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OpenAI CEO 알트만(Altman)이 AI 분야에서 크게 활약하고 새로운 AI 칩을 개발하고 생산하기 위해 새로운 회사를 열고 싶어한다는 소문이 돌았습니다.

연구기관 더 인포메이션은 최근 오픈AI가 브로드컴(AVGO.US)을 비롯한 반도체 설계 제조사와 신규 칩 개발에 관해 논의해 왔다고 밝히며, AI 스타트업이 엔비디아에 대한 의존도에서 벗어나려 노력하고 있음을 암시했다. (NVDA.US) 및 자체 공급망을 구축합니다.

관련 보고서에 따르면 OpenAI와 Broadcom 간의 논의는 OpenAI의 새로운 칩 개발에서 Broadcom의 잠재적 역할에 중점을 두고 있습니다. 이 논의는 아직 초기 단계입니다. Broadcom은 아직 이 문제에 대해 어떠한 언급도 하지 않았습니다.

OpenAI 외에도 마이크로소프트(MSFT.US)와 주요 경쟁사인 구글(GOOG.US) 등 인공지능 기업, 구글과 아마존(AMZN.US)이 모두 투자한 앤트로픽(Anthropic) 등이 현재 엔비디아의 기술을 활용하고 있다. AI 칩. 대규모 모델을 훈련하고 실행하세요. 그러나 Nvidia의 AI 칩은 비싸고 공급이 부족하여 AI를 개발하는 다양한 기술 회사가 다른 방법을 찾도록 영감을 줄 수 있습니다.

Advanced Micro Devices(AMD.US)와 Intel(INTC.US) 모두 이러한 수요 기회를 포착하기 위해 자체 AI 칩을 잇달아 출시했지만, 대량 생산 일정이 여전히 뒤처져 있어 이러한 거대 기술 기업의 요구 사항을 충족하기가 어렵습니다. 초기 개발.

이는 현재 AI 칩 산업 체인에서 수요와 공급의 격차가 벌어지고 있음을 부각시키고 있습니다. 그렇다면 이러한 상황에서 누가 가장 큰 이익을 얻을 수 있을까요? 공급망 상류측임은 의심할 여지가 없으며, 그 중에서도 웨이퍼 파운드리 TSMC(TSM.US)가 가장 먼저 타격을 입는다.

TSMC: 매우 짧습니다! 정말 공급이 부족해요!

방금 2024년 2분기 실적을 발표한 TSMC는 당초 목표보다 분기별 실적이 더 높았습니다.

2분기 TSMC 매출(NT$)은 업계 최고의 3nm 및 5nm 공정에 대한 강한 수요에 힘입어 전분기 대비 13.6%, 미국 달러 기준으로 10.3% 증가했습니다. 스마트폰 수요;

2분기에 TSMC의 매출총이익률은 분기별로 10bp 증가한 53.2%를 기록했는데 이는 실적 지침보다 약간 높은 수치입니다. 이는 전체 용량 가동률이 예상보다 높았기 때문입니다.

H100과 같은 AI 칩의 재료비는 주로 로직 칩, HBM 메모리 칩, CoWoS 패키징, PCB 및 기타 보조 재료의 세 부분으로 구성됩니다. AI 칩은 첨단 공정에 대한 요구 사항이 매우 높기 때문에 대량 생산 및 기술 역량 측면에서 주로 TSMC에서 공급합니다. 또한 CoWos 패키징도 TSMC에서 독점적으로 제공합니다.

TSMC 경영진은 실적 회의에서 지난 3개월 동안 AI와 고급 스마트폰에 대한 수요가 강세를 보였으며, 이로 인해 상반기 첨단 3나노미터 및 5나노미터 공정의 가동률이 높아졌다고 밝혔습니다. 2024. , 재고 회전일수는 N3 웨이퍼 납품 증가로 인해 83일로 7일 감소했습니다. 2024년은 TSMC의 강력한 성장의 해가 될 것으로 예상됩니다. 경영진은 또한 TSMC의 연간 지침을 상향 조정하여 2024년에 미국 달러 기준으로 매출 성장이 25%를 약간 넘을 것으로 예상했습니다.

웨이저자(Wei Zhejia)는 CoWoS의 수급 상황에 대해 묻자 “저도 수요와 공급의 균형을 맞추려고 노력하고 있지만 수요가 너무 높아서 할 수 없다”고 말했다. TSMC는 이미 생산을 위해 열심히 노력하고 있다. 2025년이나 2026년에 균형을 이루기를 희망하고 있다. 현재 공급은 여전히 ​​매우 부족하며, 이러한 빠듯한 상황은 2026년까지 완화되지 않을 수도 있다."

TSMC는 AI 투자 붐이 가져온 기술 혁신을 고려해 기술적으로 완벽하게 따라잡겠다고 밝혔다.

Wei Zhejia는 성능 컨퍼런스에서 2나노미터의 진전 상황을 공개했으며, 차세대 나노 칩 기술로 N16을 출시할 것이라고 밝혔습니다.

Wei Zhejia는 "AI 관련 수요의 지속적인 급증은 에너지 절약형 컴퓨팅 성능에 대한 구조적 수요를 뒷받침합니다. 우리는 2나노미터 기술의 출력이 3나노미터 및 5나노미터 기술보다 높을 것으로 기대합니다. 처음 2년은요."

N3E와 비교하여 2nm 기술은 동일한 전력에서 10~15%의 속도 증가 또는 동일한 속도에서 25~30%의 전력 증가를 달성할 수 있으며, 풀 노드 성능을 위해 칩 밀도가 15% 이상 증가합니다. 기능. 소비 이점.

경영진은 N2 기술 개발이 순조롭게 진행되고 있으며, 장비 성능과 수율은 예정대로 또는 예정보다 앞당겨 2025년에 양산이 달성될 수 있으며, 생산량 증가도 N3와 유사할 수 있다고 밝혔습니다.

또한 TSMC는 N2 제품군의 확장으로 N2P도 출시할 예정입니다. N2P는 동일한 전력에서 성능을 5% 더 향상하거나 동일한 속도에서 전력을 5~10% 증가시킬 수 있는 두 가지 기능을 추가합니다. 스마트폰 및 고성능 컴퓨팅 애플리케이션을 대상으로 하며, 2026년 하반기 양산을 목표로 하고 있습니다.

TSMC의 SPR은 후면 접촉 방식을 사용하여 게이트 밀도와 장치 유연성을 유지하는 업계 최초의 전력 공급 솔루션입니다. N2P와 비교하여 N16의 속도는 동일한 전력으로 8~10% 증가할 수 있고, 동일한 속도의 전력은 15~20% 증가할 수 있으며, 칩 밀도는 7~10% 증가할 수 있습니다. %. N16은 복잡한 신호 라우팅, 전원 공급 및 집약적인 작업 부하가 있는 특정 고성능 컴퓨팅 제품에 가장 적합합니다. 양산은 2024년 하반기에 이뤄질 것으로 예상된다.

TSMC는 N2, N2P, N16 및 파생 제품이 미래 개발 기회를 포착하기 위해 기술 리더십을 더욱 강화할 것이라고 믿습니다.

생산능력 부족과 관련해 TSMC는 N5 생산능력의 일부를 N2로 전환하는 등 문제를 해결하고 있다고 밝혔다. 또한 내년에는 애리조나 웨이퍼 팹 1단계와 구마모토 웨이퍼 팹 1단계 등 해외 웨이퍼 팹 2곳도 가동될 예정이다. 그러나 해외 웨이퍼 팹은 내년과 향후 몇 년간 매출총이익률에 2~3%포인트 정도 부정적인 영향을 미칠 수 있다.

요약하다

뜨거운 투자 물결은 계속해서 자본 투자를 유치하여 AI 칩의 강화에 의존하는 더 많은 새로운 AI 회사의 출현을 촉발합니다.

동시에 AI 개발의 기술적 혁신에 대한 좋은 소식이 계속해서 나오고 있습니다. 예를 들어 NVIDIA는 이러한 최종 고객의 요구를 충족하기 위해 "표면에서 가장 강력한 AI 코어"를 출시할 것입니다.

하지만 높은 비용으로 인해 자체 공급 시스템을 구축하여 비용을 절감할 수 있는 방법을 고민하는 AI 기업이 점점 늘어나고 있습니다. 예를 들어 OpenAI는 자급자족을 통해 Nvidia에 대한 의존도를 완화할 계획입니다.

치열한 시장 경쟁에서 Nvidia와 그 동료들은 시장 점유율을 놓고 경쟁하기 위해 신제품을 출시하기 위해 경쟁하고 최종 고객이 비용 효율성을 추구하기 위해 자체 공급망을 구축할 때 필연적으로 TSMC를 주요 파운드리 파트너로 의존하고 있습니다.

따라서 이번 AI 경쟁의 최종 결과에 관계없이 TSMC는 모든 측면에서 확실한 승자가 될 것입니다. 그러나 명성으로 인해 발생할 수 있는 불확실성에 대한 잠재적인 위험도 경계해야 합니다.

저자: 마오팅