שבב ה־NanoStack של IBM: מה באמת עומד מאחורי טכנולוגיית ה־0.7 ננומטר?

IBM צופה כי בהשוואה לארכיטקטורת ה־2 ננומטר שלה, התכנון החדש יוכל לספק עד 50% יותר ביצועים — או לחלופין עד 70% יעילות אנרגטית גבוהה יותר. אלה תחזיות המבוססות על תוצאות של תהליך הנמצא עדיין בשלב המחקר, ולא מדידות של מוצרים מסחריים .

גם זיכרון ה־SRAM, זיכרון מהיר שנמצא בסמוך למעבד ומשמש לאחסון נתונים זמני, זוכה לשיפור משמעותי: IBM מדווחת על שיפור של 40% בצפיפות. התוצאות פורסמו במסגרת כנס 2026 Symposium on VLSI Technology, ולטענת החברה מדובר בקפיצה הגדולה ביותר בצפיפות זיכרון מסוג זה בתעשייה זה יותר מעשור .

במקום להצטופף — הטרנזיסטורים נערמים

החידוש המרכזי אינו רק ניסיון להקטין עוד יותר את ממדי הטרנזיסטור, אלא שינוי באופן שבו הוא ממוקם על השבב.

בטכנולוגיות קודמות, ובהן FinFET ומבני nanosheet מסורתיים, הטרנזיסטורים מסודרים בעיקר על גבי מישור. NanoStack של IBM משתמשת במבנה תלת־ממדי: שכבות של טרנזיסטורים מסוג nanosheet נערמות זו מעל זו באמצעות חיבור פרוסות סיליקון — תהליך המכונה wafer bonding .

הגישה פועלת כגרסה של CFET, כלומר טרנזיסטור אפקט־שדה משלים. במקום למקם טרנזיסטורים מסוג n ו־p זה לצד זה, NanoStack מציבה אותם זה מעל זה. כך ניתן לחסוך שטח יקר על גבי השבב ולקצר את המרחק שעל האותות החשמליים לעבור ביניהם .

IBM מתארת את NanoStack כ״מסגרת אוניברסלית״ לסידור טרנזיסטורים . החברה גם הדגימה אב־טיפוס עובד בתהליך 0.7 ננומטר — שלדבריה הוא ההדגמה הפומבית הראשונה של לוגיקת CMOS תפקודית מתחת לננומטר אחד .

האם השבב יגיע בקרוב למחשבים?

לא בדיוק. IBM מבהירה שהטכנולוגיה עדיין נמצאת בשלב המחקר, והחברה צופה שייצור מסחרי על ידי שותפיה יתאפשר בתוך כחמש שנים . גם אם התחזית תתממש, הדרך מאב־טיפוס במעבדה לייצור המוני דורשת פתרון של אתגרי אמינות, תפוקה, עלויות ותהליכי ייצור בקנה מידה תעשייתי.

IBM אינה מפעילה כיום מפעלי ייצור שבבים משלה. לכן המודל המתוכנן הוא רישוי תכנון NanoStack ליצרניות שבבים ולמפעלי יצור חיצוניים, בהתאם לאופן שבו החברה מסחררת לאורך השנים פריצות דרך בתחום המוליכים למחצה . במקביל, IBM כבר סימנה יעד רחוק יותר של 0.1 ננומטר — אנגסטרום אחד .

מה הקשר לבינה מלאכותית?

ההכרזה מגיעה בתקופה שבה יצרניות שבבים מנסות להגדיל את כוח החישוב עבור מודלי בינה מלאכותית, תוך צמצום צריכת החשמל. יותר טרנזיסטורים בשטח נתון, יחד עם זיכרון SRAM צפוף יותר, עשויים לאפשר למאיצי AI לבצע יותר פעולות ולהעביר נתונים ביעילות רבה יותר.

IBM מעריכה באופן תיאורטי שמאיצי AI המבוססים על שבבי 7A יוכלו להגיע לכ־7,000 TOPS — טריליוני פעולות בשנייה — לעומת כ־1,500 TOPS בטכנולוגיות המובילות כיום, שיפור של פי 4.7 בערך . עם זאת, מדובר בהערכה של החברה, ולא בהישג שנמדד במוצר מסחרי זמין.

מבחינה תעשייתית, ההכרזה ממקמת את IBM במרוץ אל מה שמכונה ״עידן האנגסטרום״ — הדור הבא של טכנולוגיות ייצור שבבים — לצד יצרניות כמו TSMC, סמסונג ואינטל .

השורה התחתונה: פריצת דרך, אבל לא מוצר מדף

NanoStack מספקת ל־IBM מסלול אפשרי להמשך הגדלת צפיפות הטרנזיסטורים גם כשההקטנה המישורית מתקרבת למגבלות פיזיקליות. אבל המספרים המרשימים — 50% יותר ביצועים, 70% יעילות אנרגטית ו־40% שיפור ב־SRAM — הם תחזיות המבוססות על טכנולוגיה מחקרית.

הגורמים שיקבעו את מידת ההצלחה יהיו היכולת להפוך את התכנון לייצור אמין וזול, והנכונות של שותפי הייצור לאמץ אותו. כפי שאמר הווימינג בו, סגן נשיא IBM למחקר ופיתוח עולמי בתחום המוליכים למחצה: ״NanoStack אינה חידוש יחיד. זוהי פלטפורמת התקנים שיכולה לאפשר את המשך ההתקדמות במשך עשור נוסף. אנחנו מכינים אותה לייצור״ .