SEMICON Taiwan: מהפכת ה-AI עוברת מהשבב למערכת

3 ספטמבר, 2026

יותר מ-1,300 חברות מציגות השבוע בטאיוואן את השלב הבא במהפכת ה-AI: מארזי ענק, זיכרונות HBM, תקשורת אופטית, אספקת חשמל וקירור הופכים לחלק מארכיטקטורת המחשוב

[בתמונה: שבב עם קירור מובנה של חברת Trumpf. מקור: Trumpf]

תערוכת SEMICON Taiwan, שנפתחה השבוע בטאיפיי, היא הגדולה בתולדות האירוע. יותר מ-1,300 חברות מאכלסות כ-4,300 ביתנים בשני אולמות התערוכה של TaiNEX, והמארגנים צופים כי עד סיום האירוע ביום שישי יעברו בהם יותר מ-100 אלף אנשי תעשייה מ-65 מדינות. לצד התערוכה מתקיימים יותר מ-20 פורומים מקצועיים העוסקים כמעט בכל שכבה בשרשרת ייצור השבבים.

הגודל החריג משקף את הגאות שבה נמצאת כיום תעשיית הסמיקונדקטור בעקבות הביקוש לתשתיות AI. מכירות ציוד הייצור לתעשיית השבבים הסתכמו ב-2025 בשיא של 135.1 מיליארד דולר, עלייה של 15% בתוך שנה, ו-SEMI מעריכה כי ההוצאה על ציוד למפעלי 300 מ"מ בלבד תחצה ב-2027 לראשונה את רף 150 מיליארד הדולר.

אולם מבט על ההכרזות, המוצרים והדיונים ב-SEMICON Taiwan השנה חושף שינוי עמוק יותר. במשך עשרות שנים התמקדה התעשייה בעיקר ביכולת לדחוס יותר טרנזיסטורים לתוך שבב ולהתקדם לצומתי ייצור קטנים יותר. המרוץ הזה לא הסתיים, אבל בעידן ה-AI הביצועים נקבעים יותר ויותר גם על ידי מה שנמצא מסביב למעבד: הזיכרון, המארז, התקשורת בין השבבים, אספקת החשמל והקירור.

ב-SEMI מכנים זאת מעבר מ-process scaling ל-system-level innovation. במילים אחרות, השבב הבודד כבר אינו בהכרח יחידת המידה החשובה ביותר. המערכת היא הסיפור.

המארז הופך למחשב

הביטוי הבולט ביותר לשינוי הוא העלייה בחשיבותו של Advanced Packaging. מאיצי AI מהדור החדש כבר אינם בהכרח שבב מונוליתי יחיד. הם משלבים מספר dies או chiplets, לצידם מספר מערכי זיכרון HBM ורכיבי תקשורת, שצריכים לעבוד יחד כמערכת אחת.

בהתאם לכך, אחד האירועים המרכזיים של SEMICON Taiwan השנה הוא כנס בן שלושה ימים המוקדש ל-Heterogeneous Integration. בין הנושאים המרכזיים בו: שילוב chiplets באריזות 3D, הצמדת מספר גדל של מערכי HBM למעבדי AI, אספקת חשמל וקירור ברמת המארז ו-Co-Packaged Optics.

גם רצפת התערוכה משקפת את השינוי. Tokyo Electron, למשל, מקדישה השנה פעילות ל-Panel Level Packaging. במקום להמשיך לייצר מארזים מתקדמים רק על גבי wafer עגול, התעשייה בוחנת מעבר לפאנלים מלבניים גדולים, שיאפשרו לייצר ביעילות מארזי AI גדולים יותר.

לצד המעבר לפאנלים מתחיל לצבור תאוצה חומר נוסף: זכוכית. AUO מציגה עם Corning מצעי Glass Core המשלבים זכוכית של Corning עם שכבות RDL של AUO. Unimicron מציגה תהליכים לייצור מצעי זכוכית וקרמיקה, SCHOTT עוסקת באתגרים שמציבה הזכוכית באריזה ברמת הפאנל, ו-AGC מציגה בין היתר מצעי זכוכית עם Through-Glass Vias.

גם TRUMPF הגרמנית הציגה בכנס טכנולוגיות לעיבוד מצעי זכוכית. כשחברות המתמחות בזכוכית, לייזרים, חומרים, RDL וציוד ייצור מציגות במקביל חלקים שונים של אותה שרשרת, Glass Core מתחיל להיראות פחות כמו טכנולוגיה ניסיונית ויותר כמו אקוסיסטם תעשייתי בהתהוות.

הסיבה לכך היא שמארזי AI הולכים וגדלים. זכוכית יכולה לספק יציבות ממדית גבוהה ומשטח שטוח במיוחד, המסייעים בהתמודדות עם עיוותים במארזים גדולים וביצירת חיבורים צפופים. מנגד, עדיין נדרשים פתרונות ליצירת חורים בזכוכית, metallization, אמינות וייצור בתפוקה גבוהה.

צוואר הבקבוק עובר להעברת המידע

אם Advanced Packaging נועד לחבר את רכיבי מערכת ה-AI זה לזה, האתגר הבא הוא להזיז ביניהם כמויות עצומות של מידע.

"Data movement במערכות AI של ימינו עשוי לצרוך יותר אנרגיה מהחישוב עצמו", אמר לקראת הכנס נשיא SEMI Taiwan, טרי צאו. לדבריו, המשמעות היא שארכיטקטורת המערכת, ולא רק ביצועי השבב, הופכת לצוואר הבקבוק החדש.

זו הסיבה לכך ששניים מהנושאים הבולטים ביותר בכנס השנה הם HBM ו-Silicon Photonics. הראשון נועד לספק למאיצים רוחב פס עצום לזיכרון במרחק פיזי קטן ככל האפשר; השני אמור להתמודד עם כמויות המידע הגדלות שעוברות בין המעבדים ובין מערכות המחשוב.

Co-Packaged Optics, או CPO, מביאה את הרכיבים האופטיים קרוב מאוד לשבבי התקשורת ובכך אמורה לצמצם את צריכת החשמל והשהיה בהעברת מידע. בכנס מוצגת כבר שרשרת אספקה רחבה סביב התחום, החל מרכיבים אופטיים ועד packaging ו-testing.

AUO, לדוגמה, מציגה עם מספר שותפות מודול CPO המבוסס על מערך Micro LED ומיועד לתקשורת לטווחים של עד עשרה מטרים בתוך מרכזי נתונים. במקום מספר קטן של ערוצים אופטיים מהירים מאוד, המערכת משתמשת במספר גדול של ערוצי Micro LED איטיים יותר הפועלים במקביל. לטענת החברה, הדבר עשוי לצמצם את הצורך במנגנוני תיקון אות עתירי הספק ולהפחית את עומס הקירור.

המשמעות הרחבה יותר היא שהגבול בין תעשיית השבבים לתעשיית התקשורת האופטית הולך ומיטשטש. ככל שאלפי מאיצים צריכים לפעול כמחשב אחד, הקישור ביניהם הופך לחלק בלתי נפרד מארכיטקטורת המעבד.

אחרי כוח החישוב מגיעים החשמל והחום

גם אם מצליחים לחבר את כל הרכיבים ולהזין אותם במידע, נשארת בעיה פיזיקלית בסיסית: אנרגיה.

העלייה בצריכת החשמל של מאיצי AI ושל racks שלמים הפכה את תחומי אספקת החשמל והקירור לנושאים מרכזיים בכנס. הדיונים השנה כוללים ארכיטקטורות 48V ו-HVDC, רכיבי SiC ו-GaN, אספקת חשמל אנכית למעבד וקירור נוזלי.

אחת ההכרזות המעניינות הגיעה דווקא מ-TRUMPF, המוכרת בעיקר בזכות מערכות לייזר תעשייתיות ומערכת הלייזר המשמשת ליצירת אור ה-EUV במכונות הליתוגרפיה של ASML. החברה הציגה בטאיוואן יישום חדש של לייזרים בעלי פולסים קצרים במיוחד, המאפשר לייצר מיקרו-מבנים לצורכי קירור ישירות בתוך ה-chip stack.

לדברי TRUMPF, פינוי החום צפוי להפוך לצוואר בקבוק בדורות הבאים של מעבדי AI, ולכן יהיה צורך להעביר חלק ממערכת הקירור אל תוך מבנה המארז עצמו.

גם חברות חומרים נכנסות מוקדם יותר לתהליך התכנון. Dow, למשל, מציגה בכנס פתרונות thermal management ומדגישה כי ככל שצפיפות ההספק עולה, החומרים המשמשים להעברת חום, בקרת מאמצים ואיטום כבר אינם רכיבי עזר, אלא משתנים שמשפיעים על הביצועים והאמינות של המערכת כולה.

ככל שהמערכת יקרה יותר, כך יקר יותר לגלות פגם

המעבר למארזים המכילים מספר dies, מערכי HBM ואלפי חיבורים יוצר גם בעיית ייצור חדשה. במארז מסורתי ניתן היה לגלות שבב פגום ולפסול אותו. במערכת AI מתקדמת, גילוי של פגם לאחר שכבר שולבו מספר רכיבים יקרים עלול להביא לאובדן המארז כולו.

כתוצאה מכך, inspection, metrology ו-testing מקבלים חשיבות גדולה יותר לאורך תהליך הייצור. SEMICON Taiwan מקדישה השנה אזור נפרד לטכנולוגיות בדיקה, לצד דיונים על מדידת warpage, גובה bumps, אחידות bonding ובדיקת חיבורים במערכות מרובות שבבים.

זו גם מגמה בעלת משמעות עבור חברות ישראליות כמו קמטק ונובה, הפעילות בתחום המדידה והבדיקה בתהליכי ייצור מתקדמים. ככל שהאריזה הופכת מורכבת ויקרה יותר, עולה הערך הכלכלי של גילוי פגם מוקדם, עוד לפני שנוספו למארז רכיבים נוספים.

אולי ההמחשה הטובה ביותר לעומק שבו מחלחל גל ה-AI לשרשרת האספקה מגיעה דווקא מחוץ לאולם התצוגה. קבוצת הכימיקלים הבלגית Solvay הודיעה השבוע כי תגדיל עד סוף השנה את כושר הייצור שלה בטאיוואן של מי חמצן אולטרה-טהורים מ-35 אלף ליותר מ-70 אלף טון בשנה. החומר משמש לניקוי wafers בתהליך הייצור, והחברה מייחסת את ההרחבה לגידול בקיבולת הייצור של שבבים מתקדמים.

כך נראית שרשרת האספקה של מהפכת ה-AI: הביקוש למאיצים מוביל להקמת מפעלים חדשים, שדורשים עוד מכונות ייצור, מארזים, מצעים, רכיבים אופטיים, מערכות קירור – ואפילו יותר כימיקלים לניקוי פרוסות הסיליקון.

SEMICON Taiwan הוא מקום מתאים במיוחד לראות את התהליך הזה, משום שטאיוואן מרכזת בשטח קטן כמעט את כל החוליות בשרשרת: תכנון שבבים, foundry, אריזה, substrates, PCB, בדיקה, ייצור שרתים ואלקטרוניקה. במקביל, אותה שרשרת מתחילה להתפזר גיאוגרפית. שר הכלכלה הטאיוואני אמר השבוע כי חברות מהאי מתכננות השקעות נוספות של כ-20 מיליארד דולר בארה"ב, מעבר להשקעות שכבר הוכרזו.

זהו גם הפרדוקס שעומד ברקע של הכנס הגדול בתולדות SEMICON Taiwan: מהפכת ה-AI הופכת את האקוסיסטם הטאיוואני לחשוב מאי פעם, ובאותה שעה דוחפת את העולם להשקיע סכומי עתק כדי לבנות חלקים ממנו גם במקומות אחרים.

פורסם בקטגוריות: חדשות