أخبار الصناعة: عمليات الاندماج والاستحواذ في صناعة أشباه الموصلات العالمية تشهد ارتفاعاً مجدداً

عالم مارفل السينمائي + الذكاء الاصطناعي: اتجاه حتمي

استحوذت شركة STMicroelectronics على شركة Deeplite، مع التركيز على الذكاء الاصطناعي الطرفي.

في أبريل من هذا العام، استحوذت شركة STMicroelectronics (ST) على شركة Deeplite الكندية الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، ما أثار اهتمامًا واسعًا في القطاع. وكما نعلم جميعًا، فإن أحد التحديات الرئيسية التي تواجه نماذج التعلم العميق في التطبيقات التجارية هو حجم عملياتها، ومتطلبات المعالج، واستهلاكها العالي للطاقة. تحل Deeplite هذه المشكلة من خلال توفير محرك برمجي آلي لتحسين نماذج الشبكات العصبية العميقة (DNN)، مما يُمكّن الذكاء الاصطناعي من أداء الحوسبة الطرفية على أي جهاز.

تأسست شركة Deeplite عام 2017، وتشتهر بحلّها المبتكر للذكاء الاصطناعي على الحافة، DeepSeek، الذي يركز على تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي وتكميمها وضغطها. يستطيع مُحسِّنها المبتكر المدعوم بالذكاء الاصطناعي، Neutrino، ضغط نماذج التعلّم العميق الكبيرة إلى عُشر حجمها الأصلي مع الحفاظ على دقة تتجاوز 98%. من خلال ثلاث تقنيات رئيسية - تقليم الأوزان (إزالة المعاملات الزائدة)، والتكميم (تقليل متطلبات دقة الحساب)، والتخفيف (زيادة نسبة الأوزان الصفرية) - يمكن تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة بشكل أسرع وأصغر حجمًا وأكثر كفاءة في استهلاك الطاقة على أجهزة الحافة. ​​التطبيقات التي كانت تتطلب سابقًا إمكانيات الحوسبة السحابية، باتت الآن تعمل بسلاسة على أجهزة الحافة مثل كاميرات الهواتف الذكية وأجهزة الاستشعار الصناعية.

حظيت شركة Deeplite باهتمام واسع في بداياتها، وصُنفت كشركة رائدة في مجال ابتكار الذكاء الاصطناعي المتطور من قبل مؤسسات مرموقة مثل Gartner وForbes وInside AI وARM AI. ويرتبط هذا الاستحواذ ارتباطًا وثيقًا بتحول STMicroelectronics الاستراتيجي نحو الذكاء الاصطناعي المتطور، الذي يجمع بين المكونات المادية والبرمجية بطريقة "الحلزون المزدوج". وتتكامل تقنية تحسين النماذج من Deeplite بشكل كامل مع وحدات التحكم الدقيقة STM32 من STMicroelectronics ووحدات المعالجة العصبية المخصصة لدعم بناء حلول ذكاء اصطناعي شاملة. فعلى سبيل المثال، في بيئات المصانع الذكية، تستطيع الكاميرات المزودة برقائق STMicroelectronics اكتشاف العيوب مباشرةً دون الحاجة إلى تحميل البيانات إلى السحابة، مما يزيد سرعة الاستجابة بمقدار 40 ضعفًا.

من جهة أخرى، تمتلك شركة Deeplite فريقًا عالميًا من مهندسي خوارزميات الذكاء الاصطناعي، والذي ستدمج من خلاله ST أكثر من 200 أداة لتطوير الذكاء الاصطناعي المتطور لتشكيل منظومة تطوير موحدة تضم "مكتبة نماذج، ومُحسِّن، ومنصة أجهزة". باختصار، لا يقتصر استحواذ ST على Deeplite على استكمال آخر قطعة من أحجية برمجيات الذكاء الاصطناعي فحسب، بل يُشير أيضًا إلى تحول جذري في صناعة أشباه الموصلات من "صناعة الرقائق" إلى "صناعة العقول".

استحوذت شركة NXP على شركة Kinara المتخصصة في وحدات معالجة الشبكات لإعادة تموضع الحوسبة الطرفية الذكية

في فبراير من هذا العام، أعلنت شركة NXP عن استحواذها على شركة Kinara الأمريكية الناشئة والمتخصصة في رقائق الذكاء الاصطناعي الطرفية مقابل 307 ملايين دولار أمريكي نقدًا. تأسست Kinara عام 2013، وكان اسمها في البداية Core Viz، ثم أُعيد تسميتها إلى Deep Vision، قبل أن تُعرف باسم Kinara في عام 2022. تتصدر وحدة المعالجة العصبية المنفصلة (NPU) من Kinara (بما في ذلك Ara-1 وAra-2) الصناعة من حيث الأداء وكفاءة استهلاك الطاقة، مما يجعلها الحل الأمثل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الناشئة التي تعتمد على الرؤية والصوت والإيماءات وغيرها من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، كما تضمن قابليتها للبرمجة قدرتها على التكيف مع خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتطورة.

أعلنت شركة NXP أن هذه الصفقة ستجمع بين وحدة المعالجة العصبية المستقلة لشركة Kinara ومجموعة برامجها الخاصة بالمعالجات والاتصال والأمان، مما سيوفر منصة ذكاء اصطناعي متكاملة وقابلة للتطوير، بدءًا من TinyML وصولًا إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي، لتلبية الاحتياجات المتنامية للذكاء الاصطناعي في أسواق الصناعة والسيارات. وسيساهم ذلك في إنشاء أنظمة جديدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي في مجالات الصناعة وإنترنت الأشياء، ومساعدة العملاء على تبسيط العمليات المعقدة، وتسريع طرح المنتجات في السوق، وتعزيز القدرات التقنية في مجالات مثل السيارات الذكية، والتوجه نحو مجالات ذات قيمة مضافة عالية.

الذكاء الاصطناعي على الحافة: ساحة معركة لمصنعي وحدات التحكم السينمائية

لطالما ساد اعتقاد خاطئ في مجال الذكاء الاصطناعي مفاده أن "الحجم هو القوة". فرغم الأداء الممتاز للنماذج الكبيرة، إلا أنها تواجه تحديات في التطبيق العملي، إذ يتعارض استهلاكها العالي للطاقة مع متطلبات خفة الوزن على مستوى الحوسبة الطرفية. وقد أشار خبراء الصناعة مرارًا وتكرارًا إلى القيود المتأصلة في سيناريوهات تطبيق النماذج الكبيرة: فمن جهة، يتطلب تدريب وتشغيل هذه النماذج موارد حاسوبية هائلة؛ ومن جهة أخرى، تكمن المجالات الرئيسية لتعزيز تصنيع الذكاء الاصطناعي في الحوسبة الطرفية والأجهزة الطرفية الأكثر حساسية لاستهلاك الطاقة وزمن الاستجابة.

من الواضح أن عمليات الاستحواذ المذكورة أعلاه تُظهر أن ساحة المنافسة الرئيسية لوحدات التحكم الدقيقة (MCU) تتجه نحو الحوسبة الطرفية للذكاء الاصطناعي. من المتوقع أن تتم معالجة 75% من البيانات على الحافة بحلول عام 2025، مما يُبرز الإمكانات الهائلة لسوق وحدات التحكم الدقيقة للذكاء الاصطناعي الطرفي. هذا يدل على أن الطلب على الحوسبة الطرفية للذكاء الاصطناعي ينمو بوتيرة متسارعة، وأن وحدات التحكم الدقيقة، باعتبارها المكون الأساسي للأجهزة الطرفية، ستلعب دورًا محوريًا في هذا التوجه.

في المستقبل، لن تقتصر وحدات التحكم الدقيقة (MCUs) على وظائف التحكم التقليدية، بل ستدمج تدريجيًا قدرات الذكاء الاصطناعي وتُطبّق في تطبيقات مثل التعرف على الصور، ومعالجة الصوت، والصيانة التنبؤية للمعدات. وستصبح وحدات التحكم الدقيقة المزودة بقدرات الحوسبة الطرفية ناقلًا هامًا لقوة الحوسبة الطرفية بفضل استهلاكها المنخفض للطاقة، وكفاءتها العالية، واستجابتها الفورية، مما يوفر دعمًا أقوى للأجهزة والأنظمة الذكية.

كما تقوم شركات تصنيع وحدات التحكم الدقيقة الرئيسية الأخرى بالاستحواذ والمنافسة بنشاط في هذا المجال، مثل استحواذ شركة Renesas Electronics على شركة Reality AI، واستحواذ شركة Infineon على شركة Imagimob السويدية، وإطلاق شركة NXP لبرنامج التعلم الآلي eIQ وسلسلة أدوات الذكاء الاصطناعي NANO.

يمكن الاستنتاج أن الذكاء الاصطناعي على الحافة سيصبح ساحة معركة رئيسية لوحدات التحكم متعددة اللاعبين في السنوات القليلة المقبلة.

الإلكترونيات الخاصة بالسيارات: محور المنافسة الرأسمالية

شهدت الفترة الأخيرة تزايداً ملحوظاً في عمليات الاندماج والاستحواذ في قطاع أشباه الموصلات، لا سيما تلك المتعلقة بتطبيقات السيارات. فإلى جانب القدرة الحاسوبية، ساهم تطور أنظمة نقل الحركة في السيارات، وشبكات الاتصال داخل المركبات، وأنظمة الصوت، وغيرها من التقنيات، في دفع عجلة تطوير وتحديث تكنولوجيا أشباه الموصلات، مما حث الشركات المعنية على تعزيز بنيتها التكنولوجية من خلال عمليات الاندماج والاستحواذ.

تُعد صناعة أشباه الموصلات من الصناعات النموذجية كثيفة التكنولوجيا ورأس المال. وبالنظر إلى العقود القليلة الماضية، نجد أن عمليات التكامل والاندماج أصبحت اتجاهاً حتمياً في تطور هذه الصناعة.

تُجري شركات الذكاء الاصطناعي العملاقة عمليات استحواذ متكررة بهدف تحسين بنيتها التكنولوجية وبناء ميزة شاملة تجمع بين "الشريحة + النظام + المنظومة المتكاملة". ويتجه مصنّعو وحدات التحكم الدقيقة (MCUs) الرئيسيون تدريجيًا نحو الذكاء الاصطناعي على الحافة، ساعين إلى الاستحواذ على سوق الأجهزة الذكية التي تتميز باستهلاك منخفض للطاقة ومرونة عالية. وفي قطاع السيارات، أصبحت الحوسبة داخل المركبة والقيادة الذاتية وربط البيانات مجالات رئيسية للمنافسة على رأس المال. وفي الوقت نفسه، يتحول قطاع تصميم الدوائر الإلكترونية (EDA) من مجرد توفير الأدوات إلى بناء منظومة متكاملة. وتدمج الشركات العملاقة الملكية الفكرية وعمليات التصميم، وتبني هيمنتها على السوق من خلال بنية "الأداة - البنية - المعيار".

في ظل هذه الموجة من عمليات الاندماج والاستحواذ، أصبح التعاون التكنولوجي، وتوسيع السوق، والسيطرة على النظام البيئي، هي الركائز الأساسية. يتعين على الشركات تحقيق التوازن بين التكامل قصير الأجل والبحث والتطوير طويل الأجل في ظل تدفق رؤوس الأموال. ونظرًا للعوائق التكنولوجية وطبيعة صناعة أشباه الموصلات كثيفة رأس المال، فإن هذا التحول ليس "طريقًا مختصرًا" بل "ماراثونًا" يتطلب استثمارًا طويل الأجل.