Cуверенитет в сфере производства чипов — это уже не про чипы, а про системы

Правительства по всему миру вкладывают десятки миллиардов долларов в производство полупроводников во имя «технологического суверенитета». От США до Европы и Азии — принцип один и тот же: контролируйте производство, и вы контролируете будущее вычислительной техники.

Но по мере того, как искусственный интеллект меняет рынок полупроводников, это предположение перестает быть актуальным. Стратегическое преимущество смещается в сторону более широкого и сложного стека технологий: ускорителей искусственного интеллекта, высокопроизводительных процессоров, усовершенствованных корпусов, пропускной способности памяти, а также программного обеспечения и данных, которые объединяют их в единую систему. В результате растет разрыв между тем, как политики определяют стратегию, и тем, как отрасль на самом деле создает и внедряет искусственный интеллект. На практике отрасль переходит от модели, ориентированной на чипы, к модели, ориентированной на системы.

По словам Марка Папермастера, технического директора AMD, этот переход произошел быстрее, чем многие ожидали. «Представления людей о стратегическом лидерстве в сфере искусственного интеллекта сильно изменились по сравнению с тем, что было всего год назад, — сказал он в интервью EE Times. — Раньше считалось, что искусственный интеллект связан с графическими процессорами. Но за последний год стало ясно, что для этого нужны мощные вычислительные ресурсы в гораздо более широкой системе».

Система больше не определяется каким-то одним классом чипов. Теперь она включает в себя центральные и графические процессоры, специализированные ускорители, память, системы хранения данных и сетевые компоненты, которые работают вместе, поддерживая все более сложные рабочие нагрузки. Самое большое изменение — это появление того, что Папермастер называет агентными рабочими процессами — рабочими процессами на основе искусственного интеллекта, которые не только генерируют результаты, но и координируют выполнение целых последовательностей задач в корпоративном программном обеспечении, базах данных и приложениях.

«Вы используете существующие вычислительные системы — CRM, ERP, базы данных, — но теперь они работают в связке с графическими процессорами и ускорителями искусственного интеллекта, — сказал он. — Искусственный интеллект внедряется в огромное количество точечных приложений».

Одного контроля над отдельными компонентами уже недостаточно. Важно то, как они интегрируются в функционирующие системы. Этот сдвиг в приоритетах играет на руку американским компаниям, которые уже давно лидируют в области системной ар ктуры, разработки микросхем и программного обеспечения, а не только в сфере производства.Если посмотреть на ситуацию с этой точки зрения, то в центре внимания оказывается новая иерархия стратегических технологий, которая выходит далеко за рамки отдельных чипов. На вершине находятся ускорители искусственного интеллекта и графические процессоры, которые используются как для обучения, так и для логического вывода. Рядом с ними располагаются высокопроизводительные центральные процессоры, которые распределяют рабочие нагрузки и выполняют вычисления общего назначения.

Но именно на уровне ниже чипа происходит большая часть изменений. Передовые технологии корпусирования, в том числе чиплетное корпусирование и 3D-стекирование, позволяют интегрировать несколько типов вычислительных устройств в одну систему. В то же время пропускная способность памяти стала критическим ограничением, особенно для логического вывода при больших контекстных окнах. От усовершенствованной упаковки теперь зависит, насколько эффективно можно соединять эти чиплетные модули, как будет подаваться питание и как будет регулироваться температура — факторы, которые напрямую влияют на производительность и масштабируемость. Это не только техническая проблема. Это еще и геополитическая проблема.

Большая часть современных мощностей по производству высокотехнологичной упаковки сосредоточена в Азии, особенно на Тайване и в Южной Корее, что отражает лидерство региона как в масштабах производства, так и в интеграции упаковочных процессов, даже несмотря на то, что США и Европа наращивают инвестиции в развитие собственных мощностей.

В совокупности эти точки зрения ставят под сомнение представление о том, что лидерство в сфере производства полупроводников определяется исключительно масштабом производства, и предлагают более целенаправленный подход к промышленной политике. Страны должны:

• Инвестировать в производительность на системном уровне, а не только в производство
• Обеспечить безопасный доступ к критически важным ресурсам цепочки поставок
• Не дублировать то, что уже хорошо налажено в глобальной цепочке поставок

Для политиков во всех регионах вывод один и тот же: лидерство должно зависеть не столько от контроля над отдельными этапами, сколько от позиционирования в рамках глобальной экосистемы. Другими словами, стратегия должна основываться не на стремлении к полноте, а на четком понимании того, в чем на самом деле заключается ценность и уязвимость.

В конечном счете, происходящие в полупроводниках изменения носят не только технологический характер. Они носят концептуальный характер. Суверенитет больше не сводится к контролю над отдельным этапом цепочки создания стоимости. Речь идет об обеспечении доступа к сложной, взаимосвязанной экосистеме и влияния на нее.

Этот стек включает в себя чипы, упаковку, программное обеспечение и данные. Он распределен между регионами, компаниями и технологиями и быстро развивается по мере того, как искусственный интеллект меняет требования к вычислительным мощностям.

В эпоху искусственного интеллекта вопрос уже не в том, кто может производить чипы. Вопрос в том, кто может создавать — и в конечном счете контролировать — полный набор систем, моделей искусственного интеллекта и программного обеспечения, благодаря которым эти чипы имеют значение.

Источник