Strategi AI TSMC: Kuasa Pengkomputeran Sistem 50 Kali Ganda Menjelang 2029

Mesej utama TSMC di SEMICON Taiwan 2026 jelas: perlumbaan AI seterusnya akan dimenangi pada peringkat sistem, bukan hanya melalui pemproses yang lebih pantas atau model yang lebih baik. Strategi syarikat itu menggabungkan proses logik termaju, susunan 3D SoIC, pembungkusan 2.5D CoWoS dan fotonik silikon bagi menggerakkan data dengan lebih cekap dalam sistem AI yang semakin besar. 13

Sasaran utama: pengkomputeran sistem 50 kali ganda menjelang 2029

TSMC mengunjurkan bahawa gabungan SoIC dan CoWoS dapat meningkatkan prestasi pengkomputeran keseluruhan sistem kepada kira-kira 50 kali ganda paras 2024 menjelang 2029. Unjuran ini mencerminkan perubahan cara industri mengukur kemajuan: daripada menganggap pemproses sebagai unit utama, kepada menggabungkan pelbagai cip pengkomputeran, memori jalur lebar tinggi dan sambungan berketumpatan tinggi dalam satu sistem. 3

Pelan hala tuju 3DFabric yang dilaporkan merangkumi integrasi N2P-on-N3P SoIC pada 2026 dan A14-on-A14 pada 2029, dengan jarak sambungan atau interconnect pitch mencecah 4.5 mikron. Sasaran ini bertujuan meningkatkan kepadatan serta kecekapan sambungan antara komponen yang disusun secara bertingkat atau diletakkan bersebelahan. 315

Mengapa inferens mengubah infrastruktur AI

April Li, pengarah pembangunan perniagaan AI dan pengkomputeran berprestasi tinggi TSMC, berkata permintaan terhadap pengkomputeran AI berkembang kira-kira lima kali ganda setiap tahun. Beliau turut memetik peningkatan hampir 500 kali ganda dalam jumlah token inferens sejak 2022. 13

Inferens ialah peringkat ketika sistem AI menjawab pengguna atau melaksanakan tugasan. Pertumbuhan dalam bidang ini kini semakin penting, bukan sekadar usaha melatih model yang lebih besar. Sistem penaakulan dan AI berasaskan ejen boleh menjana serta memproses lebih banyak token bagi setiap interaksi, manakala ejen perusahaan dan aplikasi AI fizikal direka untuk beroperasi secara berterusan dalam aliran kerja dunia sebenar. 123

Kesannya besar terhadap reka bentuk pusat data. Infrastruktur masa depan perlu bersedia untuk inferens berjumlah tinggi dan berterusan: lebih ramai pengguna, pertanyaan yang lebih kerap serta pengiraan yang lebih berat bagi setiap pertanyaan akan meningkatkan tekanan terhadap pemecut AI, memori, rangkaian, bekalan kuasa dan sistem penyejukan.

Menurut TSMC, masalah utama ialah pergerakan data

Hujah Li mengenai reka bentuk bersama pada peringkat sistem berpunca daripada masalah kecekapan. Pergerakan data boleh merangkumi sehingga 60% daripada aktiviti dalam beban kerja AI biasa, manakala pemecut AI yang mahal mungkin beroperasi pada kadar penggunaan kurang daripada 40%. 123

Ini bermakna menambah lebih banyak kuasa pengkomputeran sahaja tidak semestinya menghasilkan peningkatan prestasi yang setara. Sistem juga perlu memindahkan data antara logik dan memori, merentasi pakej cip, melalui rak pelayan dan di seluruh pusat data tanpa menghabiskan kapasiti kuasa atau penyejukan.

Jawapan yang dicadangkan TSMC ialah mengoptimumkan keseluruhan laluan itu—daripada pengkomputeran dan memori kepada sambungan, storan, penghantaran kuasa, penyejukan, rak pelayan serta infrastruktur pusat data. Dalam pendekatan ini, pembungkusan termaju bukan lagi sekadar langkah pembuatan; ia menjadi sebahagian daripada seni bina sistem AI.

Pakej CoWoS lebih besar untuk sistem AI berbilang cip

Menurut laporan mengenai pelan hala tuju pembungkusan termaju TSMC, syarikat itu kini mengeluarkan pakej CoWoS bersaiz 5.5 kali ganda retikel. Ia merancang beralih kepada pakej 14 kali ganda retikel sekitar 2028, dengan konfigurasi yang dilaporkan mengandungi kira-kira 10 cip pengkomputeran dan 20 susunan HBM. 3

CoWoS, singkatan bagi chip-on-wafer-on-substrate, menggabungkan cip logik dan memori jalur lebar tinggi dalam satu pakej yang padat. Saiz pakej yang lebih besar membolehkan pemecut AI menggabungkan lebih banyak pengkomputeran dan memori tanpa bergantung pada satu cip monolitik yang amat besar.

Pendekatan ini juga mencerminkan had praktikal pembuatan cip termaju. Memecahkan sistem kepada beberapa cip boleh meningkatkan fleksibiliti pembuatan, tetapi pada masa yang sama menjadikan reka bentuk pakej, kepadatan sambungan, ujian dan pengurusan haba semakin penting.

Fotonik silikon menjadi lapisan seterusnya

TSMC turut mengetengahkan fotonik silikon dan optik bersepadu dalam pakej sebagai cara menangani had sambungan elektrik dalam infrastruktur AI. Pelan hala tuju jalur lebar platform COUPE dilaporkan meningkat daripada 3.2 Tbps kepada lebih 12.8 Tbps. TSMC juga meramalkan fotonik silikon boleh menguasai lebih separuh pasaran pemancar-penerima optik menjelang 2027, sementara sesetengah pembekal dijangka memulakan pengeluaran besar-besaran optik bersepadu dalam pakej pada penghujung 2026. 3

Matlamat lebih luasnya adalah membawa sambungan optik lebih dekat kepada pakej pengkomputeran. Jarak yang lebih pendek antara komponen elektronik dan fotonik boleh menyokong jalur lebar lebih tinggi serta kecekapan kuasa yang lebih baik, walaupun pendekatan ini menambah keperluan terhadap laser, penyambung gentian optik, pembungkusan dan proses pengesahan. 1013

Kapasiti masih menjadi kekangan yang belum selesai

Pelan hala tuju teknologi ini tidak menghapuskan masalah bekalan. Anggaran industri meletakkan kapasiti CoWoS TSMC pada kira-kira 120,000 hingga 140,000 wafer sebulan menjelang penghujung 2026, meningkat daripada sekitar 13,000 hingga 16,000 wafer sebulan pada penghujung 2023. Angka ini ialah anggaran pasaran dan bukan kapasiti yang didedahkan secara rasmi oleh TSMC dalam liputan acara SEMICON Taiwan. 636

Laporan pelabur institusi pula menganggarkan jurang antara bekalan dan permintaan CoWoS boleh mengecil daripada sekitar 20% kepada kira-kira 10% pada penghujung 2026 apabila kapasiti berkembang. Itu merupakan peningkatan, tetapi masih bermakna permintaan melebihi bekalan yang tersedia. 36

Pembahagian kapasiti turut menjadi risiko. Nvidia dilaporkan menyumbang kira-kira 60% daripada permintaan atau keluaran CoWoS TSMC bagi 2026, menyebabkan AMD, Broadcom dan penyedia awan bersaing untuk mendapatkan baki kapasiti. Ini ialah analisis pasaran, bukannya angka peruntukan baharu yang diumumkan TSMC di SEMICON Taiwan. 4

Peranan TSMC semakin meluas dalam rantaian AI

Perubahan strategi ini lebih besar daripada sekadar peningkatan teknologi pembungkusan. Li menggambarkan peranan TSMC sebagai merangkumi segala-galanya daripada silikon hingga pusat data dan akhirnya token yang dijana oleh sistem AI. 1

Jika cita-cita ini tercapai, TSMC akan menjadi penyelaras yang semakin penting dalam rantaian fizikal AI: logik termaju, integrasi HBM, pembungkusan termaju, input-output optik, reka bentuk terma dan penghantaran kuasa, selain pengesahan sistem.

Cabaran yang masih ada bukan hanya jumlah wafer atau pakej yang boleh dikeluarkan. Industri juga perlu menangani bekalan komponen optik, laser, penyambung gentian, ujian, penyejukan dan penyelarasan antara pelbagai pembekal.

Kesimpulannya, tesis TSMC mengenai “pengindustrikan AI sebenar” ialah pertaruhan terhadap integrasi. Unjuran peningkatan prestasi 50 kali ganda itu memang besar, tetapi pelan syarikat sendiri menunjukkan bahawa pencapaiannya bergantung sama banyak pada penyelesaian sambungan antara komponen dan peluasan rantaian bekalan yang membinanya, bukan sekadar menghasilkan cip yang lebih pantas.