NVIDIA сохранит статус крупнейшего клиента TSMC в 2027 году, но AMD EPYC Venice может обогнать процессоры Vera. TSMC видит рост спроса на 2.5D-упаковку на фоне гонки Agentic AI — NVIDIA лидирует, а AMD EPYC догоняет. Процессоры становятся ключевыми потребителями передовых технологий упаковки.
NVIDIA сохранит за собой лидирующую позицию крупнейшего заказчика TSMC в 2027 году, однако процессоры AMD EPYC Venice могут обогнать ее процессоры Vera.
TSMC отмечает растущий спрос на передовую 2.5D-упаковку на фоне обострения гонки Agentic AI среди ЦП — NVIDIA возглавляет список клиентов, в то время как AMD EPYC догоняет Vera
Центральные процессоры (CPU) быстро становятся основными потребителями передовых технологий упаковки, поскольку их спрос растет пропорционально росту Agentic AI. Пока 2026 год стал «американскими горками» для всего технологического сегмента, 2027 год обещает быть не менее напряженным. В 2027 году крупные компании либо представят новые продукты, либо нарастят объемы выпуска существующих, поскольку ИИ продолжает требовать вычислительных мощностей.
В отчете Morgan Stanley говорится, что NVIDIA сохранит за собой статус основного заказчика TSMC на мощности CoWoS. Ожидается, что в 2027 году TSMC достигнет мощности в 200 000 пластин в месяц.
NVIDIA использует решение для упаковки CoWoS от TSMC для двух ключевых продуктов: CoWoS-L для ИИ-графических процессоров, таких как Blackwell и Rubin, и CoWoS-R для процессоров Vera. Ожидается, что мощность CoWoS-L достигнет около 910 000 единиц, что на 40% больше по сравнению с предыдущим годом, а поставки Vera, как ожидается, удвоятся. Это приведет к росту выручки NVIDIA на 52% по сравнению с предыдущим годом.
Nvidia использует CoWoS-L от TSMC как единственный источник для всех своих продуктов ИИ-GPU (например, Blackwell и Rubin). Потребление CoWoS-L в 2027 году может достичь ~910 тыс. единиц, что примерно на 40% больше в годовом исчислении (Y/Y). Большие объемы заказов CoWoS-R от Nvidia также предполагают рост продуктов AI GPM (например, удвоение). В совокупности мы прогнозируем, что выручка дата-центров Nvidia в 2027 году вырастет на 52% в годовом исчислении.по данным Morgan Stanley
Однако прямо сейчас NVIDIA сталкивается с серьезной конкуренцией. В то время как ее процессоры Vera уже производятся на TSMC серийно, то же самое происходит и с платформой AMD следующего поколения EPYC, кодовое название Venice. Venice основана на грядущей архитектуре Zen 6, которая, как ожидается, обеспечит значительный прирост производительности и эффективности. Мы подробнее обсуждали это здесь.
Morgan Stanley прогнозирует, что к 2027 году процессоры NVIDIA Vera достигнут объема в 5,75 миллиона единиц. Это внушительная цифра для нового выпуска ЦП, и NVIDIA уже заявила, что станет крупнейшим поставщиком ЦП в 2026 году.
Но в то же время отчет ожидает, что процессоры EPYC Venice достигнут объема в 6,75 миллиона единиц, что на 17% больше, чем у Vera от NVIDIA (и в 5,4 раза больше по сравнению с 2026 годом). AMD также использует передовой техпроцесс 2 нм от TSMC, в то время как Vera основана на технологии 3 нм. Vera разработана для Agentic AI, тогда как AMD EPYC Venice нацелена как на ИИ, так и на HPC.
Основываясь на наших прогнозах потребления CoWoS, 5-нм процессор Vera от Nvidia может вырасти до 5,75 млн единиц в 2027 году, в то время как 2-нм процессор Venice от AMD может достичь 6,75 млн единиц в 2027 году по сравнению с ~1,25 млн в 2026 году.по данным Morgan Stanley
Вызов, который стоит на горизонте, — это не AMD для NVIDIA или NVIDIA для AMD, а заказные полупроводники (custom silicon). Многие ИИ-компании сейчас осваивают область заказных чипов. OpenAI, Google, Amazon и другие ведут переговоры или уже производят заказные чипы, что усилит дебаты о внутреннем производстве против внешних закупок. По мере того как заказные полупроводники набирают обороты, NVIDIA, AMD и другие производители чипов могут столкнуться с серьезной ситуацией. Спрос на вычисления по-прежнему высок, но производство чипов самими ИИ-компаниями еще больше обострит разрыв между спросом и предложением.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Hassan Mujtaba