האם מרוץ השבבים של Nvidia מתקרב לתקרת זכוכית? Huawei מציעה מסלול עוקף סנקציות

לא רק גבול פיזיקלי — גם כלכלי

חֶנְג טען כי היתרון הכלכלי של חוק מור — הירידה במחיר עבור כל טרנזיסטור נוסף — למעשה נעלם סביב צומתי הייצור של 16 ננומטר ו־7 ננומטר. כיום, לדבריו, חוק מור ממשיך לבוא לידי ביטוי בעיקר בשיפור הביצועים וביעילות האנרגטית, וגם השיפורים הללו הולכים ונעשים קטנים יותר .

הביקורת שלו מכוונת במיוחד לאסטרטגיה של Nvidia, שבונה שבבי ענק ומחברת אותם לזיכרון HBM כדי להאיץ יישומי בינה מלאכותית. ״הרחבת קנה המידה באמצעות הוספה מתמדת של טרנזיסטורים ושל זיכרון ברוחב פס גבוה הופכת לבלתי בת־קיימא״, אמר חֶנְג .

החלופה של Huawei: למדוד זמן, לא רק גודל

Huawei הציגה את הגישה החדשה שלה במאי 2026, בכנס הבינלאומי של IEEE למעגלים ולמערכות בשנגחאי, וחֶנְג הרחיב עליה בריאיון ביולי .

Tau Scaling Law

במקום למדוד את התקדמות השבבים בעיקר לפי גודל הטרנזיסטור — המספר הנקוב בננומטרים — חוק הסקיילינג של Tau מתמקד ב־τ, כלומר בזמן מעבר האות לאורך מערכת המחשוב. המטרה היא לצמצם את הזמן שבו נתונים נעים בין רכיבים, ולא רק להמשיך להקטין את ממדי הייצור .

במילים פשוטות, Huawei מבקשת לשפר את הביצועים באמצעות קיצור המרחק והזמן שהמידע עובר בתוך השבב ובין רכיבי המערכת.

LogicFolding

LogicFolding היא שיטת התכנון שאמורה ליישם את עקרונות Tau. מדובר בגישה דמוית תלת־ממד, שבה מעגלי לוגיקה נערמים אנכית בתוך השבב במקום להיפרס רק על פני משטח דו־ממדי .

Huawei טוענת שהשיטה יכולה להגדיל את צפיפות הטרנזיסטורים ב־53.5%, תוך שימוש בצומתי ייצור קיימים ונגישים — כלומר בלי להידרש למכונות ליתוגרפיה באולטרה־סגול קיצוני (EUV), שלפי הדיווחים אינן זמינות לה בשל הסנקציות האמריקאיות .

החברה הציבה יעד לייצור שבבים ב״רמה של 1.4 ננומטר״ עד 2031 באמצעות השיטה. אם היעד יתממש, Huawei תוכל לנסות לעקוף חלק מהמגבלות על ציוד EUV באמצעות שינוי ארכיטקטוני, ולא באמצעות מרוץ ישיר להקטנת תהליך הייצור .

הרקע האסטרטגי: שבבים בתוך מלחמת הטכנולוגיה

אי אפשר לנתק את הטענות הללו מהמעמד של Huawei במאבק הטכנולוגי בין ארצות הברית לסין. Tau Scaling Law ו־LogicFolding מוצגות במפורש כדרך לפתח שבבים מתקדמים גם ללא גישה לסורקי EUV של ASML או למפעלי ייצור מובילים כמו TSMC — גישה שנפגעה בעקבות מגבלות הייצוא האמריקאיות .

חֶנְג הודה למעשה כי Huawei אינה מנסה לנצח את Nvidia במלחמת מפרטים של כרטיס בודד. במקום זאת, הוא הציג אסטרטגיה של ביצועים ברמת המערכת: שילוב של חומרה, תוכנה, אלגוריתמים ורשתות של אשכולות מחשוב. לפי הגישה הזו, תוכנות Huawei — ובהן CANN ו־MindSpore — וחיבורם של שבבים רבים אמורים לפצות על פערים בביצועים של שבב יחיד .

לריאיון יש גם משמעות תעשייתית ופוליטית. הופעה פומבית של מדען בכיר כל כך בחברה היא אירוע נדיר, והצגת היתרון המערבי הנוכחי כדרך ללא מוצא, לצד תיאור הנתיב המוגבל של Huawei כ״עתיד״, משמשת הן טיעון הנדסי והן מסר עידוד לתעשיית השבבים המקומית בסין .

האם זו פריצת דרך או פתרון עוקף?

בשלב זה, התשובה אינה ברורה. Reuters וכלי תקשורת נוספים ציינו כי מדובר בגישה חדשנית, אך היא עדיין לא הוכחה בקנה מידה רחב. לא ברור אם LogicFolding תוכל לספק ביצועים מעשיים שיתקרבו לארכיטקטורות הדור הבא של Nvidia, ויש אנליסטים שרואים בה בעיקר פתרון עוקף למגבלות הייצור — ולא מהפכה טכנולוגית מלאה .

המבחן הראשון צפוי להיות שבב הסמארטפון הבא של Huawei. חֶנְג אמר כי השבב ינותח בהמשך 2026, כדי להראות עד כמה הצליחה החברה לצמצם את הפער מול המתחרות .

לכן, ההכרזה של Huawei אינה מוכיחה עדיין שמרוץ הננומטרים הסתיים או ש־Nvidia עומדת בפני קריסה. היא כן מסמנת שינוי מעניין בשדה הקרב: מהתמקדות בלעדית בגודל הטרנזיסטור, לתחרות על תכנון, תעבורת נתונים, תוכנה ותפקוד של מערכת שלמה.