A Fujitsu está se juntando a um projeto liderado pelo investidor japonês em tecnologia SoftBank para desenvolver memória para inteligência artificial e supercomputadores, segundo apurou o “Nikkei Asia”.
A iniciativa ajuda a reviver a expertise que outrora ajudou a tornar as empresas japonesas em algumas das maiores produtoras de memória do mundo.
A Saimemory, empresa recém-criada pelo SoftBank, atuará como centro de comando do projeto público-privado, coordenando-se com a Fujitsu e outros parceiros.
A Saimemory tem como objetivo desenvolver memórias de alto desempenho que sirvam como alternativa às atuais memórias de alta largura de banda (HBM), que são fabricadas empilhando chips DRAM para permitir o processamento de grandes quantidades de dados. O projeto envolve investimentos totais de 8 bilhões de ienes (US$ 51,2 milhões) até o ano fiscal de 2027 para concluir um protótipo, com a meta de estabelecer um sistema de produção em massa até o ano fiscal de 2029.
O SoftBank contribuirá com 3 bilhões de ienes para a Saimemory até o ano fiscal de 2027. A Fujitsu e o Instituto Nacional de Pesquisa Riken do Japão contribuirão com um total de cerca de 1 bilhão de ienes. O governo também deverá subsidiar parte dos custos por meio de programas de apoio ao desenvolvimento de semicondutores modernos.
A Fujitsu já foi um ator fundamental na indústria de semicondutores japonesa, que antes era líder mundial. Embora o grupo tecnológico japonês tenha se retirado da produção de memórias, possui amplo conhecimento em produção em massa e controle de qualidade.
A empresa continua a desenvolver unidades centrais de processamento (CPUs) com eficiência energética e mantém fortes relações com seus clientes. Os produtos da Fujitsu foram usados no Fugaku, o supercomputador mais potente do Japão.
A Saimemory pretende produzir em massa memórias com capacidade de armazenamento duas a três vezes maior que a da HBM e metade do consumo de energia, a um preço comparável ou inferior.
A empresa utilizará tecnologia de semicondutores desenvolvida pela Intel e pela Universidade de Tóquio, com a Shinko Electric Industries e a Powerchip Semiconductor Manufacturing Corp. (PSMC) de Taiwan cooperando na fabricação e prototipagem.
A Intel fornecerá a tecnologia de empilhamento subjacente, desenvolvida com o apoio da Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa dos EUA (Darpa). Uma característica fundamental é que os chips responsáveis por funções como alimentação, computação e memória são empilhados verticalmente em vez de serem dispostos horizontalmente, aumentando o número de chips de memória que podem ser colocados em uma unidade e, simultaneamente, reduzindo as distâncias de transmissão de dados.
Tecnologias desenvolvidas pela Universidade de Tóquio e outras que facilitam a dissipação de calor e a transmissão de dados também serão utilizadas no projeto.
A Saimemory se especializará em gestão de propriedade intelectual e design de chips, terceirizando a produção para empresas externas.
Com a disseminação da inteligência artificial generativa, estima-se que a capacidade computacional necessária no Japão aumentará mais de 300 vezes até 2030 em comparação com 2020. No entanto, a autossuficiência do Japão em componentes semicondutores é baixa, o que acarreta riscos como instabilidade no fornecimento e aumento de preços.
Empresas sul-coreanas detêm cerca de 90% da participação no mercado global de HBM. Com o crescimento exponencial do desenvolvimento de data centers em todo o mundo, poucos países e empresas dominam o mercado de memória de alto desempenho.
Empresas japonesas abandonaram a fabricação de memórias uma após a outra por volta de 2000. A Fujitsu gradualmente cessou a produção interna após 1999, em meio a uma reestruturação devido à comoditização da memória e à consequente intensa competição de preços.
O advento da inteligência artificial pode estar mudando esse cenário. O SoftBank está se movimentando para desenvolver seus próprios data centers de grande escala, enquanto a Fujitsu está desenvolvendo CPUs para data centers e infraestrutura de comunicação, visando aplicações práticas em 2027.
