הוא השתמש בכיוון שאליו מתפתחים מאיצי ה-AI של Nvidia כדוגמה: מעבדים ושבבים גדולים יותר, שאליהם מחוברים כמויות הולכות וגדלות של זיכרון HBM — זיכרון ברוחב פס גבוה. הגדלת השבב והזיכרון אינה פתרון אינסופי, משום שהיא מחריפה מגבלות של שטח, צריכת חשמל, פיזור חום, חיבורי תקשורת ויכולת הייצור.

ליאו תיאר את חציית הגבול הזה במונח דרמטי — “מפולת”. עם זאת, חשוב להדגיש שמדובר בטענה של ליאו ושל Huawei, ולא בקונצנזוס מוכח בתעשייה. מומחים חלוקים בשאלה עד כמה הגישה של Huawei חדשה ומה תהיה השפעתה בפועל.

מדוע Huawei מחפשת מסלול אחר?

הסיבה אינה תיאורטית בלבד. הסנקציות האמריקאיות הגבילו את גישתה של Huawei לספקיות ולציוד מרכזיים בתעשיית השבבים, ובהם מערכות הליתוגרפיה המתקדמות של ASML. לכן, מרוץ שמבוסס אך ורק על תהליכי הייצור החדשים ביותר קשה יותר לביצוע מבחינת החברה.

במקום להתמקד בשאלה “כמה קטן אפשר לייצר טרנזיסטור?”, Huawei מציעה לשאול “כמה מהר אפשר להעביר מידע דרך מערכת המחשוב?”. המיקוד עובר אפוא מהגיאומטריה של הטרנזיסטור לזמן העברת האותות והנתונים בין רכיבי השבב ובין חלקי המערכת.

Tau Scaling Law: למדוד זמן במקום גודל

Tau Scaling Law היא המסגרת ש-Huawei מציגה כמעין ממשיכת דרך של שיטות ההתקדמות המסורתיות, ובראשן חוק מור. במקום להפוך את הטרנזיסטורים לקטנים יותר כמדד המרכזי להתקדמות, השיטה שמה דגש על קיצור זמן התפשטות האות וזמן העברת הנתונים במערכות אלקטרוניות.

ההיגיון פשוט: גם אם אי אפשר להמשיך להקטין את הרכיבים באותו קצב, אפשר לנסות לשפר את הביצועים באמצעות קיצור החיבורים, ארגון מחדש של המעגלים ותכנון יעיל יותר של זרימת המידע. לפי Huawei, כך ניתן לשפר את צפיפות הטרנזיסטורים ואת הביצועים באמצעות תכנון ארכיטקטוני ומערכתי — ולא רק באמצעות ליתוגרפיה מתקדמת יותר.

ומהי LogicFolding?

LogicFolding היא ארכיטקטורת השבבים המבוססת על עקרונות Tau. מטרתה לשפר את הצפיפות והביצועים האפקטיביים באמצעות קיפול וארגון מחדש של הלוגיקה ושל חיבורי האותות, במקום להסתמך רק על הקטנת ממדי הטרנזיסטורים.

Huawei מסרה כי מעבדי Kirin לסמארטפונים, המתוכננים לצאת בהמשך 2026, יהיו המוצרים הראשונים שישתמשו ב-LogicFolding. לאחר ההשקה, בדיקות של גופי מחקר בתעשייה וחברות המתמחות בפירוק וניתוח של שבבים יוכלו לספק את המבחן החיצוני המשמעותי הראשון לטענות החברה.

במילים אחרות, המצגת וההצהרות הן רק השלב הראשון. השאלה החשובה תהיה אם השבב שיושק אכן יציג יתרון מדיד בביצועים, בצפיפות או ביעילות — ואם ניתן יהיה לייצר אותו בקנה מידה מסחרי.

“פגודה בת 18 קומות” מול “עוגה בת חמש שכבות”

ליאו תיאר את שרשרת הערך של הבינה המלאכותית והמחשוב כ“פגודה בת 18 קומות”. הדימוי מפרק את התעשייה לשכבות רבות: מחומרי גלם, כימיקלים וציוד ייצור; דרך תהליכי הטרנזיסטורים, האריזה, ארכיטקטורת השבב, המהדרים והתוכנה; ועד אלגוריתמים, מודלים ויישומים.

המסגרת מזכירה את מודל “העוגה בת חמש השכבות” של מנכ״ל Nvidia, ג׳נסן הואנג. המודל של הואנג מציג את עולם ה-AI באופן רחב יותר, באמצעות שכבות של אנרגיה, שבבים ותשתיות מחשוב, מרכזי נתונים בענן, מודלים ויישומים.

ההבדל הוא בעיקר ברמת הפירוט: “העוגה” מספקת תמונה כללית של המערכת, בעוד “הפגודה” מפרקת כל שכבה למרכיבים התעשייתיים והטכנולוגיים שתלויים זה בזה. לפי הגישה הזו, צוואר בקבוק בחומרי גלם, בציוד, באריזה, בתוכנה או במודלים עלול להגביל את הביצועים של המערכת כולה.

שתי שרשראות אספקה נפרדות?

המסקנה המדינית של ליאו קשורה ישירות למאבק הטכנולוגי בין ארצות הברית לסין. על רקע הסנקציות ומגבלות הייצוא, Huawei דוחפת לשילוב עמוק יותר של שרשרת האספקה הסינית — מהייצור והציוד ועד השבבים, התוכנה והיישומים.

המשמעות הרחבה יותר היא שהסתמכות על שרשרת אספקה גלובלית אחת נעשית מסוכנת יותר מבחינה אסטרטגית. החומרים שסופקו תומכים בדחיפה של Huawei למערכת סינית משולבת ועצמאית יותר, אך מספקים פרטים מוגבלים לגבי הניסוח המדויק של ליאו באשר להקמת שתי מערכות מלאות ונפרדות — אחת אמריקאית ואחת סינית.

לכן, נכון לעכשיו, Tau Scaling Law ו-LogicFolding הן בראש ובראשונה הצעת כיוון של Huawei. שבב Kirin שיגיע בהמשך השנה יהיה נקודת הבדיקה החשובה: הוא יראה אם אפשר להמיר רעיון של “מהירות במקום גודל” ליתרון ממשי במוצר שניתן למדוד ולייצר.

הוא השתמש בכיוון שאליו מתפתחים מאיצי ה-AI של Nvidia כדוגמה: מעבדים ושבבים גדולים יותר, שאליהם מחוברים כמויות הולכות וגדלות של זיכרון HBM — זיכרון ברוחב פס גבוה. הגדלת השבב והזיכרון אינה פתרון אינסופי, משום שהיא מחריפה מגבלות של שטח, צריכת חשמל, פיזור חום, חיבורי תקשורת ויכולת הייצור.

ליאו תיאר את חציית הגבול הזה במונח דרמטי — “מפולת”. עם זאת, חשוב להדגיש שמדובר בטענה של ליאו ושל Huawei, ולא בקונצנזוס מוכח בתעשייה. מומחים חלוקים בשאלה עד כמה הגישה של Huawei חדשה ומה תהיה השפעתה בפועל.

מדוע Huawei מחפשת מסלול אחר?

הסיבה אינה תיאורטית בלבד. הסנקציות האמריקאיות הגבילו את גישתה של Huawei לספקיות ולציוד מרכזיים בתעשיית השבבים, ובהם מערכות הליתוגרפיה המתקדמות של ASML. לכן, מרוץ שמבוסס אך ורק על תהליכי הייצור החדשים ביותר קשה יותר לביצוע מבחינת החברה.

במקום להתמקד בשאלה “כמה קטן אפשר לייצר טרנזיסטור?”, Huawei מציעה לשאול “כמה מהר אפשר להעביר מידע דרך מערכת המחשוב?”. המיקוד עובר אפוא מהגיאומטריה של הטרנזיסטור לזמן העברת האותות והנתונים בין רכיבי השבב ובין חלקי המערכת.

Tau Scaling Law: למדוד זמן במקום גודל

Tau Scaling Law היא המסגרת ש-Huawei מציגה כמעין ממשיכת דרך של שיטות ההתקדמות המסורתיות, ובראשן חוק מור. במקום להפוך את הטרנזיסטורים לקטנים יותר כמדד המרכזי להתקדמות, השיטה שמה דגש על קיצור זמן התפשטות האות וזמן העברת הנתונים במערכות אלקטרוניות.

ההיגיון פשוט: גם אם אי אפשר להמשיך להקטין את הרכיבים באותו קצב, אפשר לנסות לשפר את הביצועים באמצעות קיצור החיבורים, ארגון מחדש של המעגלים ותכנון יעיל יותר של זרימת המידע. לפי Huawei, כך ניתן לשפר את צפיפות הטרנזיסטורים ואת הביצועים באמצעות תכנון ארכיטקטוני ומערכתי — ולא רק באמצעות ליתוגרפיה מתקדמת יותר.

ומהי LogicFolding?

LogicFolding היא ארכיטקטורת השבבים המבוססת על עקרונות Tau. מטרתה לשפר את הצפיפות והביצועים האפקטיביים באמצעות קיפול וארגון מחדש של הלוגיקה ושל חיבורי האותות, במקום להסתמך רק על הקטנת ממדי הטרנזיסטורים.

Huawei מסרה כי מעבדי Kirin לסמארטפונים, המתוכננים לצאת בהמשך 2026, יהיו המוצרים הראשונים שישתמשו ב-LogicFolding. לאחר ההשקה, בדיקות של גופי מחקר בתעשייה וחברות המתמחות בפירוק וניתוח של שבבים יוכלו לספק את המבחן החיצוני המשמעותי הראשון לטענות החברה.

במילים אחרות, המצגת וההצהרות הן רק השלב הראשון. השאלה החשובה תהיה אם השבב שיושק אכן יציג יתרון מדיד בביצועים, בצפיפות או ביעילות — ואם ניתן יהיה לייצר אותו בקנה מידה מסחרי.

“פגודה בת 18 קומות” מול “עוגה בת חמש שכבות”

ליאו תיאר את שרשרת הערך של הבינה המלאכותית והמחשוב כ“פגודה בת 18 קומות”. הדימוי מפרק את התעשייה לשכבות רבות: מחומרי גלם, כימיקלים וציוד ייצור; דרך תהליכי הטרנזיסטורים, האריזה, ארכיטקטורת השבב, המהדרים והתוכנה; ועד אלגוריתמים, מודלים ויישומים.

המסגרת מזכירה את מודל “העוגה בת חמש השכבות” של מנכ״ל Nvidia, ג׳נסן הואנג. המודל של הואנג מציג את עולם ה-AI באופן רחב יותר, באמצעות שכבות של אנרגיה, שבבים ותשתיות מחשוב, מרכזי נתונים בענן, מודלים ויישומים.

ההבדל הוא בעיקר ברמת הפירוט: “העוגה” מספקת תמונה כללית של המערכת, בעוד “הפגודה” מפרקת כל שכבה למרכיבים התעשייתיים והטכנולוגיים שתלויים זה בזה. לפי הגישה הזו, צוואר בקבוק בחומרי גלם, בציוד, באריזה, בתוכנה או במודלים עלול להגביל את הביצועים של המערכת כולה.

שתי שרשראות אספקה נפרדות?

המסקנה המדינית של ליאו קשורה ישירות למאבק הטכנולוגי בין ארצות הברית לסין. על רקע הסנקציות ומגבלות הייצוא, Huawei דוחפת לשילוב עמוק יותר של שרשרת האספקה הסינית — מהייצור והציוד ועד השבבים, התוכנה והיישומים.

המשמעות הרחבה יותר היא שהסתמכות על שרשרת אספקה גלובלית אחת נעשית מסוכנת יותר מבחינה אסטרטגית. החומרים שסופקו תומכים בדחיפה של Huawei למערכת סינית משולבת ועצמאית יותר, אך מספקים פרטים מוגבלים לגבי הניסוח המדויק של ליאו באשר להקמת שתי מערכות מלאות ונפרדות — אחת אמריקאית ואחת סינית.

לכן, נכון לעכשיו, Tau Scaling Law ו-LogicFolding הן בראש ובראשונה הצעת כיוון של Huawei. שבב Kirin שיגיע בהמשך השנה יהיה נקודת הבדיקה החשובה: הוא יראה אם אפשר להמיר רעיון של “מהירות במקום גודל” ליתרון ממשי במוצר שניתן למדוד ולייצר.