המדען הראשי של Huawei מזהיר: שבביה של Nvidia מתקרבים ל״מפולת״ פיזית

הביקורת שלו מכוונת במיוחד לאסטרטגיה של Nvidia, שבונה מערכות AI עוצמתיות באמצעות שבבים גדולים, יותר יחידות חישוב ויותר HBM. ״להרחיב את קנה המידה באמצעות הוספה מתמדת של שבבי חישוב וזיכרון ברוחב פס גבוה יגיע בהכרח לתקרה״, לפי הציטוטים שפורסמו מהראיון .

האם חוק מור איבד את היתרון הכלכלי שלו?

ליאו הנג טוען כי חוק מור לא נעלם לחלוטין, אך המשמעות הכלכלית שלו השתנתה. בעבר, מעבר לצומת ייצור קטן יותר אפשר בדרך כלל להכניס יותר טרנזיסטורים לשטח קטן יותר ולהפחית את העלות לטרנזיסטור. לטענתו, מאז צומתי הייצור של 16 ננומטר ו־7 ננומטר, היתרון הזה נשחק במידה רבה .

כיום, המעבר לתהליכים מתקדמים עדיין עשוי לשפר ביצועים ויעילות אנרגטית — אך גם השיפורים הללו נעשים בהדרגה קטנים ויקרים יותר. במילים אחרות, לא מדובר רק בבעיה טכנולוגית: בניית שבבים מתקדמים נעשית גם פחות משתלמת מבחינה כלכלית.

החלופה: חוק הסקיילינג Tau

במאי 2026 הציגה Huawei עיקרון תכנון חדש שהיא מכנה ״חוק הסקיילינג Tau״, כחלופה לכיוון המסורתי של חוק מור .

במקום להתמקד בעיקר בגודל הטרנזיסטור, המדד המרכזי הוא τ — קבוע הזמן, כלומר הזמן שנדרש לאות לעבור בין חלקים שונים במערכת המחשוב. המטרה היא לצמצם את תנועת הנתונים ואת זמני ההשהיה לאורך כל שרשרת החישוב, מהשבב עצמו ועד למערכות גדולות של שבבים .

הרעיון חשוב במיוחד למעבדי AI, שבהם ביצועים אינם תלויים רק בכוח החישוב הגולמי. אם הנתונים מתקשים להגיע במהירות לזיכרון, ליחידות החישוב או לשבבים אחרים, חלק מהיכולת התיאורטית של המעבד מתבזבזת בהמתנה.

LogicFolding: לקפל את הלוגיקה בתוך השבב

הטכנולוגיה שאמורה ליישם את עקרון Tau נקראת LogicFolding. מדובר בגישת תכנון תלת־ממדית, או דמוית־תלת־ממד, שמסדרת שכבות של מעגלי לוגיקה, מעגלים אנלוגיים וזיכרון בצורה אנכית וצפופה יותר בתוך אותו מבנה .

Huawei טוענת כי השיטה יכולה להגדיל את צפיפות הטרנזיסטורים ב־53.5% תוך שימוש בצומתי ליתוגרפיה קיימים ונגישים, כלומר בלי להסתמך בהכרח על מכונות ליתוגרפיית EUV — מערכות אולטרה־סגולות קיצוניות שמיוצרות בידי ASML ונחשבות חיוניות לייצור שבבים בחזית הטכנולוגיה .

החברה הציבה יעד לייצור שבבים ברמת ״1.4 ננומטר״ עד 2031 באמצעות השיטה. חשוב להדגיש שהמונח מתאר יעד הנדסי או רמת ביצועים, ולא בהכרח תהליך ייצור פיזי זהה לצומת 1.4 ננומטר של יצרנית שבבים מובילה .

למה זה קשור למלחמת השבבים בין ארה״ב לסין?

ההצעה של Huawei אינה מנותקת מהמצב הגיאופוליטי. מגבלות הייצוא האמריקאיות צמצמו את גישתה של החברה לכלי ייצור מתקדמים, לציוד EUV ולשירותי ייצור של חברות מובילות כמו TSMC. לכן, פיתוח שמנסה להשיג יותר מצומתי ייצור קיימים הוא גם ניסיון הנדסי וגם אסטרטגיית הישרדות תעשייתית .

ליאו הנג אף הודה בעקיפין ש־Huawei אינה מנסה לנצח את Nvidia בתחרות ישירה על מפרט של כרטיס בודד. במקום זאת, היא מבקשת להישען על שילוב של חומרה, תוכנה, אלגוריתמים ורשתות מחשוב. תוכנות כמו CANN ו־MindSpore, לצד חיבור של אשכולות גדולים, אמורות לסייע לה להשיג ביצועי מערכת כוללים שיפצו על חולשות אפשריות של שבב יחיד .

זו תפיסה שלפיה התחרות העתידית לא תתנהל רק בין שבב לשבב, אלא בין מערכות שלמות — החל מחומרי הגלם והייצור, דרך הארכיטקטורה והזיכרון, ועד לתוכנה וליישומים.

פריצת דרך או מעקף יצירתי?

הטענה של Huawei מעניינת משום שהיא מנסה לעקוף את מרוץ הליתוגרפיה במקום לנצח בו. עם זאת, בשלב זה מדובר בעיקר בהצהרת כיוון ובתוכנית טכנולוגית. Reuters וכלי תקשורת נוספים ציינו שהגישה חדשנית, אך עדיין לא ברור אם LogicFolding תוכל לספק ביצועים, אמינות ותפוקה מסחרית שיתחרו בדורות הבאים של Nvidia .

המבחן האמיתי יהיה במוצרים שיגיעו לשוק ובמדידות בלתי תלויות: מה תהיה צריכת החשמל, כיצד תתמודד הטכנולוגיה עם פיזור חום, מה תהיה התפוקה במפעלים, ועד כמה התוכנה תדע לנצל את המבנה החדש.

לכן, האזהרה של ליאו הנג אינה מוכיחה ש־Nvidia עומדת להיעלם או ש־Huawei כבר סגרה את הפער. היא מצביעה על שינוי אפשרי בכללי המשחק: ככל שהקטנת הטרנזיסטורים נעשית יקרה ומסובכת יותר, ייתכן שהיתרון הבא יגיע דווקא מתכנון חכם יותר של תנועת הנתונים ושל המערכת כולה.