صفقة FC-BGA بين سامسونج وكوالكوم: أهمية أكبر مما تبدو عليه

في 22 يونيو 2026، بدأت شركة سامسونغ الكهروميكانيكا (SEMCO) الإنتاج الضخم لركائز التغليف من نوع Flip-Chip Ball Grid Array (FC-BGA) لصالح معجل الذكاء الاصطناعي الأول من نوعه لمراكز البيانات من شركة كوالكوم، وهو معجل AI200، وذلك في مصنعها في بوسان، كوريا الجنوبية . تمثل هذه الخطوة نقطة تحول مهمة لكلتا الشركتين، بل ولصناعة أجهزة الذكاء الاصطناعي بأكملها.

ركائز FC-BGA هي الطبقة الوسيطة الحاسمة التي تربط شريحة معالج الذكاء الاصطناعي باللوحة الأم كهربائيًا وحراريًا. ولا يستطيع تصنيعها بالجودة والحجم المطلوبين لرقائق مراكز البيانات سوى عدد محدود من الشركات العالمية . من خلال توريد هذه الركائز لمعالج AI200، توسع SEMCO شراكتها القديمة مع كوالكوم إلى ما هو أبعد من قطاعي الهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر الشخصي، لتصل إلى قطاع مراكز البيانات فائقة الاتساع . كما أن هذا يثبت مكانة SEMCO كمورد رائد لركائز FC-BGA، وهي المكانة التي بنتها منذ أن أصبحت أول شركة كورية جنوبية تنتج بكميات كبيرة ركائز خوادم FC-BGA في أكتوبر 2022 .

رهان كوالكوم على استدلال الذكاء الاصطناعي

أعلنت كوالكوم رسميًا عن معجلي AI200 (الموجه للإطلاق في 2026) وAI250 (الموجه للإطلاق في 2027) في أكتوبر 2025، في إطار دخولها الرسمي لسوق رقائق الذكاء الاصطناعي لمراكز البيانات لمنافسة NVIDIA وAMD . استراتيجية كوالكوم لا تستهدف منافسة NVIDIA في مجال التدريب (Training)؛ حيث يرى المحللون أنه "ليس لدى كوالكوم أي فرصة على الإطلاق لصنع أي شيء ينافس NVIDIA في تدريب الذكاء الاصطناعي"، وهو المجال الذي تتوقع NVIDIA تحقيق حوالي نصف إيراداتها البالغة 183.5 مليار دولار من مراكز البيانات في العام المالي 2026 . بدلاً من ذلك، تستهدف كوالكوم قطاع استدلال الذكاء الاصطناعي (AI Inference) سريع النمو، أي تشغيل النماذج بعد تدريبها .

يُباع معجل AI200 كحامل خوادم كامل ومتكامل ومُبَرّد بالسوائل (يُسمى "Qualcomm AI200 Rack") يتسع لما يصل إلى 72 معجلاً يعملون كنظام واحد، وهو نفس عامل الشكل الذي تستخدمه NVIDIA وAMD، مما يجعله منافسًا مباشرًا لشركات مراكز البيانات الضخمة . نقطة الاختلاف الرئيسية هي الذاكرة: يستخدم AI200 768 جيجابايت من ذاكرة LPDDR5X لكل بطاقة، وهي سعة ذاكرة أكبر بكثير من أي معجل يعتمد على ذاكرة HBM، ويوفر الحامل إجمالي 43 تيرابايت من الذاكرة . ترى كوالكوم أن هذا النهج باستخدام LPDDR يحقق تكلفة أقل وسعة أكبر مقارنة بذاكرة HBM النادرة والمكلفة التي تعتمد عليها NVIDIA .

تدّعي كوالكوم أن معالج AI200 يوفر تكلفة ملكية إجمالية (TCO) أقل لأعباء عمل الاستدلال من خلال كفاءة طاقة أفضل ونظام ذاكرة أرخص . وقد أبرمت شركة HUMAIN شراكة لنشر 200 ميجاواط من الحوامل المعتمدة على AI200 بدءًا من عام 2026 . لا تزال أرقام الأداء لكل شريحة (TOPS، TFLOPS) غير معلنة، مما يجعل المقارنة المباشرة على مستوى السيليكون مع معالجات NVIDIA B200/B300 أو AMD MI350 غير مكتملة .

الموقع التنافسي مقابل NVIDIA وAMD

تهيمن NVIDIA على مجالي التدريب والاستدلال بهندستها المعمارية القائمة على GPU ونظام CUDA البيئي وذاكرة HBM. يتجنب معالج AI200 من كوالكوم المنافسة المباشرة على وحدات معالجة الرسوميات؛ بل يستهدف أعباء عمل الاستدلال حيث تكون سعة الذاكرة - وليس فقط عرض النطاق الترددي - مهمة، مثل تشغيل النماذج الكبيرة جدًا . ومع ذلك، تفتقر كوالكوم إلى النظام البيئي البرمجي الناضج لـ NVIDIA.

تستهدف سلسلة معالجات AMD Instinct MI300X/MI350 أيضًا مجال الاستدلال، باستخدام ذاكرة HBM3 وهندسة CDNA. طرح كوالكوم مشابه: كفاءة أفضل، وتكلفة ملكية إجمالية أقل، وسعة ذاكرة متمايزة لأعباء عمل استدلال محددة .

تدخل كوالكوم سوقًا تمتلك فيه NVIDIA وAMD سنوات من العلاقات مع مراكز البيانات، وحزم برمجيات، وسجلات نشر. يعتمد نجاح معالج AI200 بالكامل على ما إذا كان مشترو الاستدلال يقدرون سعة الذاكرة وتكلفة الملكية الإجمالية أكثر من نضج النظام البيئي .

استراتيجية سامسونغ الأوسع للركائز

قامت SEMCO بتحويل أعمال الركائز بقوة نحو عملاء خوادم ومراكز بيانات الذكاء الاصطناعي. إلى جانب الفوز بصفقة كوالكوم، حصلت SEMCO على وضع المورد الأول (First-Vendor) لركائز FC-BGA لمعالج Groq 3 Language Processing Unit (LPU) من NVIDIA، وهو معجل استدلال مدمج في منصة Vera Rubin القادمة من NVIDIA، مع بدء الإنتاج الضخم في الربع الثاني من 2026 . كما تم تأكيد توريدها لركائز FC-BGA لشرائح AI6 من الجيل القادم من تسلا .

الطلب يضغط على الطاقة الإنتاجية. من المتوقع أن يرتفع معدل استخدام طاقة FC-BGA إلى أكثر من 80% في 2026، مقارنة بحوالي 60% حاليًا . يتجاوز طلب العملاء الطاقة الإنتاجية الحالية بأكثر من 50 بالمائة، وفقًا للرئيس التنفيذي تشانغ دوك-هيون .

لمواجهة ذلك، تستثمر SEMCO بكثافة. أعلنت الشركة عن استثمار بقيمة 1.2 مليار دولار في فيتنام لبناء طاقة إنتاجية جديدة لـ FC-BGA . ارتفعت نفقات البحث والتطوير بنسبة 36% في 2026 بينما تعيد SEMCO توجيه أعمال الركائز نحو منتجات خوادم الذكاء الاصطناعي ذات القيمة الأعلى . هدف الشركة هو زيادة نسبة FC-BGA عالية القيمة (للمخدمات، والذكاء الاصطناعي، والسيارات، والشبكات) إلى أكثر من 50% بحلول 2026 .

ذكر الرئيس التنفيذي تشانغ دوك-هيون في معرض CES 2026 أن خطوط إنتاج FC-BGA ستعمل بكامل طاقتها في النصف الثاني من 2026، وأن توسعة إضافية للطاقة قيد المراجعة . تتنافس SEMCO أيضًا مع LG Innotek لجذب شراكات استثمارية من كبرى شركات التكنولوجيا لتوسيع طاقة الركائز .

وفي تنويع آخر، وقعت SEMCO عقدًا لتوريد مكثفات السيليكون بقيمة 1.5 تريليون وون كوري (حوالي 1.1 مليار دولار) مع شركة تكنولوجيا عالمية غير معلنة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، يمتد من 2027 إلى 2028 .

الخلاصة

وضعت SEMCO نفسها كمورد حاسم ومتعدد العملاء لأغلى ركائز تغليف رقائق الذكاء الاصطناعي قيمة، لتخدم كوالكوم وNVIDIA وتسلا في وقت واحد. طاقتها الإنتاجية مضغوطة بسبب الطلب المتزايد، وهي تستثمر بكثافة - سواءً عضوياً (فيتنام، البحث والتطوير) أو من خلال شراكات العملاء - لتوسيع إنتاج FC-BGA. الفوز بصفقة معالج AI200 من كوالكوم هو أحدث دليل على أن SEMCO أصبحت الآن لاعبًا من المستوى الأول في سلسلة توريد ركائز الذكاء الاصطناعي، وليست مجرد صانع مكونات للإلكترونيات الاستهلاكية.