Procesory graficzne Blackwell firmy NVIDIA: montowane w USA, pakowane na Tajwanie

Uwaga: Niniejszy artykuł nie stanowi porady inwestycyjnej. Autor nie posiada żadnych pozycji w żadnych z wymienionych akcji.

NVIDIA bierze pod uwagę TSMC w zakresie produkcji najnowocześniejszych procesorów graficznych Blackwell w Arizonie

Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) prawdopodobnie osiągnęła znaczący kamień milowy dzięki nowym zakładom produkcyjnym chipów w Arizonie. Raporty wskazują, że NVIDIA prowadzi negocjacje z TSMC w sprawie produkcji w tej lokalizacji bardzo pożądanych procesorów graficznych (GPU) Blackwell ze sztuczną inteligencją (AI). Podczas gdy wiodące firmy technologiczne ścigają się o zabezpieczenie tych krytycznych chipów do zaawansowanych zastosowań AI, procesory graficzne Blackwell firmy NVIDIA stały się jednymi z najbardziej pożądanych komponentów w krajobrazie technologicznym. Informację tę udostępniła agencja Reuters, powołując się na trzy poinformowane źródła.

Harmonogram produkcji i postęp technologiczny

Według informatorów, TSMC planuje rozpocząć produkcję procesorów graficznych Blackwell w Arizonie do 2025 r. Rozwój ten następuje po niedawnym ogłoszeniu znacznego zatwierdzenia finansowania w wysokości 6,6 mld USD przez administrację Bidena-Harrisa, mającego na celu wzmocnienie działalności TSMC w tym stanie. Finansowanie ułatwi utworzenie trzech zakładów produkcyjnych w Arizonie. Oczekuje się, że pierwszy zakład rozpocznie produkcję w pierwszej połowie 2025 r., podczas gdy kolejne dwa mają rozpocząć działalność w 2028 r. i do końca dekady, zgodnie z oświadczeniem Departamentu Handlu.

Technologie produkcyjne stosowane w procesorach graficznych Blackwell

Pierwotna fabryka została zaprojektowana tak, aby wykorzystać zaawansowane technologie produkcyjne 4-nanometrowe i 5-nanometrowe TSMC. Tymczasem najnowsza technologia 3-nanometrowa TSMC, obecnie stosowana w smartfonach i urządzeniach do komputerów osobistych, stanowi czołówkę doskonałości w produkcji chipów. Co ciekawe, produkty obliczeniowe o wysokiej wydajności, takie jak GPU, często wykorzystują nieco starsze, bardziej dojrzałe technologie, które są lepiej dostosowane do obsługi złożonych zadań obliczeniowych.

Wyzwania na przyszłość: wąskie gardła w opakowaniach

Pomimo potencjału TSMC w zakresie pozyskiwania zamówień od NVIDIA, nadal istnieją poważne wyzwania, szczególnie w zakresie pakowania układów AI. Pakowanie, które wiąże się z montażem układów w ich ostatecznym, użytecznym formacie, zostało zidentyfikowane jako krytyczne wąskie gardło w procesie produkcyjnym. Raporty wskazują, że jeśli TSMC będzie kontynuować produkcję układów GPU Blackwell w Arizonie, układy mogą wymagać odesłania na Tajwan w celu zapakowania. Układy GPU Blackwell firmy NVIDIA wykorzystują innowacyjną technologię TSMC chip-on-wafer-on-substrate (CoWoS), co wymaga znacznych inwestycji w możliwości pakowania, aby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu na technologie AI.

Inwestycje w infrastrukturę opakowaniową

Aby sprostać tym wyzwaniom, TSMC planuje zainwestować do 16 miliardów dolarów w celu zwiększenia swoich możliwości pakowania. Jeśli firma będzie kontynuować model wysyłki i pakowania, wszelkie opóźnienia mogą być tymczasowe. Ponadto TSMC nawiązało współpracę z Amkor, firmą pakującą z siedzibą w Arizonie, w celu wdrożenia technologii pakowania CoWoS i Integrated FanOut (InFO) w zakładzie w Arizonie.

Konsekwencje dla branży i przyszłe kontrakty

Dynamika tej współpracy jest kluczowa, zwłaszcza biorąc pod uwagę wcześniejsze zawiłości między TSMC i NVIDIA dotyczące możliwości pakowania. Źródła na Tajwanie wskazują, że TSMC wcześniej odrzuciło prośbę CEO NVIDIA, Jensena Huanga, o dedykowaną linię pakującą dla produktów NVIDIA w swoich zakładach. Ponadto doniesienia sugerują, że AMD i Apple również zawarły umowy na zakup chipów z zakładu w Arizonie, chociaż żadna z firm nie potwierdziła tych informacji publicznie. Jednak CEO Apple, Tim Cook, potwierdził w 2022 r., że firma będzie wykorzystywać chipy produkowane w Arizonie.

W miarę jak TSMC i NVIDIA kontynuują rozmowy, ich wynik może mieć znaczący wpływ na sytuację na rynku produkcji układów AI, a także na szerszy rynek półprzewodników.

Źródło i obrazy