К 2026 году TSMC планирует утроить мощности упаковки чипов по технологии CoWoS для повышения качества обслуживания Nvidia.

Стремительный рост выручки Nvidia, вызванный высоким спросом на её вычислительные ускорители, на самом деле ограничивается производственными возможностями её партнеров, среди которых ключевым является TSMC. Эта компания не только производит чипы для Nvidia, но и занимается их упаковкой с использованием передового метода CoWoS. Возможности TSMC в этой области представляют собой узкое место для Nvidia, и компания активно работает над их расширением.

Источник изображения: TSMC

Согласно данным Commercial Times, TSMC активно увеличивает свои производственные мощности по тестированию и упаковке чипов методом CoWoS на Тайване. Завод по производству ЖК-панелей, приобретенный у Innolux в Тайнане, будет переоборудован для тестирования и упаковки чипов к концу следующего года, и к 2026 году общие мощности TSMC в этой сфере утроятся до 90 000 кремниевых пластин в месяц, согласно тайваньским источникам.

Специализированный завод TSMC в Тайчжуне начнет работу в первой половине следующего года, также компания строит два новых завода в других частях острова. В этом году, по оценкам аналитиков, TSMC смогла упаковать и протестировать чипы с использованием метода CoWoS в объеме, эквивалентном 35 000 кремниевых пластин в месяц. Выручка от этой деятельности составила 7–9 % от общего объема. К концу следующего года мощности удвоятся до 70 000 пластин в месяц, а доля выручки превысит 10 %. В конечном итоге, к 2026 году TSMC сможет упаковывать количество чипов, соответствующее 90 000 кремниевых пластин в месяц, с использованием метода CoWoS.

Таким образом, с 2022 по 2026 годы производительность компании в этой сфере будет расти в среднем на 50 % в год, и этот процесс продолжится и после 2026 года. Завод в Тайнане теоретически сможет обрабатывать до 50 000 кремниевых пластин в месяц. Вероятно, он будет загружен профильными заказами лишь частично, а оставшиеся мощности будут использованы для упаковки с применением методов CPO и FoPLP.