AI चिप्स की दौड़ ने फाउंड्री बाजार को दी रफ्तार—TSMC अब भी बहुत आगे

AI अब केवल चिप डिजाइन का बाजार नहीं बदल रहा; उसका असर wafer fabrication से लेकर memory, substrates, advanced packaging और testing तक पूरी semiconductor supply chain पर दिख रहा है।

2026 की दूसरी तिमाही में वैश्विक pure-play foundry बाजार—यानी वे कंपनियां जो दूसरे chip designers के लिए semiconductor manufacturing करती हैं—सालाना आधार पर 29% बढ़ा। इस उछाल के पीछे AI से जुड़े ऑर्डर और उत्पादन क्षमता का पुनर्विन्यास प्रमुख कारण रहे। TSMC ने लगातार दूसरी तिमाही 73% बाजार हिस्सेदारी के साथ अपना दबदबा कायम रखा, जबकि Samsung Foundry करीब 7% हिस्सेदारी के साथ दूसरे स्थान पर रहा। 4 14

इलेक्ट्रॉनिक्स निर्माताओं के लिए इसका सीधा मतलब है: अब केवल processor का ऑर्डर सुरक्षित करना पर्याप्त नहीं होगा। AI सिस्टम तभी तैयार होकर ग्राहक तक पहुंच सकता है, जब logic wafers, HBM memory, substrates, advanced packaging और testing—सभी चरणों में क्षमता एक साथ उपलब्ध हो।

AI मांग से फाउंड्री बाजार में इतनी तेज वृद्धि क्यों हुई?

AI accelerators आम तौर पर महंगे और उन्नत semiconductor manufacturing processes पर बनाए जाते हैं। इनकी मांग बढ़ने से leading-edge wafer capacity पर दबाव आया, लेकिन असर केवल 2nm या 3nm जैसे उन्नत nodes तक सीमित नहीं रहा।

Counterpoint Research के अनुसार, Q2 की वृद्धि के पीछे दो मुख्य ताकतें थीं: AI से जुड़े ऑर्डर में तेज बढ़ोतरी और उत्पादन क्षमता का नए कार्यक्रमों की ओर स्थानांतरण। इससे advanced और mature—दोनों तरह के processes में supply-demand imbalance पैदा हुआ। 4

AI infrastructure में मुख्य compute chip के अलावा networking, connectivity, power management, control और अन्य server components भी लगते हैं। इनमें से कई chips अलग-अलग process technologies पर बनते हैं। इसलिए जब foundries AI-संबंधित उत्पादन को प्राथमिकता देती हैं, तो कमी केवल सबसे उन्नत node में नहीं, बल्कि कई manufacturing segments में दिखाई दे सकती है। 4

TSMC ने 73% हिस्सेदारी कैसे बरकरार रखी?

TSMC की बढ़त केवल wafer capacity का परिणाम नहीं है। कंपनी AI chip customers की जरूरत वाली supply chain के कई महत्वपूर्ण हिस्सों में मजबूत स्थिति रखती है।

• 2nm का mass production: TSMC ने अपनी 2nm manufacturing को volume production में पहुंचाया, जिससे ग्राहकों को उसकी नवीनतम process technology उपलब्ध हुई। 3 4
• 3nm उत्पादन का विस्तार: AI और high-performance computing chips की मजबूत मांग के बीच कंपनी ने 3nm production का ramp-up जारी रखा। 3 4
• Mature nodes पर दबाव: कमी केवल leading-edge manufacturing में नहीं थी; 8-inch और 12-inch mature processes में भी supply tight रही। 4
• Advanced packaging की कमी: जटिल AI systems के लिए जरूरी advanced packaging में सीमित क्षमता ने भी TSMC की स्थिति मजबूत की। 4

इसका नतीजा यह रहा कि TSMC के पास सिर्फ अधिक wafers नहीं थे, बल्कि AI chip programs के लिए जरूरी कई जुड़े हुए manufacturing stages तक पहुंच भी थी। इसी वजह से उसने Q1 और Q2 2026—दोनों तिमाहियों में 73% हिस्सेदारी बनाए रखी। 4

Samsung Foundry दूसरे स्थान पर, लेकिन चुनौती बरकरार

Samsung Foundry Q2 में भी दूसरा सबसे बड़ा pure-play foundry provider रहा और उसकी हिस्सेदारी पिछली तिमाही की तुलना में लगभग unchanged रही। Counterpoint ने SF2 yields में सुधार, SF4 और SF5 की मजबूत मांग तथा वर्ष की पहली छमाही में wafer prices बढ़ने को उसके प्रदर्शन के प्रमुख कारणों में गिना। 14

Reuters की रिपोर्ट के अनुसार, Samsung ने जुलाई में कुछ advanced contract-chip orders की कीमतें 15% तक बढ़ाईं। process और customer location के अनुसार यह वृद्धि अलग-अलग रही; SF4 के कुछ ग्राहकों के लिए China और United States में बढ़ोतरी सबसे अधिक बताई गई। 1

यहां timing महत्वपूर्ण है। कीमतों में ये बढ़ोतरी जुलाई से लागू हुई, यानी Q2 समाप्त होने के बाद। इसलिए इन्हें Q2 की 29% बाजार वृद्धि का प्रत्यक्ष कारण नहीं माना जाना चाहिए। इनका असर 2026 की दूसरी छमाही में customer costs और foundry pricing पर अधिक दिखाई दे सकता है। 1

Samsung के सामने अब दोहरी चुनौती है: SF4 और SF5 जैसे स्थापित advanced nodes की मांग का लाभ उठाना और साथ ही SF2 की yield तथा manufacturing economics सुधारना। इस मांग को लगातार market-share gains में बदलने के लिए केवल pricing नहीं, बल्कि execution भी निर्णायक होगा।

Advanced packaging AI चिप्स की नई bottleneck क्यों बन गई है?

AI accelerator तब तक shipping-ready product नहीं बनता, जब तक उसका logic die wafer पर तैयार न हो जाए। उसे high-bandwidth memory यानी HBM stacks, high-density interconnects या interposers, substrates और thermal-management solutions के साथ assemble और test करना पड़ता है।

Advanced packaging के लिए अलग equipment, materials, process integration, testing और yield management की जरूरत होती है। इसकी क्षमता wafer starts जितनी तेजी से बढ़ाना हमेशा संभव नहीं होता। Counterpoint ने mature-node constraints के साथ advanced-packaging supply की कमी को भी foundry market में दबाव का एक कारण बताया है। 4

इस bottleneck के दो बड़े असर हैं:

1. तैयार wafers भी अटक सकते हैं: यदि back-end packaging capacity सीमित है, तो front-end में अधिक wafers बनाने से shippable AI accelerators की संख्या अपने-आप नहीं बढ़ती।
2. पूरी manufacturing path पहले सुरक्षित करनी होगी: केवल foundry allocation हासिल कर लेना पर्याप्त नहीं है। HBM, substrates, packaging या testing में कमी होने पर पूरा production schedule प्रभावित हो सकता है।

इसी रणनीतिक बदलाव को उद्योग के नए निवेशों में देखा जा सकता है। SK hynix ने West Lafayette, Indiana में अपने पहले अमेरिकी HBM packaging base की नींव रखी है। इस परियोजना में 4 अरब डॉलर से अधिक निवेश होगा और next-generation HBM का mass production 2029 की दूसरी छमाही में शुरू करने का लक्ष्य है।

Powertech Technology fan-out panel-level packaging का भी विस्तार कर रही है। रिपोर्ट के अनुसार, इस technology की capacity 2030 तक पूरी तरह booked है और AMD व Broadcom इसके customers में शामिल हैं। कंपनी ने Broadcom के साथ advanced panel-level assembly technology पर केंद्रित Singapore joint venture के लिए 400 मिलियन डॉलर के निवेश को मंजूरी दी है।

हालांकि, Powertech से जुड़ी 2.2 अरब डॉलर की investment figure को उपलब्ध विश्वसनीय स्रोतों से स्वतंत्र रूप से पुष्ट नहीं किया जा सका है। इसलिए इसे confirmed आंकड़े के रूप में नहीं लिया जाना चाहिए।

Memory manufacturing में भी बढ़ रहा है निवेश

AI systems को केवल तेज compute chips ही नहीं, बल्कि बड़ी मात्रा में high-performance memory और storage की भी जरूरत होती है। इसी कारण memory manufacturing में भी बड़े निवेश किए जा रहे हैं।

Kioxia और Sandisk ने 2032 तक जापान में 31 अरब डॉलर से अधिक निवेश की योजना बताई है। यह कार्यक्रम सरकारी समर्थन पर निर्भर है और इसमें Kioxia के Yokkaichi तथा Kitakami operations से जुड़ी infrastructure और production capacity का विस्तार शामिल है।

यह निवेश TSMC की logic-chip manufacturing से अलग supply-chain segment में है, लेकिन दोनों के बीच रणनीतिक संबंध सीधा है: AI system तभी scale हो सकता है जब compute, memory और packaging—तीनों की उपलब्धता साथ बढ़े।

इलेक्ट्रॉनिक्स निर्माताओं के लिए अब क्या बदलना चाहिए?

Q2 के आंकड़े sourcing strategy में व्यावहारिक बदलाव का संकेत देते हैं। कंपनियों को AI-chip procurement को अलग-अलग components खरीदने के बजाय एक integrated capacity-planning exercise के रूप में देखना होगा।

क्षमता पहले reserve करें

High utilization और लंबे lead times के दौर में spot purchasing पर निर्भर रहना जोखिमपूर्ण है। जिन कंपनियों के demand forecasts विश्वसनीय हैं, उन्हें wafer, memory और packaging capacity के लिए पहले बातचीत शुरू करनी चाहिए। Forecast को एक निश्चित संख्या के बजाय realistic range के रूप में रखना अधिक उपयोगी होगा।

Packaging और yield को supply metrics बनाएं

सामान्य semiconductor dashboards अक्सर wafer allocation और process-node availability पर केंद्रित रहते हैं। AI products के लिए procurement teams को advanced-packaging slots, HBM availability, substrate supply, test capacity और packaging yields पर भी नजर रखनी चाहिए।

जहां संभव हो, वैकल्पिक suppliers को qualify करें

Advanced AI design के लिए दूसरा foundry या packaging provider हमेशा plug-and-play विकल्प नहीं होता। फिर भी, शुरुआती चरण में alternate suppliers को qualify करने से किसी एक manufacturing route पर निर्भरता घट सकती है और integration की समस्याएं production संकट से पहले सामने आ सकती हैं।

पूरी supply chain को एक योजना में जोड़ें

एक resilient manufacturing plan में ये सभी कड़ियां शामिल होनी चाहिए:

• logic wafer fabrication;
• HBM या आवश्यक अन्य memory;
• substrates, interposers और interconnects;
• advanced assembly और packaging;
• testing, thermal solutions और logistics।

आगे की तस्वीर

Q2 में 29% की वृद्धि दिखाती है कि AI demand कितनी तेजी से semiconductor industry में फैल रही है। लेकिन market-share आंकड़े यह भी बताते हैं कि यह growth बेहद concentrated है। TSMC की 73% हिस्सेदारी से स्पष्ट है कि leading-edge process technology, mature-node capacity और advanced packaging को एक coordinated ecosystem में उपलब्ध कराना कितना महत्वपूर्ण हो गया है। 4

Samsung Foundry SF4 और SF5 की मांग तथा SF2 yields सुधारने की कोशिशों के सहारे स्पष्ट रूप से दूसरे स्थान पर है। लेकिन कीमतों में बढ़ोतरी यह भी दर्शाती है कि capacity कितनी tight हो रही है। 1 14

खरीदारों के लिए असली सवाल अब केवल यह नहीं है कि chip design तैयार है या wafer बनाया जा सकता है। निर्णायक सवाल यह है कि क्या production की हर जरूरी stage—wafer, memory, substrate, packaging, testing और logistics—एक ही समय पर सुरक्षित की जा सकती है।