Посилення виробництва мікрочипів у США – ключ до лідерства в галузі штучного інтелекту

За останні кілька тижнів, заголовки кричать про загрозу та потенційний вплив імпортних тарифів США на напівпровідники. Справді, я не думаю, що ці тарифи коли-небудь будуть введені, оскільки вони призведуть до такого значного порушення ланцюга постачання, що його наслідки ще досі пам’ятаємо з часів COVID-19. Хто може забути десятки тисяч незавершених автомобілів, які залишилися страндованими на території виробників автомобілів. Безумовно, ніхто не хоче повторення цього!

Тим не менш, я вважаю, що американським підприємствам і американській економіці загалом варто стати більш стійкими і самодостатніми в галузі виробництва напівпровідників, і я аплоду цих зусиллям. Тут ми розглянемо, чому ця самодостатність така важлива, особливо у контексті можливості США підтримувати своє (наразі вузьке) лідерство у сфері штучного інтелекту (AI).

Перегони штучного інтелекту – це, по суті, перегони мікрочипів

Напівпровідники є важливими для живлення серверів, які тренують моделі AI, оскільки тренування цих моделей вимагає спеціальної сили, яку можуть забезпечити тільки напівпровідники (на відміну від традиційних процесорів). За оцінками, до кінця цього року напівпровідники, пов’язані з AI, складатимуть 19 відсотків всього ринку напівпровідників у світі, що є значним зростанням порівняно з 7 відсотками у 2017 році.

Збільшення залежності від напівпровідників для AI означає, що чим менше США залежатимуть від іноземних сутностей для постачання напівпровідників, тим краще. Коли глобальні перегони штучного інтелекту загострюються, внутрішнє виробництво напівпровідників пропонує значні вигоди, такі як посилення економічної та національної безпеки, а також технологічна незалежність. Наразі в Конгресі розглядається законопроект під назвою “Закон про забезпечення ланцюгів постачання напівпровідників“, який має двопартійну підтримку і спрямований на зменшення залежності від непередбачуваних іноземних ланцюгів постачання.

Як ми це робимо?

У відповідь на загрозу можливих імпортних тарифів США багато хто висловили занепокоєння, що у своєму поточному стані США не обладнані для задоволення стрімкого зростання попиту на напівпровідники, яке спричинене генерацією AI і будівництвом центрів даних AI. Бізнес-використання AI, такі як кодування і розвиток програмного забезпечення, особливо ризиковані. Будь-яке порушення доступу до напівпровідників може спричинити ефект доміно в залежних галузях, включаючи AI і нижчі ринки, такі як автономні транспортні засоби, краєві обчислення і робототехніка.

Спроможність США сприяти інноваціям у галузях, залежних від напівпровідників, включаючи AI, буде вимагати прискорення відкриття матеріалів. “Старий спосіб” відкриття і впровадження матеріалів зазвичай концентрувався в іноземних фабриках і включав багатоступінчаті процеси, такі як фотолітографія, травлення, нанесення і чисті кімнати. Це може бути повільним і дорогим процесом, який призводить до тривалих циклів проектування і значної витрати матеріалів.

Щоб краще задовольнити внутрішній попит на напівпровідники, США повинні скористатися досягненнями у сфері проектування мікрочипів, одним з яких є прямий локальний атомний процес обробки. Це цифровий, атомно-точний процес виробництва, який будує пристрої безпосередньо з атомів, усуваючи необхідність багатьох етапів традиційного процесу виробництва, а також зменшуючи складність і витрату матеріалів. Це пропонує безпрецедентну гнучкість і точність для проектування і виготовлення широкого спектра мікроприлад, включаючи напівпровідники AI.

Прискорюючи цикли проектування і виготовлення, технології, такі як прямий локальний атомний процес обробки, можуть суттєво прискорити відкриття нових матеріалів або комбінацій матеріалів, які можуть задовольнити постійно зростаючі обчислювальні потреби AI.

Збільшення внутрішнього виробництва, залишаючись вірним зобов’язанням щодо охорони навколишнього середовища і здоров’я людини

Як додаткова (і не незначна) вигода, нові технології також можуть суттєво зменшити екологічний вплив виробництва напівпровідників. На сьогодні ця галузь стикається з серйозною дилемою через свій великий екологічний слід, який значно внесений до викидів парникових газів, споживання води і хімічних відходів, особливо токсичних “вічних хімікатів”, відомих як PFAS. Це хімікати, які забруднюють воду, не розкладаються і залишаються в довкілля (і в людей!) на десятиліття.

Немає дивовиж, що останні федеральні дії, такі як Закон про будівництво мікрочипів в Америці і Закон CHIPS, викликали серйозні екологічні побоювання. Знижуючи час, необхідний для проектування, виготовлення і виробництва мікрочипів, і усуваючи необхідність хімічно-інтенсивних чистих кімнат, нові технології можуть бути відповіддю на задоволення попиту і масштабування, використовуючи внутрішні ресурси, і не компрометуючи екологічне і людське здоров’я.

Використання колективних ресурсів США

Крім впровадження нових технологій виробництва, США повинні оновити свій загальний підхід. Це означає перехід від моделі значної зовнішньої контрактації виробництва до використання національного арсеналу провідних університетів, стартапів і промислових дослідницьких фірм для співпраці, прискорення відкриття і підтримки всього процесу “лабораторія-фабрика” (дослідження, проектування і виробництво). Все це можна досягти, зберігаючи витрати під контролем і інтегруючи технології безпосередньо в інфраструктуру цих організацій.

Погляд у майбутнє

Відносини між AI і напівпровідниками є真正ньою симбіотичними. Як ми вже згадували, напівпровідники є важливими для живлення серверів, які тренують моделі AI; з іншого боку, AI суттєво прискорює відкриття матеріалів для напівпровідників, використовуючи машинне навчання для передбачення властивостей нових матеріалів і прискорення процесу проектування. Цей підхід, відомий як обернене проектування матеріалів, дозволяє дослідникам проектувати матеріали з конкретними цільовими властивостями, такими як покращена провідність, енергетична ефективність і стійкість.

Прискорення відкриття нових матеріалів залишається однією з найскладніших задач у виробництві напівпровідників, хоча це особливо складно для напівпровідників AI, оскільки галузь намагається постійно збільшувати обчислювальну потужність, ефективність і швидкість, зменшуючи розмір мікрочипів.

Хоча AI можна використовувати для передбачення властивостей нових теоретичних матеріалів, ці прориви традиційно все ще обмежені повільним темпом фізичної валідации. Нові технології можна використовувати для підтримки високоефективних експериментів, допомагаючи закрити розрив; забезпечуючи швидше, більш цільове розвиток матеріалів, і в кінцевому підсумку розблокування наступного покоління матеріалів. Об’єднання нових технологій, таких як прямий атомний процес обробки, з потужністю AI може створити магію, суттєво прискорюючи розвиток проривів, які раніше вважалися неможливими, все це відбувається в межах національних кордонів США.