GlobalFoundries מציגה פלטפורמה חדשה לבינה מלאכותית פיזית

רובוטים, מזל״טים, מכוניות אוטונומיות – כולם צריכים שבבים שמסוגלים לא רק לחשב, אלא גם להרגיש, לפעול ולתקשר עם הסביבה הפיזית. היום, GlobalFoundries (GF) מכריזה על FDX Fusion, פלטפורמת FD-SOI חדשה שמכוונת בדיוק לשוק הזה, עם הבטחה לביצועים ברמה של 7nm, יעילות אנרגטית ושילוב של יכולות אנלוגיות, RF וזיכרונות – הכול על שבב אחד.

אז מה בעצם קרה כאן?

GF חושפת את הדור הבא של טכנולוגיית ה-FDX שלה, שתוכננה מלכתחילה עבור מה שהחברה קוראת לו ״בינה מלאכותית פיזית״ (Physical AI). הכוונה למערכות שצריכות לבצע פעולות בעולם האמיתי בזמן אמת – למשל, רובוטים במפעלים, מכוניות ללא נהג או חיישנים חכמים בתעשיית הרכב. הפלטפורמה החדשה, FDX Fusion, מתוכננת להיות טכנולוגיית ה-FD-SOI המתקדמת בעולם, עם ביצועים דיגיטליים ברמה של 7nm ושיפור של יותר מפי שניים בצפיפות לעומת הדור הראשון של FDX.

למה זה חשוב לכם? כי אם אתם עובדים בתחום ה-AI או התוכנה, אתם יודעים שהענן מוגבל – המגמה היא להזיז יכולות AI ל״קצה״ (edge), למכשירים פיזיים. שבבים כמו FDX Fusion הם הבסיס לזה.

איך זה עובד?

FD-SOI (Fully Depleted Silicon On Insulator) היא טכנולוגיה ותיקה ש-GF שולטת בה כבר שנים. היא מאפשרת טרנזיסטורים חסכוניים במיוחד באנרגיה, בלי לבנות ״פינים״ כמו ב-FinFET. במקרה של FDX Fusion, החברה משלבת חדשנות במספר רמות:

• סובסטרט מהונדס: GF משתפת פעולה עם CEA-Leti ו-Soitec בצרפת בפרויקט שנקרא ״Fast and FAMES״. הם מפתחים סובסטרט סיליקון מתוח עם סרט דק של כ-70 אנגסטרום (7nm), שמעלה את הניידות של האלקטרונים בכ-25%.
• ביצועים דיגיטליים: רמת 7nm דיגיטלית, עם צפיפות של כ-14–18 מיליון שערים למילימטר רבוע.
• שילוב פונקציות: הפלטפורמה משלבת לוגיקה צפופה עם RF בביצועים גבוהים (עד 0.5 THz), אנלוג, אותות מעורבים, זיכרון לא-נדיף מוטמע ואפילו יכולות in-memory computing. זה אומר שבב אחד יכול לשלב מיקרו-בקרים, חיישנים, מעבדי תקשורת ועוד.
• תהליך ייצור פשוט: כ-50 מסכות, לעומת 70–80 בתהליכי FinFET מתקדמים כמו 2nm או 3nm. GF לא תשתמש ב-EUV, אלא ב-ArF immersion lithography מתקדם, עם שיפורים מהשותפים כמו AMTC בדרזדן. פחות מסכות פירושן תהליך פחות מורכב, פחות תקלות ופוטנציאל לעלות נמוכה יותר.

כסף, לוחות זמנים ותוכניות

GF מתכננת להשקיע כמיליארד דולר בפיתוח FDX Fusion בשנים הקרובות, מתוכם כ-250 מיליון דולר לציוד ראשוני. סיליקון להדגמה מוקדמת מתוכנן לתחילת 2027, וערכת תכנון תהליך (PDK) אמורה לצאת באמצע 2027. הייצור ההמוני יתחיל ב-2028 במפעל החברה בדרזדן, גרמניה – שם החברה גם מציינת את השלמת השלד של הרחבת מפעל ה-SPRINT, בתמיכת European Chips Act.

ציטוטים מהתעשייה

אד קאסט, סגן נשיא בכיר בחטיבת CMOS של GF: ״בינה מלאכותית פיזית יוצרת דרישות חדשות ממוליכים למחצה, כשהאינטליגנציה עוברת מהענן למערכות ולמכשירים שמעבדים נתונים בזמן אמת ומשתפים פעולה בצורה חלקה עם הסביבה הפיזית.״ הוא מוסיף ש-FDX Fusion מרחיבה את מפת הדרכים של החברה עם חדשנות בכל שכבות הערימה.

מאנפרד הורסטמן, סגן נשיא בכיר ומנהל כללי של המפעלים האירופיים ב-GF, הסביר בראיון ל-EE Times את ההבדל המרכזי: ״ה-AI במרכזי הנתונים צמא לחשמל. AI פיזי הוא בעיה מסוג אחר – הוא צריך יותר מאשר חישוב. הוא צריך חיישנים, מפעילים, תקשורת, הספק נמוך ויעילות עלות.״

לאן זה הולך?

הפלטפורמה מיועדת לשוק רחב: רכב, צרכנים ותעשייה – כולל הסקת קצה (edge inference), רובוטיקה, אוטומציה תעשייתית, מערכות אוטונומיות, ארכיטקטורות למיזוג חיישנים ומכשירים מחוברים חכמים. GF כבר עובדת עם לקוחות מוקדמים על פיתוח והערכה, מתוך כוונה להאיץ את המעבר מהגדרת פלטפורמה לייצור.

כדי לעזור ללקוחות, GF מציעה מערכת אקולוגית עשירה של כלי תכנון, כולל פורטפוליו של IP למעבדים כמו MIPS ו-ARC, תמיכה ב-RISC-V ויכולות לתכנון מעבדים יישומיים המותאמים ל-AI פיזי.

מה ההימור?

GF מהמרת שהשוק הבא של מוליכים למחצה ל-AI לא יהיה דומה ל-GPU של מרכזי הנתונים. במקום מרדף אחרי צפיפות חישוב דיגיטלית טהורה, הפלטפורמה הזו משלבת חישוב עם פונקציות אנלוגיות, RF וזיכרונות – חסכוניות יותר בחשמל ומותאמות לעולם הפיזי. אם ה-Physical AI אכן יפרוץ, FDX Fusion יכולה להפוך לתקן.

בינתיים, בעולם שבו ה-AI מתרחק מהענן, שבב כזה הוא הימור חכם. אחרי הכול, רובוטים לא יכולים לחיות על ענן בלבד – הם צריכים לחשוב על הרצפה.