Новий козир Samsung: масове виробництво підкладок для першого дата-центр чипа Qualcomm стартувало в Пусані

22 червня 2026 року Samsung Electro-Mechanics (SEMCO) розпочав масове виробництво підкладок FC-BGA (Flip-Chip Ball Grid Array) для першого дата-центр AI-прискорювача Qualcomm — AI200 — на своєму заводі в Пусані . Цей крок є важливою переламною точкою для обох компаній і для всього ланцюжка постачання апаратного забезпечення штучного інтелекту.

FC-BGA-підкладки — це критичний сполучний шар, який електрично та термічно з'єднує кристал AI-прискорювача із системною платою. Лише кілька світових виробників здатні виготовляти їх на необхідному для дата-центрів рівні якості та в потрібних обсягах . Постачаючи ці підкладки для AI200, SEMCO розширює свою давню співпрацю з Qualcomm за межі мобільних пристроїв і ПК у сегмент гіпермасштабованих дата-центрів . Це також підтверджує позицію SEMCO як провідного постачальника FC-BGA — статус, який компанія будувала з жовтня 2022 року, коли стала першою південнокорейською компанією, що розпочала масове виробництво серверних FC-BGA-підкладок .

Ставка Qualcomm на інференцію ШІ

Qualcomm офіційно анонсувала AI200 (запуск у 2026 році) та AI250 (запуск у 2027 році) у жовтні 2025 року, що ознаменувало її офіційний вихід на ринок дата-центр AI-чипів для конкуренції з Nvidia та AMD . Стратегія полягає не в тому, щоб перемогти Nvidia у тренуванні моделей. Аналітики зазначають, що Qualcomm «не має жодних шансів створити щось, що могло б змагатися з Nvidia у тренуванні ШІ», де Nvidia, за прогнозами, отримає приблизно половину з ~$183,5 млрд доходу від дата-центрів у 2026 фінансовому році . Натомість Qualcomm націлюється на швидкозростаючий сегмент AI-інференції — запуск моделей після їхнього тренування .

AI200 продається як повна стійка з рідинним охолодженням («Qualcomm AI200 Rack»), яка вміщує до 72 прискорювачів, що працюють як єдина система — той самий форм-фактор, що використовують Nvidia та AMD, що робить його прямим конкурентом для гіперскейлерів . Його ключова відмінність — пам'ять: AI200 використовує 768 ГБ LPDDR5X на карту, що значно більше, ніж будь-який HBM-прискорювач, а стійка забезпечує загалом 43 ТБ пам'яті . Qualcomm стверджує, що такий підхід на основі LPDDR дає нижчу вартість і більшу ємність порівняно з дефіцитною та дорогою HBM, яку використовує Nvidia .

Компанія заявляє, що AI200 забезпечує нижчу сукупну вартість володіння (TCO) для завдань інференції завдяки кращій енергоефективності та дешевшій підсистемі пам'яті . Компанія HUMAIN уже підписала партнерство для розгортання 200 МВт стійок на базі AI200, починаючи з 2026 року . Показники продуктивності на один чип (TOPS, TFLOPS) залишаються нерозкритими, що робить пряме порівняння на рівні кремнію з Nvidia B200/B300 або AMD MI350 неповним .

Конкурентна позиція проти Nvidia та AMD

Nvidia домінує як у тренуванні, так і в інференції завдяки архітектурі на базі графічних процесорів, екосистемі CUDA та пам'яті HBM. AI200 від Qualcomm уникає прямої конкуренції з графічними процесорами, натомість націлюється на завдання інференції, де важлива не лише пропускна здатність, а й ємність пам'яті, наприклад, для обслуговування дуже великих моделей . Однак Qualcomm не має зрілої програмної екосистеми Nvidia.

Серія AMD Instinct MI300X/MI350 також націлена на інференцію, використовуючи пам'ять HBM3 та архітектуру CDNA. Пропозиція Qualcomm схожа: краща ефективність, нижчий TCO та диференційована ємність пам'яті для специфічних завдань інференції .

Qualcomm виходить на ринок, де Nvidia та AMD мають багаторічні відносини з дата-центрами, програмні стеки та досвід розгортання. Успіх AI200 повністю залежить від того, чи цінуватимуть покупці інференційних рішень ємність пам'яті та TCO більше, ніж зрілість екосистеми .

Ширша стратегія Samsung щодо підкладок

SEMCO агресивно переорієнтував свій бізнес підкладок на клієнтів зі сфери AI-серверів та дата-центрів. Окрім перемоги з Qualcomm, SEMCO отримав статус першого постачальника FC-BGA-підкладок для Groq 3 Language Processing Unit (LPU) від Nvidia — прискорювача інференції, інтегрованого в майбутню платформу Nvidia Vera Rubin, з масовим виробництвом, що почалося у другому кварталі 2026 року . Компанія також підтвердила постачання FC-BGA для чипів Tesla AI6 наступного покоління .

Попит напружує потужності. Очікується, що рівень завантаження FC-BGA перевищить 80% у 2026 році порівняно з приблизно 60% зараз . Попит клієнтів перевищує поточні потужності більш ніж на 50%, за словами генерального директора Чан Док Хена .

Для вирішення цієї проблеми SEMCO здійснює значні інвестиції. Компанія оголосила про інвестиції в розмірі $1,2 млрд у В'єтнамі для створення нових виробничих потужностей FC-BGA . Витрати на дослідження та розробки зросли на 36% у 2026 році, оскільки SEMCO переорієнтовує свій бізнес підкладок на високовартісні AI-серверні продукти . Мета компанії — збільшити частку високовартісних FC-BGA (для серверів, ШІ, автомобільної техніки та мереж) до понад 50% до 2026 року .

Генеральний директор Чан Док Хен заявив на CES 2026, що лінії FC-BGA працюватимуть на повну потужність у другій половині 2026 року, і подальше розширення потужностей розглядається . SEMCO також конкурує з LG Innotek, щоб залучити інвестиційні партнерства великих технологічних компаній для розширення потужностей із виробництва підкладок .

Диверсифікуючись далі, SEMCO підписав контракт на постачання кремнієвих конденсаторів на суму 1,5 трлн вон (~$1,1 млрд) з неназваною глобальною технологічною компанією для застосувань у сфері ШІ, терміном дії з 2027 по 2028 рік .

Підсумок

SEMCO позиціонував себе як критично важливого постачальника високовартісних підкладок для пакування AI-чипів, одночасно обслуговуючи Qualcomm, Nvidia та Tesla. Його потужності напружені через зростаючий попит, і компанія інвестує значні кошти — як органічно (В'єтнам, дослідження та розробки), так і через партнерства з клієнтами — для масштабування виробництва FC-BGA. Перемога з Qualcomm AI200 є останнім доказом того, що SEMCO тепер є гравцем першого рівня в ланцюжку постачання AI-підкладок, а не просто виробником компонентів для споживчої електроніки.