AI napędza inwestycje, ale ograniczenia przesuwają się poza produkcję samych chipów

Sztuczna inteligencja nie tworzy już popytu wyłącznie na akceleratory obliczeniowe. Najważniejszy sygnał z konferencji Integrated Circuit Innovation and Development Conference 2026, otwartej 31 sierpnia w Wuxi, był inny: ograniczenia w łańcuchu dostaw przesuwają się z produkcji najbardziej zaawansowanych układów logicznych w stronę pamięci o wysokiej przepustowości (HBM), zaawansowanego pakowania, dostarczania energii, chłodzenia oraz urządzeń i materiałów potrzebnych do ich wytwarzania. 2137

Ponad 4 bln USD na infrastrukturę AI

Feng Li, prezes SEMI China — chińskiego oddziału międzynarodowego stowarzyszenia branży półprzewodnikowej SEMI — powiedziała, że do 2028 r. globalne nakłady na nowo budowaną infrastrukturę centrów danych mogą przekroczyć 4 bln USD. Około 2,8 bln USD z tej kwoty miałoby zostać przeznaczone na półprzewodniki.

Według przedstawionej prognozy światowy przemysł półprzewodnikowy może też przekroczyć wartość 1 bln USD już pod koniec 2026 r., a więc wcześniej niż we wcześniejszych przewidywaniach wskazujących okolice 2030 r. Są to prognozy prezentowane podczas konferencji, a nie dane o zrealizowanej sprzedaży. 2120

W praktyce oznacza to, że wydatki związane z AI rozlewają się daleko poza same procesory obliczeniowe. Rosnący popyt obejmuje pamięci, sieci, pakowanie, sprzęt produkcyjny i materiały. To właśnie dlatego uwaga branży coraz wyraźniej skupia się na technologiach, które pozwalają połączyć pojedyncze układy krzemowe w wydajne systemy obliczeniowe. 1937

HBM: najbardziej widoczne wąskie gardło

Pamięć HBM (High Bandwidth Memory, pamięć o wysokiej przepustowości) była jednym z głównych tematów wydarzenia. Przytoczona prognoza zakłada, że jej rynek wzrośnie w 2026 r. o około 58%, do 54,6 mld USD, osiągając niemal 40% wartości rynku DRAM.

Jednocześnie dostępne moce produkcyjne mają być wciąż o 50–60% niższe od popytu — mimo że Samsung, SK hynix i Micron kierują do HBM 70% nowych lub elastycznie alokowanych mocy. 2126

Dla systemów AI liczy się nie tylko moc obliczeniowa, lecz także możliwość bardzo szybkiego dostarczania danych do układów obliczeniowych. Deficyt HBM zwiększa więc presję również na ekosystem zaawansowanego pakowania, który musi gęsto i wydajnie łączyć stosy pamięci, układy logiczne oraz inne komponenty.

Pakowanie, zasilanie i chłodzenie stają się częścią projektu systemu

Cao Liqiang z Chińskiej Akademii Nauk opisał kolejny etap rozwoju zaawansowanego pakowania w czterech kierunkach: gęstsze połączenia, większe i bardziej funkcjonalnie zintegrowane obudowy, bardziej pionowe dostarczanie energii oraz skuteczniejsze odprowadzanie ciepła. 34

Łączenie hybrydowe i większa gęstość połączeń

Według Cao tradycyjne pakowanie zapewnia gęstość rzędu kilkudziesięciu połączeń wejścia/wyjścia na mm². Łączenie hybrydowe (hybrid bonding) może przekroczyć milion połączeń na mm².

Taka skala mogłaby zwiększyć przepustowość komunikacji między komponentami, co jest istotne dla ograniczeń związanych z pamięcią i połączeniami w mocno zintegrowanym sprzęcie AI. 34

Pionowe dostarczanie energii

Podczas konferencji wskazano także na możliwe przejście w systemach AI z płaskiej, trójpoziomowej architektury zasilania do pionowego rozwiązania dwupoziomowego. Celem jest ograniczenie strat energii i poprawa sprawności — coraz ważniejsza wraz ze wzrostem gęstości obliczeń. 34

Chłodzenie przestaje być dodatkiem do serwerowni

Rosnący pobór mocy przez chipy oraz serwery w centrach danych AI sprawia, że chłodzenie staje się ograniczeniem projektowym całego systemu, a nie jedynie kwestią infrastruktury obiektu. Cao wskazał dwufazowe chłodzenie immersyjne stosowane przez Nvidię jako przykład kierunku rozwoju. 34

Ten sam nacisk na pakowanie było widać w dyskusjach o urządzeniach produkcyjnych. Jedno z towarzyszących konferencji forów zwróciło uwagę na krajowe prace nad sprzętem do ścieńczania, cięcia i łączenia hybrydowego, z deklarowanymi wariantami precyzji wyrównania 80 nm, 50 nm i 30 nm. 35

Odpowiedź Jiangsu: laboratoria, platformy i sojusz branżowy

Konferencja była także narzędziem rozbudowy regionalnego zaplecza półprzewodnikowego. Prowincja Jiangsu ogłosiła rozpoczęcie budowy trzech prowincjonalnych laboratoriów kluczowych, o łącznych planowanych nakładach przekraczających 500 mln juanów, oraz zainaugurowała Jiangsu Integrated Circuit Industry Alliance. 341

Wśród ogłoszonych inicjatyw znalazły się:

• planowane laboratorium integracji mikro-systemów optoelektrycznych o dużej gęstości, prowadzone przez JCET; ma ono zajmować się m.in. gęstym współpakowaniem optoelektronicznym, wielkoskalową integracją heterogeniczną, zaawansowanymi podłożami oraz integracją 2.5D/3D; 33
• planowane laboratorium inteligentnych układów i modułów mocy, prowadzone przez Chipown Microelectronics; jego zadaniem mają być prace nad układami zasilającymi, integracją pakowania i niezawodnością w zastosowaniach zasilania infrastruktury AI; 3338
• nowe produkty i platformy obejmujące badania i rozwój zaawansowanego pakowania 2.5D/3D, krzemowe układy RF z azotku galu oraz urządzenia do inspekcji defektów wiązką elektronów o wysokiej rozdzielczości. 4

Sojusz ma łączyć przedsiębiorstwa, uczelnie, instytuty badawcze i publiczne platformy technologiczne w całej prowincji. Jego znaczenie nie wynika z pojedynczego produktu, lecz z próby skoordynowania kompetencji w projektowaniu, sprzęcie, pakowaniu, materiałach i układach mocy — czyli segmentach, na które AI wywiera dziś szczególnie dużą presję. 4142

FPGA w erze agentów AI

Zhang Wei, przewodniczący i dyrektor generalny Fudan Microelectronics, argumentował, że rozwój FPGA — programowalnych układów logicznych — może zmienić współpraca z agentami AI. Miałaby ona stworzyć ciaśniejszą pętlę między projektowaniem a weryfikacją.

Według Zhanga może to skrócić cykl iteracji produktu z miesięcy do tygodni, a nawet dni. Fudan Microelectronics zapowiedział udostępnienie we wrześniu dostępu próbnego do platformy rozwojowej fmfpga agent. 34

Co warto obserwować

Spotkanie w Wuxi przedstawia AI jako wyzwanie dla całego systemu półprzewodnikowego, nie tylko jako wyścig o produkcję coraz bardziej zaawansowanych układów logicznych.

Najważniejsze pytania na kolejne lata dotyczą tego, czy podaż HBM nadąży za popytem, czy łączenie hybrydowe i inne techniki zaawansowanego pakowania da się skalować ekonomicznie oraz czy architektury zasilania i chłodzenia dotrzymają kroku rosnącej gęstości obliczeń.

Dla strategii przemysłowej Chin testem będzie realizacja zapowiedzi: czy nowe laboratoria, koordynacja w ramach sojuszu i rozwój urządzeń przełożą się na trwałe kompetencje w tych częściach łańcucha dostaw, które są dziś pod największą presją wywołaną przez AI. 3335