TSMC — завод, который печёт будущее ваших моделей

Когда вы стоите в очереди за H100 или мечтаете о Blackwell-кластере, реальное «узкое горлышко» — не NVIDIA. Под капотом каждой AI-платы лежит литография и упаковка от TSMC. Именно тайваньский гигант сегодня производит большую часть 3- и 5-нм кристаллов, а сегмент HPC уже обогнал смартфоны и стал крупнейшим источником выручки компании после взлёта генеративного AI в 2022. В последний раз я писал про TSMC, когда на Тайване было землетрясение, пришло время ещё раз про них поговорить.

Почему вам важно следить за TSMC

Бум CoWoS. Чтобы «пришить» GPU к HBM (это VRAM), нужна технология Chip-on-Wafer-on-Substrate. Из-за бешеного спроса именно упаковка, а не литография, сегодня ограничивает объёмы поставок. TSMC планирует удвоить CoWoS-мощности в 2025-м до ≈ 75 тыс. пластин в месяц, а совокупный рост 2022–2026 гг. оценивается выше 80 % CAGR.

Девять новых площадок за год. В 2025 году компания параллельно строит или расширяет девять фабрик и упаковочных линий — на Тайване, в Аризоне, Кумамото и Дрездене — чтобы догнать спрос на AI-кремний и минимизировать геополитические риски.

Переход на GAA-транзисторы. Первая 2-нм линия N2 выходит в массовое производство в Q4 2025. По сравнению с N3E она даёт до 15 % прироста скорости или 30 % экономии энергии — критично для обучения LLM при фиксированном теплопакете. Про первый 2-нм чип от IBM я писал еще в 2021, но вот как видите, этого до сих пор нет в массовом произвордстве.

Roadmap до 1.4 нм. Свежо анонсированный узел A14 (1.4 нм) запланирован на 2028 год: +15% производительности или -30% энергопотребления относительно N2 и ещё +20% плотности транзисторов.

--------

Что все это значит для нас?

1️⃣Больше GPU — и раньше. Удвоение CoWoS высвободит сотни тысяч ускорителей в 2025 г., смягчив дефицит и цены на аренду мощностей в облаке.

2️⃣Новые узлы = больше параметров за тот же ватт. 2-нм GAA-кристаллы позволят разместить ~25 % больше логики в том же тепловом бюджете; при переходе на A14 этот выигрыш вырастет ещё примерно на пятую часть. Больше FLOPS/Вт → дешевле обучение и тонкая настройка.

3️⃣3D-стек Stack-SoIC. Параллельно TSMC наращивает собственную монолитную интеграцию чипов (SoIC). Это открывает дорогу компактным модульным ускорителям для edge-inference, где критична скорость и потребление.

4️⃣Горизонт планирования. Если вы строите инфраструктуру под следующий виток LLM-ок, закладывайте: массовые кластеры N2-GPU появятся к началу 2026 г., первые «1.4 нм» образцы — к 2028-му. Именно на этих узлах появятся архитектуры с HBM4 и шиной >10 ТБ/с.
Для справки - текущие "Blackwell" B100 пострены по 3-нм процессу.

TL;DR: пока мы оптимизируем loss-функции и режем latency инженерными трюками, TSMC втихую расширяет физические пределы кремния. Если вам важна доступность железа и цена обучения, то следить за роудмапами фабрики полезно так же, как за релизами PyTorch.

@ai_newz