1.TSMC прекратила поставки,16 и 14 нм и ниже процессы строго ограничены
Недавно компания TSMC ввела ряд строгих ограничений на поставки для компаний, занимающихся разработкой интегральных схем (ИС) в материковом Китае, особенно для продукции, производимой по техпроцессу 16/14 нм.
Это решение тесно связано с последними правилами экспортного контроля, выпущенными Бюро промышленности и безопасности (BIS) Министерства торговли США. Согласно новым правилам, с 31 января 2025 года, если сопутствующие продукты с техпроцессом 16/14 нм и ниже не будут упакованы в соответствии с "утвержденным OSAT" в белом списке BIS, и TSMC не получит заверенную копию с подписью упаковочного завода, поставки этих продуктов будут приостановлены.
TSMC будет производить продукцию для разработчиков микросхем, которые уже находятся в белом списке BIS. Для разработчиков микросхем, не включенных в белый список BIS (включая материковые и иностранные компании), необходимо подать заявку в Министерство торговли США или направить окончательную упаковку в утвержденный список OSAT для проверки пломб. Если окончательная запечатанная упаковка OSAT не включена в белый список, TSMC приостановит поставку.
Согласно последнему списку BIS, 33 компании, занимающиеся разработкой ИС, были одобрены, и эти компании принадлежат известным западным полупроводниковым компаниям.
По мере выпуска компанией DeepSeek эффективных моделей ИИ, таких как DeepSeek-V3 и DeepSeek-R1, конечные заказчики будут уделять больше внимания рациональности инфраструктуры ИИ и уменьшать зависимость от аппаратного обеспечения, такого как Gpus, в пользу эффективных программных вычислительных моделей, согласно последнему исследованию Jibang Consulting. В то же время CSPS, скорее всего, расширят использование собственной инфраструктуры ASIC для снижения затрат. Ожидается, что после 2025 года спрос на чипы GPU в индустрии ИИ изменится, и китайский рынок ИИ сосредоточится на разработке независимых чипов ИИ и оптимизации программного обеспечения, чтобы адаптироваться к изменениям международной ситуации, удовлетворить потребности строительства внутренних центров обработки данных, а также способствовать диверсификации и коммерциализации приложений ИИ.
2.Reuters: OpenAI завершит разработку своего первого Самостоятельно разработанный чип искусственного интеллекта в этом году будет запущен в массовое производство следующий год
Разработчик ChatGPT завершит разработку своего первого собственного чипа в ближайшие месяцы и планирует отправить его в TSMC для производства, сообщили источники Reuters. Процесс отправки первого дизайна в литейную мастерскую для производства называется "технологической картой". OpenAI и TSMC отказались от комментариев. Последние новости указывают на то, что OpenAI находится на пути к достижению своей цели по массовому производству на TSMC к 2026 году. Типичные поточные устройства стоят десятки миллионов долларов, а на производство готового чипа уходит около шести месяцев, если только OpenAI не заплатит больше, чтобы ускорить производство.
OpenAI в Соединенных Штатах сотрудничает со следующими чипами искусственного интеллекта собственной разработки:
- Сотрудничество с Broadcom: Будучи ведущей мировой полупроводниковой компанией, Broadcom обладает богатым опытом в разработке чипов. OpenAI сотрудничает с Broadcom уже несколько месяцев, сосредоточившись на разработке микросхем для обработки информации. Broadcom помогла OpenAI адаптировать дизайн чипа к производственным потребностям и оптимизировала элементы конструкции чипа для более быстрой передачи информации между чипами и системами, что очень важно для совместной работы многих чипов в крупномасштабных системах ИИ.
- Работа с TSMC: Будучи крупнейшим в мире полупроводниковым литейным заводом, TSMC является ключевым партнером OpenAI в производстве своих чипов. Первый чип собственной разработки OpenAI был предварительно заказан с использованием техпроцесса A16 компании TSMC для производства чипа искусственного интеллекта, который был создан специально для видеоприложений Sora. OpenAI, которая определилась с производственными возможностями TSMC через Broadcom, планирует создать свой первый заказной чип в 2026 году, хотя сроки могут быть изменены.
- Партнерство с AMD: OpenAI планирует использовать чипы AMD через облачный сервис Microsoft Azure и диверсифицировать свои рабочие нагрузки по обучению и выводам с помощью нового чипа AMD MI300X, еще больше снижая свою зависимость от Nvidia.
3. Рост литейного производства замедлится до 20% к 2025 году, а ключевыми факторами станут ИИ и передовые процессы
Согласно прогнозу Counterpoint Research, темпы роста литейного производства чипов в 2025 году могут достичь 20 процентов, в основном за счет TSMC и более мелких конкурентов, которые поймали волну ИИ. Прогноз показывает небольшое замедление роста по сравнению с прошлым годом. В 2024 году литейный сегмент индустрии микросхем вырастет на 22 процента, в основном благодаря восстановлению после спада в 2023 году, отмечает аналитический дом.
Аналитик Counterpoint Адам Чанг сообщил EE Times, родственной платформе EBusiness: "Мы ожидаем, что в 2025 году общая загрузка литейных заводов составит около 80 процентов, при этом передовые узлы будут использоваться больше, чем зрелые узлы. Благодаря усилиям Китая по локализации, спрос со стороны литейных заводов, производящих зрелые узлы в стране, будет выше, чем у их некитайских коллег".
Чанг также отметил, что коэффициент использования передовых узлов (5/4 нм и 3 нм) в отрасли, как ожидается, останется выше 90 %, поскольку TSMC продолжает получать выгоду от спроса на смартфоны высокого класса и всплеска заказов, связанных с искусственным интеллектом, от компаний, занимающихся гипермасштабированием. Под гипермасштабными компаниями мы подразумеваем такие компании, как Amazon, Microsoft и Google, которые предлагают широкий спектр услуг облачных вычислений и передачи данных.
Согласно прогнозу Counterpoint, после 2025 года ожидается устойчивый рост литейной промышленности, а с 2025 по 2028 год среднегодовые темпы роста замедлятся до 13%-15%.
Этот долгосрочный рост в основном обусловлен развитием передовых технологий на уровне 3 нм, 2 нм и ниже, а также ускоренным внедрением передовых технологий упаковки, таких как CoWoS и 3D-интеграция, говорится в отчете. Эти технологические достижения станут основными факторами роста отрасли в ближайшие три-пять лет, в основном благодаря растущему спросу на высокопроизводительные вычисления и приложения искусственного интеллекта. Counterpoint считает, что TSMC продолжит лидировать в отрасли, используя свои технологические преимущества для формирования отраслевых тенденций.
TSMC занимает более 60 процентов мирового рынка контрактного производства, за ней следуют Samsung и Intel. Ожидается, что в 2025 году TSMC потратит на капитальные расходы от $38 до $42 миллиардов долларов США, по сравнению с $29,8 миллиарда долларов США в прошлом году.
Согласно прогнозам отраслевой группы SEMI, литейные производства будут и дальше доминировать в закупках полупроводникового оборудования. Ожидается, что в этом году литейная промышленность будет наращивать мощности с темпом 10,9 % в год, увеличив их с 11,3 млн пластин в месяц в 2024 году до рекордных 12,6 млн пластин в 2025 году, по данным группы.
4. Выручка Smic в 2024 году выросла почти на 30% и впервые превысила $8 миллиардов долларов США, а прогноз по выручке на 2025 год превзошел аналогичные показатели.
Компания Smic опубликовала неаудированные результаты за четвертый квартал 2024 года после закрытия рынка 11 февраля.
Согласно сообщению, доход от продаж SMIC в четвертом квартале 2024 года составил около 15,917 миллиарда юаней, увеличившись на 31 процент по сравнению с предыдущим годом и на 1,7 процента по сравнению с предыдущим кварталом. В целом за год выручка SMIC от продаж в 2024 году составила 57,796 миллиарда юаней ($8,03 миллиарда), что на 27,7 процента больше, чем в 2023 году, и впервые годовая выручка SMIC превысила $8 миллиардов.
В 2024 году средний коэффициент использования мощностей SMIC составил 85,6 %. Однако, как и ожидал ранее генеральный директор SMIC Чжао Хайцзюнь, из-за ввода новых мощностей в 2024 квартале и времени, необходимого для проверки соответствующих мощностей, коэффициент использования мощностей и объем отгрузок в этом квартале пострадали.
В сообщении говорится, что ежемесячные производственные мощности компании с конца третьего квартала 2024 года составляют 884 200 штук, эквивалентных 8 дюймам стандартной логики, и далее увеличиваются до конца четвертого квартала 2024 года 947 600 штук.
Загрузка производственных мощностей снизилась до 85,5% в 4 квартале с 90,4% в 3 квартале; в 4 квартале было продано 1,99 млн пластин, эквивалентных 8-дюймовой стандартной логике, что примерно на 6,1% меньше, чем в предыдущем квартале.
В результате открытия нового завода капитальные затраты SMIC в четвертом квартале 2024 года составили $1,66 миллиарда долларов США, что примерно на $480 миллионов долларов США больше, чем в третьем квартале. За весь 2024 год капитальные затраты SMIC составили около $7,33 млрд. долл.
Соответствующий износ и амортизация капитала также увеличились, в том числе износ и амортизация за 4 квартал 2024 года составили $849 млн долларов США, что на 2,2 процента больше по сравнению с предыдущим годом. Износ и амортизация за полный 2024 год выросли на 21,3 процента по сравнению с предыдущим годом.
Что касается выручки по регионам, то важность китайского рынка для SMIC еще больше возросла. Доля доходов Китая в 4 квартале 2024 года выросла до 89,1% с 86,4% в 3 квартале. С другой стороны, доля рынка США и Евразии снизилась.
22/28 нм, 40 нм техпроцесс затронут в меньшей степени, в то время как 55 нм и выше - в относительно значительной. В связи с требованиями индустрии дизайна микросхем к зрелости техпроцесса, стабильности поставок мощностей и т. д., крупные фабрики имеют значительные преимущества в получении заказов.
По мнению аналитиков, искусственный интеллект станет важным фактором, влияющим на спрос на литейные производства в 2025 году.
5. DeepSeek попал на экран, большая китайская модель взбудоражила зарубежное озеро ИИ
Согласно открытой информации, DeepSeek, китайский ИИ-стартап, был основан в мае 2023 года и является стартапом по разработке больших моделей. Всего через полгода после основания DeepSeek запустила DeepSeek Coder, бесплатную коммерческую большую модель кода с полностью открытым исходным кодом. В мае 2024 года компания заявила о себе, выпустив DeepSeek V2, модель с открытым исходным кодом, которая позволила снизить стоимость выводов почти в сто раз.
27 декабря 2024 года компания DeepSeek запустила свою модель с открытым исходным кодом, DeepSeek V3.
На тот момент DeepSeek-V3 занимала седьмое место среди всех моделей и первое место среди моделей с открытым исходным кодом в зарубежном рейтинге крупных моделей Arena. Более того, DeepSeek-V3 была самой экономичной моделью среди глобального топ-10.
20 января 2025 года компания DeepSeek официально открыла исходный код модели вывода R1. По производительности сравнима с OpenAI-o1, официальная версия DeepSeek-R1 использует технологию обучения с подкреплением в больших масштабах на этапе посттренинга, что значительно улучшает способность модели к рассуждениям в случае очень малого количества помеченных данных. В математике, коде, рассуждениях на естественном языке и других задачах производительность сопоставима с OpenAI o1.
Выпуск DeepSeek R1, по общему мнению, знаменует собой важный поворотный момент в исследованиях моделирования вывода, которые до сих пор были важной областью промышленных исследований, но не имели основополагающей работы. Как AlphaGo использовала обучение с подкреплением, чтобы сыграть бесчисленное количество партий в го и оптимизировать свою стратегию для победы, так и DeepSeek использует тот же подход для повышения своих возможностей, так что 2025 год может стать первым годом обучения с подкреплением.
24 января бенчмарк DeepSeek R1 поднялся на третье место в общей категории больших моделей на Arena, где он сравнялся за первое место с OpenAI o1 в категории StyleCtrl. Его оценка на Arena достигла 1357 баллов, немного превзойдя 1352 балла OpenAI o1.
DeepSeek-V3 завершил обучение модели с 671 миллиардом параметров, используя всего 2 048 процессоров H800 Gpus и затратив на это всего $5,576 миллиона, что намного меньше, чем стоимость обучения других лучших моделей.
Для сравнения, в середине прошлого года ученые из Стэнфордского университета и Epoch AI опубликовали исследование, согласно которому к 2027 году обучение самых крупных моделей будет стоить более $1 миллиарда. Кроме того, по прогнозам сторонней исследовательской компании Gartner, к 2028 году гипермасштабные компании, такие как Google, Microsoft и AWS, потратят до $500 миллиардов только на серверы ИИ.
Поэтому многие компании считают, что низкая стоимость DeepSeek означает, что спрос на вычислительные мощности, инвестируемые в большие модели, может отклониться от обучения в сторону рассуждений, то есть спрос на вычислительные мощности для рассуждений станет главной движущей силой в будущем. Традиционные преимущества производителей аппаратного обеспечения, таких как Nvidia, в большей степени сосредоточены на обучении, что может повлиять на их положение на рынке и стратегическую схему.
Ян Лекун (Yann Lecun), главный специалист по ИИ в Meta, отметил, что запуск DeepSeek-R1 означает не то, что китайские компании превосходят американские в области ИИ, а скорее то, что большие модели с открытым исходным кодом превосходят закрытые источники.
