AnswersPublished19 sources
TSMC хоче збільшити обчислювальну потужність AI-систем у 50 разів до 2029 року
TSMC прогнозує, що поєднання 3D стекингу SoIC і передового пакування CoWoS може збільшити системну обчислювальну потужність приблизно у 50 разів порівняно з 2024 роком до 2029 го. Компанія вважає, що майбутня AI інфраструктура має об’єднувати обчислення, пам’ять, з’єднання, сховища та енергосистеми на рівні чипів, с...
ОпублікувавВідредаговано за допомогою GPT-5.6 LunaЗображення створено за допомогою GPT Image 1.5
Research answer
Key takeaways
- TSMC прогнозує, що поєднання 3D стекингу SoIC і передового пакування CoWoS може збільшити системну обчислювальну потужність приблизно у 50 разів порівняно з 2024 роком до 2029 го.
- Компанія вважає, що майбутня AI інфраструктура має об’єднувати обчислення, пам’ять, з’єднання, сховища та енергосистеми на рівні чипів, серверних стійок і дата центрів.
- Головним двигуном попиту стає inference — виконання запитів користувачів: TSMC повідомила про приблизно п’ятикратне щорічне зростання AI обчислень і майже 500 кратне збільшення обсягу inference токенів від 2022 року.
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
На SEMICON Taiwan 2026 компанія Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSMC) озвучила головну тезу: наступний етап розвитку штучного інтелекту визначатиметься не лише продуктивністю окремих процесорів чи якістю моделей, а ефективністю всієї системи. Для цього TSMC поєднує передові логічні процеси, 3D-стекинг SoIC, 2,5D-пакування CoWoS і кремнієву фотоніку. 1
3
Амбітна ціль: у 50 разів більше обчислень до 2029 року
TSMC прогнозує, що інтеграція SoIC і CoWoS дасть змогу підвищити загальну обчислювальну продуктивність систем приблизно у 50 разів порівняно з рівнем 2024 року до 2029-го. Йдеться не про один надпотужний процесор, а про об’єднання кількох обчислювальних кристалів, високошвидкісної пам’яті та щільних міжкомпонентних з’єднань в одній системі. 3
У дорожній карті 3DFabric заявлені інтеграція N2P-на-N3P через SoIC у 2026 році та A14-на-A14 у 2029-му. Крок між з’єднаннями має скоротитися до 4,5 мікрона, що повинно збільшити щільність і енергоефективність обміну даними між сусідніми та вертикально з’єднаними компонентами. 3
15
Чому inference стає головним викликом для AI
Ейпріл Лі, директорка TSMC з розвитку бізнесу у сфері AI та високопродуктивних обчислень, заявила, що попит на AI-обчислення зростає приблизно у п’ять разів щороку. За її словами, обсяг токенів, які генеруються під час inference, збільшився майже у 500 разів порівняно з 2022 роком. 1
3
Inference — це етап, коли вже навчена модель відповідає користувачеві або виконує завдання. Його значення зростає швидше, ніж потреба лише у навчанні дедалі більших моделей. Системи міркування та агентний AI можуть витрачати значно більше токенів на один запит, а корпоративні агенти й рішення для фізичного AI мають працювати безперервно в реальних робочих процесах. 1
23
Для інфраструктури це означає постійне навантаження великого масштабу: більше користувачів, частіші запити й складніші відповіді збільшують потребу в прискорювачах, пам’яті, мережевому обладнанні, електроенергії та охолодженні.
Вузьке місце — передавання даних, а не лише обчислення
Аргументація TSMC ґрунтується на проблемі енергоефективності. У типових AI-навантаженнях на переміщення даних може припадати до 60% активності, а дорогі AI-прискорювачі можуть працювати із завантаженням менше ніж 40%. 1
23
Тому просте додавання обчислювальних ядер не гарантує пропорційного приросту продуктивності. Дані потрібно швидко переміщати між логікою та пам’яттю, між корпусами мікросхем, серверними стійками й різними частинами дата-центру — і водночас не перевищувати можливості систем живлення та охолодження.
Відповідь TSMC — оптимізація всього ланцюжка: обчислень і пам’яті, інтерфейсів, сховищ, подавання живлення, охолодження, серверних стійок і дата-центру. За такого підходу передове пакування стає не просто виробничим етапом, а частиною архітектури AI-системи.
CoWoS збільшить масштаб багатокристальних AI-систем
Згідно з повідомленнями про дорожню карту передового пакування, TSMC уже виробляє рішення CoWoS розміром 5,5 фотошаблона. Орієнтовно у 2028 році компанія планує перейти до пакування розміром 14 фотошаблонів, яке, за повідомленнями, може містити близько 10 обчислювальних кристалів і 20 стеків HBM. 3
CoWoS — це технологія chip-on-wafer-on-substrate, за якої логічні кристали та пам’ять із високою пропускною здатністю розміщуються в одному щільно інтегрованому корпусі. Більша площа пакування дає змогу поєднати більше обчислень і пам’яті, не покладаючись на один гігантський монолітний кристал.
Такий підхід також відповідає практичним обмеженням виробництва передових чипів. Розподіл системи між кількома кристалами може підвищити гнучкість виробництва, однак водночас робить критично важливими конструкцію пакування, щільність з’єднань, тестування та відведення тепла.
Наступний рівень — кремнієва фотоніка
TSMC також розглядає кремнієву фотоніку та co-packaged optics як спосіб подолати обмеження електричних з’єднань у AI-інфраструктурі. Заявлена для платформи COUPE дорожня карта пропускної здатності передбачає зростання від 3,2 Тбіт/с до понад 12,8 Тбіт/с. Компанія прогнозує, що до 2027 року кремнієва фотоніка може охопити понад половину ринку оптичних трансиверів, а окремі постачальники можуть розпочати масове виробництво co-packaged optics наприкінці 2026-го. 3
Загальна мета — розмістити оптичні інтерфейси ближче до обчислювального пакування. Менша відстань між електронними та фотонними компонентами може забезпечити вищу пропускну здатність і кращу енергоефективність. Водночас така архітектура висуває нові вимоги до лазерів, волоконно-оптичних конекторів, пакування та перевірки готових систем. 10
13
Потужності залишаються невирішеним обмеженням
Навіть така дорожня карта не усуває дефіцит виробничих потужностей. За оцінками галузі, щомісячні потужності TSMC з виробництва CoWoS можуть зрости приблизно зі 13 000–16 000 пластин наприкінці 2023 року до 120 000–140 000 наприкінці 2026-го. Це ринкові оцінки, а не показник, який TSMC офіційно оголосила під час заходу SEMICON Taiwan. 6
36
За даними, наведеними у звітах для інституційних інвесторів, розрив між попитом і пропозицією CoWoS може скоротитися приблизно з 20% до 10% до кінця 2026 року завдяки розширенню потужностей. Це буде покращенням, але попит усе одно перевищуватиме доступну пропозицію. 36
Додатковим ризиком залишається розподіл потужностей. За повідомленнями, на Nvidia може припадати приблизно 60% попиту або виробництва CoWoS TSMC у 2026 році, тоді як AMD, Broadcom і великі хмарні провайдери конкуруватимуть за решту. Це ринкова оцінка, а не нова цифра розподілу, оголошена TSMC на SEMICON Taiwan. 4
TSMC хоче відігравати більшу роль у всьому AI-стеку
Стратегічні зміни виходять далеко за межі модернізації пакування. Ейпріл Лі описала роль TSMC як таку, що простягається від кремнію до дата-центру і зрештою до токена, який генерує AI-система. 1
Це означає прагнення компанії координувати дедалі більшу частину фізичної AI-інфраструктури: передову логіку, інтеграцію HBM, передове пакування, оптичні інтерфейси введення-виведення, тепловий дизайн, подавання живлення та перевірку систем.
Отже, проблеми галузі не обмежуються виробництвом пластин і корпусів. До них належать доступність оптичних компонентів, лазерів, тестового обладнання, систем охолодження та узгодження роботи численних постачальників.
Теза TSMC про «справжню індустріалізацію AI» фактично є ставкою на інтеграцію. Прогнозоване 50-кратне зростання продуктивності виглядає амбітно, але сама дорожня карта компанії показує: для його реалізації потрібно вдосконалити не лише самі чипи, а передусім зв’язки між ними — і масштабувати весь ланцюг постачання, який ці системи виробляє.
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 хоче збільшити обчислювальну потужність AI-систем у 50 разів до 2029 року"?
TSMC прогнозує, що поєднання 3D стекингу SoIC і передового пакування CoWoS може збільшити системну обчислювальну потужність приблизно у 50 разів порівняно з 2024 роком до 2029 го.
What are the key points to validate first?
TSMC прогнозує, що поєднання 3D стекингу SoIC і передового пакування CoWoS може збільшити системну обчислювальну потужність приблизно у 50 разів порівняно з 2024 роком до 2029 го. Компанія вважає, що майбутня AI інфраструктура має об’єднувати обчислення, пам’ять, з’єднання, сховища та енергосистеми на рівні чипів, серверних стійок і дата центрів.
What should I do next in practice?
Головним двигуном попиту стає inference — виконання запитів користувачів: TSMC повідомила про приблизно п’ятикратне щорічне зростання AI обчислень і майже 500 кратне збільшення обсягу inference токенів від 2022 року.