اقتربت تغييرات في معدات أشباه الموصلات! شركة مواد التطبيقات وفانلين يطاردان بيزي الساعية للفوز بـ "الربط المختلط" الذي يعيق الذكاء الاصطناعي والتخزين

مع تملك شركة BE Semiconductor لتقنية التعبئة المتقدمة المتخصصة — وهي تقنية الربط المختلط (Hybrid Bonding) المتقدمة في التعبئة، أصبحت هذه التقنية أكثر أهمية في ظل الموجة الضخمة للذكاء الاصطناعي العالمية، بالنسبة لرقائق الذكاء الاصطناعي وأنظمة التخزين عالية الأداء مثل HBM في مراكز البيانات، حيث تتنافس عملاقا تصنيع معدات أشباه الموصلات العالميان — وهما شركة المواد التطبيقية (AMAT.US) ومجموعة لينكولن (LRCX.US) — على شراء هذه الشركة الأوروبية لمعدات أشباه الموصلات. ونقلت وسائل الإعلام عن مصادر مطلعة أن شركة BE Semiconductor الهولندية تتعاون مع عملاق وول ستريت المصرفي مورغان ستانلي لمناقشة استفسارات الاستحواذ التي تلقتها.

وأضاف أحد المطلعين أن مجموعة لينكولن أرسلت نية استحواذ واحدة؛ وذكر آخر أن شركة المواد التطبيقية مهتمة أيضًا بالاستحواذ بشكل كبير. وكانت شركة المواد التطبيقية قد استحوذت في أبريل 2025 على حوالي 9% من أسهم BE Semiconductor. وفي ذلك الوقت، صرحت الشركة أن هذا الاستثمار يُعتبر “استثمارًا استراتيجيًا طويل الأمد، ويعكس التزام شركة المواد التطبيقية بتطوير حلول التعبئة المختلطة الأكثر قوة في الصناعة — وهي تقنية أصبحت أكثر أهمية مع تطور القدرات والبنى التحتية لرقائق المعالجة والتخزين المتقدمة في أنظمة الذكاء الاصطناعي”.

وفي يوم الجمعة، أعلنت شركة المواد التطبيقية عن زيادة أرباحها الفصلية بنسبة 15%، لتصل إلى 0.53 دولار للسهم، متفوقة على التوقعات السابقة البالغة 0.46 دولار للسهم. وفي يوم الثلاثاء السابق بتوقيت الساحل الشرقي للولايات المتحدة، أعلنت شركة المواد التطبيقية، إلى جانب شركة Micron Technology (MU.US) الرائدة في رقائق التخزين، وشركة SK Hynix الكورية، عن تعاون كبير لتطوير وبناء حلول متقدمة لرقائق DRAM، وأنظمة التخزين عالية النطاق (أي HBM)، وخطط التحديث والتطوير لمراكز البيانات، بهدف تعزيز القدرة الإنتاجية للرقائق وتحسين الأداء الشامل لنظم التدريب والاستنتاج في الذكاء الاصطناعي.

وفي فبراير الماضي، أظهرت أحدث تقارير أداء شركة المواد التطبيقية أن الشركة قدمت نتائج فصلية فاقت التوقعات، مع توقعات قوية جدًا للأداء المستقبلي، مما يبرز أن موجة بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي على مستوى العالم، بالإضافة إلى “دورة الذروة في رقائق التخزين”، تضع شركات معدات أشباه الموصلات في فترة نمو قوية، حيث ستكون أكبر المستفيدين من توسع قدرات رقائق الذكاء الاصطناعي — بما يشمل رقائق GPU/ASIC وDRAM/NAND.

وتتوقع أكبر شركة أمريكية لمعدات تصنيع أشباه الموصلات والتعبئة المتقدمة أن تصل إيرادات الربع الثاني من عام 2026 إلى حوالي 7.65 مليار دولار، مع نطاق تقلب حوالي 500 مليون دولار، مقارنةً بتوقعات محللي وول ستريت التي تشير إلى أن إيرادات هذا الربع حتى أبريل من هذا العام ستبلغ حوالي 7.03 مليار دولار — مع استمرار ارتفاع توقعات المحللين منذ بداية العام مع توسع إنتاج رقائق الذكاء الاصطناعي المتقدمة، وتوسيع قدرات التعبئة المتقدمة مثل CoWoS و3D، وزيادة قدرات رقائق DRAM/NAND. وتوقعات الأرباح لكل سهم وفقًا لمعايير Non-GAAP للربع الثاني تتراوح بين 2.44 و2.84 دولار، متفوقة بشكل كبير على التوقعات التي كانت عند 2.29 دولار.

وفي الربع الأول وفقًا لمعايير Non-GAAP، حققت شركة المواد التطبيقية أرباحًا قدرها 2.38 دولار للسهم، متفوقة على التوقعات البالغة 2.21 دولار، وتقريبًا بنفس مستوى العام السابق؛ وبلغ هامش الربح الإجمالي في الربع الأول 49%، مقارنةً بـ 48% في نفس الفترة من العام السابق؛ وبلغ التدفق النقدي الحر وفقًا لمعايير Non-GAAP في الربع الأول 1.04 مليار دولار، محققًا نموًا كبيرًا بنسبة 91%.

“كلمة السر الجديدة في صناعة الرقائق” — الربط المختلط! هذه التقنية تمثل “عنق الزجاجة” في رقائق الذكاء الاصطناعي ورقائق التخزين

أصبحت التعبئة المتقدمة محركًا جديدًا لزيادة القدرة الحسابية بعد عصر مور، حيث أن أداء تقنية الربط يحدد الحد الأقصى للنظام المدمج. لقد تطورت تقنية الربط من الربط بالأسلاك، إلى ربط الرقائق المقلوبة، والربط بالضغط الحراري، والتعبئة ذات التوصيل الجانبي، وأخيرًا إلى عصر الربط المختلط. وأصبحت التعبئة المتقدمة بالربط المختلط أحد التقنيات الأساسية لكسر قيود القدرة والنطاق الترددي، وإعادة تشكيل قيمة سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي. تُستخدم هذه التقنية على نطاق واسع في مجالات رقائق الذكاء الاصطناعي وHBM — مثل سلسلة NVIDIA Blackwell لرقائق GPU، وشرائح ASIC من Broadcom، وHBM3E/HBM4 من SK Hynix، وقريبًا في مجال التبديل عالي الأداء باستخدام تقنية CPO المدمجة، حيث ستلعب دورًا رئيسيًا في التعبئة المتقدمة.

ويتم الربط المختلط عبر التوصيل المباشر بالنحاس-النحاس، ليحل محل التوصيل التقليدي بواسطة الكرات، مما يحقق دقة تصل إلى أقل من 10 ميكرومتر، ويُحدث قفزات نوعية في كثافة التوصيل، والنطاق الترددي، وكفاءة الطاقة، وتكلفة التوصيل لكل وحدة، وهو المفتاح لدعم التكديس ثلاثي الأبعاد والتكامل غير المتجانس. وتقسم عملية الربط إلى ربط الرقاقة بالرقاقة (، وهو مناسب للرقائق الصغيرة والمتجانسة مثل التخزين، وربط الرقاقة بالرقم )، وهو مناسب للرقائق الكبيرة والتكامل غير المتجانس. وتُستخدم معدات التعبئة المختلطة من BE Semiconductor بشكل واسع من قبل شركات تصنيع الرقائق الرائدة مثل TSMC وSK Hynix وسامسونج، وتُستخدم بشكل رئيسي في مراحل التعبئة المتقدمة للرقائق، سواء كانت تعبئة CoWoS 2.5D أو التعبئة ثلاثية الأبعاد/3.5D الأكثر تقدمًا، حيث تتطلب جميعها معدات الربط المختلط.

وفي عصر الذكاء الاصطناعي، لم تعد المشكلة في الترانزستورات الفردية، بل في كفاءة نقل البيانات بين الجسيمات، وبين المنطق والذاكرة، وداخل التعبئة. وأوضحت شركة المواد التطبيقية في تقرير بحثي أن الربط المختلط عبر التوصيل المباشر بالنحاس-النحاس يعزز كثافة التوصيل، ويقصّر طول الوصلات، مما يحسن الأداء، ويقلل استهلاك الطاقة، ويخفض التكاليف؛ وبالتالي، فإن هذا التوصيل المباشر يسرع نقل البيانات ويخفض استهلاك الطاقة. بالنسبة لرقائق GPU وASIC والمعالجات المركزية + المسرعات عالية الأداء، فإن ذلك هو العامل الحاسم في تحديد ما إذا كانت التعبئة يمكن أن تستمر في تحسين النطاق الترددي وكفاءة الطاقة.

وبالنسبة لHBM وذاكرة المؤسسات عالية الأداء، فإن الربط المختلط يصبح أكثر أهمية، خاصة للطبقات الأعلى، والنطاق الترددي الأعلى، وانخفاض استهلاك الطاقة في مسارات الذاكرة/التخزين المستقبلية. وأشارت شركة المواد التطبيقية إلى أن مادة Kinex الخاصة بها موجهة نحو دمج الذاكرة عالية الأداء مع المنطق، وقد أظهرت قدرات تكديس DRAM تصل إلى 16 طبقة أو أكثر؛ وذكرت شركة Besi أن خارطة طريق العملاء ستتضمن في العامين المقبلين إدخال الربط المختلط/TC Next إلى HBM4/4e.

وفي مراكز البيانات الضخمة للذكاء الاصطناعي، أصبح الشبكة عالية الأداء جزءًا من الحوسبة ذاتها. وأدرجت شركة Besi تقنية التوصيل البصري المدمج (CPO) وشرائح ASIC كحالات استخدام جديدة؛ وأكدت Broadcom سابقًا على أن دمج محرك الضوء مع شرائح التبديل في التعبئة المشتركة يمكن أن يحسن بشكل كبير من كفاءة استهلاك الطاقة، واستقرار الروابط، ويدعم توسع مجموعات الذكاء الاصطناعي الضخمة.

توقعات بتغير كبير في مشهد صناعة معدات أشباه الموصلات العالمية

الاستحواذ على BE Semiconductor من قبل شركة المواد التطبيقية ومجموعة لينكولن ليس مجرد عملية استحواذ عادية، بل هو سباق على السيطرة على “أكثر معدات التعبئة ندرة في عصر الذكاء الاصطناعي”. تمتلك Bes أعلى دقة في معدات الربط المختلط على مستوى العالم، مما يعني أنها ليست مجرد شركة تعبئة عادية، بل أحد الأصول الأساسية الأكثر ندرة في مجال التعبئة المتقدمة في عصر الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء.

ومع تسارع بناء مراكز البيانات الضخمة للذكاء الاصطناعي بقيادة شركات التكنولوجيا الكبرى مثل مايكروسوفت، جوجل، وفيسبوك، وزيادة توسع شركات تصنيع الرقائق الكبرى في إنتاج رقائق الذكاء الاصطناعي المتقدمة، وتوسيع قدرات التعبئة المتقدمة مثل CoWoS و3D، وزيادة قدرات رقائق DRAM/NAND، فإن منطق السوق الطويل الأمد لمعدات أشباه الموصلات يظل قويًا بشكل متزايد.

وبحسب توقعات أحدث المحللين، من المتوقع أن تصل النفقات الرأسمالية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في عام 2026 إلى حوالي 650 مليار دولار، مع بعض التقديرات التي تتجاوز 700 مليار دولار — مما يشير إلى أن النمو في الإنفاق على الذكاء الاصطناعي مقارنةً بالعام السابق قد يتجاوز 70%.

وإذا فاز أحد من شركتي المواد التطبيقية أو مجموعة لينكولن بصفقة Besi، فسيكون ذلك بمثابة تغيير جذري في مشهد صناعة معدات أشباه الموصلات. وسيعني ذلك أن التعبئة المتقدمة ستنتقل من كونها “دور ثانوي في العمليات النهائية” إلى ساحة رئيسية تتساوى مع العمليات الأمامية. بالنسبة لشركة المواد التطبيقية، فإن ذلك يعني قدرتها على دمج عمليات التنظيف، والتنشيط، والقياس، والمنصات المتكاملة مع تقنية الربط من Besi في حل “متكامل كامل للربط المختلط”; أما بالنسبة لمجموعة لينكولن، فسيعني ذلك قدرتها على التقدم من أدوات دعم TSV وRDL، والعمليات ذات النسب العالية للعمق والعرض (HAR)، إلى قلب قيمة التعبئة المتقدمة. بغض النظر عن الفائز، فإن مشهد صناعة معدات أشباه الموصلات سيتجه بشكل أوضح نحو اتجاه واحد: أن المنافسة على رقائق الذكاء الاصطناعي ورقائق التخزين لن تعتمد فقط على تحديثات معدات التصنيع المتقدمة مثل EUV، والتآكل، والترسيب الرقيق، بل ستتجه أيضًا إلى تحويل تقنية التعبئة المتقدمة، وهي أصعب مرحلة، إلى “حصن حصين” لمنصتها.