在戴尔科技世界大会上，戴尔宣布扩大与三星电子的合作关系，以支持人工智能驱动的半导体制造。戴尔的人工智能基础设施将部署在三星的研发、芯片设计和生产等关键环境中。此次合作旨在帮助三星在晶圆厂运营中更广泛地应用人工智能，因为半导体生产越来越依赖实时分析、数字孪生和自适应决策。
对三星而言，这项举措标志着其业务重心从传统的工厂自动化转向更高级的自动化。该公司正将人工智能应用于存储器、逻辑芯片、晶圆代工和先进封装等各个环节，以提高工艺精度、良率和产品质量。在如今的芯片行业，为现代人工智能系统提供动力的芯片，其设计和制造过程本身也越来越依赖人工智能，这无疑是一项意义非凡的进展。
晶圆厂中的人工智能工作负载
现代半导体制造会产生海量的遥测数据、计量数据、检测结果和工艺信息。这些数据流需要持续不断地被采集、传输和分析，而且通常需要在严格的正常运行时间和延迟要求下进行。在这种环境下，基础设施的一致性与原始性能同等重要。
戴尔的角色是提供计算、存储和数据传输基础架构，以支持大规模工作负载。公告称，戴尔的基础设施正被三星的全球IT和制造网络广泛采用，涵盖研发、芯片设计和晶圆厂系统。这种标准化有助于三星在不同地点部署可重复的架构，同时满足本地化的运营需求。
数字孪生、人工智能代理和实时分析
在三星晶圆厂中，人工智能模型正被用于分析设备遥测数据、工艺参数和检测数据，以支持数字孪生和良率优化。这些都是实际的生产应用案例，而非孤立的人工智能实验。它们依赖于可预测的基础设施运行、对大型数据集的可靠访问，以及在不中断关键制造系统的情况下运行并发工作负载的能力。
更广泛的战略也表明，三星正在摆脱单纯基于规则的自动化。三星正在利用人工智能代理和编排平台来支持工程、维护和质量工作流程，从而创建能够持续解读各种状况并随着运营变化做出更动态响应的系统。随着晶圆厂变得越来越复杂和分散，这一点尤为重要。
全球制造提升了通用平台的价值
三星在先进存储器、逻辑电路和封装领域的扩张，使得设计环境、生产系统和分析平台之间更紧密的协作变得尤为重要。每个业务板块都有不同的工作流程和基础设施需求，但都需要跨多个设施进行协调。通用的AI基础设施层可以简化这一过程，它支持跨地域的可重复部署模型，而无需为每个环境重建堆栈。
三星的部署凸显了企业级人工智能在模型训练集群和通用推理环境之外的更高要求的应用场景。半导体制造行业数据量庞大，工作流程高度专业化，且对中断的容忍度极低，因此非常适合紧密集成的基础设施。对三星而言，实际收益在于拥有一个更稳定的平台，可以在半导体生命周期的各个阶段（从研发设计到生产和质量控制）应用人工智能。
Amazon