تؤكد الشركة أن الإنتاج الكمي لرقائقها بتقنية 2 نانومتر (N2) سيبدأ في الربع الأخير من 2025 وفق خطتها الزمنية المعتمدة، وتوثّق ذلك في تحديث رسمي على موقعها الإلكتروني يشير إلى دخول تقنية N2 مرحلة الإنتاج الكمي كما هو مخطط، مع الاعتماد على جيل ترانزستورات Gate-All-Around (GAA).
المبدأ التقني وتأثيره
وتشكل تقنية GAA نقلة نوعية مقارنةً بترانزستورات FinFET التي استخدمت في الأجيال السابقة، إذ تحيط القناة الكهربائية من جميع الجهات عبر ألواح نانوية عمودية، فتقلل تسرب التيار وتُحسن تيار التشغيل، مما يجعل الرقائق أكثر كفاءة وأداء.
ونتيجة ذلك، تحقق الرقائق المصنوعة بهذه التقنية أداءً أعلى وكفاءة طاقة محسّنة، ما يجعل عقدة 2 نانومتر الأكثر تقدمًا في الصناعة حتى الآن، ويتوقع أن تبدأ الشحنات التجارية من الجيل الثاني لتقنية 2 نانومتر خلال العام القادم.
الأداء وكفاءة الطاقة
بالمقارنة مع الجيل الثالث من تقنية 3 نانومتر (N3E)، تُظهر N2 مكاسب تتراوح بين 10% و15% في الأداء عند نفس استهلاك الطاقة، وتخفيضًا في استهلاك الطاقة بين 25% و30% عند الحفاظ على نفس مستوى الأداء. كما تزداد كثافة الترانزستورات بنسبة نحو 15% للشريحة ذات التصميم المختلط، وترتفع بنسبة تصل إلى 20% للشريحة المنطقية فقط.
تظل كثافة الترانزستورات معيارًا أساسيًا لقياس التطور، فكلما انخفضت عقدة التصنيع، أمكن وضع عدد أكبر من الترانزستورات في المساحة نفسها، وهو ما يعكس مباشرةً الأداء وكفاءة الطاقة.
تطور كثافة الترانزستورات
للمقارنة، كان معالج A13 Bionic بتقنية 7 نانومتر المستخدم في iPhone 11 يحتوي على كثافة تراوحت بين 90 و95 مليون ترانزستور لكل مليمتر مربع، بينما ارتفعت هذه الكثافة في معالج A17 Pro بتقنية 3 نانومتر المستخدم في iPhone 15 Pro إلى نحو 220–290 مليون ترانزستور لكل مليمتر مربع. ومع الانتقال إلى تقنية 2 نانومتر، من المتوقع أن يصل معالج A20 Pro – المتوقع استخدامه في iPhone 18 Pro Max – إلى كثافة تتراوح بين 310 و330 مليون ترانزستور لكل مليمتر مربع، ما يعكس قفزة هائلة في قدرات المعالجة.
ماذا بعد 2 نانومتر؟
لا تتوقف طموحات الشركة عند هذا الحد، إذ تستعد للانتقال إلى تقنية A16 (16 أنغستروم)، والتي ستعتمد ابتكارًا جديدًا يُعرف باسم Super Power Rail (SPR)، وهو نقل توصيلات الطاقة إلى الجهة الخلفية للرقاقة بدلًا من سطحها الأمامي، ما يسمح بتقريب الترانزستورات من بعضها وتوزيع الطاقة بشكل أفضل وتقليل الفاقد، وبالتالي تحقيق كفاءة أعلى وأداء أقوى في أجيال المعالجات القادمة.
