20 नए फैब के बावजूद AI चिप की किल्लत क्यों बनी हुई है

TSMC का असाधारण फैब-विस्तार AI चिप की कमी को तुरंत खत्म नहीं कर सकता, क्योंकि फैब पूरी उत्पादन-श्रृंखला की सिर्फ एक कड़ी है। AI सर्वर के लिए अत्याधुनिक लॉजिक चिप, चिप और मेमोरी को जोड़ने वाली उन्नत पैकेजिंग, उच्च-प्रदर्शन मेमोरी, विशेष विनिर्माण उपकरण, बिजली, पानी और इन्हें बनाने व चलाने वाले कुशल लोग चाहिए। क्षमता वहीं अटकती है, जहां विस्तार सबसे धीमा होता है।

रिकॉर्ड स्तर का फैब निर्माण भी कई वर्षों की प्रक्रिया है

TSMC के अनुसार, वह दुनिया भर में करीब 20 फैब बना रही है—इनमें 13 ताइवान में और 5 से 6 विदेशों में हैं। कंपनी इस निर्माण कार्यक्रम को अपने पुराने स्तर से करीब चार से पांच गुना बड़ा बताती है, फिर भी मांग उपलब्ध क्षमता से अधिक है। तेज विस्तार में निर्माण कामगारों की गंभीर कमी एक बड़ी बाधा के रूप में सामने आई है। 46

यहां अहम फर्क निर्माणाधीन परियोजनाओं और ग्राहकों के लिए उपलब्ध, सत्यापित उत्पादन के बीच है। नया फैब पहले पूरा होता है, उसमें उपकरण लगाए जाते हैं, उत्पादन प्रक्रिया तय मानकों तक पहुंचाई जाती है और फिर स्थिर उत्पादन के लिए उसे धीरे-धीरे बढ़ाया जाता है। इसके बाद भी वहां बने वेफर को पैकेजिंग और मेमोरी समेत अन्य हिस्सों के साथ जोड़कर सिस्टम बनाना पड़ता है।

अड़चन अब सिर्फ वेफर फैब तक सीमित नहीं है

AI एक्सेलरेटर केवल उन्नत लॉजिक पर निर्भर नहीं होते। TSMC की CoWoS—चिप ऑन वेफर ऑन सब्सट्रेट—उन्नत पैकेजिंग तकनीक AI चिप में व्यापक रूप से इस्तेमाल होती है, जिनमें Nvidia द्वारा डिजाइन की गई चिप भी शामिल हैं। TSMC ने 2022 से 2027 के बीच CoWoS क्षमता में सालाना 80% से अधिक वृद्धि का अनुमान दिया है। इससे पता चलता है कि विस्तार कितनी तेजी से हो रहा है और AI हार्डवेयर की आपूर्ति में पैकेजिंग कितनी महत्वपूर्ण हो चुकी है। 43

पूरी श्रृंखला में दबाव इस तरह बनता है:

• लॉजिक वेफर के लिए अत्याधुनिक फैब क्षमता और विनिर्माण उपकरण चाहिए।
• उन्नत पैकेजिंग को कंप्यूट डाई और मेमोरी को बड़े पैमाने पर, बेहद सटीकता से जोड़ना होता है।
• मेमोरी की मांग AI डेटा सेंटरों के विस्तार के साथ बढ़ती है, जिससे व्यापक आपूर्ति-आधार पर दबाव पड़ता है।
• उपकरण, उपयोगिताएं और श्रम जरूरी हैं; इनके बिना नई क्षमता उत्पादन में नहीं बदल सकती।

इसलिए पैकेजिंग या मेमोरी की कमी, वेफर क्षमता बढ़ने के बावजूद, तैयार AI सिस्टम की डिलीवरी सीमित कर सकती है।

श्रम, प्रतिभा और ढांचा विस्तार की रफ्तार तय करते हैं

एरिजोना में TSMC ने कहा है कि अमेरिकी सुविधाओं के विस्तार के दौरान उसे निर्माण कामगारों की कमी से निपटना होगा। 1 ताइवान में भी ऐसी सीमाएं हैं। TSMC के चेयरमैन सी. सी. वेई ने प्रतिभा को कंपनी की सबसे बड़ी कमी बताया है और पानी की उपलब्धता पर चिंता जताई है। ताइवान का चिप उद्योग आमतौर पर पानी, बिजली, श्रम, भूमि और प्रतिभा—इन पांच मोर्चों पर दबाव की बात करता है। 33

ये बाधाएं इसलिए मायने रखती हैं कि फैब निर्माण को असीमित रूप से समानांतर नहीं चलाया जा सकता। एक साथ चल रही परियोजनाएं अनुभवी निर्माण दलों, क्लीनरूम विशेषज्ञों, प्रोसेस इंजीनियरों, उपकरण लगाने वाली टीमों और आपूर्तिकर्ताओं की क्षमता के लिए प्रतिस्पर्धा करती हैं। उन्नत चिप बनाने वाले उपकरणों की उपलब्धता भी सीमित है; TSMC ने कहा है कि तेज विस्तार के बीच ऐसे उपकरणों की आपूर्ति तंग बनी हुई है। 41

काऊशुंग परियोजना का लक्ष्य तुरंत वेफर उत्पादन बढ़ाना नहीं, सत्यापन तेज करना है

TSMC काऊशुंग के बैपू इंडस्ट्रियल पार्क में तीन हेक्टेयर का एक स्थल विकसित कर रही है, ताकि सेमीकंडक्टर सामग्री और उपकरणों की जांच व सत्यापन तेज हो सके। प्रस्तावित परिसर में छोटे क्लीनरूम, प्रयोगशालाएं और उन्नत पैकेजिंग के प्रशिक्षण की क्षमता शामिल होने की उम्मीद है। कंपनी का कहना है कि इससे सत्यापन दक्षता 25% से 50% तक बेहतर हो सकती है। 535

यह महत्वपूर्ण है क्योंकि आपूर्तिकर्ताओं की सामग्री और उपकरणों को बड़े पैमाने के उत्पादन में लगाने से पहले योग्य ठहराना पड़ता है। तेज सत्यापन नई तकनीक के उपलब्ध होने और उसे उच्च-वॉल्यूम उत्पादन लाइन में इस्तेमाल करने के बीच की कम दिखने वाली देरी घटा सकता है। लेकिन यह दक्षता बढ़ाने का उपाय है, कुल क्षमता के लिए जरूरी निर्माण, उपकरण, उपयोगिताओं और श्रम का विकल्प नहीं।

मेमोरी AI आपूर्ति की अलग चुनौती है

AI डेटा सेंटरों की बढ़ती मांग के साथ मेमोरी आपूर्तिकर्ता क्षमता बढ़ा रहे हैं, लेकिन उद्योग के अधिकारियों ने चेतावनी दी है कि कमी कई वर्षों तक रह सकती है। SK ग्रुप के चेयरमैन चेय ताए-वोन ने मार्च में कहा था कि वेफर की कमी लगभग 2030 तक चल सकती है। उनके अनुमान में मांग आपूर्ति से 20% से अधिक थी और अतिरिक्त वेफर क्षमता बनाने में कम-से-कम चार से पांच वर्ष लगते हैं। 19

SK ग्रुप जापान में संभावित संयंत्र समेत विदेशों में मेमोरी निवेश पर विचार कर रहा है। उसने जापान की किऑक्सिया के साथ संयुक्त उत्पादन, अनुसंधान एवं विकास तथा आपूर्ति-श्रृंखला सहयोग की संभावना भी खुली रखी है। हालांकि, ये विकल्प समीक्षा के अधीन हैं, घोषित क्षमता-प्रतिबद्धताएं नहीं। 2024

ताइवान और उद्योग के लिए इसका क्या अर्थ है

आपूर्ति की तंगी एक शक्तिशाली राजस्व चक्र को सहारा दे रही है। AFP द्वारा उद्धृत एक वरिष्ठ उद्योग अधिकारी के अनुसार, ताइवान का सेमीकंडक्टर क्षेत्र 2026 में करीब 300 अरब अमेरिकी डॉलर का राजस्व पैदा कर सकता है, जो पिछले वर्ष से 40% से अधिक होगा। 49

वैश्विक स्तर पर सेमीकंडक्टर इक्विपमेंट एंड मैटेरियल्स इंटरनेशनल (SEMI) ने अनुमान लगाया है कि उन्नत लॉजिक, हाई-बैंडविड्थ मेमोरी और एंटरप्राइज सॉलिड-स्टेट ड्राइव की AI-आधारित मांग के चलते 2030 तक सेमीकंडक्टर राजस्व 2 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर से अधिक हो सकता है। 46

लेकिन यह संभावित वृद्धि का अनुमान है, तय नतीजा नहीं। TSMC ने मई 2026 के अपने अनुमान में 2030 तक वैश्विक सेमीकंडक्टर बाजार को 1.5 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर से अधिक बताया था। 43 दोनों आंकड़ों का अंतर अनिश्चितता दिखाता है: अंतिम बाजार आकार इस पर निर्भर करेगा कि AI अवसंरचना पर खर्च कितना टिकाऊ रहता है और निर्माण श्रम, उपकरण, पैकेजिंग, मेमोरी, बिजली तथा पानी की क्षमता कितनी तेजी से बढ़ पाती है।

निष्कर्ष

AI सेमीकंडक्टर की किल्लत इस बात का प्रमाण नहीं है कि TSMC फैब नहीं बना रही। बल्कि यह बताती है कि AI हार्डवेयर एक-दूसरे पर निर्भर औद्योगिक तंत्र है। अधिक वेफर फैब बनाना जरूरी है, लेकिन आपूर्ति अंतर तब तक बना रह सकता है जब तक उन्नत पैकेजिंग, मेमोरी, उपकरण, बुनियादी ढांचा और विशेष कौशल वाला श्रम भी साथ-साथ क्षमता नहीं बढ़ाते।