحال، لم نصل بعد لمرحلة الذكاء الاصطناعي الذاتي أو الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، وهي موجة الطلب الهائل التالية. بعيد ذلك سيتطور الذكاء الاصطناعي الفيزيائي – هناك ستأتي موجة طلب ضخمة قادمة. إذا نظرت لهذه الموجات ستكتشف أنها تتراكم وتتضافر وليس بديلاً لبعضها. وهذا يشكل تحدياً هائلاً في نقل إمكانات بهذا الحجم الضخم إلى الإنتاج الفعلي.

Patrick Moorhead 11:39 (UTC+8)

في هذه الفترة وبين كل هذا الطلب، أظن أن خطط التوريد الطويلة الأجل دليل على القيمة الاستراتيجية المتزايدة للذاكرة. من السهل أن نختصر ذلك بعبارة "نحتاج خطط توريد طويلة لتأمين الطاقة الإنتاجية"، وهذا مهم فعلاً، لكنه يشمل التعاون في التخطيط.

من منظور تقني، أعجبني جداً أنك تحدثت عن الذكاء الاصطناعي الطرفي. من المثير أن نرى التطورات في Open Claw أو التصاميم الجديدة للحوسبة الطرفية – مثل إقران الذاكرة مباشرة بالـCPU والـGPU لتحسين عرض النطاق الترددي – فبن architectures الحوسبة الطرفية لم تتغير كثيراً مدة طويلة. أود الحديث الآن عن مراكز البيانات فائقة الضخامة؛ لقد ناقشنا ذلك قبلاً، والكثير من الديناميكيات تحدث هنا، على الأقل ضمن الإنفاق الرأسمالي، كما أن الابتكار في النماذج والتطبيقات يتركز عادة بهذه القطاعات. لكن لدي فضول: فيما يخص السيارات ذاتية القيادة، والحواسيب الشخصية، والروبوتات، والحافة الذكية ...

Sumit Sadana 13:00 (UTC+8)

هل يتغير الطلب على الذاكرة بهذه التطبيقات؟ نعم، سؤال جيد جداً. بالتأكيد، كل هذا بدأ في مراكز البيانات. لكن حين ننظر لمستقبل الذكاء الاصطناعي لن يكون مقصوراً على مراكز البيانات. الذكاء الاصطناعي سينتقل نحو الحافة، وفي نهاية المطاف سيصبح في كل جهاز وكل مكان. إذاً فهو يشمل كافة الإلكترونيات الاستهلاكية، والسيارات، وطبعاً حتى الثورة الصناعية بمراحلها التالية – وفي حينها سيصبح الذكاء في كل الشركات حول العالم.

Sumit Sadana 13:43 (UTC+8)

جهازك الخاص – سواءً الكمبيوتر في المكتب أو المنزل، هاتفك الذكي وأجهزة أخرى بدأت الشركات تفكر في تطويرها – ربما يختلف شكلها كلياً عن الحواسيب أو الهواتف الحالية، وستكون بتصميمات جديدة كلياً. لأن بناء جهاز ذكاء اصطناعي أصيل يمكن أن يُنفذ بأساليب تختلف جذرياً عما اعتدناه للحواسيب أو الهواتف. وهذا يعيدنا لسؤال تخفيض استهلاك الطاقة لأدنى الدرجات، خصوصاً للأجهزة التي تعمل على البطارية. كيف تجعل الأداء أقصى قدر ممكن، وكيف تتيح للنماذج تقديم قيمة حقيقية للمستهلك لكنها صغيرة بما يكفي لتعمل على الجهاز ذاته دون الحاجة للعودة للسحابة – هذا هو أفق الذكاء الاصطناعي الجديد.

وهذا التحقيق سيتواصل. النماذج الصغيرة بما فيه الكفاية لتعمل على جهازك أو هاتفك ستتحسن مع الوقت. ومع ذلك تبرز قيمة الخصوصية وسرية البيانات. يولي المستهلكون أهمية بالغة لهذا الأمر، والشركات التي يمكنها ضمان أن كل تفاعل بين المستخدم والجهاز سيظل على الجهاز ولن يصعد للسحابة ستتمكن من ابتكار تطبيقات جديدة ذات قيمة هائلة.

Sumit Sadana 15:30 (UTC+8)

أما عن القيادة الذاتية، فهي تتطور بسرعة حالياً، بفضل التقدم في الذكاء الاصطناعي؛ أما الجيل التالي من التكنولوجيا فهو الروبوتات. تخيل الروبوتات البشرية – سيصبح ذلك أحد أكبر الأسواق في التاريخ. طبعاً، هذا يتطلب وقتاً، لكننا نقترب أكثر وأكثر من تلك النقطة الفاصلة – حين يصبح بوسعك التحدث مع روبوت بشري كما تتحدث لشخص آخر، وستكون قدرته الإدراكية شبه مماثلة للبشر. مع الوقت، سيتعقد المستوى الفيزيائي لهذه الروبوتات تدريجياً، ما سيحدث تحولاً ثورياً.

في البداية ستستخدم للمهام المحددة ضمن بيئات المصانع وغيرها، حيث الحرية أقل. أما أصعب بيئة فهي المنازل، لأنها عشوائية جداً. لكني أعتقد أنه بحلول الثلاثينيات من هذا القرن ستصبح تقنيات الروبوتات دافع نمو هائل. وأكثر ما يثيرني فيها هو أن كل جهاز يحتاج لتخزين بيانات هائل – كل روبوت سيحمل مئات الـGB من DRAM وتيرابايتات عديدة من NAND. ولذلك سيقود نمو طلب كبير على كل من DRAM و NAND. كثيرون لا يدركون ذلك: يجب على الروبوتات العمل باستقلالية وعدم إرسال بياناتها كل مرة للخادم. وهذا صحيح فعلاً.

Patrick Moorhead 17:25 (UTC+8)

بينما كنت تستعرض هذه الأفكار، أدركت فجأة أن Micron تحقق قفزة هائلة على مستوى السعة. من المدهش اختراع هذه التقنية. أظن عند ذكر Micron يجب دائماً تذكر هذا الإنجاز.

مع حلول عصر الذكاء الاصطناعي، تزداد قيمة الرؤية الاستراتيجية، سواء طبقت في الأجهزة المستقبلية أو مراكز بيانات ضخمة على مستوى الجيغاوات قادرة على الوصول المباشر للذكاء الاصطناعي والنماذج الكبيرة.

كان مفهوم التصميم أو الاكتشاف المشترك معروفاً لي، وتحدثت مع بعض شركائكم حول أفكار جديدة يجرّبونها. سبق وأشرت لموضوع التغييرات المعمارية، وهي تغييرات حققتها المعايير مثل JEDEC. أما الآن فنحن نشهد تصميماً مشتركاً عميقاً بالمعنى الحقيقي. هل يمكنك الحديث عن هذه النقلة في علاقتكم مع الشركاء؟

Sumit Sadana 18:45 (UTC+8)

بالطبع. يرغب شركاؤنا أيضاً في معرفة كيفية تحقيق متفوقة في أسواقهم والتغلب على المنافسين. أصبح النظام الفرعي للذاكرة والمعالج مكوناً جوهرياً بأنظمة الذكاء الاصطناعي لأن التفاعل بينهما يحدد العديد من خصائص النظام – فهو يحدد استهلاك الطاقة، ويحدد نوع وحجم النماذج الممكن تشغيلها وسرعة أدائها.

حين تفكر في كل ما يحدث من تقدم بأنواع وأحجام LLM، تجد أن تحقيق التمايز بين مختلف الأسواق الفرعية خلال دورة تصميم الذاكرة والمعالج يتطلب تنسيقاً عميقاً. لم يعد الأمر يتعلق بتركيب وحدات جاهزة بمواصفات JEDEC، ثم تشغيلها بعد الاختبار. بالطبع هناك أسواق تفعل ذلك، لكن العملاء مع الوقت يطالبون أكثر بميزات خاصة غير متاحة في الوحدات الجاهزة. من ثم، نحن بحاجة للتعاون مع شركات الذاكرة عن كثب في خارطة بحث وتطوير تمتد 5 إلى 7 أعوام. اندمجنا بالفعل في خطط البحث والتطوير لعدة عملاء كبار، لديهم أفكار مبتكرة عديدة بعضها عملي، وبعضها يحتاج زمناً أطول للتحول إلى اختراع حقيقي أو ابتكار جوهري.

Sumit Sadana 20:28 (UTC+8)

نحن متحمسون بشدة للتنوع الذي نراه. كما تفضلت، هذه الأفكار تشمل أنظمة متنوعة – بعضها أجهزة منخفضة جداً في استهلاك الطاقة لأنها تعمل على البطاريات، وبعضها مخصص لمراكز بيانات على مستوى الجيغاوات. شهدنا نتائج ابتكارية تظهر في العديد من القطاعات، ومع العملاء الأوائل في كل منها، وسنواصل دعمها بقوة.

في بعض المشاريع المثيرة، نضع قدراتنا في خدمة العملاء لتحقيق تصاميمهم المبتكرة. العملاء لا يستطيعون التعاون بهذه الدرجة مع عدة شركات، فعادةً ثمة شركتان بحد أقصى يتعاملان بهذا العمق، ثم تلحق بقية الشركات بعد سنوات. ميزة هذا النموذج أنك تستطيع بناء علاقة شراكة عميقة جداً، عادةً تصبح الشركة المورد الوحيد أو أحد موردين فقط لفترة طويلة. هذا يحوّل العلاقة إلى شراكة شبيهة بـASIC تتيح استقلالية تصميم أكبر للعملاء وعلاقة ممتدة المدى. لأن التعاون مع الطرف الآخر فريد ومبني على منهجية ASIC، وليس كنموذج شرائح الذاكرة المعيارية قبل عدة سنوات. ومن التغييرات الجوهرية الأخرى، أن هذه الطريقة قابلة للتطبيق بنطاق واسع.

Patrick Moorhead 22:27 (UTC+8)

صحيح. هذا يعني كميات ضخمة جداً من الشحنات، وبصراحة رؤوس الأموال كافية لجعل الطرفين يستثمران بقوة، ومن لحظة إطلاق المشروع يكمن التفرد. الجميع يبحث عن الأداء أو تخفيض التكلفة الإجمالية للملكية (TCO)؛ يريدون طُرقاً للتميز.

أود الحديث عن الاستثمار مستقبلاً. ذكرت مشروع الاستثمار في الطاقة الإنتاجية. ثمة توقعات بأن مصانع الذاكرة يمكن بناؤها بسرعة كتابة كود برمجي. لكن، صدقني، عملت مع شركة رقاقات لديها مصنع رقائق خاص – وحتى اليوم تعتبر المشاريع الرأسمالية في هذا المجال بالغة الصعوبة وتحتاج 3-4 سنوات لرؤية نتائج قيمة. هل يمكنك الحديث عن الاستثمارات التي تدعم فعلاً حضور Micron التقني في الجيل القادم؟ سواء بالذكاء الاصطناعي، أو تطويرات أخرى، أو تفرعات الذكاء الاصطناعي. هذه الاستثمارات تستغرق وقتاً طويلاً كما ذكرت جيداً.

Sumit Sadana 23:57 (UTC+8)

معك حق في ذلك. بالمناسبة، إذا كان لدى أحد فكرة لبناء مصنع DRAM بسرعة أكبر، نود سماع ذلك حقاً، فهذا سيسهل عملنا كثيراً. عملاؤنا يرغبون بالحصول على المنتجات في أقرب وقت، ونحن نبذل كل ما لدينا.

لقد سرّعنا استثماراتنا إلى الحد الأقصى. فقط انظر إلى خطة الإنفاق: إنفاقنا الرأسمالي المقَر للسنة المالية 2025 تلقى أكثر من 13 مليار دولار؛ 2026 سيزيد إلى الضعف؛ و2027 يتجاوز 45 مليار دولار. الأرقام تتصاعد بمرور الوقت. أعلنا مؤخراً في أمريكا رفع الاستثمار من 200 مليار إلى 250 مليار دولار، مع تسريع التنفيذ، ومن المتوقع استثمار 50.2 مليار بنهاية العام القادم.

تشمل هذه الاستثمارات كافة المجالات. نستثمر في مصنع Idaho رقم 1 (ID1)، الذي سيبدأ خطوطه الإنتاجية الأولى؛ في منتصف العام القادم يبدأ مصنع ID2 متابعة الإنتاج، مع توقع بدء خطوط إنتاج الرقاقات نهاية 2028. مصنع تايوان الذي اشتريناه سيبدأ إنتاج الرقاقات عام 2027، ونوسّع المصنع حالياً. نستثمر أيضاً في اليابان وسنغافورة، ولدينا قرابة 20 مشروع عالمي مختلف الأحجام هدفها تعزيز طاقاتنا الأمامية والخلفية.

Sumit Sadana 26:06 (UTC+8)

ولكن كل ذلك يستغرق وقتاً طويلاً. كل مصنع شرائح جديد يعاني من نفس المشكلة. نخطط في نيويورك لإنشاء مجموعة بها أربعة مصانع رقاقات، أولها يدخل حيز الإنتاج عام 2030. بدأنا العمل في يناير، وإنجاز مرحلة صب الخرسانة سبق الخطة.

Sumit Sadana 26:22 (UTC+8)

توجد مشاريع عديدة في أنحاء العالم، لكن جميعها تتطلب تصاريح بناء وبنية تحتية متكاملة. هناك نقص حاد في الكوادر – فكّر في عدد المشاريع الجارية في أمريكا والعالم في الوقت نفسه.

الجميع يبني مراكز بيانات، وتحتاج هذه المراكز للطاقة، لذا تُبنى محطات كهرباء؛ وتحتاج أيضاً لأشباه الموصلات، لذا مصانع الرقائق، سواء الأمامية أو الخلفية قيد البناء. لذا هناك أزمة بالكوادر الفنية. عدد العمالة التقنية المتاحة بعيد كل البعد عن تلبية كل هذه المشاريع شديدة التعقيد.

Sumit Sadana 27:15 (UTC+8)

لذلك نستثمر في المجتمعات المحلية وتنمية المواهب لضمان الاستدامة. هذا لا يخدمنا فقط في تنفيذ مشاريعنا، بل يفيد النظام البيئي بأكمله مستقبلاً. نستثمر في برامج تنمية المواهب، كليات المجتمع، والعمل مع البلدات والمدن الشريكة. هذه استثمارات طويلة الأجل بالنسبة لنا.

نتوقع مع الوقت أن تنمو الطاقة أكثر لأن مصانع الرقاقات تشكل مجموعات، لا يمكنك بناء مصنع واحد فقط. تحتاج كميات ضخمة بسرعة لعبور حاجز التكلفة، لذا سيستمر البناء عشر سنوات أو أكثر. هذه مشاريعنا الطويلة الأمد. نعتقد أن الإمداد الجديد لن يبدأ بالظهور إلا في 2028 تدريجياً، ولن يتضح زخم النمو إلا بعد ذلك بأعوام. لذا ستستغرق الصناعة وقتاً حتى تجد نقطة التوازن الجديدة، ومن الصعب لنا حالياً تحديد متى ستتوازن الأمور تماماً.

Patrick Moorhead 28:54 (UTC+8)

أمثلتك الاستثمارية ثرية، لكن أظن البعض قد يسيء تقدير تعقيد الذاكرة. نعلم جميعاً صعوبة إنتاج الرقائق المنطقية. فلنتحدث عن تعقيد الذاكرة – هي واحدة من أكثر أشباه الموصلات تعقيداً.

Sumit Sadana 29:19 (UTC+8)

دائماً يقال أن الرقاقات المنطقية في القمة، لكن التخزين كذلك ضمن تقنيات الطليعة. تستعمل تقنيات التصوير الضوئي EUV الضخمة. عملية التصنيع تمر بنحو 2000 مرحلة. من بدء التصنيع وحتى التسليم تستغرق العملية قرابة خمسة أشهر. هذا مدهش، يصعب على الناس تخيله. دورة التصنيع تستمر على الأقل بين ثلاثة أشهر ونصف وأربعة تقريباً، ثم التوضيب والفحص يستغرق نحو شهر أو شهر ونصف إضافية.

Sumit Sadana 30:04 (UTC+8)

بالنسبة للمنتجات الأكثر تعقيداً، مثل HBM، فالتعقيد أوضح جداً. كثيرون يطلقون عليها معجزة، إذ أحياناً يصعب تصديق أنها تعمل كما ينبغي. تخيل رص 12 طبقة DRAM فوق بعضها، وأسفلها شريحة قاعدة متصلة بالـGPU. النظام ككل يواجه تحديات شديدة في التبريد واستهلاك الطاقة – كيف تديره بهذا النطاق الترددي الكبير وتنقل البيانات بكفاءة؟ حتى تركيب الشرائح معقد كغرفة نظيفة ويختلف جداً عن تقنيات التوضيب التقليدية المستعملة في الرقاقات المنطقية. من كل الجوانب، تعقيد التوضيب متزايد، والتقدم في التصنيع الأولي مثل التصوير الضوئي EUV يجعل كل عقدة DRAM أصعب توسيعاً.

Sumit Sadana 31:18 (UTC+8)

وNAND كذلك. نبنيها طبقة فوق أخرى، 200، 300، 400 طبقة، وهذا يجلب تعقيداً فلكياً. ومع هذا تستطيع رقاقات NAND تخزين البيانات وتنفيذ المهام المطلوبة – اليوم قرص SSD واحد يمكن أن يتسع حتى 245 تيرابايت. إدخال طاقة كهذه بهذا الحجم الضئيل معجزة يحققها المهندسون وفريق التصنيع يومياً. والتعقيد مذهل، وفي السنوات المقبلة علينا توسيع التقنية أكثر، تحقيق مكثفات أصغر والمسافة أدق، وهذه ستكون معجزة جديدة بحد ذاتها.

Patrick Moorhead 32:23 (UTC+8)

هذا يتطلب وقتاً وجهداً وابتكاراً هائلاً. التعقيد مذهل، وكونك تستطيع إدارة كل هذا النطاق من استهلاك الطاقة شيء يبهرني. لا أعلم كم شركة حول العالم تقدر على ذلك.

المثير أن الناس دائماً يقولون "لن أصل إلى حد الاكتفاء أبداً"، وأظن لأنهم دائماً يريدون المزيد والمزيد من الابتكار. بعدها يبدأ الناس الحديث عن الأسعار وما شابه. لكنني أعتقد أن هذه استثمارات ضرورية؛ الاستثمار من Micron وغيرها أمر لابد منه، فبدونه ستتوقف دورة الابتكار. أتشوق لرؤية نتائج استثمارات Micron في المستقبل، ليس فقط في بناء المصانع بل في التقنية نفسها. أعتقد أن الروبوتات ستخلق نمواً بعشرة أضعاف، وستصبح سوقاً ضخمة – وحتى الآن لا نضعها بشكل كامل في نماذجنا للطاقة الإنتاجية. سنحتاج لمزيد من الأدلة لمعرفة متى ستنطلق حقاً.

شكراً جزيلاً على هذه المحادثة. من الصعب تصديق أننا تحدثنا بهذا الشكل قبل عام، وانظر أين صرنا اليوم؛ عام واحد فقط شهد الكثير من التغيير.