Более или менее удовлетворив потребности крупнейших производителей чипов в рамках так называемого «Закона о чипах», правительство США принялось распределять финансовую помощь среди более мелких компаний, которые готовы принять участие в возрождении американской полупроводниковой промышленности. Специализирующаяся на упаковке чипов Amkor получит $600 млн на строительство предприятия в Аризоне.

Источник изображения: Amkor Technology

Как можно догадаться, выбор места для строительства такого предприятия не был случайным. В Аризоне строит два передовых предприятия тайваньская компания TSMC, у Intel в этом штате тоже имеются мощности по выпуску чипов, и оба потенциальных клиента будут нуждаться в услугах компании Amkor. По меньшей мере, известно об адаптации производственных процессов этой компании под потребности TSMC и Apple, из чего можно сделать вывод, что на новых предприятиях в Аризоне этот тайваньский подрядчик будет выпускать чипы для Apple, а Amkor сможет их тестировать и упаковывать в том же штате.

Упоминаемое предприятие Amkor в Аризоне появится не позднее 2027 года, и площадь занимаемого им участка предполагает большой задел для расширения. Предприятие стоимостью около $2 млрд разместится на территории площадью более 22 га, одни только «чистые комнаты» в его составе будут занимать 46 451 м². Это в два раза больше, чем на одном из предприятий Amkor во Вьетнаме, и строящаяся фабрика в Аризоне станет для компании не только первым предприятием на территории США, но и крупнейшим в стране. Предполагается, что оно обеспечит работой около 2000 человек.

Из $600 млн выделенных властями США средств только $400 млн будут безвозвратными субсидиями, оставшиеся $200 млн окажутся льготными кредитами. Кроме того, компания сможет воспользоваться налоговыми вычетами в размере 25 % на свои капитальные затраты. По меркам мировой отрасли, в США очень мало предприятий по упаковке чипов — всего 2 % от мирового количества, тогда как Китай занимает в этой сфере 38 %. По величине субсидий со стороны властей США компания Amkor окажется на седьмом месте после Intel, TSMC, Samsung, Micron и GlobalFoundries. Один из проектов Intel в этом рейтинге учитывается отдельной строчкой, а вообще аналогичную сумму субсидий в $400 млн получит и компания GlobalWafers, просто ей не положены льготные кредиты сверх этой суммы.

В 2015 году Amazon поглотила компанию Annapurna Labs, силами выходцев из которой сейчас разрабатывает собственные ускорители вычислений для систем искусственного интеллекта. Об этом стало известно на этой неделе со слов руководителя профильного подразделения AWS во время визита журналистов в лабораторию в Техасе.

Источник изображения: AWS

Как отмечает Reuters, работой над созданием специализированных чипов для нужд Amazon в данном исследовательском центре занимается около шести инженеров. Их работа тщательно засекречена, но AWS уже располагает прототипами данных ускорителей, которые работают в серверной стойке, расположенной в лаборатории. Руководит этой деятельностью Рами Синно (Rami Sinno), который обладает опытом работы в Arm, Calxeda, Freescale Semiconductor, Marvell и Intel.

Amazon намеревается снизить степень своей зависимости от Nvidia, которая фактически монополизировала рынок ускорителей вычислений, и для крупного игрока облачного сегмента, коим является AWS, подобная инициатива может сэкономить какое-то количество средств в конечном итоге. Принято считать, что Microsoft и Alphabet (Google) тоже создают свои ускорители вычислений. По словам Рами Синно, клиенты AWS всё чаще требуют более дешёвых альтернатив решениям Nvidia.

По словам вице-президента AWS по вычислениям и сетевым решениям Дэвида Брауна (David Brown), компания верит, что можно добиться улучшения соотношения цены и быстродействия вычислительных компонентов на 40–50 % относительно предложений Nvidia. Сейчас AWS контролирует почти треть рынка облачных услуг, на долю Microsoft Azure приходится примерно 25 %. Amazon уже внедрила в своей инфраструктуре 80 000 чипов собственной разработки для ускорения ИИ. Сопутствующие процессоры Graviton сейчас эксплуатируются в количестве 250 000 штук, но они не имеют специализированных функций для ускорения работы систем искусственного интеллекта.

В плане своей способности поставлять клиентам ускорители вычислений Nvidia зависит от TSMC не только с точки зрения обработки кремниевых пластин, но и на этапе компоновки чипов с использованием уникального метода пространственной упаковки CoWoS. Попытки руководства первой из компаний получить для этих нужд выделенные производственные мощности TSMC не увенчались успехом, если верить слухам.

Источник изображения: Nvidia

Данную информацию публикует ресурс Mirror Media, ссылаясь на подробности о программе визита основателя Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang) на Тайвань в июне этого года. По данным источников, тогда у него состоялась встреча не только с отошедшим от дел основателем TSMC Моррисом Чаном (Morris Chang), но и действующим руководителем компании Си-Си Вэем (C.C. Wei). Глава Nvidia в тот момент, если верить слухам, попросил у TSMC выделить под нужды его компании отдельную производственную линию, на которой будут упаковываться ИИ-чипы этой марки, но получил отказ от представителей тайваньского подрядчика. Исход переговоров создал некоторую напряжённость в отношениях между компаниями, как отмечают источники, но нынешний председатель совета директоров Си-Си Вэй сделал всё возможное, чтобы загладить последствия.

На недавней квартальной конференции руководство TSMC признало, что компания не сможет удовлетворить спрос на выпуск компонентов для систем искусственного интеллекта как минимум до 2026 года. При этом тайваньский производитель до сих пор не может найти баланс спроса и предложения, но старается рационально определять размер необходимых капитальных затрат. По всей видимости, вложения в производственную линию для упаковки чипов Nvidia на данном этапе кажутся руководству TSMC нерациональными. Тем более, что норма прибыли в этой сфере услуг приближается к средней по компании, не обеспечивая каких-то впечатляющих преимуществ. Как отмечается, отказ TSMC был мотивирован возможными последствиями для отношений компании с другими клиентами, которые также захотели бы добиться определённых привилегий. Сохраняя равные для всех клиентов условия, TSMC может обеспечить более предсказуемую ситуацию с масштабированием производственных мощностей.

В прошлом, как отмечают знакомые с практикой дел TSMC источники, эта компания предоставляла крупным клиентам определённые привилегии. Например, Apple в своё время попросила предоставить ей выделенные линии по выпуску чипов, и TSMC пошла на это, но в тот период тайваньский производитель сильно зависел от заказов Apple и не мог пренебрегать такой возможностью оптимальным образом загрузить свой конвейер. В случае с Nvidia ситуация заметно отличается. Как ожидается, TSMC не сможет покрыть потребности рынка в мощностях по упаковке чипов по методу CoWoS даже к концу следующего года, поскольку спрос будет расти опережающими темпами. Подобное положение на рынке, близкое к монопольному, позволяет TSMC более жёстко отстаивать свои интересы в переговорах с заказчиками. Это заметно даже по высказываниям Си-Си Вэя, который недавно признался, что хотел бы брать с той же Nvidia больше денег за услуги TSMC.

Амбиции руководства OpenAI в сфере разработки и производства собственных ускорителей для систем искусственного интеллекта не являются секретом, и накануне издание The Information сообщило, что компания вела переговоры о разработке соответствующего чипа с Broadcom. Акции последней на этом фоне успели вырасти в цене на 3 %.

Источник изображения: Shutterstock

Как отмечает источник, Broadcom была лишь одним из разработчиков, с которыми вела переговоры OpenAI. Среди вовлечённых в процесс оказались и выходцы из Google, имеющие опыт разработки процессоров семейства Tensor. Некоторых из них OpenAI успела нанять для реализации соответствующих собственных замыслов. Перед специалистами ставилась задача по разработке ускорителей серверного класса для систем искусственного интеллекта.

Глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) не раз жаловался на нехватку аппаратной инфраструктуры для подобающего его планам развития систем искусственного интеллекта. Его компания могла бы оказать содействие партнёрам в строительстве не только центров обработки данных, но и предприятий по выпуску компонентов, а также электростанций. В составе Broadcom имеется подразделение, разрабатывающее чипы с учётом пожеланий конкретных заказчиков.

Если бы проект OpenAI удалось реализовать, то процессор Broadcom начал выпускаться не ранее 2026 года в лучшем случае. Попутно руководству OpenAI пришлось вести переговоры с Samsung и SK hynix по поводу оснащения соответствующих ускорителей памятью типа HBM. Выпускать чип OpenAI планировала на мощностях компании TSMC, причём Альтман вёл с последней переговоры и об увеличении объёмов выпуска чипов Nvidia, которые OpenAI также активно использует.

Даже далёкие от специфики полупроводниковой отрасли эксперты не раз предупреждали, что усилия властей США по возрождению данного сегмента промышленности должны предусматривать комплексный подход. На территории страны должны появляться не только производства чипов, но и их подрядчиков. Производитель кремниевых пластин GlobalWafers на этом основании получит до $400 млн субсидий на строительство предприятий в Техасе и Миссури.

Источник изображения: Samsung Electronics

GlobalWafers является тайваньским производителем кремниевых пластин — по сути, заготовок для дальнейшего производства кремниевых кристаллов, которые в конечном итоге становятся процессорами и микросхемами различного назначения. Без присутствия на территории США достаточного количества профильных предприятий сложно было бы обеспечить самодостаточность местной полупроводниковой промышленности. Рассчитывая потратить $4 млрд на строительство предприятий по выпуску кремниевых пластин в штатах Техас и Миссури, эта компания теперь может претендовать на $400 млн субсидий от американских властей.

Об этом сообщило агентство Bloomberg, назвав этот грант уже 13-м по счёту в составе программы поддержки американской национальной полупроводниковой отрасли, для развития которой в конце 2022 года был принят так называемый «Закон о чипах», предусматривающий выделение $39 млрд на строительство предприятий, так или иначе связанных с выпуском чипов на территории США. Данная сумма будет распределена между соискателями субсидий, а ещё они могут претендовать на $75 млрд льготных кредитов и налоговые вычеты в размере 25 %.

В общей сложности на получение части из $39 млрд субсидий претендуют более 670 компаний из США и других стран, GlobalWafers в списке «счастливчиков» оказывается на седьмом месте по величине получаемой финансовой помощи, с большим отрывом уступая шестую позицию американской компании GlobalFoundries. Реализация двух проектов GlobalWafers в Техасе и Миссури будет способствовать созданию 2500 рабочих мест в этих штатах. Заинтересованность американских властей в субсидировании проектов объясняется ещё и тем, что GlobalWafers будет снабжать американских клиентов особыми кремниевыми пластинами, которые используются для изготовления чипов оборонного назначения. Строительство предприятия в Техасе компания уже ведёт, оно будет более крупным из упоминаемых двух.

Несмотря на экспортные ограничения, введённые правительством США, американские производители оборудования для производства микросхем значительно увеличили свои поставки в Китай. Это касается в первую очередь оборудования для производства устаревших чипов, на которое не распространяются ограничения.

Источник изображения: Copilot

Как сообщает японское издание Nikkei Asia, на долю Китая пришлось 43 % продаж американской компании Applied Materials в период с февраля по апрель, что на 22 процентных пункта больше, чем в прошлом году. Доля продаж от Lam Research, также компании из США, выросла на 20 пунктов до 42 % за период с января по март. Такие показатели явно идут вразрез с планами Вашингтона по ограничению экспорта в Китай.

Напомним, в 2022 году США ввели запрет на поставки оборудования для производства передовых полупроводников в Китай. Однако оборудование для изготовления чипов для товаров массового производства под ограничения не попало. Несмотря на усилия по созданию цепочек поставок, производители оборудования не смогли снизить зависимость от китайского рынка, хоть правительство и отчиталось на недавней конференции Semicon West об успехах программы «Закон о чипах и науке» (CHIPS and Science Act), бюджет которой составляет $52,7 млрд, упомянув при этом инвестиционные планы таких технологических гигантов как Intel, Samsung и TSMC.

Представители администрации США заявляют, что цель состоит не в том, чтобы разорвать экономические связи с Китаем, а в том, чтобы ограничить сферы, связанные с национальной безопасностью.

Однако, по словам экспертов, рост экспорта любого оборудования в Китай несёт риски для США в любом случае, так как способствует развитию китайской полупроводниковой отрасли. Тем более, что Пекин поставил задачи по созданию собственных цепочек поставок полупроводников, что в долгосрочной перспективе может создать сильную конкуренцию для американских производителей оборудования.

Стоит отметить, что согласно прогнозу отраслевой ассоциации SEMI, мировые продажи оборудования для производства чипов вырастут на 3,4 % до $109 млрд в 2024 году, при этом на Китай придётся более 30 % этого объёма, что делает эту страну крупнейшим рынком и двигателем спроса.

«У нас очень сильные коммерческие отношения с Китаем», — заявил заместитель министра экономического роста США Хосе Фернандес (Jose Fernandez) в интервью изданию Nikkei. Несмотря на то, что США будут регулировать области, связанные с национальной безопасностью, цель не заключается в разрыве экономических отношений между двумя странами, подчеркнул он.

Ассоциация JEDEC опубликовала предварительную спецификацию памяти HBM4 четвёртого поколения, которая обещает значительное увеличение объёма и пропускной способности для систем искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений.

Источник изображения: AMD

JEDEC представила спецификацию памяти HBM4 (High-Bandwidth Memory) нового поколения, приближаясь к завершению разработки нового стандарта DRAM, сообщает Tom's Hardware. Согласно опубликованным данным, HBM4 будет поддерживать 2048-битный интерфейс на стек, хотя и с более низкой скоростью передачи данных по сравнению с HBM3E. Кроме того, новый стандарт предусматривает более широкий диапазон слоёв памяти, что позволит лучше адаптировать её для различных типов приложений.

Новый стандарт HBM4 будет поддерживать стеки объёмом 24 Гбайт и 32 Гбайт, а также предложит конфигурации для 4-, 8-, 12- и 16-слойных стеков с вертикальными межсоединениями TSV. Комитет JEDEC предварительно согласовал скоростные режимы до 6,4 Гт/с, но при этом ведутся дискуссии о возможности достижения ещё более высокой скорости передачи данных.

16-слойный стек на основе 32-гигабитных чипов сможет обеспечить ёмкость 64 Гбайт, то есть в этом случае процессор с четырьмя модулями памяти сможет поддерживать 256 Гбайт памяти с пиковой пропускной способностью 6,56 Тбайт/с при использовании 8192-битного интерфейса.

Несмотря на то, что HBM4 будет иметь удвоенное количество каналов на стек по сравнению с HBM3 и больший физический размер для обеспечения совместимости, один контроллер сможет работать как с HBM3, так и с HBM4. Однако для размещения различных формфакторов потребуются разные подложки. Интересно, что JEDEC не упомянула о возможности интеграции памяти HBM4 непосредственно в процессоры, что, пожалуй, является наиболее интригующим аспектом нового типа памяти.

Ранее компании SK hynix и TSMC объявили о сотрудничестве в разработке базовых кристаллов HBM4, а несколько позднее на Европейском симпозиуме 2024, TSMC подтвердила, что будет использовать свои технологические процессы 12FFC+ (12-нм класс) и N5 (5-нм класс) для производства этих кристаллов.

Процесс N5 от TSMC позволяет интегрировать больше логики и функций, с шагом межсоединений от 9 до 6 микрон, что критически важно для интеграции на кристалле. Процесс 12FFC+, основанный на 16-нм FinFET-технологии TSMC, обеспечит производство экономически эффективных базовых кристаллов, соединяющих память с хост-процессорами с помощью кремниевых подложек.

Отметим, что HBM4 в первую очередь разработана для потребностей генеративного искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений, которые требуют обработки очень больших объёмов данных и выполнения сложных вычислений. Поэтому маловероятно, что мы увидим HBM4 в клиентских приложениях, таких как GPU. Компания SK hynix рассчитывает наладить выпуск HBM4 в 2026 году.

Японская холдинговая компания SoftBank приобрела британскую компанию Graphcore, специализирующуюся на производстве чипов, в том числе решений для искусственного интеллекта. Эта сделка является частью многомиллиардной стратегии SoftBank по укреплению позиций в сфере ИИ.

Источник изображения: Copilot

Компания Graphcore, основанная в 2016 году ветеранами британской полупроводниковой индустрии, присоединится к портфелю SoftBank, в котором уже находится разработчик чипов Arm. Это приобретение отражает намерение Масаёси Сона (Masayoshi Son), основателя SoftBank, сделать «следующую большую ставку» в технологической индустрии, сообщает Financial Times.

Сумма сделки не разглашается, но по информации источников, знакомых с ситуацией, она составила чуть более 600 миллионов долларов. Стоит отметить, что в 2020 году Graphcore оценивалась примерно в 2,5 миллиарда долларов. Однако в 2022 году компания столкнулась с трудностями в коммерциализации своей технологии и сообщила о продажах всего на 2,7 миллиона долларов и убытках до налогообложения в размере $205 млн.

Поддержка SoftBank в данном случае является реальным шансом расширить производство и выйти на новый уровень, так как SoftBank планирует предоставить Graphcore значительные ресурсы. Найджел Тун (Nigel Toon), генеральный директор и один из учредителей Graphcore, оставшийся на своём посту после заключения сделки, заявил, что главной проблемой компании была недостаточная масштабируемость и капитал. Он надеется, что теперь Graphcore сможет конкурировать с такими технологическими гигантами, как Nvidia и AMD. Сделка была проведена после получения всех необходимых разрешений от регулирующих органов в Великобритании и США, а также одобрения с точки зрения национальной безопасности от британского правительства.

Немаловажно, что перед сделкой Graphcore решила выйти из своего китайского бизнеса, после того как экспортный контроль США на чипы ИИ сделал работу с Поднебесной, по словам Туна, крайне сложной. Теперь Graphcore и SoftBank сосредоточатся на клиентах в Америке и Европе.

Отмечается, что эта сделка является очередным шагом в реализации амбициозных планов Масайоси Сона по созданию эры искусственного интеллекта. SoftBank также недавно инвестировала более 1 миллиарда долларов в британский стартап Wayve, занимающийся разработкой самоуправляемых автомобилей.

Компания AMD объявила о соглашении по приобретению финской компании Silo AI, ведущего европейского разработчика специализированных систем искусственного интеллекта. Сумма сделки составила 665 млн долларов. Это приобретение укрепит позиции AMD на быстрорастущем рынке специализированного ПО и сервисов, связанных с ИИ, и поможет сократить отставание от лидера отрасли в лице Nvidia.

Источник изображения: Timothy Dykes / Unsplash

По сообщению Bloomberg, базирующаяся в Хельсинки Silo AI позиционирует себя как крупнейшая частная лаборатория ИИ в Европе. При этом компания специализируется на создании ИИ-моделей и систем, адаптированных под конкретные потребности заказчиков, среди которых такие гиганты как Allianz SE, Unilever Plc и подразделение BMW Rolls-Royce. Согласно заявлению AMD, генеральный директор Silo AI Питер Сарлин (Peter Sarlin) продолжит руководить своей командой, которая войдёт в состав группы искусственного интеллекта AMD.

AMD рассматривается как ближайший потенциальный конкурент Nvidia на быстрорастущем рынке оборудования для систем ИИ. Графические процессоры, на которых специализируются обе компании, оказались наиболее эффективным средством для обучения больших языковых моделей (LLM), лежащих в основе таких сервисов, как ChatGPT от OpenAI и Copilot от Microsoft.

Старший вице-президент AMD Вамси Боппана (Vamsi Boppana) подчеркнул, что опыт команды Silo AI в разработке передовых ИИ-моделей и решений, включая современные языковые модели, работающие на платформах AMD, ускорит реализацию ИИ-стратегии компании и внедрение ИИ-решений для глобальных клиентов.

Важно отметить, что AMD относительно недавно вышла на рынок специализированных систем ИИ и стремительно наращивает свой аппаратный и программный потенциал. Под руководством генерального директора Лизы Су (Lisa Su) компания недавно представила линейку ускорителей MI300 и прогнозирует выручку от ИИ-ускорителей в размере около $4 млрд в этом году. Для сравнения, Nvidia ожидает получить более 100 миллиардов долларов в текущем году только от производства чипов для центров обработки данных.

Относительно финансовых показателей Bloomberg пишет, что с начала 2024 года акции AMD выросли примерно на 20 %, отставая от 38-% роста индекса полупроводников Филадельфийской фондовой биржи и 165-% роста Nvidia. Несмотря на это, рыночная капитализация AMD в $286 млрд близка к историческому максимуму.

Стоимость чипов оперативной памяти типа DDR4 заметно выросла в последнее время, несмотря на высокий уровень запасов и распространение памяти DDR5. Покупатели по-прежнему предпочитают DDR4 более новой DDR5 из-за того, что последняя продаётся по значительно более высокой цене, сообщает TrendForce в последнем отчёте о тенденциях цен на компьютерную память.

По данным аналитиков, средняя спотовая цена на популярные чипы DDR4 1Gx8 2666MT/s выросла на 2,92 % — с $1,918 на прошлой неделе до $1,974 на этой неделе. Поставщики чипов оперативной памяти намерены стабилизировать спотовые цены на продукцию DDR4. Тем не менее, эксперты отмечают, что для определения наметившегося роста необходим дальнейший мониторинг уровня запасов.

Источник изображениq: Trendforce

В то же время, спотовый рынок флеш-памяти NAND остаётся вялым, а цены на различные продукты начали снижаться после того, как цена на 512-гигабитные TLC-чипы в пластинах упала ниже порога в 3 доллара за штуку на прошлой неделе. При этом покупатели осторожно относятся к ценовым запросам, несмотря на замедление снижения спотовых цен, что не оставляет поводов для оптимизма в отношении сделок.

Принятый ещё в конце 2022 года «Закон о чипах» подразумевает выделение не только $39 млрд на субсидирование строительства новых предприятий по производству полупроводниковых компонентов, но и $11 млрд на исследования и разработки. Из этой суммы $1,6 млрд будут направлены на субсидирование разработок в сфере совершенствования технологий упаковки чипов.

Источник изображения: IBM

Об этом сообщает Bloomberg со ссылкой на заместителя министра торговли США Лори Локасцио (Laurie Locascio). Именно это ведомство занимается распределением целевых субсидий по «Закону о чипах». Указанную сумму планируется распределить между пятью направлениями исследований в разных областях, так или иначе имеющих отношение к технологии упаковки чипов. Соответственно, на каждое из направлений исследований может быть выделено до $150 млн субсидирования. Помимо прочего, государственные средства помогут разработчикам создать прототипы изделий, использующие новые технологии упаковки чипов. К одной из категорий относятся оборудования и оснастка, другая объединяет энергоснабжение и методы отвода тепла, третья имеет отношение к соединениям в оборудовании, четвёртая покрывает средства автоматизированного проектирования, а пятая относится к так называемым чиплетам.

На территории США осуществляется не более 3 % операций по тестированию и упаковке чипов, основная часть профильных производственных мощностей сконцентрирована в Азии, поэтому власти страны пытаются диверсифицировать соответствующие риски по географическому признаку. Предприятия по тестированию и упаковке чипов на территории США собираются строить Intel, SK hynix, Amkor Technology и Samsung Electronics.

Технологические гиганты и стартапы переходят на более компактные и эффективные модели искусственного интеллекта, стремясь сократить расходы и повысить производительность. Эти модели, в отличие от своих «старших братьев», таких как GPT-4, могут обучаться на меньшем объёме данных и специализируются на решении конкретных задач.

Источник изображения: Copilot

Microsoft, Google, Apple и стартапы, такие как Mistral, Anthropic и Cohere, всё чаще обращаются к малым и средним языковым моделям искусственного интеллекта. В отличие от больших моделей (LLM), таких как GPT-4 от OpenAI, которые используют более одного триллиона параметров и их разработка оценивается далеко за 100 миллионов долларов, компактные модели обучаются на более узких наборах данных и могут стоить менее 10 миллионов долларов, при этом используя менее 10 миллиардов параметров.

Компания Microsoft, один из лидеров в области ИИ, представила семейство небольших моделей под названием Phi. По словам генерального директора компании Сатьи Наделлы (Satya Nadella), эти модели в 100 раз меньше бесплатной версии ChatGPT, но при этом справляются со многими задачами почти так же эффективно. Юсуф Мехди (Yusuf Mehdi), коммерческий директор Microsoft, отметил, что компания быстро осознала, что эксплуатация крупных моделей ИИ обходится дороже, чем предполагалось изначально, что побудило Microsoft искать более экономичные решения.

Другие технологические гиганты также не остались в стороне. Google, Apple, а также Mistral, Anthropic и Cohere выпустили свои версии малых и средних моделей. Apple, в частности, планирует использовать такие модели для запуска ИИ локально, непосредственно на смартфонах, что должно повысить скорость работы и безопасность. При этом потребление ресурсов на смартфонах будет минимальным.

Эксперты отмечают, что для многих задач, таких как обобщение документов или создание изображений, большие модели вообще могут оказаться избыточными. Илья Полосухин, один из авторов основополагающей статьи Google в 2017 году, касающейся искусственного интеллекта, образно сравнил использование больших моделей для простых задач с поездкой в магазин за продуктами на танке. «Для вычисления 2 + 2 не должны требоваться квадриллионы операций», — подчеркнул он.

Компании и потребители также ищут способы снизить затраты на эксплуатацию генеративных технологий ИИ. По словам Йоава Шохама (Yoav Shoham), соучредителя ИИ-компании AI21 Labs из Тель-Авива, небольшие модели могут отвечать на вопросы, если перевести всё в деньги, всего за одну шестую стоимости больших языковых моделей.

Интересно, что ключевым преимуществом малых моделей является возможность их тонкой настройки под конкретные задачи и наборы данных. Это позволяет им эффективно работать в специализированных областях при меньших затратах, например, только в юридической отрасли.

Однако эксперты отмечают, что компании не собираются полностью отказываться от LLM. Например, Apple объявила об интеграции ChatGPT в Siri для выполнения сложных задач, а Microsoft планирует использовать последнюю модель OpenAI в новой версии Windows. А такие компании как Experian из Ирландии и Salesforce из США, уже перешли на использование компактных моделей ИИ для чат-ботов и обнаружили, что они обеспечивают такую же производительность, как и большие модели, но при значительно меньших затратах и с меньшими задержками обработки данных.

Переход к малым моделям происходит на фоне замедления прогресса в области больших публично доступных моделей искусственного интеллекта. Эксперты связывают это с нехваткой высококачественных новых данных для обучения, и в целом, указывают на новый и важный этап эволюции индустрии.

На новых предприятиях по выпуску чипов, которые построят в США местные и зарубежные компании при помощи государственных субсидий, появятся многочисленные вакансии, которые нужно будет заполнять местными специалистами. Обеспечить их подготовку в адекватных количествах помогут средства, выделяемые властями в рамках «Закона о чипах», как поясняет Bloomberg.

Источник изображения: Micron Technology

По некоторым оценкам, дефицит специалистов технического профиля в американской полупроводниковой отрасли к 2030 году будет измеряться 90 000 человек, и чтобы покрыть его хотя бы частично, потребуется финансировать их подготовку не только за счёт частных компаний, но и государства. По информации Bloomberg, намеревающиеся построить новые предприятия в США компании Intel, Samsung, TSMC и Micron готовы потратить на соответствующие нужды по $40–50 млн каждая.

Дополнительно власти США собираются направить на финансирование десяти образовательных программ для полупроводниковой отрасли от $500 000 до $2 млн в каждом случае. Эти средства будут изысканы из тех $5 млрд, которые власти страны намерены направить на создание и развитие Национального центра полупроводниковых технологий. С момента подписания в 2022 году «Закона о чипах» около 50 муниципальных образовательных учреждений в США ввели в свои учебные планы программы подготовки специалистов для полупроводниковой отрасли. Попутно был объявлен претендент на получение 12-го гранта на строительство предприятия по производству чипов в США. Им оказалась компания Rogue Valley Microdevices из Флориды, которая построит на территории штата предприятие по выпуску чипов, применяемых как в оборонной сфере, так и в сегменте биотехнологий.

В США стартовала программа по преодолению кадрового голода в полупроводниковой отрасли. Инициатива «Альянс партнёров по развитию рабочей силы» администрации президента США призвана не допустить нехватки квалифицированных специалистов, которая может подорвать производство чипов. На реализацию программы будет направлена часть из $5 млрд, выделенных на создание Национального центра полупроводниковых технологий (NSTC) по «Закону о чипах и науке» 2022 года.

Источник изображения: poto_qin / Pixabay

NSTC планирует распределить гранты между десятью проектами, направленными на развитие кадрового потенциала отрасли. Бюджет каждого из них составит от $500 тыс. до $2 млн. Эта инициатива знаменует собой первую возможность целевого финансирования подготовки специалистов в рамках недавно принятого закона. В то время как дополнительные процессы подачи заявок будут запущены центром в ближайшие месяцы, окончательный объём финансирования определится лишь после подробного анализа всех поступивших предложений.

«Закон о чипах и науке», принятый в 2022 году, ознаменовал собой поворотный момент в развитии полупроводниковой индустрии США. Беспрецедентная сумма в $39 млрд выделяется на гранты для стимулирования производства чипов внутри страны, в то время как дополнительные $11 млрд направляются на исследования и разработки в этой области, включая создание NSTC. Реакция промышленности на эти стимулы превзошла самые оптимистичные прогнозы: компании взяли на себя обязательства по инвестициям, превышающим выделенные средства более чем в десять раз, что, несомненно, должно радикально изменить глобальную цепочку поставок полупроводников.

Представители промышленности и правительства бьют тревогу: без масштабных вложений в человеческий капитал новейшие высокотехнологичные производства рискуют остаться без квалифицированных кадров. Согласно прогнозам, к 2030 году дефицит технических специалистов в США может достигнуть 90 000 человек. Эта проблема приобретает особую остроту в свете амбициозной цели США — к указанному сроку обеспечить не менее пятой части мирового производства самых передовых чипов.

Майкл Барнс (Michael Barnes), занимающий пост старшего менеджера программ развития трудовых ресурсов в Natcast — некоммерческой организации, управляющей NSTC, — подчеркнул: «Создание внутренней экосистемы трудовых ресурсов для полупроводниковой отрасли, способной поддержать её стремительный рост, является для нас задачей первостепенной важности».

За два года, минувшие с момента подписания президентом США «Закона о чипах и науке», образовательный ландшафт страны претерпел кардинальные изменения. Свыше 50 муниципальных колледжей объявили о запуске новых или расширении существующих программ, связанных с полупроводниковой отраслью. Четыре крупнейших производственных гранта, выделенные в рамках действующего закона таким гигантам, как Intel, TSMC, Samsung Electronics и Micron Technology, включали от $40 млн до $50 млн целевого финансирования на развитие рабочей силы, что ещё раз подчёркивает приоритетность кадрового вопроса в данном секторе экономики.

Министерство торговли США продолжает оказывать активную поддержку развитию полупроводниковой отрасли. В понедельник был анонсирован двенадцатый грант в рамках производственной программы: $6,7 млн получит компания Rogue Valley Microdevices. Эти средства будут направлены на поддержку строительства и оснащения новой фабрики во Флориде, которая будет специализироваться на производстве микросхем оборонного и биомедицинского назначения. Данное решение подчёркивает стратегическую важность развития производства полупроводников и укрепления позиций США на мировом рынке высоких технологий.

Вице-президент корпорации Nvidia ушла из компании и заняла пост финансового директора Lightmatter — стартапа, специализирующегося на разработке инновационных чипов для задач искусственного интеллекта с использованием технологии кремниевой фотоники.

Источник изображения: Copilot

По сообщению Bloomberg, Симона Янковски (Simona Jankowski), покинувшая пост вице-президента Nvidia в прошлом месяце, присоединилась к стартапу Lightmatter, базирующегося в Калифорнии, в качестве финансового директора. Янковски, проработавшая в Nvidia почти семь лет и курировавшая отношения с инвесторами и стратегические финансы, заявила, что «Lightmatter — это единственная причина, ради которой я бы покинула Nvidia». До работы в Nvidia она длительное время была аналитиком по вопросам, связанным с полупроводниками в крупнейшем инвестиционном банке США Goldman Sachs Group.

Simona Jankowski Источник изображения: Lightmatter

По словам генерального директора и сооснователя компании Ника Харриса (Nick Harris), Lightmatter имеет «невероятную рыночную динамику» и его продукты вскоре появятся в некоторых крупнейших мировых центрах обработки данных. Он утверждает, что компания имеет все шансы стать чем-то гораздо большим, чем Mellanox Technologies, которую Nvidia приобрела в 2020 году за $7 млрд.

Отмечается, что Lightmatter уже сотрудничает с некоторыми производителями микросхем, предлагая комплектующие, объединяющие их продукты. Однако имена партнёров пока не раскрываются. Харрис также подчёркивает, что компания хорошо финансируется и получила инвестиции в размере около полумиллиарда долларов в частности от GV (бывшая Google Ventures). При этом в прошлом году было привлечено $155 млн при оценке самой компании в $1,2 млрд.

Харрис пояснил, что компания выбрала Янковски из-за её уникального сочетания технических знаний и навыков в области финансов и планирования, так необходимых для повышения эффективности предприятия в целом.