تطبيقات أشباه الموصلات تشكل مستقبل التقنيات المتصلة

وصل سوق أشباه الموصلات العالمي إلى $627.14 مليار في عام 2024 ، مع وجود آسيا والمحيط الهادئ أكثر من نصف الإيرادات.

مقياس/قطاع	القيمة/الإحصاء	السنة/الفترة
حجم سوق أشباه الموصلات العالمي	627.14 مليار دولار	2024
حصة إيرادات آسيا والمحيط الهادئ	51.8%	2024

تطبيقات أشباه الموصلات الآن يقود الذكاء الذكري الذكي ، وإنترنت الأشياء ، و إلكترونيات الطاقة. متقدم معالجة الرقاقة و النمو الوبائي إنشاء أجهزة فعالة ومتصلة.

المداخل الرئيسية

• طاقة أشباه الموصلات المتقدمة طاقة أسرع وأكثر ذكاءً وأجهزة متصلة وأجهزة متصلة ، مما يتيح التطبيقات في الوقت الفعلي وتوفير الطاقة عبر الصناعات.
• مواد جديدة مثل نيتريد غاليوم و cilicon carbide تحسين كفاءة الرقاقة ودعم الابتكارات في السيارات الكهربائية والطاقة المتجددة وشبكات 5G.
• مستمر تصنيع وتقلل تصميمات الرقائق المعيارية من استخدام الطاقة وتسريع التطوير ، مما يساعد الصناعة على النمو مع حماية البيئة.

تطبيقات وابتكارات أشباه الموصلات

رقائق تسريع AI التوليدي

حولت رقائق تسريع AI التوليدي كيفية تدريب المنظمات ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي. توفر هذه الرقائق الأداء العالي وكفاءة الطاقة وقابلية التوسع لنماذج اللغة الكبيرة وأعباء عمل الذكاء الاصطناعي. يتضمن الجيل الأخير من مسرعات الذكاء الاصطناعي الابتكارات في النطاق الترددي للذاكرة والهندسة المعمارية وإدارة الطاقة. يسلط الجدول التالي الضوء على بعض أهم الرقائق التي تم تقديمها في العام الماضي:

رقاقة	قمم	الابتكار الرئيسي	القوة الأساسية	حالة الاستخدام المهيمنة
Nvidia H200	2,000	محرك المحولات ، دعم FP8	تحسين LLM ضخمة	مراكز السحابة/البيانات
AMD غريزة MI300X	1,500	192 جيجا بايت HBM3 ، كدنا 3 الهندسة المعمارية	أعباء العمل كثيفة الذاكرة	مراكز بيانات فرط الفصح
Google TPU V5	1,200	الترابط البصري ، دعم التباين	أدنى زمن انتقال ل tensorflow/pytorch	Google Cloud Vertex AI
Intel Gaudi 3	1,000+	عملية 7nm ، 128 جيجابايت HBM2E	40% أداء أفضل لكل واط	Enterprise chatbots/الكشف عن الاحتيال
AWS intersentia 3	800	بنية الخلايا العصبية	50% انخفاض التكلفة لكل مؤتمر	أعباء العمل السحابية الحساسة للتكلفة
Groq LPU	750	حتمية <1ms الكمون	معالجة LLM المتسلسلة	chatbots في الوقت الحقيقي/الترجمة llms
Qualcomm Cloud AI 100	400	4W/Chip ، عملية 5nm	#1 في اعتماد جهاز الحافة	السيارات/الهواتف الذكية
سامبانوفا SN40	N/A	وحدة تدفق البيانات القابلة لإعادة التكوين (RDU)	بنية محددة البرمجيات	خطوط أنابيب خرقة المؤسسة
الدماغ WSE-3	N/A	رقاقة على نطاق (900 ألف نوى)	44 جيجابايت على الرقاقة SRAM	نماذج منظمة العفو الدولية العلمية
GraphCore Bow IPU	350	تكديس ثلاثي الأبعاد (معالج في الذاكرة)	40% أعلى كفاءة مقابل IPUS السابقة	أعباء العمل NLP

تتيح هذه الرقائق ما يصل إلى عشر مرات حسابًا أسرع للشبكات العصبية مقارنة بالأجهزة للأغراض العامة. تسمح ذاكرة النطاق الترددي العالي والبنية المتخصصة للمؤسسات بتوسيع نطاق أعباء عمل الذكاء الاصطناعي بكفاءة. على سبيل المثال ، يقلل AWS insterentia 3 من تكاليف الاستدلال بمقدار 50% ، بينما يحقق Groq LPU الكمون الفرعي للمليون في الوقت الفعلي. Qualcomm Cloud AI 100 Leads Ultra في اعتماد جهاز Edge ، ودعم ميزات AI للهواتف الذكية والهواتف الذكية مع استهلاك منخفض للطاقة. يدعم Cerebras WSE-3 ، بتصميمها على نطاق الويفر ، نماذج الذكاء الاصطناعى العلمي للغاية وحصلت على اعتراف بالابتكار.

يعد Edge AI اتجاهًا متزايدًا ، حيث يستهدف أكثر من 60% من رقائق الذكاء الاصطناعى الجديدة أجهزة الحافة لخفض تكاليف الكمون وعرض النطاق الترددي. تقوم كفاءة الطاقة وتصميمات Chiplet المعيارية أيضًا بتشكيل مستقبل أجهزة الذكاء الاصطناعي.

العقد العملية المتقدمة والتصغير

تطبيقات أشباه الموصلات الاعتماد على العقد العملية المتقدمة لتحقيق أداء أعلى وانخفاض استهلاك الطاقة. تدفع العقد الرائدة مثل TSMC's 3NM (N3) ، و Samsung's 3NM (3GAE) ، وعمليات Intel 3NM حدود كثافة الترانزستور وكفاءتها.

Company	عقدة العملية	كثافة الترانزستور (مليون ترانزستورات/مم²)	ميزات كفاءة الطاقة الرئيسية
TSMC	3nm (N3)	197	22% أعلى كفاءة الطاقة على 5nm
سامسونج	3nm (3gae)	150	تقنية MBCFET لتحسين الكفاءة
إنتل	3nm	190	RibbonFet ، Powervia لتحسين الطاقة والكثافة

تحقق عقدة Intel's 4 Process 123 مليون ترانزستور لكل مم مربع ، مما يضاعف كثافة سابقتها وتقدم طاقة ما يصل إلى 40% أقل في نفس التردد. مع تقلص الأجهزة عن 3nm ، تزيد التأثيرات الكمومية مثل نفق الإلكترون التيارات والتسرب والموثوقية الصعبة. تتناول الصناعة هذه المشكلات مع الطباعة الحجرية المتقدمة والمواد الجديدة وتقنيات التكامل ثلاثية الأبعاد. تتيح هذه الابتكارات استمرار التحجيم ، ولكنها تتطلب أيضًا استراتيجيات تصميم وتصنيع جديدة.

مواد جديدة: نيتريد غاليوم وكربيد السيليكون

نيتريد غاليوم (GAN) وكربيد السيليكون (SIC) هو ثورة في تطبيقات الطاقة وتطبيقات RF. تتفوق مواد النطاق العريض على السيليكون التقليدي عن طريق تمكين كثافة الطاقة العالية ، والتبديل بشكل أسرع ، وكفاءة أكبر. يسمح تنقل الإلكترون العالي وجهد الانهيار في GAN بتصميمات سريعة وتصميمات مضغوطة ، مما يجعلها مثالية لمحولات DC/DC ، والمزولات ، ومكبرات الصوت RF. يتفوق SIC في بيئات عالية الجهد ودرجات الحرارة العالية ، ودعم محرك السيارات الكهربائي ، ومزولات الطاقة المتجددة ، ومحركات الصناعة.

تعمل الترانزستورات GAN بكفاءة في الترددات التي تصل إلى 100 جيجا هرتز ، ودعم 5G الاتصالات وأنظمة الرادار العسكرية. تتعامل أجهزة SIC مع الفولتية التي تتجاوز 600 فولت ودرجات حرارة تتجاوز 150 درجة مئوية ، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة بمقدار 5-10% على السيليكون وتقليل متطلبات التبريد. من المتوقع أن ينمو سوق أجهزة GAN من $7.8 مليار في 2025 إلى $18.2 مليار بحلول عام 2030 ، مدفوعًا بتطبيقات السيارات والفضاء ومركز البيانات.

يمكّن GAN و SIC أنظمة طاقة أصغر وأخف وزناً وأكثر كفاءة ، مما يدعم الجيل القادم من المركبات الكهربائية والطاقة المتجددة والاتصالات عالية التردد.

التصميم والتصميم المعياري

تقترب مقاربات التصميم والتصميم المعياري من أنظمة أشباه الموصلات المعقدة إلى مكونات أصغر قابلة لإعادة الاستخدام تسمى الأرقام. تتيح هذه الاستراتيجية التكامل المرن وقابلية التوسع وتطوير المنتج السريع. يمكن للمصممين خلط وتطابق الأرقام المتداخلة لتطبيقات محددة ، ويجمع بين عقد العمليات المختلفة والوظائف المتخصصة لتحسين الأداء والتكلفة.

• تدعم تقنية Chiplet أسرع وقت إلى السوق من خلال السماح بالتحسين المستقل وإعادة استخدام المكونات.
• جهود التقييس مثل Universal Chiplet Interconnect Express (UCIE) تعزز قابلية التشغيل البيني وتسريع التطوير.
• تحافظ أساليب التغليف المتقدمة مثل التراص 2.5D و 3D على عرض النطاق الترددي العالي والتقمص المنخفض بين الأرقام.
• يستخدم قادة الصناعة مثل AMD و Intel و Qualcomm هياكل Chiplet لتحسين قابلية التوسع وكفاءة الطاقة.

ومع ذلك ، يقدم تصميم Chiplet تحديات في التصميم المشترك والاختبار والإدارة الحرارية والأمن. تعد التوصيلات المتقدمة وتقنيات التغليف ضرورية للحفاظ على الأداء والموثوقية في أنظمة الحوسبة عالية الأداء.

توصيل الطاقة الخلفي وكفاءة الطاقة

توصيل الطاقة الخلفي (BPD) هو اختراق يعزز كفاءة الطاقة في أجهزة أشباه الموصلات المتقدمة. من خلال نقل شبكة توصيل الطاقة إلى الجزء الخلفي من رقاقة السيليكون ، تتيح BPD ربطات أكبر وأقل مقاومة. هذا يقلل من انخفاض الجهد وفقدان الطاقة ، مما يوفر إمدادات طاقة مستقرة للترانزستورات والسماح بترددات التشغيل أعلى.

يحرر BPD أيضًا مساحة الجبهة لتوجيه الإشارة ، وتقليل الازدحام وتحسين سرعة الإشارة. تدعم تقنيات مثل Silicon VIAS (TSVS) وتغليف مستوى الويفر تسليم الطاقة الرأسية الفعالة. توضح تقنية Powervia من Intel انخفاضًا يصل إلى 30% في فقدان الطاقة وانخفاض 15-20% في استهلاك الطاقة في بعض العقد. تعتبر هذه التحسينات حاسمة بالنسبة إلى الذكاء الاصطناعي ، 5G ، والحوسبة عالية الأداء ، حيث تعد كفاءة الطاقة والإدارة الحرارية من الأولويات.

تصميم رقاقة AI-و "shift-left"

تقوم منهجيات AI-و "shift-left" التي تحركها AI-left بتحويل تصميم الرقائق عن طريق أتمتة وتحسين المراحل الرئيسية للعملية. يحلل الذكاء الاصطناعى أنماط التصميم السابقة لتحسين المنطق والتوظيف والتوجيه وموازنة المنطقة والطاقة والتوقيت. الشبكات العصبية والخوارزميات الوراثية تتم أتمتة توليد التصميم ، مما يقلل من الجهد اليدوي والجداول الزمنية المتسارعة.

• يكتشف التحقق من الذكاء الاصطناعي نقاط الضعف في وقت مبكر ، مما يحسن من الموثوقية وتقصير دورات التحقق.
• يتضمن نهج "SHIFT-LEFT" تحليل تكامل الإشارة المبكرة ، مما يقلل من إصلاحات المرحلة المتأخرة المكلفة.
• يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي تسريع مهام التصميم ما يصل إلى عشر مرات أسرع من الأساليب التقليدية ، ودعم الابتكار السريع.
• تتيح هذه الطرق تصميمًا قابلاً للتطوير ومرن لمشاريع التكامل المتعددة غير المتجانسة المعقدة.

تبقى التحديات ، مثل جودة البيانات وتكاملها مع الأدوات الحالية ، ولكن الأساليب الهجينة AI-traddlections تُظهر الوعد بالتحسينات المستقبلية.

تقنية التوأم الرقمية في التصنيع

تخلق تقنية التوأم الرقمية النسخ المتماثلة الافتراضية من FABs والمعدات والعمليات شبه الموصلات. تتيح هذه النماذج الرقمية المحاكاة في الوقت الفعلي والمراقبة والتحسين وتحسين العيوب وتقليل العيوب.

• أدوات الوعي الذاتي تراقب عمليات التصنيع واكتشاف الإخفاقات المحتملة في الوقت الفعلي.
• الصيانة التنبؤية تقلل من وقت التوقف وزيادة الإنتاجية من خلال توقع مشكلات المعدات.
• تحدد المباني والمحاكاة الافتراضية مشكلات التصميم في وقت مبكر ، وتنمية السرعة وخفض تكاليف.
• يوفر التوائم الرقمية التي تعمل من الذكاء الاصطناعي رؤى قابلة للتنفيذ لتحسين العملية ومراقبة الجودة واستخدام الموارد.
• التوائم الرقمية على مستوى الأدوات ، مثل المواد التطبيقية Ecotwin ™ ، مراقبة المعدات وضبطها بشكل مستقل لتحسين معالجة الرقاقة.

تقيس حلول قياس تقنية Hitachi عالية التقنية الأبعاد الحرجة المضمونة ، ودعم التحكم في العملية وتقليل فقدان العائد. يتم نشر التوائم الرقمية على مستويات متعددة ، بدءًا من التحكم في الجري إلى الصيانة التنبؤية ، ودعم القوات المسلحة البوروندية المستقلة وصنع القرار الفعال.

تقوم تقنية التوأم الرقمية بتسريع تطوير المنتج ، وتحسن الجودة ، ويدعم احتياجات التصنيع المعقدة لتطبيقات أشباه الموصلات المتقدمة.

تطبيقات أشباه الموصلات في الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء

تسريع التعلم الآلي و AI التوليدي

تعتمد مراكز البيانات الآن على تقنيات أشباه الموصلات المتقدمة لتسريع التعلم الآلي ومهام الذكاء الاصطناعي. شركات مثل Nvidia و Intel تقود هذا التحول مع رقائق متخصصة. يسلط الجدول أدناه الضوء على كيفية مساهمة التقنيات المختلفة في أسرع أعباء العمل منظمة العفو الدولية:

التكنولوجيا/الشركة	المساهمة في التعلم الآلي الأسرع وأعباء عمل الذكاء الاصطناعي
NVIDIA GPUS (A100 ، H100 Tensor Core)	تسريع مهام الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل التعلم العميق ورؤية الكمبيوتر و NLP.
معالجات Intel Xeon القابلة للتطوير ورقائق الذكاء الاصطناعى (Nervana ، Habana Labs)	تم تحسينها للتعلم العميق وأعباء العمل في مراكز البيانات.
TSMC (عقد عملية 5NM و 3NM)	يتيح إنتاج رقائق الذكاء الاصطناعى عالية الأداء وفعالية الطاقة لمراكز البيانات والأجهزة المحمولة.
أشباه الموصلات المتكاملة AI في مراكز البيانات	تعزيز كفاءة الخادم عن طريق تسريع وظائف ML ، وتحسين الوصول إلى البيانات ، وتحسين استخدام الموارد.
إدارة الطاقة التي تحركها AI	الرقائق التي تعدل استهلاك الطاقة ديناميكيًا لتحسين كفاءة الطاقة والتبريد في مراكز البيانات.

توفر وحدات معالجة الرسومات الخاصة بـ AI و TPUs الطاقة الحسابية العالية اللازمة لنماذج كبيرة مثل GPT-4. تسمح العقد المتقدمة ، مثل 5nm و 3nm ، للرقائق بالتشغيل بشكل أسرع واستخدام طاقة أقل. يتعامل مسرعات AI و NPUs معالجة في الوقت الفعلي ، مما يجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة. تساعد هذه التطورات في تطبيقات أشباه الموصلات مراكز البيانات على دعم الطلب المتزايد على الذكاء الاصطناعي.

ذاكرة النطاق الترددي العالي والتكامل السحابي

يغير ذاكرة النطاق الترددي العالي (HBM) كيف تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي المستند إلى مجموعة النظراء وأنظمة الحوسبة عالية الأداء (HPC). يستخدم HBM ذاكرة مكدسة متصلة بواسطة Silicon Vias ، مما يقلل من الكمون ويزيد من عرض النطاق الترددي. يسمح هذا التصميم للمعالجات بالوصول إلى كميات كبيرة من البيانات بسرعة ، مما يدعم معالجة موازية ضخمة.

• تقدم HBM عرض نطاق ترددي أعلى من الذاكرة التقليدية ، وهو أمر ضروري لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة.
• العبوة المتقدمة ، مثل تكامل 2.5D ، تعمل على تحسين كثافة الذاكرة وكفاءة الطاقة.
• يساعد انخفاض استهلاك الطاقة لكل بت تم نقله في تقليل تكاليف الطاقة في مراكز البيانات الكبيرة.
• توفر حلول HBM المخصصة ، مثل تلك الموجودة في Marvell ، ما يصل إلى 25% قدرة حسابية أكثر و 70% طاقة واجهة أقل.

تستخدم البنية التحتية Llama 3 Meta الآلاف من وحدات معالجة الرسومات مع HBM3 ، حيث تحقق كفاءة عالية وتوفير ملايين تكاليف الكهرباء. هذه الميزات تجعل HBM تقنية رئيسية لمقدمي الخدمات السحابية وفرط الفصح ، مما يساعدهم على التغلب على اختناقات الذاكرة وتوسيع نطاق أعباء عمل الذكاء الاصطناعي.

تطبيقات أشباه الموصلات في السيارات والتنقل

تشغيل المركبات المستقلة وأنظمة مساعدة السائق المتقدمة

تعتمد تقنية السيارات الآن على ابتكارات أشباه الموصلات المتقدمة لتمكين المركبات الأكثر أمانًا والأذكى. تقوم الشركات بتصميم رقائق متخصصة لمعالجة كميات كبيرة من بيانات المستشعر واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي. يسلط الجدول أدناه الضوء على مجالات الابتكار الرئيسية والأمثلة الرائدة:

منطقة الابتكار	الوصف	أمثلة / شركات
قوة المعالجة المتقدمة	رقائق مع خوارزميات معجزة عالية المعالجة والاندماج بيانات المستشعر.	Tesla HW4 ، Nvidia Drive Orin ، Mobileye EyeQ6
استشعار الانصهار	تكامل Lidar والرادار والكاميرات لتحسين تصور البيئة.	تسلا ، موبايلاي ، نفيديا
اتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي	تتيح رقائق الكمون المنخفضة للغاية الاستجابة الفورية في سيناريوهات المرور.	Tesla FSD Computer ، Nvidia Drive Orin X
منظمة العفو الدولية والتعلم الآلي	الرقائق تدعم الذكاء الاصطناعي للكشف عن الكائنات والتحكم المستقل.	Mobileye EyeQ6 ، Qualcomm Snapdragon Ride Flex
الاتصال (5G ، V2X)	تتيح الرقائق اتصالات من مركبة إلى كل شيء لإدارة حركة المرور.	Qualcomm Snapdragon Ride ، منصة Bosch AEC
السلامة والأمن	تجنب التصادم المحسن ، والأمن السيبراني ، والتصاميم الآمنة الفشل.	بوش ، infineon ، mobileye
كفاءة الطاقة	تعمل رقائق إدارة الطاقة على تحسين استخدام البطارية والشحن الذكي.	متحكم Infineon ، رقائق باور بوش
بنيات حساب السيارات	تساعد البنى المركزية والمنطقية على دمج تقنية أشباه الموصلات.	اعتماد على مستوى الصناعة

تساعد مجالات الابتكار هذه المركبات على الشعور بالحيوية ، واتخاذ قرارات سريعة ، والبقاء على اتصال. تعمل تطبيقات أشباه الموصلات في هذا المجال على تحسين السلامة والكفاءة وتجربة القيادة.

تعزيز أداء المركبات الكهربائية والشحن

تستفيد السيارات الكهربائية (EVS) من تقنيات أشباه الموصلات الجديدة التي تعزز إدارة البطارية وسرعة الشحن. تتيح مواد النطاق العريض مثل كربيد السيليكون (SIC) ونيتريد الغاليوم (GAN) فولتية أعلى والتبديل بشكل أسرع. هذه الخصائص تقلل من فقدان الطاقة والحرارة ، مما يساعد EVs على القيادة أبعد من شحنة واحدة. وحدات كذا دعم أيضًا شحن DC السريع عن طريق التعامل مع الفولتية العالية وتقليل احتياجات التبريد. تستخدم تصميمات الشاحن المعيارية وحدات SIC مكدسة لمزيد من الطاقة والموثوقية.

تتيح أشباه الموصلات الآن مراقبة خلايا البطارية الدقيقة ، والتي تدعم أنواع البطاريات الأكثر أمانًا والأسعار المعقولة. تعمل صناديق تقاطع البطارية الذكية على تحسين الاتصال والقياس ، مما يجعل أنظمة البطارية أكثر موثوقية. تتيح هذه التطورات EVS استخدام مستويات الجهد المختلفة ، مما يمنح شركات صناعة السيارات مزيدًا من المرونة في التصميم. ونتيجة لذلك ، يعاني السائقون من الشحن بشكل أسرع ، ومدى أطول ، وتحسين السلامة.

تعتمد شركات صناعة السيارات على ابتكارات أشباه الموصلات لتقديم مركبات أكثر ذكاءً وأكثر أمانًا وأكثر كفاءة لمستقبل التنقل.

تطبيقات أشباه الموصلات في إنترنت الأشياء والأجهزة الذكية

رقائق الطاقة المنخفضة للغاية لمليارات الأجهزة المتصلة

تدفع رقائق الطاقة المنخفضة للغاية التوسع السريع في إنترنت الأشياء والأجهزة الذكية. تستخدم هذه الرقائق إدارة الطاقة المتقدمة وحصاد الطاقة لتمديد عمر البطارية وتقليل الصيانة. وتشمل التطورات الرئيسية:

• تسمح تقنيات حصاد الطاقة للأجهزة بإعادة الشحن من مصادر محيطة مثل الضوء أو الحرارة أو الموجات الراديوية ، مما يدعم التشغيل المستدام.
• تقنيات إدارة الطاقة مثل تصميم العتبة الفرعية وقياس الجهد التكيفي وبوابات الطاقة ونماذج النوم تقلل من استخدام الطاقة.
• مواد جديدة ، بما في ذلك نيتريد غاليوم (GAN) و كاربيد السيليكون، تحسين الكفاءة والموثوقية.
• تقوم شركات مثل E-PAS بإنشاء دوائر متكاملة تدير حصاد الطاقة وطاقةها ، مما يقلل من الحاجة إلى استبدال البطارية.
• تتميز IoT Microchips الآن بإدارة الطاقة التكيفية ومعالجة الحافة ، والتي تقل عن استهلاك الطاقة ودعم عمر الجهاز الأطول.

تساعد هذه الابتكارات مليارات أجهزة إنترنت الأشياء تعمل لفترة أطول على الطاقة المحدودة ، مما يقلل من التكاليف ودعم الاستدامة البيئية.

حلول اتصال آمنة وقابلة للتطوير

يبقى الأمن وقابلية التوسع أولويات قصوى لشبكات إنترنت الأشياء. تدمج حلول أشباه الموصلات الحديثة ميزات الأمان القائمة على الأجهزة ، مثل الجيوب الآمنة وجذور الأجهزة من الثقة مع معرفات الجهاز الفريدة. تتيح هذه الميزات المصادقة الآمنة والاتصالات المشفرة ، وحماية البيانات والأجهزة من الوصول غير المصرح به. يوفر اكتشاف الشذوذ الذي يحركه AI وتخفيف التهديد التنبؤية ردودًا تكيفيًا للتهديدات الناشئة على حافة الشبكة.

يضمن جذر الثقة في الأجهزة أن يتم التحقق من كل جهاز بشكل فريد ، مما يمنع الأجهزة المحوزة من الانضمام إلى الشبكة. تجمع حلول ISIM المتكاملة بين أنظمة تشغيل SIM الآمنة ، وجذور الأدوات من الثقة ، والتوفير عن بُعد. يوفر هذا النهج اتصالًا خلويًا مرنًا وقابل للتطوير وآمن لمجموعة واسعة من تطبيقات إنترنت الأشياء ، من أجهزة استشعار صغيرة إلى الأنظمة الصناعية.

تطبيقات أشباه الموصلات في الاتصالات: 5G و 6G

تمكين الشبكة عالية السرعة والكلية منخفضة

تعتمد شبكات الاتصالات السلكية واللاسلكية الآن على تقنيات أشباه الموصلات المتقدمة لتقديم السرعة والموثوقية التي يتوقعها المستخدمون من أنظمة 5G و 6G المستقبلية. يستخدم المهندسون أجهزة الإرسال والاستقبال المتخصصة في الترددات اللاسلكية ومعالجات التطبيقات و FPGAs لمعالجة إشارات التردد العالي والتكيف في الوقت الحقيقي. تساعد هذه المكونات الشبكات على تحقيق سرعات فائقة ومواصفة منخفضة للغاية.

• يسمح نيتريد الغاليوم (GAN) ومواد كربيد السيليكون (SIC) للأجهزة بالعمل بترددات أعلى ومع كفاءة طاقة أكبر ، وهو أمر ضروري لـ 6G.
• تجمع الضوئيات المتكاملة بين الدوائر الخفيفة والإلكترونية على شريحة واحدة ، وزيادة عرض النطاق الترددي وتقليل فقدان الإشارة.
• تدعم رقائق الحوسبة العصبية الشكل ، المستوحاة من الدماغ البشري ، عملية صنع القرار بشكل أسرع لمهام الشبكة المعقدة.
• تضع تقنية الهوائي في الحزم (AIP) الهوائيات مباشرة في حزم أشباه الموصلات ، مما يؤدي إلى تحسين الأداء للاتصالات MMWAVE و Sub-Terahertz.

تساعد هذه الابتكارات الشبكات على الوصول إلى معدلات بيانات تتجاوز 1 TBPS والكمون بالقرب من الصفر ، ودعم تطبيقات جديدة مثل الجراحة عن بُعد في الوقت الفعلي والأنظمة المستقلة.

دعم اتصال الجهاز الضخم

يجب على شبكات الجيل التالي توصيل مليارات الأجهزة ، من الهواتف الذكية إلى أجهزة الاستشعار الصناعية. تعالج تطبيقات أشباه الموصلات هذا التحدي مع العديد من التطورات الرئيسية:

• توفر الترانزستورات GAN-ON-SI RF مكاسبًا عالية وكفاءة في الفولتية المنخفضة ، وهو أمر بالغ الأهمية لمكبرات الصوت 6G و MMWAVE.
• تدمج تصميمات النظام على الرقاقة (SOC) المعالجات والذاكرة ومكونات RF ، مما يجعل الأجهزة أصغر وأكثر قوة.
• تتيح عقد التصنيع المتقدمة ، مثل 3NM و 5nm ، معالجات AI التي تحركها AI التي تدير أحمال البيانات الكبيرة.
• تمتد أشباه الموصلات منخفضة الطاقة على عمر البطارية لأجهزة إنترنت الأشياء ، في حين أن ميزات الأمان القوية تحمي البيانات الحساسة.
• تحافظ تحسين الإدارة الحرارية وتصفية الإشارات على اتصالات موثوقة ، حتى مع زيادة كثافة الجهاز.

تضمن هذه التطورات أن الشبكات المستقبلية يمكنها التعامل مع الاتصال الهائل وسرعات البيانات العالية واحتياجات المعالجة المعقدة.

تطبيقات أشباه الموصلات المستدامة والتقنيات الخضراء

تقليل استهلاك الطاقة في إنتاج الرقائق

يستخدم تصنيع الرقائق كميات كبيرة من الطاقة. تركز الشركات الآن على جعل هذه العمليات أكثر كفاءة لخفض التأثير البيئي. إنها تعمل على تحسين خطوات مثل الانتشار والحفر والطباعة الحجرية لاستخدام طاقة أقل. العديد من القوات المسلحة البوروندية تبني تقنيات توفير الطاقة من مراكز البيانات ، مثل HVAC أفضل أنظمة المياه. تستخدم المزيد من المصانع مصادر الطاقة المتجددة لتشغيل عملياتها.

يمتد المصنعون أيضًا عمر الرقائق عن طريق تحسين التبريد وإعادة التدوير ، مما يزيد من عائد الطاقة على الاستثمار. يستخدمون جرعات النيتروجين الدقيقة لخفض استخدام النفايات والطاقة. تساعد المكونات الموفرة للطاقة في تقليل احتياجات الطاقة في غرف التنظيف. تقنية Piezo تقلل من استهلاك النيتروجين ، مما يقلل من انبعاثات CO₂ مع الحفاظ على الجودة عالية.

تتضمن طرق توفير الطاقة الرئيسية:

• تحسين كفاءة المعدات في الطباعة الحجرية والحفر والترسب.
• باستخدام مواد ذات أقدام غازات الدفيئة السفلية.
• تحسين استخدام النيتروجين في البيئات الخاملة.
• ترقيات على نطاق المنشأة لأنظمة HVAC وأنظمة المياه.

تساعد هذه الاستراتيجيات في تقليل بصمة الكربون لإنتاج الرقائق ودعم مستقبل أنظف.

دعم الطاقة المتجددة والشبكات الذكية

تلعب تطبيقات أشباه الموصلات دورًا حيويًا في الطاقة المتجددة وأنظمة الشبكة الذكية. تتيح الرقائق الحديثة تحويل الطاقة الفعالة وتخزين الطاقة وتكامل الشبكة. يوضح الجدول أدناه كيف تدعم تقنيات أشباه الموصلات المختلفة هذه المناطق:

تقنية أشباه الموصلات	دور في الطاقة المتجددة والشبكات الذكية
IGBT	التبديل السريع في العزف للطاقة الشمسية والرياح ، وتحويل DC إلى AC لاستخدام الشبكة.
فجوة واسعة (كذا ، جان)	تعمل في درجات حرارة وترددات عالية ، مما يقلل من فقدان الطاقة في شحن EV وأنظمة الطاقة.
السيليكون موسفيت	إدارة الطاقة في العولات الشمسية ، شحنات EV ، وأنظمة التخزين لتدفق الكهرباء المستقرة.
إدارة الطاقة ICS	مراقبة والتحكم في أنظمة الطاقة المتجددة ، وتحسين الكفاءة والموثوقية.
حصد الطاقة PMICs	التقاط الطاقة المحيطة ، وتمكين الأجهزة ذاتية الطاقة وأقل نفايات البطارية.

تستخدم الشبكات الذكية هذه التقنيات لموازنة إمدادات الطاقة والطلب. أنها تتيح الشحن الذكي للسيارات الكهربائية وأتمتة استخدام الطاقة في المنازل والمكاتب. بلدان مثل تايلاند ودول مثل نيويورك تستثمر في تحديث الشبكات للتعامل مع الطاقة المتجددة وتحسين الموثوقية. هذه التطورات تجعل أنظمة الطاقة أكثر مرونة وكفاءة ومستدامة.

التغلب على التحديات في تطبيقات أشباه الموصلات

معالجة نوبات سلسلة التوريد ونقص المواهب

تواجه شركات أشباه الموصلات مستمرة اضطرابات سلسلة التوريد ونقص العمال المهرة. تقارير العديد من الشركات المصنعة عن خسائر الإيرادات وارتفاع التكاليف بسبب نقص العمالة. تستجيب الشركات من خلال تقديم رواتب أعلى وعمل إضافي ، مما يزيد من فواتير الأجور. للحد من الاعتماد على العمالة الماهرة الخارجية ، يستخدمون برامج المحاكاة وموظفي upskill الحاليين.
تشمل الاستراتيجيات الرئيسية:

• إعادة تصنيع قواعد الموردين وتنويعها لتحسين المرونة.
• بناء برامج تطوير القوى العاملة مع المدارس والحكومة والشركاء الخاصين.
• اعتماد الأتمتة و AI لزيادة الكفاءة وتقليل الحاجة إلى موهبة نادرة.
• upsklilling و swailling الموظفين للعمل معهم التكنولوجيات المتقدمة.
• التركيز على الاستدامة والمصادر الأخلاقية لتلبية اللوائح وتوقعات العملاء.
• التعاون من خلال التلمذة الصناعية ، والمخططات التعليمية ، ومراكز التدريب المشتركة لسد فجوة المهارات.

التنقل في الضغوط الاقتصادية والجغرافية السياسية

العوامل الاقتصادية والجيوسياسية تشكل صناعة أشباه الموصلات العالمية. يبرز الجدول أدناه الاتجاهات الحديثة:

Aspect	التفاصيل
حصة السوق TSMC	62% من إيرادات Foundry في Q1 2024
تمويل الحكومة الأمريكية	المليارات في المنح والقروض إلى Intel و TSMC و Samsung بالنسبة لنا القوات المسلحة البوروندية
استثمار الصين	$47.5B صندوق الدولة للاكتفاء الذاتي لأشباه الموصلات
مبيعات EV (2024)	15.2 مليون على مستوى العالم ؛ تقود الصين في السيارات الكهربائية للبطارية
نمو سوق رقائق الذكاء الاصطناعي	متوقع 29.4% CAGR إلى 496.9B £ بحلول عام 2032

تستثمر الولايات المتحدة والصين بكثافة في قيادة الإنتاج المحلي والتكنولوجيا. تدفع ضوابط التصدير ومخاطر سلسلة التوريد الشركات إلى تنويع مواقع التصنيع. تزيد أوروبا أيضًا من الدعم والاستثمارات لتعزيز قطاعها. تشجع هذه الضغوط الابتكار والتركيز على المرونة.

النهوض بالاستدامة البيئية

تعمل الصناعة على تقليل تأثيرها البيئي. تتبنى الشركات عمليات تستخدم عدد أقل من الغازات المحتملة ذات الصلة العالمية والاستثمار في تقنيات تخفيض الانبعاثات. يستخدمون الاستشعار والأتمتة لتحسين استخدام المواد الخام وإعادة تدوير المياه ومعالجة الغازات. تعتمد العديد من المصانع الآن أكثر على الطاقة المتجددة. اللوائح الحكومية والحوافز تدفع الشركات إلى تبني أطر الاستدامة. تُظهر الشركات الرائدة مثل Samsung و Intel و NXP و Infineon تقدمًا عمليًا في هذه المجالات.

---

تستمر تطبيقات أشباه الموصلات في تحويل الصناعات من خلال تمكين الأجهزة الأكثر ذكاءً والتصنيع المستدام والابتكار السريع.

• يتوقع الخبراء نموًا قويًا في الذكاء الاصطناعي والسيارات وإنترنت الأشياء ، وتغذيها مواد جديدة وتغليف متقدم.

يضمن التركيز على الصناعة على المرونة والاستدامة أن التقنيات المتصلة ستتطور بسرعة ، مما يوفر فرصًا جديدة للشركات والمجتمع.

FAQ

ما هي الصناعات الأكثر استفادة من تطبيقات أشباه الموصلات المتقدمة؟

ترى السيارات ، والاتصالات السلكية واللاسلكية ، والرعاية الصحية ، والإلكترونيات الاستهلاكية التأثير الأكبر. تستخدم هذه القطاعات أشباه الموصلات لتحسين الأداء والسلامة والاتصال.

كيف تحسن مواد جديدة مثل Gan و SIC أداء الرقائق؟

نيتريد غاليوم (GAN) و كاربيد السيليكون السماح للرقائق بالركض بشكل أسرع وأكثر برودة. تدعم هذه المواد الفولتية والترددات الأعلى ، مما يزيد من الكفاءة.

لماذا تعتبر كفاءة الطاقة مهمة في تصميم أشباه الموصلات؟

رقائق فعالة للطاقة انخفاض استخدام الطاقة ، وتقليل الحرارة ، وتوسيع عمر الجهاز. الشركات توفر المال وتساعد البيئة باستخدام أقل كهرباء.