TSMC: تقنية التصنيع 3 نانومتر محجوزة بالكامل حتى عام 2027
تواجه شركة TSMC التايوانية نقصاً في الطاقة الإنتاجية لتقنية التصنيع 3 نانومتر (3-nm) بسبب ارتفاع الطلب على رقائق الذكاء الاصطناعي. وجميع الطاقات الإنتاجية محجوزة حتى عام 2027. ويرى Deutsche Bank أن هذا الوضع يمنح Samsung Electronics فرصة لاستقطاب جزء من الطلبيات.
معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من 36Kr (36氪)؛ بتحرير Hamidun News
وجدت شركة TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company) التايوانية، أكبر مصنّع لأشباه الموصلات في العالم، نفسها أمام وضع غير مسبوق: فخط الإنتاج المتقدم لديها، الذي يعتمد تقنية التصنيع 3 نانومتر (3-nm)، يعمل بكامل طاقته، وجميع الطاقات الإنتاجية محجوزة حتى عام 2027. ويعود السبب إلى النمو الهائل في الطلب على الرقائق اللازمة لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) وتشغيلها.
تُعدّ تقنية التصنيع 3 نانومتر (3-nm) من أحدث أساليب تصنيع أشباه الموصلات وأكثرها تعقيداً. فهي تتيح إنتاج رقائق أصغر حجماً وأسرع وأكثر كفاءة في استهلاك الطاقة، وهو أمر حاسم للمهام كثيفة الموارد، مثل تدريب الشبكات العصبية ومعالجة كميات ضخمة من البيانات. وقد أدى تنامي شعبية الذكاء الاصطناعي في جميع المجالات، من السيارات ذاتية القيادة إلى الخدمات السحابية، إلى زيادة حادة في الطلب على هذه الرقائق، وهو ما تسبب في نقص الطاقة الإنتاجية لدى TSMC.
ويفرض هذا الوضع تحديات جدية على كثير من الشركات التي تعتمد على TSMC في توريد الرقائق. ويتعلق الأمر في المقام الأول بمطوّري أنظمة الذكاء الاصطناعي ومصنّعيها، إذ سيتعين عليهم الآن إما انتظار دورهم في الإنتاج أو البحث عن موردين بدلاء. ومن الواضح أن التأخر في توريد الرقائق قد يؤثر سلباً في وتيرة تطور صناعة الذكاء الاصطناعي عموماً.
ويرى محللو Deutsche Bank أن الوضع الحالي يفتح فرصاً جديدة أمام شركة Samsung Electronics الكورية الجنوبية، التي تمتلك بدورها تقنيات تصنيع الرقائق بتقنية 3 نانومتر (3-nm). وقد تحاول Samsung استقطاب جزء من طلبيات TSMC عبر عرض مهل تصنيع أقصر. غير أن قدرة Samsung على الاستفادة الكاملة من هذه الفرصة ستتضح مع مرور الوقت. ولا بد من الأخذ في الحسبان أن TSMC تمتلك خبرة هائلة وسمعة راسخة كمورّد موثوق، ما يجعلها جذابة لكثير من العملاء رغم مشكلات الطاقة الإنتاجية الراهنة.
وبالنسبة للمستخدمين النهائيين، قد يعني ذلك ارتفاع أسعار الأجهزة والخدمات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. فنقص الرقائق والتنافس على الطاقات الإنتاجية قد يؤديان إلى ارتفاع أسعار أشباه الموصلات، وهو ما سينعكس حتماً على تكلفة المنتجات النهائية. كما يُحتمل تأخر إطلاق طُرُز جديدة من الهواتف الذكية والحواسيب وغيرها من الأجهزة التي تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
وخلاصة القول إن نقص رقائق TSMC بتقنية 3 نانومتر يمثل تحدياً جدياً لصناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها. فهو يبرز الاعتماد المتزايد على عدد محدود من مصنّعي أشباه الموصلات، والحاجة إلى تنويع مصادر التوريد. ومن المرجح أن تشتد المنافسة في سوق تصنيع الرقائق خلال السنوات المقبلة، مع سعي شركات أخرى إلى حجز موقع لها في هذا القطاع سريع النمو. كما يطرح هذا الوضع مسألة الحاجة إلى الاستثمار في تطوير طاقات إنتاجية وتقنيات جديدة لتلبية الطلب المتنامي على رقائق الذكاء الاصطناعي.
Test Frontier LLMs & Autonomous Agents in One Workspace
Run Claude Opus 5.5, GPT-6, Gemini 3.1, and DeepSeek side-by-side in Nomad AI (nomadnet.ai) — unified model routing, deep research, and multimodal workflows under one subscription.
أهم ما في عالم الذكاء الاصطناعي — مرة كل أسبوع
سبع قصص مهمة فعلاً هذا الأسبوع، مختارة بعناية. بلا ضجيج ولا بيانات صحفية.
تم! تحقق من بريدك للتأكيد.