MemSilicon تُنهي مرحلة التيب-أوت لرقاقة RRAM من طراز MountTai 2026 بسعة 1 غيغابت وبنية 1T4R

في 12 أكتوبر 2026 أعلنت شركة MemSilicon الصينية (铭芯启睿) إنهاء مرحلة التيب-أوت (tape-out) للجيل الأول من رقاقة RRAM من طراز MountTai 2026. تبلغ سعة الرقاقة 1 غيغابت، أي 128 ميغابايت، وتقوم بنية 1T4R على أن يخدم ترانزستور واحد أربع خلايا مقاومية. وتصفها الشركة بأنها الأولى في العالم بهذه الكثافة والسعة على المسار التقني 1TnR. وهذا إعلان من MemSilicon نفسها، ولا تتوافر حتى الآن قياسات مستقلة.

لماذا تتشارك RRAM الترانزستور الواحد

تخزّن RRAM (الذاكرة المقاومية ذات الوصول العشوائي) البت في مقاومة غشاء رقيق: المقاومة المرتفعة تمثّل حالة، والمنخفضة تمثّل الحالة الأخرى. وهذه الذاكرة غير متطايرة، أي تحتفظ بالبيانات دون طاقة. في المخطط التقليدي 1T1R تُخصَّص لكل خلية ترانزستور اختيار (selector) خاص بها. والمشكلة أن الترانزستور كثيرًا ما يشغل مساحة أكبر من الخلية نفسها، وهو ما يحدّ من الكثافة.

يقوم نهج 1TnR على تقاسم ترانزستور واحد بين عدة خلايا. وفي صيغة 1T4R يخدم كل محدِّد أربع خلايا، فتتسع المساحة نفسها لعدد أكبر من البتات. لكن الثمن تعقيد هندسي: يجب كبح تيارات التسرّب والتأثير المتبادل بين الخلايا المتجاورة، واختيار جهود الكتابة والقراءة بدقة، والتعامل مع تفاوت المقاومة الذي هو أصلًا ملحوظ في RRAM. لذلك يُعدّ الانتقال من المصفوفات المخبرية إلى فئة الغيغابت حاجزًا قائمًا بذاته، وليس مجرد توسيع في النطاق.

ما المعروف عن الرقاقة

لم يتضمن الجزء المتاح من الإعلان سوى المعاملات الأساسية:

• المطوِّر: MemSilicon (铭芯启睿)؛
• الاسم: MountTai 2026 («泰山一号»)؛
• تاريخ الإعلان: 12 أكتوبر 2026؛
• البنية: 1T4R، والمسار التقني 1TnR؛
• السعة: 1 غيغابت (≈128 ميغابايت)؛
• المرحلة: تيب-أوت، أي أن التصميم سُلّم إلى المصنع؛
• التموضع: خطوة من الأبحاث المبكرة نحو منتجات بفئة الغيغابت.

لا يزال الحديث عن منتج جاهز مبكرًا. فالتيب-أوت يعني أن التصميم اكتمل وأن مخطط الرقاقة (layout) انتقل إلى المصنع. أما السيليكون العامل فلا يزال عليه أن يُنتَج ويُختبَر ويُرفَع معدل الرقائق السليمة (yield). ولا يتضمن الإعلان عملية التصنيع، ولا اسم المصنع، ولا سرعة الكتابة والقراءة، ولا عدد دورات إعادة الكتابة، ولا مدة الاحتفاظ بالبيانات، ولا استهلاك الطاقة. وهذه الأرقام تحديدًا ستحدد ما ستكون عليه MountTai عمليًا: نموذجًا تجريبيًا أم أساسًا لمنتجات تجارية.

لماذا يهم ذلك الذكاء الاصطناعي

في الاستدلال (inference) تكمن نقطة الاختناق في نقل البيانات، وليس في الحساب. فالوصول إلى الذاكرة الخارجية يكلّف طاقة أكبر بكثير من العملية الحسابية على العدد نفسه. لذلك تبحث الصناعة عن ذاكرة كثيفة غير متطايرة بجوار الحوسبة أو داخلها: تخزين الأوزان على الشريحة وإجراء الحسابات داخل الذاكرة.

ولتقدير الحجم: 128 ميغابايت بتكميم 4 بت تعادل نحو 256 مليون معامل. هذا قليل لنماذج LLM الكبيرة، لكنه رقم مهم للنماذج المدمجة على الأجهزة (التعرّف على الكلام، والرؤية، والمساعدات الصغيرة). كما يمكن ربط عدة رقاقات معًا، وتحتفظ الذاكرة بالأوزان دون طاقة، وهو أمر مهم للأجهزة التي تدخل في سكون كثيرًا.

ما الذي يجب متابعته لاحقًا

بالنسبة إلى مطوري الذكاء الاصطناعي على الأطراف (edge AI) وفرق العتاد، الأشهر المقبلة وقت للمراقبة وليست وقتًا للتخطيط. وستكون الحاسمة هي البيانات المستخلصة من السيليكون العائد من المصنع:

• التحمّل عند إعادة الكتابة والاحتفاظ بالبيانات في درجات حرارة مرتفعة؛
• نسبة أخطاء البتات والتفاوت في الخصائص بين الخلايا؛
• زمن القراءة والطاقة لكل بت؛
• عملية التصنيع، والتوافق مع المنطق، وأحجام الدفعات المتاحة.

إذا تأكدت الأرقام، فسيكون لدى 1TnR حجة في مواجهة أنواع أخرى من الذاكرة المدمجة. وإن لم تتأكد، فستكون نتيجة أخرى ضمن سلسلة العروض المخبرية. وإلى أن تُنشر القياسات، تبقى MountTai 2026 ادعاءً ببلوغ محطة تقنية لم يؤكدها حتى الآن سوى الشركة المصنّعة نفسها.