AnswersPublished19 sources
TSMC, yapay zekâda yarışın çipten çok sistem entegrasyonunda olduğunu söylüyor
TSMC, SoIC 3D yongalama ile CoWoS gelişmiş paketlemenin sistem hesaplama performansını 2029’da 2024 seviyesinin yaklaşık 50 katına çıkarabileceğini öngörüyor. Şirket yöneticisi April Li’ye göre geleceğin yapay zekâ altyapısı yalnızca işlemciye değil; hesaplama, bellek, bağlantı, depolama, güç ve soğutmanın çipten ve...
YayımlayanGPT-5.6 Luna ile düzenlendiGörseller GPT Image 1.5 ile oluşturuldu
Research answer
Key takeaways
- TSMC, SoIC 3D yongalama ile CoWoS gelişmiş paketlemenin sistem hesaplama performansını 2029’da 2024 seviyesinin yaklaşık 50 katına çıkarabileceğini öngörüyor.
- Şirket yöneticisi April Li’ye göre geleceğin yapay zekâ altyapısı yalnızca işlemciye değil; hesaplama, bellek, bağlantı, depolama, güç ve soğutmanın çipten veri merkezine kadar birlikte tasarlanmasına dayanacak.
- Yapay zekâ çıkarımındaki token hacmi 2022’den bu yana yaklaşık 500 kat artarken, CoWoS kapasitesindeki büyümeye rağmen arz talep açığının 2026 sonunda yaklaşık yüzde 10 seviyesinde kalması bekleniyor.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did TSMC announce at SEMICON Taiwan 2026 about its strategy for the “true industrialization of AI,” including its projection of a 50-fo. Article summary: TSMC’s message was that AI is becoming a systems-integration business, not merely a race to make faster chips or models. Its strategy combines leading-edge logic with 3DFabric packaging and silicon photonics to address t. Topic tags: general, general web, user generated, government, news. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermar
TSMC’nin SEMICON Taiwan 2026’daki ana mesajı netti: Yapay zekânın bir sonraki aşamasında kazananlar yalnızca daha hızlı işlemci veya daha iyi model geliştiren şirketler olmayacak. Asıl farkı, hesaplama, bellek, bağlantı, güç, soğutma ve veri merkezi altyapısını tek bir sistem olarak tasarlayabilenler yaratacak. 1
3
Hedef: 2029’da 50 kat daha yüksek sistem hesaplama gücü
TSMC, SoIC 3D yongalama ile CoWoS 2,5D gelişmiş paketleme teknolojilerinin birlikte kullanılmasının, toplam sistem hesaplama performansını 2024 seviyesinin yaklaşık 50 katına 2029’a kadar çıkarabileceğini öngörüyor. Bu yaklaşım, işlemciyi ilerlemenin tek ölçüsü olarak görmek yerine birden fazla hesaplama yongasını, yüksek bant genişlikli belleği ve yoğun bağlantıları aynı sistemde bir araya getiriyor. 3
Şirketin 3DFabric yol haritasında 2026’da N2P-on-N3P SoIC entegrasyonu, 2029’da ise A14-on-A14 entegrasyonu yer alıyor. Bağlantı aralığının da 4,5 mikrometreye kadar düşürülmesi planlanıyor. Bu gelişmeler, üst üste konan veya yan yana yerleştirilen bileşenler arasındaki bağlantıların daha yoğun ve verimli olmasını amaçlıyor. 3
15
Yapay zekâda büyümenin yeni motoru: çıkarım
TSMC’nin Yapay Zekâ ve yüksek performanslı hesaplama iş geliştirme direktörü April Li, yapay zekâ hesaplama talebinin yılda yaklaşık beş kat büyüdüğünü söyledi. Li ayrıca çıkarım sırasında üretilen token hacminin 2022’ye kıyasla yaklaşık 500 kat arttığını belirtti. 1
3
Buradaki “çıkarım”, bir yapay zekâ modelinin eğitilmesinden ziyade kullanıcıya yanıt verdiği veya bir görevi gerçekleştirdiği aşamayı ifade ediyor. Yeni nesil akıl yürütme sistemleri ve otonom iş yapabilen yapay zekâ ajanları, her etkileşimde daha fazla token üretip işleyebiliyor. Kurumsal iş akışlarına ve fiziksel dünyadaki uygulamalara giren bu sistemler de sürekli çalışacak şekilde tasarlanıyor. 1
23
Bu nedenle geleceğin altyapısı yalnızca büyük modelleri eğitmeye değil, yüksek hacimli çıkarım işlemlerini kesintisiz biçimde yürütmeye hazırlanmak zorunda. Daha fazla kullanıcı, daha sık sorgu ve sorgu başına daha fazla hesaplama; hızlandırıcılar, bellek, ağ altyapısı ve enerji sistemleri üzerindeki baskıyı artırıyor.
TSMC’ye göre asıl darboğaz veri taşımak
Li’nin sistem düzeyinde ortak tasarım vurgusunun temelinde verimlilik sorunu bulunuyor. Tipik yapay zekâ iş yüklerinde veri hareketi toplam etkinliğin yüzde 60’ına kadarını oluşturabiliyor. Buna karşılık yüksek maliyetli yapay zekâ hızlandırıcılarının kullanım oranı yüzde 40’ın altında kalabiliyor. 1
23
Bu tablo, yalnızca daha fazla hesaplama birimi eklemenin beklenen performans artışını sağlamayabileceğini gösteriyor. Verinin işlemci ile bellek arasında, paketler içinde, sunucu rafları arasında ve veri merkezi genelinde taşınması; enerji ve soğutma kapasitesi tükenmeden yapılmalı.
TSMC’nin önerdiği çözüm, hesaplama ve bellekten bağlantılara, depolamadan güç dağıtımına, soğutmadan sunucu raflarına ve veri merkezine kadar tüm yolu birlikte optimize etmek. Bu anlayışta gelişmiş paketleme, üretim sürecinin son adımı değil; yapay zekâ sisteminin mimarisinin bir parçası.
Daha büyük CoWoS paketleri, daha büyük çok yongalı sistemler
TSMC’nin gelişmiş paketleme yol haritasına ilişkin haberlere göre şirket hâlihazırda 5,5 retikül boyutunda CoWoS paketleri üretiyor. Yaklaşık 2028’de 14 retikül boyutundaki paketlere geçilmesi ve bu paketlerde yaklaşık 10 hesaplama yongası ile 20 HBM yığınının bir araya getirilmesi planlanıyor. 3
CoWoS, “chip-on-wafer-on-substrate” ifadesinin kısaltması. Bu teknoloji, mantık yongalarını ve yüksek bant genişlikli belleği tek bir pakette birbirine yakın biçimde konumlandırıyor. Böylece yapay zekâ hızlandırıcıları, tek ve devasa bir yonga üretmeye bağlı kalmadan daha fazla hesaplama gücü ve bellek içerebiliyor.
Çok yongalı tasarım, ileri üretim süreçlerinin pratik sınırlarını da yansıtıyor. Sistemi birden fazla yongaya bölmek üretim esnekliği sağlayabilir; ancak paket tasarımı, bağlantı yoğunluğu, test süreçleri ve ısı yönetimi daha kritik hâle gelir.
Sıradaki katman silikon fotoniği
TSMC, silikon fotoniği ve ortak paketlenmiş optiği (CPO), yapay zekâ altyapısındaki elektrik tabanlı bağlantıların sınırlarını aşmanın bir yolu olarak konumlandırıyor. Şirketin COUPE platformu için bildirilen bant genişliği yol haritası 3,2 Tbps’den 12,8 Tbps’nin üzerine çıkıyor. TSMC ayrıca silikon fotoniğinin 2027’ye kadar optik alıcı-verici pazarının yarısından fazlasını oluşturabileceğini öngörüyor. Bazı tedarikçilerin de CPO ürünlerinde 2026’nın sonlarında yüksek hacimli üretime başlaması bekleniyor. 3
Amaç, optik bağlantıları hesaplama paketine mümkün olduğunca yaklaştırmak. Elektronik ve fotonik bileşenler arasındaki mesafenin kısalması, daha yüksek bant genişliği ve daha iyi enerji verimliliği sağlayabilir. Bununla birlikte lazerler, fiber optik konektörler, paketleme ve doğrulama süreçleri için yeni gereksinimler ortaya çıkar. 10
13
Kapasite sorunu henüz çözülmüş değil
Teknoloji yol haritası, gelişmiş paketleme arzındaki sıkışıklığı ortadan kaldırmıyor. Sektör tahminlerine göre TSMC’nin aylık CoWoS kapasitesi 2023’ün sonlarında yaklaşık 13.000-16.000 wafer seviyesindeyken, 2026’nın sonlarında 120.000-140.000 wafer aralığına çıkabilir. Bu rakamlar, SEMICON Taiwan haberlerinde TSMC tarafından resmen açıklanmış bir kapasite verisi değil; piyasa tahminleri. 6
36
Kurumsal yatırımcı raporlarına dayanan tahminler, kapasite artışı sayesinde CoWoS arz-talep açığının 2026 sonunda yaklaşık yüzde 20’den yüzde 10’a gerileyebileceğini belirtiyor. Bu bir iyileşme anlamına gelse de talebin hâlâ mevcut arzı aşması bekleniyor. 36
Dağıtım da ayrı bir risk oluşturuyor. Nvidia’nın TSMC’nin 2026 CoWoS talebinin veya üretiminin yaklaşık yüzde 60’ını oluşturduğu bildiriliyor. Bu durumda AMD, Broadcom ve büyük bulut hizmeti sağlayıcıları kalan kapasite için rekabet etmek zorunda kalıyor. Ancak bu oran da TSMC’nin SEMICON Taiwan’da açıkladığı yeni bir tahsis rakamı değil, piyasa analizlerine dayanan bir tahmin. 4
TSMC’nin yapay zekâ zincirindeki rolü genişliyor
Buradaki stratejik değişim, yalnızca bir paketleme yükseltmesinden ibaret değil. Li, TSMC’nin rolünün silikondan veri merkezine, oradan da yapay zekâ sisteminin ürettiği tokene kadar uzandığını ifade etti. 1
Bu yaklaşım TSMC’yi fiziksel yapay zekâ altyapısının giderek daha önemli bir koordinatörü hâline getirebilir: ileri üretim süreçleri, HBM entegrasyonu, gelişmiş paketleme, optik giriş-çıkış, termal tasarım, güç dağıtımı ve sistem doğrulaması aynı çerçevede ele alınacak.
Dolayısıyla önümüzdeki sorunlar yalnızca wafer veya paket üretimiyle sınırlı değil. Optik bileşenler, lazerler, test ve doğrulama, soğutma çözümleri, güç altyapısı ve tedarikçiler arasındaki koordinasyon da aynı derecede önemli.
TSMC’nin “yapay zekânın gerçek anlamda sanayileşmesi” tezi, sonuç olarak entegrasyona dayalı bir bahis. 50 katlık performans projeksiyonu iddialı olsa da şirketin yol haritası, bu hedefe ulaşmanın yalnızca daha hızlı çipler üretmeye değil, bileşenler arasındaki bağlantıları ve onları üreten tedarik zincirini ölçeklendirmeye bağlı olduğunu gösteriyor.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "TSMC, yapay zekâda yarışın çipten çok sistem entegrasyonunda olduğunu söylüyor"?
TSMC, SoIC 3D yongalama ile CoWoS gelişmiş paketlemenin sistem hesaplama performansını 2029’da 2024 seviyesinin yaklaşık 50 katına çıkarabileceğini öngörüyor.
What are the key points to validate first?
TSMC, SoIC 3D yongalama ile CoWoS gelişmiş paketlemenin sistem hesaplama performansını 2029’da 2024 seviyesinin yaklaşık 50 katına çıkarabileceğini öngörüyor. Şirket yöneticisi April Li’ye göre geleceğin yapay zekâ altyapısı yalnızca işlemciye değil; hesaplama, bellek, bağlantı, depolama, güç ve soğutmanın çipten veri merkezine kadar birlikte tasarlanmasına dayanacak.
What should I do next in practice?
Yapay zekâ çıkarımındaki token hacmi 2022’den bu yana yaklaşık 500 kat artarken, CoWoS kapasitesindeki büyümeye rağmen arz talep açığının 2026 sonunda yaklaşık yüzde 10 seviyesinde kalması bekleniyor.