Xiaomi تراهن على شريحة Xring D100 للقيادة الذكية في سيارات 2027

ما الذي أعلنت عنه Xiaomi؟

تسعى Xiaomi إلى تقليل اعتمادها على المورّدين الخارجيين وبناء منظومة حوسبة متكاملة لسياراتها. وفي هذا السياق كشفت الشركة عن Xring D100، وهي شريحة مخصّصة للقيادة الذكية، تقول إنها أول شريحة صينية عالية القدرة لهذا الاستخدام تُبنى وفق تقنية تصنيع بدقة 3 نانومترات. وقد أعلنت Xiaomi اكتمال عمليات التحقق منها، مع استهداف إدخالها إلى الاستخدام التجاري في السيارات خلال عام 2027. 1819

وتتمثل أبرز المواصفات المعلنة في:

• معالج مركزي CPU من 20 نواة.
• وحدة معالجة عصبية NPU من 16 نواة لتسريع عمليات الذكاء الاصطناعي.
• دعم ما يصل إلى 160 غيغابايت من الذاكرة الموحّدة.
• إمكانية تشغيل نماذج ذكاء اصطناعي محلية يصل حجمها إلى 200 مليار مُعامل، وفق ادعاء Xiaomi. 18

وتعني عبارة «محليًا» أن عمليات الاستدلال يمكن أن تتم داخل السيارة، بدل إرسال كل طلب إلى خوادم سحابية. وقد يساعد ذلك في تقليل زمن الاستجابة ودعم وظائف أكثر تعقيدًا، إلا أن حجم النموذج وحده لا يوضح سرعة التشغيل أو استهلاك الطاقة أو مستوى الدقة أثناء القيادة.

ما الذي لا نعرفه بعد عن D100؟

رغم العناوين الكبيرة، لم تكشف Xiaomi بصورة عامة عن بعض التفاصيل الحاسمة، مثل رقم الأداء بوحدة TOPS، والطراز الأول الذي سيحصل على الشريحة، وحجم الإنتاج أو جدول تركيبها في السيارات. كما أن عرض تشغيل نموذج كبير على منصة اختبار أو حاسوب نموذجي لا يساوي إثبات أداء مماثل داخل سيارة تتحرك في ظروف مرورية حقيقية.

وتنسب تقارير عدة تصنيع الشريحة إلى TSMC، في حين أشارت تقارير أخرى إلى أن Xiaomi لم تعلن رسميًا جميع تفاصيل جهة التصنيع. لذلك تبقى هذه النقطة بحاجة إلى توضيح نهائي من الشركة. 1718

المقارنة مع NIO: اقتصاديات سلسلة الإمداد أولًا

تتبنى NIO نهجًا مختلفًا نسبيًا. فبرنامجها لتطوير الشرائح داخليًا يرتبط قبل كل شيء بخفض الاعتماد على Nvidia وتقليل تكلفة المكوّنات المتكررة وتحسين الربحية مع زيادة الإنتاج. وتستخدم شريحة Shenji NX9031 تقنية تصنيع بدقة 5 نانومترات، وقد وصفت NIO تطوير الشرائح داخليًا بأنه وسيلة لرفع كفاءة البحث والتطوير وتحسين الهوامش. 124

وبعبارة مختصرة، تبدو Xiaomi مهتمة بدفع قدرات الذكاء الاصطناعي داخل السيارة إلى مستويات أعلى، بينما تركز NIO على مواءمة الشريحة مع خوارزمياتها وحساساتها وتحويل التكامل الرأسي إلى وفورات مالية. وتقول تقارير إن إنتاج شرائح NIO الداخلية تجاوز 550 ألف وحدة، لكن دلالة ذلك تختلف عن إعلان شريحة جديدة لم تدخل السيارات بعد. 1012

XPeng: خارطة طريق للبرمجيات والقيادة الذاتية

أما XPeng فتضع سيارة Mona L03 ضمن منصة أقرب إلى الحاضر لتقنيات القيادة المساعدة القائمة على نظام VLA وشرائح Turing. لكن هدف الوصول إلى القيادة الذاتية من المستوى الرابع يعود إلى خارطة SEPA 4.0 المعلنة لعام 2028، إلى جانب نموذج أساس للذكاء الاصطناعي تطوره الشركة داخليًا.

وهنا تجدر الإشارة إلى أن هذا هدف مستقبلي، وليس دليلًا على أن Mona L03 نفسها سيارة ذاتية القيادة من المستوى الرابع. فالمستوى الرابع يعني قيادة السيارة ذاتيًا ضمن ظروف أو نطاقات تشغيل محددة، من دون الحاجة إلى تدخل بشري مستمر، بينما تظل أنظمة القيادة المساعدة الحالية—بما فيها أنظمة توصف تسويقيًا بأنها متقدمة—بحاجة إلى إشراف السائق في كثير من الحالات.

Tesla وTerafab: طموح صناعي أكبر من مجرد شريحة سيارة

تختلف خطة Tesla وSpaceX عن خطط Xiaomi وNIO من حيث الحجم الصناعي. فقد أفادت Reuters بأن الشركتين تخططان لمنشأتين متقدمتين لصناعة الشرائح في تكساس: واحدة لخدمة سيارات Tesla والروبوتات الشبيهة بالبشر، وأخرى لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي الفضائية التابعة لـSpaceX.

وتصف تقارير أخرى مشروع Terafab بأنه يستهدف تقنية تصنيع بدقة 2 نانومتر، مع قدرة حوسبة سنوية طموحة للغاية. كما نُقل عن إيلون ماسك أن SpaceX قد تستهلك نحو ثلاثة أضعاف إنتاج Tesla. لكن هذه الأرقام والخطط مستقبلية، ولا ينبغي التعامل معها باعتبارها طاقة إنتاجية قائمة بالفعل.

هل تعني الشرائح الحالية أن Tesla لا تستطيع تشغيل القيادة الذاتية غير الخاضعة للإشراف؟

الانتقادات الموجهة إلى شرائح Tesla الحالية HW4/AI4 لا ترقى إلى نتيجة تقنية محسومة. فقد شكك مستثمرون ومحللون في قدرة العتاد الحالي على تشغيل قيادة ذاتية غير خاضعة للإشراف، بينما أفادت تقارير بأن Tesla أبلغت JPMorgan أن HW4 كافٍ لتشغيل إصدار FSD v15 والقيادة غير الخاضعة للإشراف.

وفي الوقت نفسه، تعمل Tesla على AI4.5 بقدرة حوسبة أعلى بصورة محدودة وذاكرة تقارب ضعف الذاكرة السابقة. لذلك لا تختصر المسألة في عدد النانومترات أو عدد أنوية المعالج؛ فالعوامل الحاسمة تشمل البرمجيات، والتحقق المستقل، والسلامة، والاعتماد التنظيمي، وقدرة النظام على التعامل مع الحالات النادرة والمعقدة.

الخلاصة: سباق استراتيجيات لا سباق أرقام فقط

تمنح تقنية 3 نانومترات عادةً كثافة أعلى وكفاءة أفضل في استهلاك الطاقة، لكنها لا تثبت تلقائيًا أن السيارة قادرة على القيادة الذاتية من المستوى الرابع بأمان. ادعاء Xiaomi بشأن تشغيل نماذج من 200 مليار مُعامل محليًا مهم استراتيجيًا، كما أن Terafab قد تمنح Tesla وSpaceX قدرة تصنيع ضخمة إذا تحققت الخطة.

لكن الحكم الحقيقي سيأتي لاحقًا: عندما تدخل الشرائح مرحلة الإنتاج الواسع، وتظهر في سيارات فعلية، ويمكن قياس أدائها واستهلاكها للطاقة وسلامتها في ظروف قيادة يمكن التحقق منها بشكل مستقل. حتى ذلك الحين، تمثل Xiaomi رهانًا على الذكاء الاصطناعي داخل السيارة، وNIO رهانًا على خفض التكلفة، وXPeng رهانًا على منصة برمجية للقيادة الذاتية، بينما تراهن Tesla على توسيع البنية الصناعية التي قد تحتاج إليها مستقبلًا.