TSMC к 2026 году утроит мощности по упаковке чипов методом CoWoS, чтобы лучше обслуживать Nvidia

Бурный рост выручки Nvidia на фоне высокого спроса на её ускорители вычислений в действительности сдерживается возможностями её производственных партнёров, главным из которых является TSMC. Последняя не только выпускает чипы для Nvidia, но и упаковывает их передовым методом CoWoS, и возможности подрядчика в этой сфере являются для Nvidia узким местом, которое он готов активно расширять.

Источник изображения: TSMC

По информации Commercial Times, компания TSMC интенсивно расширяет на территории Тайваня свои производственные мощности по тестированию и упаковке чипов методом CoWoS. Купленное у Innolux предприятие по производству ЖК-панелей в Тайнане будет переоборудовано под тестирование и упаковку чипов к концу следующего года, и совокупные возможности TSMC в этой сфере к концу 2026 года утроятся до 90 000 кремниевых пластин в месяц, по данным тайваньских источников.

Профильное предприятие TSMC в Тайчжуне будет введено в строй в первой половине следующего года, компания также строит два предприятия в других районах острова. В текущем году, по оценкам аналитиков, TSMC была способна упаковывать и тестировать чипы с использованием метода CoWoS в количестве, эквивалентном 35 000 кремниевых пластин в месяц. Выручка от данного вида услуг достигла 7–9 % от совокупной. К концу следующего года мощности удвоятся до 70 000 пластин в месяц, а доля выручки перевалит за 10 %. Наконец, к концу 2026 года TSMC сможет ежемесячно упаковывать по методу CoWoS количество чипов, эквивалентное 90 000 кремниевых пластин.

Итого, с 2022 по 2026 годы производительность компании в этой сфере будет увеличиваться ежегодно в среднем на 50 %, причём процесс продолжится и после 2026 года. Одно только предприятие в Тайнане теоретически могло бы ежемесячно обрабатывать по 50 000 кремниевых пластин в месяц. Скорее всего, профильными заказами оно в итоге будет загружено только частично, а остальные мощности выделят под работу с методами упаковки CPO и FoPLP.