1.TSMC tedariği kesti,16 ve 14nm ve altı süreçler kesinlikle sınırlıdır
TSMC son zamanlarda Çin anakarasındaki entegre devre (IC) tasarım şirketlerine, özellikle 16/14nm proses ürünleri için bir dizi katı tedarik kısıtlaması getirdi.
Karar, ABD Ticaret Bakanlığı'nın Sanayi ve Güvenlik Bürosu (BIS) tarafından yayınlanan son ihracat kontrol düzenlemeleriyle yakından ilgili. Bu yeni düzenlemeye göre, 31 Ocak 2025 tarihinden itibaren, 16/14nm ve altındaki süreçlere ait ilgili ürünlerin BIS beyaz listesinde "onaylı OSAT" altında paketlenmemesi ve TSMC'nin paketleme tesisinin onaylı imzalı bir kopyasını almaması halinde, bu ürünlerin sevkiyatı askıya alınacaktır.
TSMC, halihazırda BIS beyaz listesinde yer alan çip tasarımcıları için üretim yapacaktır. BIS beyaz listesinde olmayan çip tasarımcıları için (anakara ve yabancı şirketler dahil), ABD Ticaret Bakanlığı'na bir başvuru yapılmalı veya nihai paket mühür testi için onaylı OSAT listesine iletilmelidir. Nihai mühürlü OSAT beyaz listede yer almıyorsa, TSMC sevkiyatı askıya alacaktır.
En son BIS listesine göre 33 IC tasarım şirketi onaylandı ve bu şirketler tanınmış Batılı yarı iletken şirketlerinden oluşuyor.
Jibang Consulting'in son araştırmasına göre DeepSeek, DeepSeek-V3 ve DeepSeek-R1 gibi verimli yapay zeka modellerini piyasaya sürdükçe, son müşteriler yapay zeka altyapısının rasyonelliğine daha fazla odaklanacak ve verimli yazılım hesaplama modelleri lehine Gpus gibi donanımlara olan bağımlılıklarını azaltacak. Aynı zamanda, CSPS'lerin maliyetleri düşürmek için kendi ASIC altyapılarının kullanımını genişletmeleri de muhtemeldir. 2025'ten sonra YZ endüstrisinde GPU çiplerine olan talebin değişmesi ve Çin'in YZ pazarının uluslararası durumdaki değişikliklere uyum sağlamak, yerel veri merkezi inşaatının ihtiyaçlarını karşılamak ve YZ uygulamalarının çeşitlendirilmesini ve ticarileştirilmesini teşvik etmek için bağımsız YZ çiplerinin geliştirilmesine ve yazılım optimizasyonuna odaklanması bekleniyor.
2.Reuters: OpenAI ilk tasarımını tamamlayacak Bu yıl seri üretim için kendi geliştirdiği yapay zeka çipi gelecek yıl
Reuters'a konuşan kaynaklar, ChatGPT geliştiricisinin önümüzdeki aylarda ilk şirket içi çipinin tasarımını tamamlayacağını ve üretim için TSMC'ye göndermeyi planladığını söyledi. İlk tasarımın üretim için bir gofret dökümhanesine gönderilmesi sürecine "akış sayfası" deniyor. OpenAI ve TSMC yorum yapmayı reddetti. Son haberler OpenAI'nin 2026 yılına kadar TSMC'de seri üretim hedefine ulaşma yolunda ilerlediğini gösteriyor. OpenAI üretimi hızlandırmak için daha fazla ödeme yapmadığı sürece, tipik flamalar on milyonlarca dolara mal oluyor ve bitmiş bir çipin üretilmesi yaklaşık altı ay sürüyor.
Amerika Birleşik Devletleri'ndeki OpenAI, kendi geliştirdiği yapay zeka çiplerinde aşağıdaki işbirliğine sahiptir:
- Broadcom ile işbirliği: Önde gelen bir küresel yarı iletken şirketi olan Broadcom, çip tasarımı konusunda zengin deneyime sahiptir. OpenAI, çıkarım çiplerinin geliştirilmesine odaklanmak için birkaç aydır Broadcom ile birlikte çalışıyor. Broadcom, OpenAI'nin çip tasarımını üretim ihtiyaçlarına uyarlamasına yardımcı oldu ve çipin tasarım öğelerini, büyük ölçekli yapay zeka sistemlerinde birçok çipin birlikte çalışması için kritik öneme sahip olan çipler ve sistemler arasında daha hızlı bilgi aktarımı için optimize etti.
- TSMC ile çalışmak: Dünyanın en büyük yarı iletken dökümhanesi olan TSMC, OpenAI'nin çiplerini üretmesi için kilit bir ortaktır. OpenAI'nin kendi geliştirdiği ilk çip, özellikle Sora video uygulamaları için inşa edilen AI çipini üretmek için TSMC'nin A16 süreci ile ön sipariş verildi. Broadcom aracılığıyla TSMC ile üretim yeteneklerini belirleyen OpenAI, ilk özel çipini 2026'da üretmeyi planlıyor, ancak zaman çizelgesi değişebilir.
- AMD ile ortaklık: OpenAI, Microsoft'un Azure bulut hizmeti aracılığıyla AMD yongalarını kullanmayı ve AMD'nin yeni MI300X yongasıyla eğitim ve çıkarım iş yüklerini çeşitlendirerek Nvidia'ya olan bağımlılığını daha da azaltmayı planlıyor.
3. Dökümhane büyümesi 2025'e kadar 20%'ye yavaşlıyor; yapay zeka ve gelişmiş süreçler temel itici güçler olarak öne çıkıyor
Counterpoint Research'ün tahminine göre, 2025 yılında çip dökümhanesinin büyüme oranı, esas olarak TSMC ve yapay zeka dalgasını yakalayan daha küçük rakiplerin öncülüğünde yüzde 20'ye ulaşabilir. Tahmin, geçen yıla göre büyümede hafif bir yavaşlama olduğunu gösteriyor. Analist evi, çip endüstrisinin dökümhane segmentinin 2024'te yüzde 22 büyüdüğünü ve bunun büyük ölçüde 2023'teki gerilemeden kaynaklanan bir toparlanmadan faydalandığını söyledi.
Counterpoint analisti Adam Chang, EBusiness'ın kardeş platformu EE Times'a konuştu: "Genel dökümhane kullanımının 2025 yılında yüzde 80 civarında olmasını ve gelişmiş düğümlerin olgun düğümlerden daha fazla kullanılmasını bekliyoruz. Çin'in yerelleşme çabalarının da etkisiyle, ülkedeki olgun düğüm dökümhanelerinden gelen talebin Çinli olmayan muadillerine göre daha güçlü olması bekleniyor."
Chang ayrıca, TSMC'nin üst düzey akıllı telefon talebinden ve hiper ölçekli şirketlerin yapay zeka ile ilgili siparişlerindeki artıştan faydalanmaya devam etmesi nedeniyle gelişmiş düğümlerin (5/4 nm ve 3 nm) endüstri kullanım oranının yüzde 90'ın üzerinde kalmasının beklendiğini belirtti. Hiper ölçek derken, Amazon, Microsoft ve Google gibi çok çeşitli bulut bilişim ve veri hizmetleri sunan şirketleri kastediyoruz.
Counterpoint'in tahminlerine göre, 2025'ten sonra döküm endüstrisinin istikrarlı büyümesini sürdürmesi, 2025'ten 2028'e kadar yıllık bileşik büyüme oranının 13%-15%'ye yavaşlaması bekleniyor.
Rapora göre, bu uzun vadeli büyüme temel olarak 3 nm, 2 nm ve altındaki gelişmiş düğüm teknolojilerinin geliştirilmesinin yanı sıra CoWoS ve 3D entegrasyon gibi gelişmiş paketleme teknolojilerinin hızla benimsenmesinden kaynaklanıyor. Bu teknolojik gelişmeler, özellikle yüksek performanslı bilgi işlem ve yapay zeka uygulamalarına yönelik artan talep nedeniyle önümüzdeki üç ila beş yıl içinde sektördeki büyümenin ana itici güçleri olacak. Counterpoint, TSMC'nin sektör trendlerini şekillendirmek için teknolojik gücünü kullanarak sektöre liderlik etmeye devam edeceğine inanıyor.
TSMC küresel fason üretim pazarının yüzde 60'ından fazlasına sahipken onu Samsung ve Intel takip ediyor. TSMC'nin geçen yıl $29.8 milyar ABD doları olan sermaye harcamalarının 2025 yılında $38 milyar ABD doları ile $42 milyar ABD doları arasında olması bekleniyor.
Bir endüstri grubu olan SEMI'nin tahminlerine göre, çip dökümhaneleri yarı iletken ekipman alımlarına hakim olmaya devam edecek. Gruba göre, döküm endüstrisinin bu yıl yıllık yüzde 10,9 oranında kapasite artırması ve 2024'te aylık 11,3 milyon wafer'dan 2025'te rekor 12,6 milyon wafer'a yükselmesi bekleniyor.
4. Smic'in 2024 geliri yaklaşık 30% artarak ilk kez $8 milyar ABD dolarını aştı ve şirketin 2025 gelir beklentisi benzerlerinden daha iyi performans gösteriyor
Smic, 11 Şubat'ta piyasa kapandıktan sonra 2024 yılının dördüncü çeyreğine ilişkin denetlenmemiş sonuçları açıkladı.
Duyuru, SMIC'in 2024'ün dördüncü çeyreğindeki satış gelirinin yıllık bazda yüzde 31 ve çeyrek bazda yüzde 1,7 artışla yaklaşık 15,917 milyar yuan olduğunu gösterdi. Yılın tamamında ise SMIC'in satış geliri 2024'te 57,796 milyar yuan ($8,03 milyar) olarak gerçekleşerek 2023'e kıyasla yüzde 27,7 arttı ve SMIC'in yıllık geliri ilk kez $8 milyarı aştı.
2024 yılında SMIC'in ortalama kapasite kullanım oranı yüzde 85,6 idi. Ancak, SMIC eş CEO'su Zhao Haijun'un daha önce beklediği gibi, 2024 yılının dördüncü çeyreğindeki yeni kapasite ve ilgili kapasitenin doğrulanması için gereken süre nedeniyle, kapasite kullanım oranı ve sevkiyat hacmi bu çeyrekte etkilendi.
Duyuru, 2024 yılının üçüncü çeyreğinin sonundan itibaren aylık üretim kapasitesinin 8 inç standart mantığa eşdeğer 884.200 adet olduğunu ve 2024 yılının dördüncü çeyreğinin sonuna kadar 947.600 adede yükseldiğini gösteriyor.
Kapasite kullanımı 3. çeyrekteki 90,4%'den 4. çeyrekte 85,5%'ye geriledi; 4. çeyrekte 8 inç standart mantığa eşdeğer 1,99 milyon wafer satıldı ve bir önceki çeyreğe göre yaklaşık 6,1% azaldı
Yeni fabrika açılışının bir sonucu olarak, SMIC'in 2024'ün dördüncü çeyreğindeki sermaye harcamaları, üçüncü çeyreğe göre yaklaşık $480 milyon ABD doları artışla $1,66 milyar ABD doları olarak gerçekleşti. 2024 yılının tamamı için SMIC'in sermaye harcamaları yaklaşık $7,33 milyar ABD doları olarak gerçekleşmiştir.
Buna karşılık gelen sermaye amortismanı ve itfa payları da artmıştır. 2024 yılı 4. çeyrek amortisman ve itfa payları yüzde 2,2 artışla $849 milyon ABD doları olarak gerçekleşmiştir. Amortisman ve itfa payları 2024 yılının tamamı için bir önceki yıla göre yüzde 21,3 oranında artmıştır.
Gelir tarafında, bölge bazında, Çin pazarının SMIC için önemi daha da artmıştır. Çin'in 2024'ün 4. çeyreğindeki gelir payı, 3. çeyrekteki 86,4%'den 89,1%'ye yükseldi. Öte yandan, Amerika Birleşik Devletleri ve Avrasya'nın pazar payı azaldı.
22/28nm, 40nm süreci daha az etkilenirken, 55nm ve üzeri süreç nispeten önemlidir. Çip tasarım endüstrisinin süreç olgunluğu, kapasite tedarik istikrarı vb. gereksinimleri nedeniyle, daha büyük fabrikalar sipariş alımında önemli avantajlara sahiptir.
Analiz, yapay zekanın 2025 yılında gofret dökümhanesi talebi için önemli bir çekici faktör haline geleceğine inanıyor.
5. DeepSeek ekrana çıktı, Çin'in büyük modeli denizaşırı yapay zeka gölünü karıştırdı
Kamuya açık bilgilere göre, Çinli bir yapay zeka girişimi olan DeepSeek, Mayıs 2023'te kuruldu ve büyük bir model girişimidir. Kuruluşundan sadece yarım yıl sonra DeepSeek, ücretsiz ticari, tamamen açık kaynaklı büyük bir kod modeli olan DeepSeek Coder'ı piyasaya sürdü. Mayıs 2024'te şirket, çıkarım maliyetini neredeyse yüz kat azaltan açık kaynaklı bir model olan DeepSeek V2'nin piyasaya sürülmesiyle adından söz ettirdi.
27 Aralık 2024 tarihinde DeepSeek, açık kaynak modeli DeepSeek V3'ü piyasaya sürdü.
O dönemde DeepSeek-V3, yabancı büyük model sıralama arenasında tüm modeller arasında yedinci, açık kaynak modeller arasında ise birinci sırada yer alıyordu. Ayrıca, DeepSeek-V3 küresel ilk 10 arasında en uygun maliyetli modeldi.
20 Ocak 2025'te DeepSeek, R1 çıkarım modelinin kaynağını resmi olarak açtı. Performans hizalaması DeepSeek-R1'in resmi versiyonu olan OpenAI-o1, eğitim sonrası aşamada büyük ölçekte takviye öğrenme teknolojisini kullanır ve bu da çok az etiketli veri olması durumunda modelin muhakeme yeteneğini büyük ölçüde geliştirir. Matematik, kod, doğal dil muhakemesi ve diğer görevlerde performans OpenAI o1 ile karşılaştırılabilir düzeydedir.
DeepSeek'in R1 sürümünün, şimdiye kadar endüstriyel araştırmanın önemli bir alanı olan, ancak ufuk açıcı bir makaleden yoksun olan çıkarım modelleme araştırmalarında önemli bir dönüm noktasına işaret ettiğine inanılıyor. AlphaGo'nun sayısız Go oyunu oynamak ve stratejisini kazanmak için optimize etmek için pekiştirmeli öğrenmeyi kullanması gibi, DeepSeek de yeteneklerini artırmak için aynı yaklaşımı kullanıyor, bu nedenle 2025 pekiştirmeli öğrenmenin ilk yılı olabilir.
DeepSeek R1 benchmark 24 Ocak'ta Arena'da büyük modeller genel kategorisinde üçüncü sıraya yükseldi ve StyleCtrl kategorisinde OpenAI o1 ile birincilik için berabere kaldı. Arena puanı 1357 puana ulaşarak OpenAI o1'in 1352 puanını biraz geride bıraktı.
DeepSeek-V3, 671 milyar parametreli modelin eğitimini yalnızca 2.048 H800 Gpus kullanarak, diğer en iyi modellerin eğitim maliyetinden çok daha düşük bir maliyetle, yalnızca $5,576 milyon maliyetle tamamladı.
Bir referans noktası olarak, Stanford Üniversitesi ve Epoch AI'daki araştırmacılar geçen yılın ortasında, en büyük modellerin 2027 yılına kadar eğitilmesinin $1 milyardan fazlaya mal olacağını öne süren bir çalışma yayınladı. Buna ek olarak, üçüncü taraf araştırma şirketi Gartner, Google, Microsoft ve AWS gibi hiper ölçekli şirketlerin 2028 yılına kadar yalnızca yapay zeka sunucuları için $500 milyar kadar harcama yapacağını öngörüyor.
Bu nedenle, birçok şirket DeepSeek'in düşük maliyetinin, büyük modellerde bilgi işlem gücü yatırımı talebinin eğitimden yanal muhakemeye kayabileceği, yani muhakeme bilgi işlem gücü talebinin gelecekte ana itici güç haline geleceği anlamına geldiğine inanmaktadır. Nvidia gibi donanım satıcılarının geleneksel avantajları daha çok eğitim tarafında yoğunlaşıyor ve bu da pazar konumları ve stratejik düzenleri üzerinde bir etkiye sahip olabilir.
Meta'nın baş yapay zeka bilimcisi Yann Lecun, DeepSeek-R1'in piyasaya sürülmesinin Çinli şirketlerin yapay zeka alanında ABD'li şirketleri geride bıraktığı anlamına gelmediğini, daha ziyade açık kaynaklı büyük modellerin kapalı kaynakları geride bıraktığı anlamına geldiğini belirtti.
