IT之家 ذكرت شبكة IT之家 في رسالة بتاريخ 18 أكتوبر، نقلاً عن الصحيفة الكورية The Elec، أن شركة ميكرون تدفع قُدماً في تطوير شريحة تخزين مخصصة للذكاء الاصطناعي الفيزيائي وهي ذاكرة الاستدلال الطرفي (Edge Inference Memory، EIM).
في 16 أكتوبر، وخلال منتدى متخصص بعنوان "أشباه الموصلات التي تُحرّك الروبوتات البشرية" ضمن معرض كوريا لأشباه الموصلات (SEDEX 2026) المنعقد في COEX بغاغنام في سيول، صرح المسؤول التنفيذي (مدير إداري) في ميكرون لي تشول (نقحرة صوتية) قائلاً: "أسواق الذكاء الاصطناعي الفيزيائي مثل القيادة الذاتية والروبوتات البشرية والواقع المعزز (AR) والواقع الافتراضي (VR) في صعود سريع. نحن نتواصل بشكل وثيق مع عملائنا الأساسيين للعمل معاً على تطوير منتجات تتناسب مع هذا السوق الناشئ."
يُعرف أنEIM قادرة على معالجة البيانات اللازمة لاستدلال الذكاء الاصطناعي بسرعة عالية، وتقوم بنيتها على التراص العمودي لذاكرة منخفضة الاستهلاك (LPDDR) فوق شريحة المنطق. وهذا مفهوم مختلف عن الحوسبة داخل الذاكرة (PIM) التي تنفذ العمليات الحسابية داخل وحدة التخزين نفسها. القاسم المشترك بينهما هو أنهما تُنشران حول شريحة الذكاء الاصطناعي الرئيسية لرفع كفاءة معالجة البيانات؛ غير أن PIM تدمج وحدات الحوسبة داخل الذاكرة، بينما لم تُكشف بعد البنية الحسابية المحددة لـ EIM.
تقع EIM بين معالج الذكاء الاصطناعي والذاكرة،ويُستخدم أساساً لخفض زمن معالجة البيانات وزيادة عرض نطاق النظام. لم تُعلن ميكرون حتى الآن عن مؤشرات الأداء المستهدفة المحددة،لكنها تدفع في البحث والتطوير التقني لدمج EIM في حل LPDDR6. ويُتوقع في القطاع أن يبدأ إنتاجها بكميات كبيرة في النصف الثاني من عام 2028.
اطّلعت IT之家 على أن الروبوتات البشرية، بخلاف الروبوتات الصناعية التقليدية التي تكتفي بتكرار تنفيذ برامج ثابتة، تتمتع بالفعلية، إذ تستطيع إدراك البيئة المحيطة واتخاذ القرارات ذاتياً، وتتطلب جمع المعلومات المتنوعة مثل الرؤية والسمع وإدراك الوزن والملمس اللمسي والتحكم الدقيق بها.
في المرحلة الحالية، تعتمد الروبوتات البشرية أساساً على ذاكرة منخفضة الاستهلاك مثل LPDDR وليس ذاكرة النطاق الترددي العالي (HBM). وعلى خلاف مراكز البيانات المعتمدة بشدة على HBM، فإن الروبوتات التي تعمل بالبطاقة لديها متطلبات أكثر صرامة في كفاءة الطاقة. لكن مع الاستمرار في تصاعد حجم معاملات نماذج الذكاء الاصطناعي، أصبح الاعتماد على LPDDR التقليدية وحدها يُعجز تدريجياً عن توفير عرض النطاق الترددي الكافي للذاكرة.
تتوقع ميكرون أن تتجه الروبوتات البشرية في المستقبل في نهاية المطاف أيضاً نحو مسار اعتماد HBM. وأشار لي تشول قائلاً: "حالياً يبلغ عدد معاملات نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة في الروبوتات نحو 1 مليار إلى 2 مليار (1B~2B) في الغالب، والطلب على عرض النطاق الترددي للذاكرة لا يزال محدوداً؛ لكن مع إدخال نماذج اللغة البصرية (VLM) الأكثر قوة أداءً، لن تكفي LPDDR وحدها، وسيكون التطور نحو بنية HBM أمراً حتمياً."
وفي الوقت نفسه، يتزايد الطلب على سعة الذاكرة تزامناً مع ذلك. وتتوقع ميكرون أن تحتاج الروبوتات البشرية عالية الأداء في المستقبل إلى نحو 200GB من ذاكرة DRAM و4TB من مساحة التخزين. وللمقارنة، عادةً ما يقتصر تجهيز الروبوتات الخدمية السائدة حالياً على 12GB من DRAM و256GB من مساحة التخزين.
وقال لي تشول: "لم تعد بنيات DRAM والتخزين الحالية قادرة على تلبية المتطلبات الصارمة لسوق الذكاء الاصطناعي الفيزيائي. نحن نتعاون تعاوناً عميقاً مع مصنّعي الروبوتات ومزوّدي حلول الشرائح ومزوّدي الخدمات السحابية فائقة النطاق بدءاً من مرحلة التصميم المبكر للنظام في الشرائح."