Samsung Electro-Mechanics Mula Pengeluaran Besar-besaran Substrat FC-BGA untuk Cip AI Qualcomm

Pada 22 Jun 2026, Samsung Electro-Mechanics (SEMCO) memulakan pengeluaran besar-besaran substrat Flip-Chip Ball Grid Array (FC-BGA) untuk pemecut AI pusat data pertama Qualcomm, AI200, di kilang Busan . Langkah ini adalah titik perubahan penting bagi kedua-dua syarikat — dan untuk rantaian bekalan perkakasan AI secara keseluruhannya.

Substrat FC-BGA adalah lapisan sambungan kritikal yang menghubungkan mati pemecut AI ke papan sistem secara elektrik dan terma. Hanya segelintir pengeluar global yang mampu menghasilkannya pada kualiti dan skala yang diperlukan untuk cip pusat data . Dengan membekalkan substrat ini untuk AI200, SEMCO memperluaskan perkongsian lama dengan Qualcomm daripada mudah alih dan PC ke segmen pusat data hiperskala . Ia juga mengesahkan kedudukan SEMCO sebagai pembekal FC-BGA terkemuka, status yang dibina sejak menjadi syarikat Korea Selatan pertama yang mengeluarkan substrat FC-BGA pelayan secara besar-besaran pada Oktober 2022 .

Pertaruhan Inferens AI Qualcomm

Qualcomm secara rasmi mengumumkan AI200 (dilancarkan 2026) dan AI250 (dilancarkan 2027) pada Oktober 2025 — menandakan kemasukan rasminya ke pasaran cip AI pusat data untuk bersaing dengan Nvidia dan AMD . Strateginya bukan untuk mengalahkan Nvidia dalam latihan AI (training). Penganalisis menyatakan Qualcomm "langsung tidak berpeluang mencipta apa-apa yang boleh menyaingi Nvidia dalam latihan AI," di mana Nvidia dijangka menjana kira-kira separuh daripada ~AS$183.5 bilion hasil pusat datanya pada tahun fiskal 2026 . Sebaliknya, Qualcomm menyasarkan segmen inferens AI yang pesat berkembang — menjalankan model selepas ia dilatih .

AI200 dijual sebagai rak pelayan lengkap yang disejukkan cecair ("Qualcomm AI200 Rack") yang menampung sehingga 72 pemecut yang beroperasi sebagai satu sistem — faktor bentuk yang sama digunakan oleh Nvidia dan AMD, menjadikannya pesaing terus untuk hiperskaler . Pembeza utamanya ialah ingatan: AI200 menggunakan 768 GB LPDDR5X setiap kad, kapasiti ingatan jauh lebih besar daripada mana-mana pemecut berasaskan HBM, dan rak tersebut menyampaikan sejumlah 43 TB ingatan . Qualcomm berhujah pendekatan berasaskan LPDDR ini menghasilkan kos yang lebih rendah dan kapasiti yang lebih tinggi berbanding HBM yang mahal dan sukar diperoleh yang digunakan oleh Nvidia .

Syarikat mendakwa AI200 menyampaikan jumlah kos pemilikan (TCO) yang lebih rendah untuk beban kerja inferens melalui kecekapan tenaga yang lebih baik dan subsistem ingatan yang lebih murah . HUMAIN telah pun bekerjasama untuk menggunakan 200 MW rak berasaskan AI200 bermula 2026 . Prestasi per-cip (TOPS, TFLOPS) masih tidak didedahkan, menjadikan perbandingan peringkat silikon langsung dengan B200/B300 Nvidia atau siri MI350 AMD tidak lengkap .

Kedudukan Persaingan vs. Nvidia dan AMD

Nvidia menguasai kedua-dua latihan dan inferens dengan seni bina berasaskan GPU, ekosistem CUDA, dan ingatan HBM. AI200 Qualcomm mengelakkan persaingan GPU secara langsung; sebaliknya ia menyasarkan beban kerja inferens di mana kapasiti ingatan — bukan sekadar lebar jalur — penting, seperti menyajikan model yang sangat besar . Walau bagaimanapun, Qualcomm kekurangan ekosistem perisian matang Nvidia.

Siri AMD Instinct MI300X/MI350 juga menyasarkan inferens, menggunakan ingatan HBM3 dan seni bina CDNA. Tawaran Qualcomm adalah serupa: kecekapan lebih baik, TCO lebih rendah, dan kapasiti ingatan yang dibezakan untuk beban kerja inferens khusus .

Qualcomm memasuki pasaran di mana Nvidia dan AMD mempunyai hubungan pusat data bertahun-tahun, timbunan perisian, dan rekod penempatan. Kejayaan AI200 bergantung sepenuhnya pada sama ada pembeli inferens menghargai kapasiti ingatan dan TCO berbanding kematangan ekosistem .

Strategi Substrat Samsung yang Lebih Luas

SEMCO telah beralih secara agresif perniagaan substratnya ke arah pelayan AI dan pelanggan pusat data. Selain kemenangan Qualcomm, SEMCO telah memperoleh status vendor pertama untuk substrat FC-BGA pada Groq 3 Language Processing Unit (LPU) Nvidia, sebuah pemecut inferens yang disepadukan ke dalam platform Vera Rubin Nvidia yang akan datang, dengan pengeluaran besar-besaran bermula pada Q2 2026 . Syarikat juga disahkan membekalkan FC-BGA untuk cip AI6 generasi akan datang Tesla .

Permintaan menekan kapasiti. Kadar penggunaan FC-BGA dijangka meningkat melebihi 80% pada 2026, daripada kira-kira 60% pada masa ini . Permintaan pelanggan melebihi kapasiti semasa sebanyak lebih 50%, menurut CEO Chang Duck-hyun .

Untuk menangani perkara ini, SEMCO melabur secara besar-besaran. Syarikat telah mengumumkan pelaburan AS$1.2 bilion di Vietnam untuk membina kapasiti pengeluaran FC-BGA baharu . Perbelanjaan R&D melonjak 36% pada 2026 apabila SEMCO mengorientasikan semula perniagaan substratnya ke arah produk pelayan AI bernilai tinggi . Matlamat syarikat adalah untuk meningkatkan bahagian FC-BGA bernilai tinggi (untuk pelayan, AI, automotif, dan rangkaian) kepada lebih 50% menjelang 2026 .

CEO Chang Duck-hyun menyatakan di CES 2026 bahawa barisan FC-BGA akan beroperasi pada kapasiti penuh pada separuh kedua 2026, dan pengembangan kapasiti selanjutnya sedang dipertimbangkan . SEMCO juga bersaing dengan LG Innotek untuk menarik perkongsian pelaburan Big Tech bagi pengembangan kapasiti substrat .

Mempelbagaikan lagi, SEMCO menandatangani kontrak bekalan kapasitor silikon bernilai 1.5 trilion KRW (~AS$1.1 bilion) dengan sebuah syarikat teknologi global yang tidak dinamakan untuk aplikasi AI, berjalan dari 2027 hingga 2028 .

Kesimpulan

SEMCO telah meletakkan dirinya sebagai pembekal kritikal, berbilang pelanggan untuk substrat pembungkusan cip AI bernilai tertinggi, berkhidmat untuk Qualcomm, Nvidia, dan Tesla secara serentak. Kapasitinya tertekan oleh permintaan yang melonjak, dan ia melabur dengan banyak — secara organik (Vietnam, R&D) dan melalui perkongsian pelanggan — untuk menskala output FC-BGA. Kemenangan Qualcomm AI200 adalah bukti terbaru bahawa SEMCO kini pemain peringkat pertama dalam rantaian bekalan substrat AI, bukan sekadar pengeluar komponen elektronik pengguna.