ديلان باتيل: سيمي أناليسيس الذي يمدحه هاريسون منج، مؤسسه هو "مربي النحل" و"العضو القديم في تياو"

مقال أصلي｜تقرير صحيفة Odaily Planet (@OdailyChina)

_المؤلف｜Wenser（__@wenser2010 _）

عند ذكر SemiAnalysis، لا تزال آثار الزلزال الكبير في سوق الأسهم الأمريكية وصناعة الرقائق التي أحدثها تقرير البحث الخاص بهذه المؤسسة حديثة في الأذهان.

كشركة مستقلة للأبحاث والاستثمار يتوقع أن تتجاوز إيراداتها السنوية 100 مليون دولار، فإن SemiAnalysis اليوم تلعب أدوارًا متعددة مثل شركة استشارات شاملة، منصة خدمات نماذج، ومختبر تجارب تكنولوجية. وليس من قيادتها مؤسسة ذات خلفية تقنية أو مهندس متخصص في تصنيع الرقائق، بل هو مزارع نحل سابق في مينيسوتا، ومتواصل مجهول الهوية مع منتديات الهواة الأمريكية حول التقنية، و"مربي نحل وأخ قديم في منتدى".

وفي حلقة هذا العدد، نكشف عن شخصية مؤسس SemiAnalysis — Dylan Patel.

مؤسس SemiAnalysis: "مُحَمل نقاط المهارات"، ذاتي التعلم و"خبير المنتديات"

بالنسبة لـ Citrini، الذي يركز أكثر على الاتجاهات الكلية والمواضيع طويلة الأمد، يختار SemiAnalysis التخصص العميق في صناعة أشباه الموصلات، ويُعد Dylan Patel (المشار إليه فيما بعد بـ Dylan) حقًا "أسطورة الصناعة".

الخبرات المبكرة: مربي نحل في ريف جورجيا، و"خبير قديم في منتدى" بالنسخة الأمريكية

وفقًا لما شاركه Dylan خلال ظهوره في برنامج مقابلة عن الطعام في Latent Space، نشأ في ريف جورجيا، ودرس في جامعة جورجيا. بعد تخرجه، عمل تقريبًا سنة ونصف كمربي نحل في مينيسوتا.

في ذلك الوقت، كان في حالة "ضياع". واليوم، يلخص Dylan مسيرته الشخصية قائلاً: "أشعر أنني مررت بمراحل كثيرة من الحياة... لا يوجد مسار واضح أو مباشر يمكن اتباعه." (ملاحظة: هنا يشير إلى تحوله من هاوٍ في الرقائق، إلى مشرف منتدى، إلى مدون مجهول، ثم مؤسس شركة أبحاث، ومؤسس صندوق تحوط، وأدوار أخرى).

أما عن دخوله المجال، فهو مسار مليء بالتقلبات.

من سن 8 إلى 12 عامًا، كان نشطًا جدًا في منتديات صناعة الرقائق (ملاحظة: مشابهة لمنتديات الهواة التقنية في الصين، والمعروفة باسم "المنتدى القديم")، حيث قام بإصلاح أجهزة Xbox وغيرها، وقرأ مستندات الرقائق بعمق، وتواصل مع المجتمع، وتعلم ذاتيًا عن صناعة أشباه الموصلات.

وبهذه الطريقة، بدأ كمدون مجهول على Reddit وWordPress وSilicon Twitter، يشارك معرفته حول الرقائق، ويناقش تقنيات التصنيع، وسلسلة إمداد الصناعة.

وفي مايو 2020، أنشأ Dylan رسميًا مدونته الشخصية SemiAnalysis، بهدف تقديم تحليلات تقنية دقيقة ومستقلة لصناعة أشباه الموصلات. في ذلك الوقت، لم تكن قد بدأت موجة "الذكاء الاصطناعي المدفوعة بـ GPT"، وكانت صناعة الرقائق لا تزال مجالًا نادرًا من حيث التقنية، وكانت المحتويات العميقة قليلة في السوق.

في البداية، كانت SemiAnalysis مجرد قناة محتوى شخصية صغيرة على WordPress، وبعد نصيحة من صديقه العزيز Doug، نقلها Dylan إلى منصة Substack، وبدأت في الاشتراك المدفوع بدلاً من المجاني. (ملاحظة: وفقًا لمشاركة Dylan، انضم هذا الصديق بعد سنوات إلى منصة Substack).

ومنذ ذلك الحين، بدأ Dylan يبني "نظامه التجاري الشخصي" حول قناة المحتوى المدفوع، متضمنًا سلسلة إمداد الرقائق، ومنتجات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، والنظام البيئي السحابي، ونماذج التعلم الآلي، بالإضافة إلى تحليلات تقنية واستشارات تجارية وتقارير بحثية في مجالات عالية التقنية.

SemiAnalysis: من شركة فردية إلى فريق عالمي يتجاوز 60 شخصًا

بحلول عام 2025، تحولت SemiAnalysis من نموذج "شركة فردية" (OPC) التي أسسها Dylan إلى شركة عالمية تضم حوالي 60 فريقًا من الباحثين المتخصصين، وأنشأت مختبر تفكيك منتجات الرقائق وأشباه الموصلات STEEL (مختبر تقييم وتفكيك هندسي لـ SemiAnalysis) في ولاية أوريغون الأمريكية.

وفي العام الماضي، بلغت إيرادات المؤسسة 20 مليون دولار؛ ووفقًا لتقرير Theinformation، من المتوقع أن تتجاوز إيراداتها 100 مليون دولار هذا العام، مع مصادر دخل رئيسية من مقدمي خدمات السحابة الضخمة ( hyperscalers)، وشركات أشباه الموصلات الكبرى، والشركات الناشئة، والاشتراكات/النماذج/الاستشارات. وذكر Dylan أنه يخطط لإنشاء صندوق استثمار مغامر (VC) لاحقًا، حيث استثمر بشكل شخصي أو عبر هيكل SPV في حوالي 20 شركة ناشئة، وسبق أن جمع 50 مليون دولار لشركة Fluidstack باستخدام هيكل SPV لتمويل القدرات الحاسوبية.

التأثير الخارجي: تقدير كبير من Huang Renxun وCEO AMD وغيرهم

بعد نحو 6 سنوات من التطور، أصبح Dylan وSemiAnalysis مرجعين أساسيين في مجالي الذكاء الاصطناعي وأشباه الموصلات، يُطلق عليهما "كتاب دراسي" و"دليل لا غنى عنه".

وفي السابق، ذكر مؤسس Nvidia، Huang Renxun، مرارًا وتكرارًا في مؤتمر GTC للمطورين، SemiAnalysis، وأشاد بتقاريرها، خاصة جداول تقييم الأداء لـ Nvidia InferenceX، ووصفها بأنها "تأييد علني".

وفي ديسمبر 2024، بعد اختبار وتقييم معمق استمر حوالي 5 أشهر لمعالج AMD MI300X، أصدر فريق SemiAnalysis تقريرًا نقديًا بعنوان "MI300X مقابل H100 مقابل H200: الجزء الأول من اختبار الأداء: التدريب - لا تزال CUDA قوية" (MI300X vs H100 vs H200: اختبار الأداء الجزء الأول - مرحلة التدريب)، أشار إلى أن، على الرغم من أن قوة جهاز AMD MI300X من الناحية النظرية جيدة، إلا أن نظام برمجيات ROCm يعاني من فجوات كبيرة (مثل الأخطاء، وسوء الاستخدام، وعدم نضوج البيئة)، مما يجعل تجربة الاستخدام الفعلية أدنى بكثير من نظام CUDA الخاص بـ Nvidia، ولا يمكن أن يكون منتجًا قويًا للتدريب.

وبعد ساعات من إصدار التقرير، تواصلت Lisa Su، الرئيسة التنفيذية لشركة AMD، مع Dylan شخصيًا، وأجرت معه مكالمة في اليوم التالي. ومن الجدير بالذكر أن اللقاء كان من المفترض أن يستمر 30 دقيقة فقط، لكنه استمر 90 دقيقة بسبب كثرة المعلومات والتفاصيل التقنية التي ناقشوها، وهو من نادر اللقاءات العميقة بين رئيس شركة مدرجة بقيمة مئات المليارات من الدولارات وكيان مستقل للأبحاث.

وفي النهاية، شكرت Su Dylan على "ردود الفعل البنّاءة" (حتى لو كانت نقدية). (ملاحظة: النص الأصلي قال: Feedback is a gift even when it's critical).

تقييم ورد فعل رئيس AMD

في أبريل 2025، أصدرت SemiAnalysis تقرير متابعة آخر بعنوان "مر أكثر من 4 أشهر، وAMD تتقدم في ROCm، علاقات المطورين، CI/CD، ومن المتوقع أن تتفوق MI450X على Nvidia"، وأكدت على تقدم AMD، مما أصبح مثالًا على تأثير أبحاثها المستقلة على قرارات الشركات الكبرى.

وفي أوائل يونيو، أعاد المحلل Jukan من Citrini نشر بعض محتويات تقرير SemiAnalysis، مشيرًا إلى أن "السلسلة الجديدة من خوادم الذكاء الاصطناعي Nvidia Rubin NVL72، أُجريت عليها تعديلات كبيرة في تكوين الذاكرة، لمواجهة ضغوط سلسلة التوريد، حيث انخفضت سعة الخزانة من 55 تيرابايت إلى 28 تيرابايت، أي بنسبة حوالي 50%، مع استخدام وحدة ذاكرة SOCAMM بسعة 96 جيجابايت بدلاً من 192 جيجابايت." (ملاحظة: ربما تأثر هذا الخبر بأسهم الذاكرة مثل Micron وHynix، التي تراجعت بشكل كبير).

ورد Dylan قائلًا: "أنا أحب ذلك: الناس يعيدون نشر ما نقول، لكن غالبًا يقتطفون أجزاء منه. في الواقع، عنوان تقريرنا لم يكن هكذا." وأظهر صورة أن العنوان الأصلي للتقرير هو "Thanks for the Memories...".

وبالمقارنة، يركز SemiAnalysis أكثر على "التفاصيل التقنية"، مع التركيز على العقبات الحقيقية في بناء الذكاء الاصطناعي (مثل نقص الطاقة، وسلسلة التوريد، وتوسيع نطاق الاستدلال، وتطور بيئة Nvidia)، ويُدمج تحليلات قيود واقعية في تقييم الطلب المتفائل، مما يجعله أكثر ملاءمة لتوجيه الاستثمارات وقرارات الصناعة. لمزيد من المعلومات عن SemiAnalysis، يُرجى الاطلاع على مقال "من مجتمع 'الهاردوير' إلى 'المستنقع' في عالم AI: كيف يثير SemiAnalysis، الذي يحقق دخلًا يقارب المليار دولار سنويًا، سوق أشباه الموصلات؟"

قراءة موصى بها:

النسخة الأولى من Latent Space: إعداد المشهد مع مؤسس SemiAnalysis Dylan Patel