ديل وسامسونج تدفعان الذكاء الاصطناعي إلى قلب تصنيع الشرائح

في هذا النموذج، توفّر Dell البنية الأساسية من الحوسبة والتخزين ومنصات البيانات اللازمة لتشغيل أحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي عبر هذه البيئات المختلفة. ويتم ذلك من خلال منظومة Dell AI Factory with NVIDIA، وهي حزمة من البنية التحتية والبرمجيات تهدف إلى تحويل الذكاء الاصطناعي من تجارب محدودة إلى تطبيقات تشغيلية حقيقية داخل المؤسسات.

ووفقًا للإعلان، ستدعم هذه البنية التحتية عدة عمليات أساسية في صناعة الشرائح، منها:

• بيئات البحث والتطوير
• تصميم الشرائح والتحقق منها
• عمليات مصانع تصنيع الرقائق (fabs)
• تحليلات الإنتاج وتحسين العمليات

هذا الاتجاه يعكس تحولًا أوسع في القطاع، حيث أصبحت صناعة أشباه الموصلات تعتمد بشكل متزايد على معالجة البيانات الضخمة واتخاذ القرار المدعوم بالذكاء الاصطناعي.

ما هي منصة Dell AI Factory؟

تتعامل Dell مع الذكاء الاصطناعي كبنية تحتية متكاملة وليست مجرد وحدات معالجة أو خوادم. فمفهوم AI Factory يجمع بين الحوسبة المسرّعة والتخزين المصمم لبيانات الذكاء الاصطناعي والشبكات عالية الأداء وأدوات إدارة البيانات ضمن منظومة واحدة قادرة على تشغيل خطوط عمل الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر.

وخلال مؤتمر Dell Technologies World 2026 عرضت الشركة تحديثات جديدة لهذه المنصة بهدف مساعدة المؤسسات على الانتقال من مرحلة "طموحات الذكاء الاصطناعي" إلى نتائج تشغيلية فعلية.

بالنسبة لسامسونج، تمثل هذه البنية العمود الفقري الذي يسمح بتشغيل أنواع متعددة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الوقت نفسه عبر عمليات تصنيع الشرائح المعقدة.

التوائم الرقمية في هندسة الشرائح

من أبرز القدرات التي تتيحها هذه المنصة استخدام التوائم الرقمية (Digital Twins).

منصة بيانات الذكاء الاصطناعي من Dell تتكامل مع تقنيات NVIDIA Omniverse لربط مستودعات البيانات المؤسسية — مثل أنظمة إدارة دورة حياة المنتجات (PLM) — مع نماذج رقمية تحاكي الأنظمة الواقعية.

في صناعة أشباه الموصلات يمكن استخدام هذه التوائم الرقمية لمحاكاة وتحسين:

• تصميم الشرائح والتحقق من صحتها
• تدفق العمليات داخل مصانع التصنيع
• سلوك المعدات وظروف الإنتاج

هذا يسمح للمهندسين باختبار سيناريوهات مختلفة واكتشاف المشاكل المحتملة مبكرًا وتحسين العمليات قبل تنفيذ أي تغييرات على المعدات الحقيقية.

وكلاء الذكاء الاصطناعي وتحليل بيانات المصانع

تركز الشراكة أيضًا على تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agents) وتدفقات العمل الآلية لتحليل كميات ضخمة من بيانات الإنتاج.

فالمصانع الحديثة للرقائق تولّد بيانات هائلة تشمل:

• بيانات القياس عن بُعد من معدات التصنيع (telemetry)
• بيانات الفحص والجودة
• بيانات العمليات المختلفة

تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على هذه البيانات يساعد في اكتشاف الأنماط والشذوذات التي قد يصعب على البشر ملاحظتها يدويًا.

وبحسب الإعلان، ستدعم بنية Dell أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على معالجة هذه البيانات على نطاق واسع، ما يسمح بتحليل أسرع واتخاذ قرارات أكثر آلية داخل المصانع.

ومن بين التطبيقات المحتملة:

• مراقبة معدات التصنيع في الوقت الحقيقي
• اكتشاف الأعطال أو الانحرافات في العمليات
• تحليل بيانات الفحص البصري للشرائح
• تحسين إعدادات العمليات الإنتاجية

تحسين العائد والجودة

في صناعة أشباه الموصلات، أي تحسن ولو بسيط في نسبة العائد الإنتاجي (Yield) أو جودة الشرائح يمكن أن يترجم إلى مكاسب مالية كبيرة.

يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل العلاقة بين متغيرات العملية وظهور العيوب في الإنتاج، ما يسمح للمهندسين بضبط المعايير مبكرًا في دورة التصنيع. وتوفّر بنية Dell القدرة الحاسوبية والتخزينية اللازمة لتحليل هذه البيانات باستمرار عبر مصانع ضخمة ومعقدة.

كما تهدف الشراكة إلى جعل هذه التحليلات قابلة للتطبيق بشكل موحد عبر شبكة مصانع سامسونج العالمية.

لماذا هذه الشراكة مهمة الآن؟

تأتي هذه الخطوة في وقت تتسابق فيه شركات أشباه الموصلات لتوسيع الإنتاج لمواكبة عصر الذكاء الاصطناعي. فقد ارتفع الطلب العالمي بشكل كبير على الشرائح المخصصة للذكاء الاصطناعي، خاصة تقنيات الذاكرة المتقدمة مثل High‑Bandwidth Memory (HBM) المستخدمة في مراكز البيانات ومسرّعات الذكاء الاصطناعي.

ومع تعقيد العقد التصنيعية المتقدمة وتقنيات التغليف الحديثة وخطوط الإنتاج عالية الكثافة، أصبحت شركات تصنيع الشرائح تعتمد بشكل متزايد على الذكاء الاصطناعي لإدارة هذا التعقيد.

من خلال الجمع بين بنية Dell المؤسسية للذكاء الاصطناعي وخبرة سامسونج العميقة في هندسة وتصنيع الشرائح، تهدف الشراكة إلى تسريع التحول نحو مصانع رقائق تعتمد بشكل كبير على البيانات والذكاء الاصطناعي.

حدود المعلومات المتاحة

التفاصيل المعلنة حول التعاون ما تزال عامة نسبيًا. فالمعلومات المتاحة تؤكد توسيع الشراكة واستخدام بنية Dell للذكاء الاصطناعي في عمليات سامسونج، لكنها لا تتضمن حتى الآن جداول زمنية دقيقة للنشر أو مواقع المصانع أو أرقامًا محددة لتحسن الإنتاجية أو العائد.

ومن المتوقع أن تظهر بيانات أكثر وضوحًا حول تأثير هذه التقنيات — مثل تحسين العائد أو زيادة القدرة الإنتاجية — مع تقدم عمليات النشر في السنوات القادمة.

لكن الاتجاه العام واضح: تصنيع أشباه الموصلات يتحول بسرعة إلى صناعة تعتمد على البيانات والذكاء الاصطناعي، والبنية التحتية القادرة على معالجة كميات هائلة من بيانات العمليات أصبحت عنصرًا أساسيًا في هذا التحول.