Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Nvidia захватила 61 % рынка ИИ-чипов для человекоподобных роботов — но конкуренты уже наступают
27.10.2026 [10:20],
Алексей Разин
Nvidia удерживает лидерство на рынке ИИ-чипов для человекоподобных роботов, но конкуренция будет расти. Tesla, Xpeng и Qualcomm продвигают собственные решения, которые могут оказаться дешевле и экономичнее привычных GPU. По прогнозу Counterpoint Research, к 2030 году рынок таких ускорителей будет ежегодно расти в среднем на 144 % и достигнет 1,1 млн устройств в год. 
Источник изображения: Nvidia По прогнозам аналитиков Counterpoint Research, объём мирового рынка ИИ-ускорителей для человекоподобных роботов в период до 2030 года включительно будет ежегодно расти в среднем на 144 %, и по итогам периода достигнет 1,1 млн штук в год. По состоянию на 2025 год, 61 % этого рынка контролирует Nvidia силами своих чипов, которые используются в составе человекоподобных роботов, но по мере развития рынка будут укреплять свои позиции и поставщики ASIC-решений типа Tesla и Xpeng. Последние являются автопроизводителями, а потому продвигают идею вертикальной интеграции и использования общих подходов к автопилоту на транспорте и созданию человекоподобных роботов. По итогам 2025 года Tesla контролировала 5 % рынка таких ИИ-чипов, ещё 2 % делили между собой Intel, Qualcomm и Xpeng, помимо прочих поставщиков. Однако, оставшиеся 32 % рынка занимали человекоподобные роботы, вообще лишённые специализированных ИИ-ускорителей. Qualcomm продвигает в этом сегменте разнородную вычислительную архитектуру. К тому же, её продукция отличается более низкой стоимостью и более высокой энергетической эффективностью. По словам представителей Counterpoint Research, вычислительная экосистема «мозгов» человекоподобных роботов смещается от доминирования GPU к сосуществованию множества вычислительных архитектур ИИ. Преобладание GPU при этом сохранится, поскольку для достижения сильного искусственного интеллекта (AGI) важно будет сочетать модели «зрение-язык-действие» (VLA) и модели действий в мире (WAM). При этом будет наблюдаться постепенная миграция от первых ко вторым, как и появление новых типов ИИ-моделей для робототехники. 
Источник изображения: Counterpoint Research Локальные вычислительные ресурсы роботов будут обретать всё большее значение, поскольку от них будет требоваться всё более высокое быстродействие в сочетании с более низкими тепловыми ограничениями и улучшенной энергетической эффективностью. Перечень сторонников ИИ-ускорителей Nvidia в сегменте человекоподобных роботов достаточно обширен и не ограничивается компаниями AGIBOT, Unitree, UBTech, Galbot, Figure AI, Neura Robotics и Noetix Robotics. Qualcomm расширяет спектр клиентов, сотрудничая с Neura Robotics, VinMotion, Booster Robotics и Figure AI, но объёмы поставок продукции первой из компаний сильно уступают Nvidia. После 2027 года конкуренция в этой сфере должна усилиться, поскольку в массовое производство должны поступить ускорители, способные справляться с вычислительными нагрузками класса AGI. Автопроизводители типа Tesla и Xpeng будут продвигать в этой сфере специализированные интегральные микросхемы (ASIC), которые эволюционировали из бортовых систем автопилота транспортных средств. Они будут совершенствоваться по мере массового распространения человекоподобных роботов. Не только Tesla и Xpeng будут продвигать собственные специализированные ИИ-ускорители для человекоподобных роботов. Китайская D-Robotics, отпочковавшаяся от Horizon Robotics, через партнёрство с Leju Robotics и LIMX Dynamics может стать более сильным игроком на рынке аппаратных и программных решений для человекоподобных роботов. Выход ИИ-модели GPT-6 Astra, по словам представителей Counterpoint Research, оживил дебаты по поводу выбора между парадигмами с доминированием VLA и LLM соответственно, поэтому результирующая трансформация облачной инфраструктуры повлечёт распространение гибридных решений типа SoC. DeepSeek за два года устранит зависимость от Nvidia — основными станут ИИ-ускорители Huawei
23.10.2026 [15:39],
Алексей Разин
DeepSeek может почти полностью отказаться от ИИ-ускорителей Nvidia уже к 2028 году, переключившись на китайские чипы Huawei Ascend. По оценке SemiAnalysis, совместная работа двух компаний помогает сократить отставание от Nvidia не только в производительности, но и в программной экосистеме. Для китайской ИИ-отрасли это важный шаг к снижению зависимости от американских технологий. 
Источник изображения: Unsplash, Saradasish Pradhan Китайские власти заинтересованы в достижении определённого уровня импортозамещения в сфере искусственного интеллекта, поскольку пытающиеся ограничить прогресс КНР в этой сфере американские власти не дают передовым компонентам попадать в Поднебесную по официальным каналам. По оценкам SemiAnalysis, углубляющийся симбиоз DeepSeek и Huawei уже в 2027–2028 годах позволит первой из компаний преимущественно полагаться на ускорители Huawei в своей вычислительной инфраструктуре. Помимо усилий Huawei по формированию экосистемы для эффективного использования фирменных ИИ-ускорителей семейства Ascend, этому способствует и встречное движение самой DeepSeek, которая адаптирует к ним свои средства разработки и программную инфраструктуру. Ещё несколько недель назад DeepSeek представила программные средства, которые позволяют компании запускать современные ИИ-модели на аппаратном обеспечении Huawei, а не только платформе Nvidia. Собственный язык программирования TileLang компания DeepSeek также адаптировала под работу с ускорителями Ascend, и он уже позволяет создавать высокопроизводительные программные ядра, использующие ресурсы этих ускорителей Huawei. В конце прошлого месяца представители DeepSeek заявили, что данный шаг позволит создать более «независимую и контролируемую» национальную программную экосистему, используемую совместно с графическими процессорами (GPU). Технологические решения Huawei уже достигли определённой степени зрелости, по мнению представителей SemiAnalysis, и к 2027 или 2028 году DeepSeek вполне могла бы главным образом перейти на их использование, снизив зависимость от импортируемых или арендуемых за пределами КНР ускорителей Nvidia. Глава и основатель последней — Дженсен Хуанг (Jensen Huang), ещё в апреле, до выхода ИИ-модели DeepSeek v4, назвал «ужасным сценарием» для США оптимизацию китайской компанией своих моделей под чипы Huawei. По мнению генерального директора конкурирующей Nvidia, это обеспечило бы превосходство КНР над США в конечном итоге. По данным SemiAnalysis, результаты тестирования на Ascend 950PR позволяют говорить о сокращении отставания в экосистемах благодаря совместной работе DeepSeek и Huawei. «Кошмар Дженсена начинает становиться явью», — резюмируют авторы публикации. DeepSeek предоставляет Huawei ранний доступ к своим ИИ-моделям. Последней это позволяет предоставить поддержку операций инференса на своих чипах с «нулевого дня» для крупных обновлений типа DeepSeek V4 и V4.1. Эксперты SemiAnalysis при этом вынуждены признать, что представленные Huawei в марте ускорители Ascend 950PR отстают от Nvidia H100 по абсолютному быстродействию. Опять же, инженеры Huawei хорошо оптимизируют программные ядра под свои чипы, достигая эффективности на уровне 99,7 % от теоретического потолка. Правда, как отмечают в SemiAnalysis, масштабировать успех симбиоза DeepSeek и Huawei на всю китайскую ИИ-отрасль будет не так просто, поскольку серверные системы первой из компаний обладают уникальной конфигурацией, и на других сочетаниях компонентов возможны проблемы с совместимостью. В частности, стандартные x86-совместимые процессоры в сочетании с ускорителями Ascend у других разработчиков вряд ли смогут показать подобную эффективность. Тем не менее, прочие китайские разработчики могут заимствовать опыт DeepSeek, в том числе, через совместное использование компиляторов и построении новых моделей на их основе. Предложив собственные оптимизации и исправления, эти разработчики смогут сделать вклад в общий прогресс представителей китайской ИИ-отрасли. Китай заказал вдвое больше RTX Pro 5500, чем Nvidia сможет выпустить за год
20.10.2026 [15:30],
Алексей Разин
ByteDance, Alibaba и Tencent заказали у Nvidia более 3 млн профессиональных видеокарт RTX Pro 5500 на сумму свыше $35 млрд — примерно столько Nvidia рассчитывает выпустить для всего мира за год. Cпрос оказался настолько высоким, что Nvidia предупредила клиентов о возможном дефиците. На фоне американских экспортных ограничений эти карты стали для китайских разработчиков ИИ альтернативой более мощным ускорителям. 
Источник изображения: Nvidia Через пару недель после анонса профессиональных графических адаптеров Nvidia RTX Pro 5500 с 84 Гбайт памяти появилась информация о готовности китайских властей разрешить местным компаниям закупать их для собственных нужд. Наличие графических процессоров Blackwell с 21 760 ядрами CUDA и 84 Гбайт памяти типа GDDR7 с поддержкой ECC делает подобные видеокарты подходящей альтернативой ускорителям вычислений для сегмента ИИ. Теперь агентство Reuters со ссылкой на свои источники сообщает, что китайские компании ByteDance, Alibaba и Tencent заказали более 3 млн новых видеокарт Nvidia RTX Pro 5500 на общую сумму более $35 млрд. Это якобы даже вынудило Nvidia уведомить своих клиентов и партнёров об отсутствии гарантий на поставку этих видеокарт в нужных им количествах, поскольку потребность китайских заказчиков заметно превышает запланированные изначально объёмы производства. Nvidia RTX Pro 5500 остаётся одним из самых производительных графических решений, доступных китайским покупателям как с точки зрения правил экспортного контроля США, так и ограничений со стороны китайских властей, которые приветствуют переход национальных разработчиков ИИ на местную компонентную базу. Более мощные и современные Nvidia B300 в Китай по официальным каналам попасть не могут, а поставки более старых Nvidia H200 хоть и разрешены с недавних пор, регулируются сложными и долгими процедурами лицензирования с американской стороны. По некоторым данным, на которые ссылается Reuters, все китайские клиенты Nvidia заказали в общей сложности более 6 млн видеокарт RTX Pro 5500. При этом сама Nvidia за весь следующий год готова выпустить не более 3 млн видеокарт на весь мир. Своих клиентов, по словам источника, Nvidia уже предупредила, что те смогут получить не более 5–10 % объёмов заказанных видеокарт. Каждая видеокарта этой модели стоит около $11 400, поэтому партия из 3 млн экземпляров обойдётся перечисленным китайским покупателям более чем в $35 млрд. Представители Nvidia в комментариях Reuters признались, что китайские производители чипов и графических плат для рабочих станций с 2022 года значительно расширили свой бизнес, поскольку с того момента в отношении поставок решений Nvidia в Китай начали действовать серьёзные ограничения. Кроме того, китайская сторона накладывает свои собственные ограничения на импорт чипов из США. Китайским заказчикам RTX Pro 5500 нужна преимущественно для инференса, работы с уже обученными моделями и формирования ответов в чат-ботах, как отметили источники. В отличие от стадии обучения, инференс подразумевает меньшие требования к производительности аппаратного обеспечения. По уровню производительности RTX Pro 5500 сопоставима с RTX 6000D, если исходить из технических характеристик этих графических решений. В середине прошлого года Nvidia представила видеокарты RTX 6000D, рассчитывая обеспечить соответствие их характеристик действующим на тот момент экспортным ограничениям США. Местные заказчики тогда преимущественно не проявили к ним интереса, посчитав их слишком дорогими. К тому же, они рассчитывали на послабления в области экспортных ограничений США, которые открыли бы путь на китайский рынок более производительным чипам. Подобных послаблений на практике не произошло, и в текущих условиях китайские покупатели считают RTX Pro 5500 вполне привлекательной альтернативой. RTX 6000D с производства были сняты, сейчас их стоимость на китайском рынке удвоилась относительно изначальной. С 2027 года Nvidia планирует использовать производственные мощности TSMC главным образом для выпуска более современных и мощных ИИ-ускорителей семейства Rubin. Возможностей выпускать относительно доступные RTX Pro 5500 в количествах, необходимых китайским клиентам, станет ещё меньше. Первые образцы этих карт поступят к клиентам компании в декабре, а коммерческие партии RTX Pro 5500 станут доступны в первом квартале 2027 года. На прошлой неделе китайская компания Tansun Technology в своей официальной документации сообщила о намерении купить 20 000 видеокарт RTX Pro 5500. В том же документе она отмечает, что существуют определённые риски задержки поставок или сокращения объёма закупаемой партии. Китайцы купили миллион видеокарт GeForce для ИИ — тем временем Huawei захватывает рынок ИИ-чипов
13.10.2026 [10:33],
Алексей Разин
Китайские разработчики ИИ-моделей не брезгуют покупкой американских игровых видеокарт и решений для рабочих станций. При этом доля продукции Nvidia на китайском рынке ИИ-ускорителей продолжает снижаться, а не относящиеся к категории GPU ускорители здесь уже начали доминировать по итогам прошлого полугодия. 
Источник изображений: Nvidia В условиях американских санкций поставки передовых ИИ-ускорителей Nvidia в Китай ограничены, поэтому местные разработчики на фоне общего дефицита профильных компонентов не стесняются приспосабливать под нужды инфраструктуры ИИ даже видеокарты GeForce и RTX Pro, предназначенные для игр и рабочих станций. По данным Financial Times, в этом году китайские техногиганты для соответствующих нужд закупили более 1 млн подобных видеокарт Nvidia. При этом уже два года назад китайские власти начали ограничивать приток специализированных импортных ускорителей, рассчитывая развернуть импортозамещение на этом направлении, но местные поставщики не могут в полной мере удовлетворить спрос китайских разработчиков ИИ-моделей на ускорители, хотя объёмы внутреннего производства и увеличились в текущем году более чем вдвое. По оценкам опрошенных источником представителей отрасли, из 3,5 млн ускорителей ИИ китайского происхождения примерно 1 млн штук будет изготовлен за пределами КНР, но общий объём спроса уже превышает 5 млн штук. В следующем году ситуация усугубится дополнительно, поскольку спрос удвоится до более чем 10 млн чипов. Игровые видеокарты Nvidia и решения для рабочих станций типа GeForce RTX 5090, RTX Pro 5000 и RTX Pro 6000D, как отмечается, заметно уступают в ускорении ИИ даже китайским решениям типа Huawei Ascend 910C, но на фоне дефицита китайские разработчики закупаются и такой продукцией, которая не попадает под экспортные ограничения США. Тем более, что на этапе обработки пользовательских запросов в задачах инференса подобные альтернативы полноценным ИИ-ускорителям работают вполне успешно. Для китайских разработчиков ситуация усугубляется тем, что при переходе на местные ускорители им приходится портировать программное обеспечение, и в этом смысле приспосабливать доступные графические решения Nvidia порой рациональнее, чем затевать масштабную миграцию на местные альтернативы. Китайские разработчики всё ещё отстают от американских по величине капитальных затрат на инфраструктуру (в четыре с лишним раза, по оценкам Morgan Stanley), но они в этом году собираются направить на эти нужды $193 млрд. Из этой суммы около $104 млрд придётся на трёх крупнейших игроков китайского рынка (Alibaba, ByteDance и Tencent), и эти расходы более чем удвоятся относительно прошлого года. В этом году Huawei рассчитывает произвести около 1,6 млн ИИ-чипов, профильные подразделения Alibaba и Baidu сообща поставят около 1 млн чипов, а Cambricon добавит ещё 300 000 штук. Низкое удельное быстродействие каждого чипа Huawei пытается компенсировать возможностью объединять их в крупные вычислительные кластеры — до 1 млн штук в перспективе. ByteDance первые образцы ИИ-чипов собственной разработки собирается получить к концу этого года, а в следующем начать их массовое производство. Представленные в прошлом месяце ускорители Nvidia RTX Pro 5500 тоже вызвали живой интерес у китайских компаний. Они готовы заказать более 2 млн таких видеокарт, когда их поставки начнутся к концу текущего года. Китайские регуляторы уже ведут переговоры с желающими купить данные ускорители местными компаниями о возможности их импорта, и с высокой вероятностью могут его одобрить, если верить Financial Times.  Статистика IDC, на которую ссылается Reuters, одновременно говорит о снижении доли продукции Nvidia на китайском рынке ИИ-ускорителей для ЦОД до 34 % по итогам прошлого полугодия. Объёмы импорта таких ускорителей Nvidia сократились в годовом сравнении на 44 % до 678 000 штук на фоне сохранения экспортных ограничений США и поддерживаемой китайскими властями экспансии местных поставщиков типа Huawei. Последняя из компаний при этом почти удвоила поставки своих ускорителей ИИ до 572 000 штук и смогла занять 28 % китайского рынка. Из 11 отслеживаемых IDC китайских поставщиков ИИ-чипов девять увеличили свои объёмы поставок в первом полугодии. Alibaba заняла 7 % китайского рынка, Cambricon уступила ей с 5 % рынка, а Baidu со своим подразделением Kunlunxin довольствовалась 4 %. Начинавшая с легального клонирования решений AMD компания Hygon занимает 3 % китайского рынка ИИ-ускорителей. Всего за полугодие на китайский рынок было поставлено более 2 млн ИИ-ускорителей, из них графических процессоров (GPU) было отгружено 991 000 штук — на 26 % меньше, чем годом ранее. Ускорителей ИИ другого типа было поставлено чуть более 1 млн штук, что почти на 80 % больше прошлогоднего результата. Фактически, ускорители на базе GPU теперь оказались в меньшинстве на китайском рынке — как из-за санкций, так и благодаря смещению спроса на центральные процессоры на фоне распространения ИИ-агентов. За пределами сегмента GPU четыре китайские компании контролируют сообща 95 % местного рынка — это Huawei, T-Head, Kunlunxin и Cambricon. В этом году, по прогнозам IDC, на китайском рынке будет поставлено на 19 % больше ИИ-ускорителей всех типов, хотя в сегменте GPU будет наблюдаться снижение на 9 %. Microsoft представила Maia 300 — 2-нм чиплетный ИИ-ускоритель для снижения зависимости от Nvidia
12.10.2026 [18:52],
Сергей Сурабекянц
Microsoft представила чип Maia 300, который призван снизить зависимость от графических процессоров Nvidia и стать «основной системой для выполнения ИИ-вычислений» в продуктах и сервисах компании. По словам Microsoft, Maia 300 повышает эффективность и производительность инференса, лучше справляется с новейшими моделями, способными к логическому рассуждению, а также с задачами ИИ-агентов. Внедрение чипа Maia 300 начнётся в 2027 году. 
Источник изображений: Microsoft При разработке чипа особое внимание уделялось эффективности. «Мы ожидаем, что Maia 300 будет обеспечивать генерацию на 40 % большего количества токенов на мегаватт потребляемой энергии по сравнению с ведущими системами на базе графических процессоров, — заявил исполнительный вице-президент облачного подразделения Microsoft Скотт Гатри (Scott Guthrie). — А в конфигурации с 96 ускорителями пропускная способность на уровне стойки (по количеству токенов) возрастает до семи раз по сравнению с Maia 200». Maia 300 приходит на смену чипу Maia 200, представленному в январе этого года. Чипы Maia 200 уже используются для реальных рабочих задач ИИ в экосистеме Microsoft, включая Microsoft Copilot, GitHub Copilot, Microsoft Foundry и собственные модели ИИ компании. Повышение эффективности позволит Microsoft в скором времени перейти на использование преимущественно собственных ИИ-чипов, отказавшись от решений Nvidia и AMD. Гатри пообещал «начиная с 2027 года масштабировать семейство Azure Maia до уровня систем мощностью в несколько гигаватт, сделав Maia основной платформой для выполнения ИИ-вычислений в продуктах и сервисах Microsoft». «Maia 200 — это самая производительная ИИ-инфраструктура в нашем парке оборудования, если оценивать её по реальным показателям работы ИИ-сервисов, — утверждает Гатри. — Maia 300 представляет собой комплексную систему, разработанную для новых типов ИИ-нагрузок, появляющихся сегодня: задач, требующих обработки длинного контекста и логического рассуждения; диалоговых систем, чувствительных к задержкам; а также длительных многоэтапных задач, выполняемых ИИ-агентами».  Для достижения максимальной эффективности Microsoft использует новую архитектуру на основе чиплетов, созданную с использованием техпроцесса TSMC N2P, которая разделяет функции вычислений, управления памятью и ввода-вывода. По словам специалистов команды Azure, такой подход позволяет увеличить площадь кристалла, отведённую под вычислительные мощности, и даёт возможность для каждой функции использовать технологию, наиболее подходящую для конкретной задачи. Maia 300 также играет ключевую роль в работе Microsoft над собственными моделями ИИ и может помочь компании догнать таких конкурентов, как Google DeepMind, OpenAI и Anthropic. «Нам необходимо работать на всех уровнях стека технологий, вплоть до самого кремния, — считает глава подразделения Microsoft AI Мустафа Сулейман (Mustafa Suleyman). — В таких масштабах нам нужна собственная платформа, которую мы разрабатываем в тесной связке с нашими моделями. Именно поэтому запуск моделей Microsoft AI на чипах Maia является для нашей команды приоритетной задачей». Аналитики ожидают обрушения спроса на ноутбуки в 2027 году из-за роста цен
10.10.2026 [15:29],
Анжелла Марина
В 2027 году мировой рынок ноутбуков столкнётся с ослаблением спроса из-за подорожания оперативной памяти, процессоров и других комплектующих. При неблагоприятном сценарии поставки устройств могут сократиться на величину, близкую к 10 %, если производители переложат большую часть дополнительных затрат на покупателей, прогнозируют аналитики. 
Источник изображения: notebookcheck.net По оценке TrendForce, первоначально ожидается снижение мировых поставок ноутбуков в 2027 году на несколько процентов. Однако рост стоимости DRAM и процессоров может заставить производителей повысить розничные цены, из-за чего пользователи будут дольше откладывать замену устройств. В таком случае годовое падение поставок может достичь высоких однозначных значений, то есть приблизиться к 10 %. В 2026 году рынок ПК поддержали улучшение доступности процессоров, заблаговременные закупки производителями компонентов и перенос части покупок на более ранние сроки. Однако это не означает полноценного восстановления спроса: часть пользователей приобрела ноутбуки раньше, чем планировала, поэтому в последующие периоды активность покупателей может снизиться. Дополнительным фактором станет постепенное исчерпание запасов комплектующих, закупленных по более низким ценам. 
Источник изображения: TrendForce Аналитики приводят в качестве примера ноутбуки массового сегмента с рекомендованной розничной ценой производителя (MSRP) в $900. В третьем квартале 2026 года процессор, оперативная память DRAM и накопитель SSD обеспечивали около 68 % стоимости его комплектующих. Поэтому дальнейшее подорожание этих компонентов может существенно повлиять на себестоимость готовых устройств. Производителям придётся выбирать между повышением цен, сокращением собственной прибыли и уменьшением характеристик ноутбуков, например, объёма оперативной памяти. Изменения могут затронуть и географию производства. Доля ноутбуков, выпускаемых за пределами Китая, сократится с 24 % в 2025 году до 21 % в 2026-м, а в 2027 году может опуститься ниже 20 %. На фоне роста затрат на логистику, закупку комплектующих и управление цепочками поставок производители могут вернуть часть мощностей в Китай, если давление со стороны пошлин не усилится. При этом дефицит DRAM может сохраниться из-за высокого спроса со стороны серверов для ИИ, тогда как ситуация с NAND Flash способна улучшиться во второй половине 2027 года благодаря вводу новых производственных мощностей. Дополнительное давление на отрасль оказывают печатные платы (PCB), многослойные керамические конденсаторы (MLCC) и микросхемы управления питанием (PMIC). На их стоимость и сроки поставок влияют распределение производственных мощностей, цены на сырьё и геополитические факторы. TrendForce считает, что в 2027 году ключевым вопросом станет уже не столько наличие комплектующих, сколько готовность покупателей платить за подорожавшие устройства. Если производители смогут частично компенсировать рост затрат и скорректировать конфигурации ноутбуков, спад поставок останется умеренным. Однако при полном переносе дополнительных расходов на потребителей он может оказаться значительно сильнее в 2027 году. Samsung хочет превратить AMD из покупателя HBM в крупного клиента своего контрактного производства
08.10.2026 [19:17],
Николай Хижняк
Samsung хочет превратить AMD из крупного покупателя памяти HBM в крупного клиента своего контрактного производства чипов. На фоне растущего спроса на ИИ-чипы южнокорейская компания рассчитывает расширить сотрудничество с AMD, тогда как американский разработчик заинтересован в гарантированных поставках HBM4 для своих ускорителей. По данным корейских СМИ, данная тема поднималась в рамках переговоров представителей Samsung и главы AMD Лизы Су (Lisa Su). 
Источник изображения: Samsung Спустя почти семь месяцев после подписания меморандума о взаимопонимании Лиза Су посетила штаб-квартиру Samsung. Документ, заключённый в марте этого года и рассчитанный на три года, предусматривает сотрудничество сразу по нескольким направлениям: поставки HBM4 и передовых модулей DDR5, совместную разработку решений для ИИ и высокопроизводительных вычислений, изучение возможностей контрактного производства чипов AMD, а также совместную оптимизацию передовой корпусировки. Теперь Samsung рассчитывает развить последнее из этих направлений в полноценные заказы для своего подразделения Samsung Foundry. Как отмечает Chosun, южнокорейская компания надеется, что сотрудничество в области памяти со временем приведёт к тому, что AMD разместит у неё заказы на производство более сложных полупроводниковых продуктов. «Мы собираемся обсудить наше более широкое партнёрство. У нас много партнёров в Samsung», — заявила Лиза Су, отвечая на вопросы журналистов в преддверии беседы с руководством южнокорейского производителя чипов. Для Samsung такой поворот был бы особенно важен: рынок контрактного производства чипов остаётся одним из ключевых направлений конкуренции с TSMC, а привлечение крупного разработчика процессоров и ускорителей вроде AMD позволило бы расширить клиентскую базу Samsung Foundry. Для AMD сотрудничество с новым производственным партнёром, в свою очередь, могло бы дать дополнительные возможности для диверсификации цепочки поставок. При этом перейти от закупки памяти к производству собственных чипов на предприятиях Samsung значительно сложнее. Процессоры и ускорители проектируются с учётом конкретных производственных технологий, поэтому перенос уже разработанных продуктов на новый техпроцесс может потребовать серьёзной переработки дизайна и дополнительных испытаний. AMD уже сотрудничает с Samsung Foundry и UMC в производстве некоторых программируемых логических интегральных схем, однако речь о переносе на мощности Samsung более передовых продуктов AMD пока не идёт. В годовом отчёте AMD прямо указывает на риски, связанные со сменой производственных подрядчиков: это может привести к задержкам выхода продукции, снижению выхода годных чипов или ухудшению их характеристик. «Перенос производства некоторых наших продуктов к новым подрядчикам может привести к задержкам выхода изделий на рынок, снижению выхода годной продукции или ухудшению её рабочих характеристик», — отмечается в последнем годовом отчёте AMD. Пока наиболее тесное сотрудничество AMD и Samsung развивается вокруг памяти. Samsung стала основным поставщиком HBM4 для ускорителей AMD Instinct MI400, а сама AMD уже начала поставки заинтересованным заказчикам нового ускорителя Instinct MI455 с 432 Гбайт HBM4, а также стоечных систем Helios. «Samsung Electronics и SK hynix — ключевые партнёры AMD в цепочке поставок. Спрос на решения для ИИ чрезвычайно высок, поэтому мы планируем нашу долгосрочную цепочку поставок совместно с партнёрами. [...] Важно планировать деятельность с партнёрами на перспективу от трёх до пяти лет», — приводит слова Лизы Су издание Chosun. GlobalFoundries поможет TSMC делать ИИ-чипы — компания начнёт выпускать кремниевые мосты в США
08.10.2026 [16:56],
Алексей Разин
Крупнейший контрактный производитель чипов США нашёл новое применение своему заводу в штате Нью-Йорк. Он будет задействован для выпуска кремниевых мостов, используемых при производстве передовых чипов компанией TSMC, включая применяемые в инфраструктуре ИИ. 
Источник изображения: GlobalFoundries Зародившаяся весной 2009 года на основе немецких предприятий AMD компания GlobalFoundries на первых порах грезила освоением передовых техпроцессов и превращением в одного из крупнейших контрактных производителей чипов в мире, но к 2018 году поняла, что путь к освоению 7-нм технологии оказался слишком долгим и затратным, а потому решила сосредоточиться на более зрелых технологиях типа 12-нм. На этой неделе стало известно о вовлечении GlobalFoundries в расширяющуюся активность по выпуску передовых ИИ-чипов. Эта компания должна будет наладить, по словам её представителей, выпуск кремниевых мостов для передовых ИИ-компонентов, производимых тайваньской TSMC. Эти кремниевые подложки позволяют связать вычислительные компоненты и микросхемы памяти в рамках одной упаковки, а также наладить между ними обмен данными на высоких скоростях. Для соответствующих нужд GlobalFoundries будет использовать своё предприятие в штате Нью-Йорк. Соглашение между GlobalFoundries и TSMC рассчитано на пять лет, оно подразумевает, что упоминаемое предприятие в штате Нью-Йорк будет расширено. Эта площадка станет первым поставщиком таких кремниевых мостов на территории США, используемых при выпуске передовых с точки зрения пространственной компоновки чипов. Перед началом основной торговой сессии в США акции GlobalFoundries на этих новостях успели вырасти в цене на 4 %. Массовое производство этих компонентов GlobalFoundries начнёт наращивать в первой половине 2028 года. Считается, что сделка с TSMC позволит заложить основу для будущего расширения профильных мощностей GlobalFoundries. В условиях возникновения физических ограничений по площади монолитных кристаллов, переход к многочиповой упаковке со сложной пространственной компоновкой давно стал разумным способом повышения быстродействия полупроводниковых компонентов. Спрос на кремниевые мосты в такой ситуации наверняка будет расти и дальше. С другой стороны, нехватка мощностей по упаковке чипов с использованием передовых методов становится узким местом для всей полупроводниковой отрасли, и эту проблему тоже надо решать. ИИ-ускорители Huawei уже популярнее Nvidia в Китае — по оценкам самой Huawei
07.10.2026 [16:00],
Алексей Разин
Пока на мировом рынке ИИ-чипов почти безраздельно властвует Nvidia, в Китае местная компания Huawei добилась неплохих успехов, обойдя её по занимаемой доле рынка — по оценкам руководства Huawei. Усилия китайских властей по импортозамещению в сфере ИИ, таким образом, можно признать достаточно успешными. 
Источник изображения: Huawei Technologies Китайский рынок ускорителей вычислений для инфраструктуры ИИ довольно специфичен. Импорт передовых зарубежных чипов ограничен из-за санкций США, а китайские власти пытаются продвигать продукцию местных разработчиков. При этом последние не имеют доступа к передовому оборудованию для производства чипов, но стремятся догнать западных конкурентов по быстродействию своей продукции. В таких условиях Huawei Technologies, по словам её сменного председателя совета директоров Сюй Чжицзюня (Xu Zhijun), уже, предположительно, удалось обойти по занимаемой доле китайского рынка считающуюся мировым лидером Nvidia. Своими комментариями с представителями прессы он поделился на конференции Huawei Connect, которая недавно проходила в Шанхае. Ориентированные на инференс ускорители Ascend 950PR, по его слова, сейчас выпускаются в ограниченных количествах. Серверные системы на базе Ascend 950DT, которые ориентированы на обучение, до сих пор проходят фазу тестирования. Их массовое производство начнётся только в конце этого года или начале следующего. Производительность данных ускорителей в сфере обучения моделей достаточно высока, и в следующем году они начнут активно применяться для этих целей в Китае. Huawei всё ещё сильно ограничена в возможностях массового производства передовых чипов, а потому при наличии высокого спроса на новинки она не будет торопиться начинать их поставки за пределы КНР. При этом ряд зарубежных стран уже получил ускорители Ascend 950 в очень ограниченных количествах, как отметил Сюй. Определить рыночную долю Nvidia на китайском рынке ИИ-ускорителей крайне трудно, по его словам, но имеющиеся у Huawei данные позволяют предположить, что здесь чипы Ascend уже превзошли по популярности изделия этого американского поставщика. Глава Huawei убеждён, что китайские модели с открытыми весами или открытым исходным кодом более прозрачны на этапе разработки. Кроме того, они ещё не достигли того уровня развития, чтобы угрожать всему человечеству, хотя американские разработчики своим моделям подобные свойства уже приписывают. Если грамотно управлять рисками, как считает Сюй, то проблем с безопасностью ИИ можно избежать. Мировой рынок компонентов для инфраструктуры ИИ, по прогнозам главы Huawei, достигнет баланса спроса и предложения не ранее 2029 года, а в случае с китайским рынком этот процесс может оказаться ещё более длительным. И китайский, и мировой рынок полупроводниковых компонентов испытывают схожие проблемы в сфере дефицита компонентов, как отметил Сюй. Поставщикам приходится догонять спрос, а ещё проблему насыщения рынка усугубляет постоянное обновление технологий и ассортимента продукции. Условия работы на мировом рынке за последние годы значительно изменились в худшую сторону, по мнению председателя совета директоров Huawei. Тренд глобализации, когда компании могли завоёвывать внешние рынки своими инновациями, сменился тенденцией к изоляции, когда у участников рынка нет возможности покупать всё, что им требуется. В период с 2007 по 2025 годы Huawei на исследования и разработки направила более $268 млрд, и около 10 % этой суммы были использованы для финансирования фундаментальных научных исследований. На протяжении более 30 лет деятельности Huawei наука и разработки были для неё одними из важнейших направлений. В условиях санкций компания лишилась доступа к западному оборудованию, выпускать всё более производительные чипы ей становится сложнее, поэтому в сфере масштабирования быстродействия ставка делается на скоростные интерфейсы, которые позволяет объединять вычислительные ресурсы в кластеры. Эта работа, как подчёркивает Сюй, началась не после введения санкций, а до этого. Японская Rapidus поможет клиентам разрабатывать 2-нм чипы, которые будет для них выпускать
05.10.2026 [09:36],
Алексей Разин
Японская компания Rapidus планирует к следующему году стать первым в стране контрактным производителем 2-нм чипов. Она готова помогать своим клиентам разрабатывать чипы, которые в дальнейшем будет для них производить. Эта инициатива может охватить до 17 партнёров Rapidus, включая зарубежных. 
Источник изображения: Rapidus Об этом со ссылкой на собственные источники сообщило агентство Nikkei. Такое сотрудничество позволит Rapidus расширить клиентскую базу, как предполагают представители компании. Структурные подразделения Toshiba, которые вовлечены в разработку чипов, могут попасть в число подобных клиентов Rapidus. Выпуск серийных 2-нм чипов компания собирается начать во второй половине 2027 фискального года, который завершается в марте 2028 календарного. Японские власти намерены активно содействовать становлению этого передового контрактного производителя, основанного в 2022 году консорциумом японских компаний промышленного сектора. Общая сумма государственных субсидий на поддержку Rapidus должна достичь $19 млрд. Японская полупроводниковая промышленность утратила свои лидирующие позиции, которые занимала в 80-х годах прошлого века. Поднять уровень компетенций в сфере разработки передовых чипов многим местным компаниям готова Rapidus, поскольку она заинтересована в привлечении клиентов, а услуги по выпуску чипов с использованием зрелой литографии предлагать не будет. Количество партнёров, которые примут участие в программе Rapidus по разработке чипов для клиентов, уже достигло 17 штук. Японскую промышленность в этой группе представляют Toshiba Information Systems, Dai Nippon Printing, Toppan, NSW и MavissDesign. Американские поставщики ПО для проектирования чипов тоже не останутся в стороне — Synopsys и Cadence поддержат инициативу японского контрактного производителя чипов. Нашлись партнёры и в азиатских странах: Индию представляет Infosys, а ещё одна из компаний базируется в Малайзии. На каждом этапе проектирования чипов Rapidus и её клиентов будут поддерживать разные группы партнёров. Подобная схема сотрудничества не отличается новизной, ведь тайваньская TSMC и южнокорейская Samsung Electronics тоже поддерживают своих клиентов, помогая им разрабатывать чипы, которые потом для них выпускают. Профильный консорциум TSMC, в частности, объединяет более 20 компаний. Почти обычное стекло может стать альтернативой накопителям для сохранения данных на тысячи лет
04.10.2026 [16:23],
Анжелла Марина
Крошечный кусочек стекла оказался эффективнее традиционных накопителей в задаче сохранения человеческих знаний на тысячи лет. Учёные разработали метод записи цифровой информации на стеклянные кристаллы, который обеспечивает беспрецедентную долговечность и защиту от огня, воды, сильных ударов и взломов. 
Источник изображения: Grok Группа исследователей из Университета Саутгемптона (University of Southampton) в Великобритании и компания Microsoft в рамках своего проекта Silica предложили использовать стекло как идеальный носитель. Основой разработки стали пластины и кристаллы из стекла, способные хранить до 360 Тбайт данных. Информация записывается не на поверхности, а внутри материала в виде структур, формируемых лазером. Такой носитель устойчив к огню, влаге, электромагнитным импульсам и температурам до 1000 °C. Ещё в 1962 году журнал Popular Mechanics предупреждал о кризисе хранения информации, предлагая микрофильмирование как временное решение. Однако спустя десятилетия проблема осталась актуальной: жёсткие диски при постоянной нагрузке живут в среднем около пяти лет, магнитные ленты — десять, их обслуживание требует колоссальных энергозатрат, а копирование данных с изношенных носителей становится всё более неустойчивым процессом с точки зрения ресурсов и экологии. В январе 2025 года исследователи из Саутгемптона записали с помощью сверхкоротких лазерных импульсов полный геном человека в 5D-кристалл из кварцевого стекла размером примерно с монету. Однако за этим стоит высокая стоимость материала и сложность оборудования. В феврале 2026 года Microsoft сообщила о результатах исследований, в которых почти 2 Тбайт данных были записаны в боросиликатное стекло. Этот материал примерно в десять раз дешевле кварцевого и проще в производстве, а его предполагаемый срок хранения составляет около 10 000 лет. Исследователям также удалось повысить эффективность лазерной системы: если первоначально для формирования одного элемента данных требовались десятки импульсов, теперь достаточно одного. Технология предназначена прежде всего для хранения больших данных, например, архивов музеев, библиотек и юридической документации, так как информация записывается один раз и не может быть изменена или удалена частично. Сам носитель не требует постоянного энергоснабжения, а физическая форма хранения защищает информацию от традиционных методов взлома. Запись выполняется фемтосекундными лазерами, которые создают внутри стекла наноструктуры или так называемые воксели — трёхмерный аналог пикселя. При чтении оптический микроскоп и высокоскоростная камера фиксируют эти структуры, после чего программное обеспечение восстанавливает исходные данные. Руководитель проекта Silica в Microsoft Ричард Блэк (Richard Black) подчеркнул, что компания завершила свои исследования и открыла технологию для дальнейшего развития другими участниками рынка. Запись документов и культурных архивов на кристаллы кварцевого стекла уже осуществляется технологическим стартапом SPhotonix, который хранит готовые кристаллы на защищённом объекте в Швейцарии. В течение ближайших пяти лет SPhotonix рассчитывает масштабировать технологию для коммерческого использования. ИИ не заменил инженеров, но ускорил их втрое — OpenAI раскрыла секреты создания Jalapeno
29.09.2026 [09:59],
Алексей Разин
В июне OpenAI представила свой ИИ-чип Jalapeno, в разработке которого принимали активное участие специалисты Broadcom. Вице-президент OpenAI по аппаратному обеспечению Ричард Хо (Richard Ho) в своём интервью Tom’s Hardware рассказал о том, как велась разработка Jalapeno, и чем полученный опыт может быть полезен для всей полупроводниковой отрасли. 
Источник изображения: OpenAI Во-первых, как отметил представитель OpenAI, активное использование ИИ на этапе проектирования чипа позволило сократить затраты времени на весь процесс с традиционных 18–24 месяцев до девяти. Говорить о замене искусственным интеллектом труда инженеров при этом преждевременно, поскольку небольшая по численности команда специалистов в итоге стала более производительной. Пришлось пойти и на определённые компромиссы с точки зрения архитектуры, поскольку сжатые сроки проектирования были приоритетом. В дальнейшем, если потребуется создать более сложный чип, OpenAI сможет сделать это быстрее, чем при использовании традиционных методов, опираясь на ИИ и уже существующий дизайн. По словам Хо, к созданию собственного чипа OpenAI подтолкнуло стремление поднять эффективность вычислительной инфраструктуры, поскольку в условиях нехватки вычислительных ресурсов в сфере ИИ распоряжаться ими надо более рационально. В этом смысле ИИ-чипы для инференса в современных условиях максимально определяют пользовательский опыт, а потому Jalapeno заточен именно под эти цели, снижая задержки при обработке запросов. При этом Jalapeno должен хорошо проявлять себя при работе с ИИ-моделями разных поставщиков, а не только собственными OpenAI. По сути, под эффективную работу с чипом можно за пару месяцев адаптировать даже те модели, которые при его создании даже не учитывались. При этом Хо считает, что потенциал внутреннего спроса OpenAI на вычислительные ресурсы настолько велик, что говорить об использовании Jalapeno внешними заказчиками не придётся ещё очень долго. Полученным при разработке Jalapeno с помощью ИИ опытом OpenAI готова делиться с прочими участниками рынка, поскольку она заинтересована в более быстром выходе на рынок новых моделей чипов других поставщиков, которые тоже использует в своей инфраструктуре. OpenAI не станет отказываться от компонентов других разработчиков, типа AMD и Nvidia, продолжив использовать их в своей вычислительной инфраструктуре. Главное, чтобы в итоге аппаратная конфигурация ЦОД была эффективной с точки зрения обеспечиваемой производительности при определённом уровне затрат. Новые поколения собственных чипов OpenAI собирается выводить на рынок по мере готовности, и в этой сфере нет каких-то заранее определённых требований по ритмичности таких анонсов. Каждое новое поколение при этом должно обеспечивать видимый прирост производительности относительно предыдущего, поэтому их смена не будет излишне частой. Слишком много ИИ-чипов, слишком мало покупателей: конкурентам Nvidia предрекли массовый исход с рынка
23.09.2026 [15:12],
Алексей Разин
Эксперты Jon Peddie Research, которые исторически специализировались на анализе динамики рынка графических процессоров, в своём новом исследовании взялись за изучение судьбы многочисленных конкурентов Nvidia, которых в последние годы на волне ажиотажа вокруг ИИ появилось особенно много. Выводы авторов исследования не могут порадовать желающих догнать компанию Дженсена Хуанга (Jensen Huang) — у них почти нет шансов. 
Источник изображения: Nvidia За период с 2012 по 2018 годы, как поясняют представители Jon Peddie Research, количество компаний, разрабатывающих ИИ-чипы, выросло на 267 %, и после тоже продолжило расти, хотя уже и не так активно. А кумулятивный объём инвестиций в отрасль с начала этого века до текущего года превысил $31 млрд. К 2017 году на рынке появились архитектуры, позволяющие в промышленных масштабах ставить на вооружение GPU в вычислительных системах серверного класса, что вызвало к 2018 году резкий рост количества компаний в сегменте. Рынок сбыта при этом хоть и начал в последние несколько лет расти ударными темпами, разнообразием заказчиков не радует, не оставляя молодым компаниям особых шансов на выживание в конкурентной борьбе с Nvidia. Последняя глубоко укоренилась на рынке благодаря популярности своего программного обеспечения и широкому распространению аппаратной инфраструктуры, и новым игрокам при всём желании будет трудно изменить предпочтения клиентов, которым важна совместимость с существующими решениями. К 2019 году она практически добилась безоговорочного лидерства, и по итогам мая 2023 года преодолела первый триллион долларов США своей капитализации. 
Источник изображения: Jon Peddie Research С 2000 года в разработчиков ИИ-чипов было в общей сложности вложено $31 млрд, но к существенному росту числа покупателей такой продукции это не привело. Поставщиков же оказалось слишком много, чтобы они могли выжить в полном составе. Желающим оставаться на рынке придётся искать новые ниши сбыта. Критерий производительности новых ИИ-чипов уже не является решающим фактором выбора для покупателей, они всё больше ценят совместимость с существующим программным обеспечением и инфраструктурой, а в этой сфере у продукции Nvidia крайне мало конкурентов. 
Источник изображения: Jon Peddie Research За последние несколько лет на рынке ИИ-чипов появлялись как новые виды процессоров, так и их разработчики, но приблизиться к Nvidia по масштабам сбыта продукции им не удалось. Тем компаниям, которым удалось выжить, предстоит либо пройти процесс консолидации через объединение с другими участниками рынка, либо переориентироваться на более узкие сегменты рынка, в которых ещё возможен рост без доминирования Nvidia. Последняя доминирует в секторе решений для обучения ИИ-моделей, и количество её конкурентов внутри этого сектора минимально по сравнению со смежными сегментами рынка ИИ-чипов. Помимо инференса и Интернета вещей, новые игроки могут попытать счастья в системах автономного управления, которые применяются как в роботах, так и в транспортных средствах. 
Источник изображения: Jon Peddie Research Примерами стратегии ухода от прямого столкновения с Nvidia может служить переключение на разработку чипов для инференса, которые сейчас становятся всё более востребованными. Кроме того, перспективными в Jon Peddie Research считают ниши Интернета вещей и локального ускорения инференса силами процессоров, размещаемых в конечных пользовательских устройствах. По оценкам авторов исследования, на инференс и Интернет вещей сейчас приходится 67 % компаний, присутствующих на рынке ИИ-чипов. Выжившие в борьбе с Nvidia разработчики ИИ-чипов будут вынуждены сконцентрироваться в этих двух сегментах рынка, по мнению аналитиков Jon Peddie Research. Очередной рубеж, который покажет жизнеспособность конкурирующих разработчиков, придётся на 2028 год, как считают авторы исследования. К тому времени можно будет пересчитать «выживших». Китайская DeepSeek будет активнее переходить на ИИ-ускорители Huawei
23.09.2026 [13:28],
Алексей Разин
Власти КНР, если верить прежним публикациям, уже давно толкают компании с государственным участием к более активному использованию ИИ-чипов местного происхождения в собственной вычислительной инфраструктуре. Частные китайские компании могут пользоваться большей свободой, но и они обращают внимание на ускорители той же Huawei, как это делает DeepSeek. 
Источник изображения: Unsplash, Solen Feyissa Как сообщает Commercial Times со ссылкой на публикацию The Information, основатель DeepSeek Лян Вэньфэн (Liang Wenfeng) недавно заявил на встрече с сотрудниками, что компания будет более активно использовать ускорители вычислений Huawei и других местных поставщиков. К четвёртому кварталу текущего года DeepSeek как раз получит от Huawei новую партию фирменных ускорителей, которые будут использоваться для обучения ИИ-моделей первой из компаний. Хотя Huawei и страдает от проблем с поставками свои чипов, поскольку выпускать их в нужных количествах в условиях западных санкций не так просто, основатель DeepSeek видит в этих ускорителях большой потенциал роста. Через несколько лет, по его словам, ИИ-чипы Huawei смогут догнать по быстродействию предложения Nvidia. При этом сама DeepSeek быстро отказаться от импортных ускорителей не сможет. В мае текущего года основатель компании заявил, что для обучения ИИ-модели уровня решений OpenAI могут потребоваться до 50 000 ускорителей Nvidia GB300. Если же попытаться заменить их на ускорители Huawei Ascend 950, то количество требуемых чипов увеличится до 200 000 штук. Утверждается, что DeepSeek сейчас обучает ИИ-модель с 2 трлн параметров, что почти в полтора раза больше, чем предусматривает уже выпущенная флагманская модель V4 с 1,4 трлн параметров. В дальнейшем компания намеревается создать ИИ-модель с 8 трлн параметров. Реализация этих планов будет во многом зависеть от наличия не только самих ИИ-чипов, но и микросхем памяти и источников электроэнергии. Какие именно ИИ-чипы Huawei компания DeepSeek получит в следующем квартале, не уточняется, но ускорители Ascend 950DT должны быть поставлены как раз до конца текущего года. Уже в начале следующего года дебютирует ускоритель Ascend 960DT. Новая фабрика Samsung в Техасе наконец начала делать 2-нм чипы — первым крупным заказчиком стала Tesla
18.09.2026 [08:55],
Алексей Разин
Принято считать, что именно контракт с Tesla на контрактное производство чипов оживил проект Samsung Electronics по строительству профильного предприятия в техасском Тейлоре и дал компании возможность привлечь к новой площадке внимание других потенциальных клиентов. Если верить источникам, пробное производство чипов на новом заводе Samsung в Тейлоре уже началось, опережая первоначальный график. 
Источник изображения: Samsung Electronics Здесь южнокорейский подрядчик будет выпускать для Tesla ИИ-чипы по 2-нм технологии. В будущем по соседству появится второе предприятие, которое сможет освоить выпуск 1,4-нм чипов. Его строительство начнётся в конце этого года, а завершится к 2030 году. Первоначально ожидалось, что первое предприятие Samsung в этом регионе начнёт полноценную работу не ранее ноября, но высокий спрос на ИИ-чипы и настойчивость Tesla позволили несколько ускорить график. Верификация всех процессов на новой площадке завершится к концу текущего года, и со следующего она сможет наладить полномасштабный выпуск чипов по заказам клиентов. Изначально опытное производство чипов для Tesla планировалось начать только к концу этого года. Издание Seoul Economic Daily сообщило, что на предприятии Samsung в Тейлоре начался опытный выпуск 2-нм чипов AI5 для компании Tesla. В серийном воплощении Tesla начнёт получать выпускаемые здесь чипы AI5 только в следующем году. Церемония торжественного монтажа оборудования на предприятии состоялась ещё в апреле этого года. К середине июля Samsung уже была готова к работе с цифровыми проектами чипов, которые должны были использоваться для фактической обработки кремниевых пластин на предприятии. Ускорить введение в строй новых линий в Техасе компанию Samsung подтолкнула полная загрузка южнокорейских контрактных мощностей, которые будут выпускать чипы по 4-нм и 2-нм технологиям. В прошлом году Tesla и Samsung подписали соглашение на сумму $16,5 млрд, которое подразумевает активное использование американских контрактных мощностей последней для контрактного производства чипов для нужд первой. AI5 станет основным видом продукции, выпускаемой для Tesla компанией Samsung в Техасе. Универсальность данного чипа позволит заказчику применять его не только в бортовых системах электромобилей, но и человекоподобных роботах Optimus, а также своих ЦОД. Помимо сокращения отставания от TSMC, американские предприятия Samsung в Техасе позволят компании увеличить отрыв от китайской SMIC, которая в показателях выручки уже вплотную подобралась к южнокорейскому гиганту в сфере контрактного производства чипов. В этих показателях разрыв между ними по итогам второго квартала текущего года измерялся 0,5 %, как отмечает TrendForce. У себя на родине Samsung займётся более активным внедрением оборудования для EUV-литографии, которое китайскому конкуренту недоступно из-за санкций США и Нидерландов. Более быстрая экспансия новых предприятий Samsung в Техасе поможет ускорить выход контрактного бизнеса компании на безубыточность. |
© 1997—2026 3DNews
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
