Dell и Samsung расширяют применение ИИ в производстве полупроводников

На мероприятии Dell Technologies World компания Dell объявила о расширении партнерства с Samsung Electronics. Сотрудничество направлено на развитие AI-инфраструктуры для полупроводникового производства: решения Dell будут использоваться в исследовательских, проектных и производственно-критичных средах Samsung.

Samsung переносит ИИ в fab-процессы

Для Samsung этот проект означает переход от классической автоматизации фабрик к более широкому использованию искусственного интеллекта в производственных процессах.

Компания применяет ИИ в направлениях памяти, логических чипов, контрактного производства и передовой упаковки. Цель — повысить точность технологических процессов, улучшить выход годной продукции и усилить контроль качества.

Это особенно показательно для полупроводниковой отрасли: чипы, которые используются для современных AI-систем, теперь все чаще проектируются и производятся на фабриках, где сам ИИ становится частью операционной инфраструктуры.

Производство чипов требует непрерывной обработки данных

Современные полупроводниковые фабрики генерируют огромные объемы данных. Это телеметрия оборудования, результаты метрологии, данные инспекции, параметры процессов и другая производственная информация.

Такие потоки нужно постоянно собирать, передавать и анализировать. При этом fab-среды предъявляют жесткие требования к доступности, задержкам и стабильности работы инфраструктуры.

В подобных условиях важна не только вычислительная мощность, но и предсказуемость всей платформы. Любые сбои или нестабильность могут повлиять на критически важные производственные процессы.

Dell обеспечивает вычисления, хранение и передачу данных

Роль Dell в проекте заключается в предоставлении инфраструктурной основы для AI-нагрузок Samsung. Речь идет о вычислительных ресурсах, системах хранения и средствах перемещения данных, необходимых для масштабной аналитики и работы производственных AI-систем.

По данным Dell, ее инфраструктура применяется в глобальной ИТ- и производственной среде Samsung. Она охватывает исследования и разработки, проектирование чипов и fab-системы.

Такой подход помогает Samsung использовать повторяемые архитектуры на разных площадках. При этом компания может учитывать локальные производственные требования без необходимости заново собирать инфраструктурный стек для каждой фабрики.

Цифровые двойники помогают оптимизировать производство

Внутри фабрик Samsung AI-модели анализируют телеметрию оборудования, технологические параметры и данные инспекции. Эти данные используются для цифровых двойников, оптимизации выхода годной продукции и улучшения контроля процессов.

Это не экспериментальные AI-проекты, а практические производственные сценарии. Они требуют стабильного доступа к крупным массивам данных, надежной инфраструктуры и возможности выполнять несколько нагрузок одновременно без риска для основных производственных систем.

Цифровые двойники позволяют моделировать состояние оборудования и процессов, а также быстрее находить отклонения, которые могут повлиять на качество или эффективность выпуска.

AI-агенты меняют подход к автоматизации фабрик

Стратегия Samsung также указывает на отход от исключительно rule-based автоматизации. Вместо систем, которые работают только по заранее заданным правилам, компания использует AI-агентов и платформы оркестрации.

Такие решения могут поддерживать инженерные, сервисные и контрольные процессы. Они помогают интерпретировать состояние оборудования, анализировать изменения в производственной среде и динамически реагировать на возникающие ситуации.

Это становится особенно важным по мере усложнения фабрик и роста распределенности производственных площадок.

Единая AI-платформа важна для глобального производства

Samsung расширяет направления передовой памяти, логических чипов и упаковки. Каждое из них имеет собственные требования к процессам, данным и инфраструктуре, но все они нуждаются в координации между разными площадками.

Единый инфраструктурный слой для ИИ может упростить эту задачу. Он позволяет использовать повторяемые модели развертывания в разных регионах и снижает необходимость создавать отдельную архитектуру для каждой среды.

Для глобального производителя это особенно важно: единая платформа помогает связать проектирование, производство, аналитику и контроль качества в более согласованную систему.

Полупроводниковые фабрики становятся сложным сценарием для enterprise AI

Проект Dell и Samsung показывает один из наиболее требовательных вариантов применения корпоративного ИИ за пределами классических кластеров для обучения моделей или стандартного инференса.

Полупроводниковое производство сочетает огромные объемы данных, специализированные рабочие процессы и крайне низкую терпимость к сбоям. Поэтому таким предприятиям нужна не просто мощная AI-инфраструктура, а тщательно интегрированная и стабильная платформа.

Для Samsung практический результат заключается в создании более устойчивой основы для применения ИИ на всех этапах жизненного цикла полупроводников — от исследований и проектирования до производства, контроля качества и оптимизации фабрик.