Yapay zeka endüstrisinde üretim kapasitesi giderek daha önemli bir darboğaz haline geliyor. Yeni bir rapora göre, NVIDIA bu alanda TSMC'nin en gelişmiş paketleme hatlarının büyük bir kısmını yıllarca öncesinden güvence altına almış durumda. Bu durum, rakiplerin önünde önemli bir engel teşkil ediyor.
NVIDIA, TSMC'nin Gelişmiş Paketleme Kapasitesinin Yarısından Fazlasını Ayırdı
Gelişmiş paketleme teknolojilerinin önemi son haftalarda sıkça vurgulanıyor. Bu konudaki en dikkat çekici bilgilerden biri, NVIDIA'nın 2026 yılına kadar TSMC'nin gelişmiş CoWoS (Chip on Wafer on Substrate) paketleme kapasitesinin %50'sinden fazlasını kullanmasının beklendiği yönünde. Bu yüksek rezervasyonun, NVIDIA'nın yeni nesil Blackwell Ultra yongalarının üretimi ve bir sonraki nesil Rubin mimarisine hazırlık amacıyla yapıldığı düşünülüyor. Rapora göre NVIDIA, 2026 yılı için 800.000 ila 850.000 arasında plaka ayırmış durumda. Bu rakam, Broadcom ve AMD gibi rakiplerin ayrılan kapasitelerine kıyasla oldukça büyük bir paya işaret ediyor.
TSMC, üretiminin bir kısmını dışarıya aktarmasına rağmen, gelişmiş paketleme kapasitesinin büyük çoğunluğunu elinde tutmayı hedefliyor. NVIDIA'nın ardından Broadcom ve AMD'nin de en büyük gelişmiş paketleme müşterileri arasında yer alması bekleniyor. İlginç bir şekilde, mevcut CoWoS siparişleri, NVIDIA'nın Çin pazarına yönelik H200 yapay zeka çipleri için gelebilecek potansiyel siparişleri içermiyor. Bu da NVIDIA'nın daha yüksek bir kapasite ayırması gerekebileceği anlamına geliyor. Bu durum, sadece TSMC için değil, rakipler için de önemli bir kısıtlama potansiyeli taşıyor.
TSMC, gelişmiş paketleme tesislerini genişletme çalışmalarını sürdürüyor. Chiayi AP7 tesisi, sekiz farklı fab üretim alanıyla geliştiriliyor. Ayrıca, şirket ABD'nin Arizona eyaletinde iki paketleme tesisi kurmayı planlıyor. ABD'deki tesislerde seri üretimin 2028 yılına kadar başlaması bekleniyor. Bu genişletme çabalarına rağmen, gelişmiş paketleme çözümlerindeki tedarikin sınırlı kalması öngörülüyor.
Yapay zeka sektörü, özellikle çıkarım (inference) odaklı çözümlere yöneldikçe, ASIC'ler (Uygulamaya Özel Entegre Devreler) önemli bir segment olarak öne çıkıyor. Google'ın TPU'ları gibi çözümler büyük ilgi görse de, harici kullanıma yönelik büyük ölçekli üretim hala bir endişe kaynağı olmaya devam ediyor.
