כיצד מעבדי בינה מלאכותית כמו GPU של Nvidia מעוצבים ומיוצרים

מניות Nvidia ירדו ביותר מ-3% ביום רביעי באוקטובר 2026 והחליקו עוד יותר בסחיפה לפני הפתיחה למחרת, כאשר קריאת אינפלציה בארה"ב חמה יותר מהצפוי דחפה תשואות אגרות חוב כלפי מעלה והוליכה לירידה רחבה בזכויות שבבים, על פי Yahoo Finance. אותו דוח אמר שספק הענן CoreWeave ירד ביותר מ-16% בעטיים לגבי בעמס החוב שלו, כי Marvell Technology ו-SK Hynix גם ירדו בין חששות נפרדים לגבי תחרות סינית, וכי משקיעים מחכים לתוצאות ירבעוניות של TSMC, צפויות להראות עלייה של 60% ברווח.

הירידה קשורה לחששות בנושא ריביות והשקעות בהון חוזר ולא לשום שינוי בדרך שמעבדי בינה מלאכותית מעוצבים או נמכרים. אך זה משך תשומת לב חדשה לתעשייה מאחורי השבבים עצמם - תהליך המתחלק בין שני עסקים שונים מאוד: עיצוב שבב וייצור שלו.

עיצוב: ציור המעגל לפני בנייה של כל דבר

חברות כמו Nvidia אינן מפעילות מפעלי שבבים משלהן. תחת מודל "ללא מפעל", Nvidia מעצבת ארכיטקטורה שבבים וניואר - כגון פלטפורמה CUDA שלה - ותומכת בחברות יצור חיצוניות לייצור, על פי המכון למדיניות ואסטרטגיה בינה מלאכותית (IAPS). Motley Fool מתאר GPU של Nvidia כחומרה המבצעת עבודת הדרכה והסקה מאחורי מודלי בינה מלאכותית.

IAPS מסביר שעיצוב שבב מתחיל בדרישות ברמה גבוהה, אשר אדריכלים הופכים לו לתצורה של לוגיקה מעגלית מוקפדת באמצעות תוכנה אוטומטית לעיצוב אלקטרוני (EDA). מעצבים או בנויים רכיבים מאפס או רישיון מוכן "ליבות IP", ואז מדמה ובדוק רשמית את התכנון לפני שהוא מתורגם לקבצי ייצור מתאימים לתהליך מפעל ספציפי. IAPS קובע כי "עיצוב שבב הוא תהליך קשה ומעייף", יותר שמעצבים כמו Nvidia ו-AMD מעסיקים עשרות אלפים של אנשים וכי עיצוב שבב בינה מלאכותית עתידני יכול לקחת שנה או יותר.

ייצור: מאות צעדים על כל ווייפר סיליקון

ברגע שהעיצוב מסתיים, הוא עובר למפעל - בדרך כלל טייוואן TSMC עבור שבבי בינה מלאכותית מתקדמים ביותר. הייצור מתחיל עם ווייפרי סיליקון מזוקקים 300 מ"מ וקבוצה של מסכות פוטו המקודדות את דפוס המעגל, לפי IAPS. בנייה של השבב עצמו כרוכה במאות שלבים חוזרים: הפקד שכבות חומר, דפוס שלהם עם פוטו רזיסט רגיש לאור שנחשף דרך מסכות (ליתוגרפיה פוטו), טיפול בקטעים עם הטמעה יוניית כדי להגדיר את תכונות החשמלי שלהם, פוליש משטח שטוח, והוספת שכבות מתכתיות לחיווט הרכיבים ביחד.

צעד הליתוגרפיה תלוי במכונות אולטרה-סגול קיצוני (EUV) שנעשות בלעדית על ידי חברת הולנדית ASML. בדיווח על תוצאות השלישון השלישי של 2026 ב-14 באוקטובר, אמרה ASML שמכירות הגיעו ל-11.7 מיליארד יורו, עלייה של 55% מדי שנה, עם הכנסה נקייה יותר מאשר הכפלה ל-5 מיליארד יורו, על פי Euronews. למרות מכירות שיא וחזון מוגבה 2026, אמרה ASML שהגדלות קיבולת מתוכננות 30% בשנה לשנים 2027 ו-2028 עדיין לא תספיק כדי לעמוד בהזמנות הלקוחות. מנכ"ל ASML Christophe Fouquet אמר שלקוחות כעת מזמינים מכונות שנים מראש.

ריכוז הפך לצוואר הבקבוק החדש

לאחר שווייפר מיוצר, הוא חתוך לתוך דיימס בודדים, נבדק ויוזם לחבילה מוגמרת - בחינה IAPS קוראים הרכבה, בדיקה וריכוז (ATP). עבור שבבי בינה מלאכותית, שלב זה כעת חשוב כמו הייצור עצמו. TSMC משתמש בטכניקה הנקראת Chip-on-Wafer-on-Substrate (CoWoS) ליצרת דיימ של מעבד ביחד עם מספר ערמות של זיכרון פס רוחב גבוה על interposer אחד, אותו IAPS אומר TSMC חל על שבבי Nvidia H100. הכריזה TSMC בספטמבר 2026 על מפת הדרך שלה, המכסה צומת תהליך דור הבא A13 וריכוז CoWoS מורחב, ואמרה שפורמט CoWoS "גודל reticle 14" בעתיד שיאחד בערך עשרה דיימי חישוב גדולים עם כ-20 ערמות זיכרון HBM עד 2028.

הכרזת מפת הדרך של TSMC מתארת ריכוז CoWoS מתקדם כמתרחב כדי לענות על דרישה מונעת בינה מלאכותית, נע לכיוון פורמט reticle 14 עד 2028 והרחבה נוספת ב-2029. המסלול זה מצביע על שינוי רחב יותר על פני שרשרת הספקה לשבבי בינה מלאכותית - מייצור סיליקון לכיוון ריכוז כמגבלה גדלה - גם כאשר ASML, יוצר כלים ליתוגרפיה כולא ציוד ריכוז, ממשיך להדווח על ביקוש שיא עבור מכונות שלה.

בינה מלאכותית משמשת גם לבנייה של השבבים

Nvidia ו-TSMC החלו להחיל כלים בינה מלאכותית בתוך תהליך הייצור עצמו. על פי הכרזת Nvidia עצמה, TSMC משתמשת בתוכנת cuLitho של Nvidia כדי להאיץ ליתוגרפיה חישובית - החישובים הנדרשים לעיצוב מסכות פוטו - משלוח מה Nvidia מתאר כשיפור 20-50% בעלות או זמן מחזור בהשוואה לשיטות מבוססות CPU. חברות גם תיארו שימוש בספרייה cuEST של Nvidia לחקות כימיה, כלים ראייה בינה מלאכותית לגילוי פגמים בקו ייצור, ופרויקט מפעל וירטואלי בשלב מוקדם הנקרא "FabTwin," בנוי על פלטפורמה Omniverse של Nvidia, לבדוק תכנונות מפעל לפני שהם בנויים.

עיצובים חלופיים ל-GPU הסטנדרטי

לא כל חברה עוקבת אחר ארכיטקטורה Nvidia. Motley Fool מדווח כי Cerebras Systems בונה חברת אחת ענקית - Engine Wafer-Scale שלה - אותה היא מתארת כ-58 פעמים גדולה מ-Nvidia B200 GPU, משלב כמויות גדולות של חישוב וזיכרון על חתיכה אחת של סיליקון כולא ריתוך שבבים קטנים רבים ביחד. Cerebras אומרת כי עיצוב זה מייצר מהירויות הסקה עד 15 פעמים מהר יותר מאשר מערכות מבוססות GPU עבור כמה עומסי עבודה, גישה שהמטורף מסמן כאתגר עיצוב ישיר למעמדו של Nvidia הדומיננטי בחומרה בינה מלאכותית.