К 2027 году 86% мощностей TSMC на техпроцессе N3 могут уйти на ИИ-ускорители, оценивает SemiAnalysis. Смартфоны теперь служат буфером для избыточных заказов.
В 2026 году ключевые линейки ИИ-ускорителей одновременно перейдут на техпроцесс N3 от TSMC: Rubin от Nvidia, TPU v7/v8 от Google, Trainium3 от Amazon и MI350X от AMD. Такой всплеск заказов обрушивается на фабрику, которая не успевает наращивать объемы. SemiAnalysis отмечает, что TSMC оказался неподготовленным, поскольку расширение ваферных мощностей сильно отстает от роста спроса на ИИ.
Аналитики подчеркивают масштаб ошибки TSMC в оценке нужд рынка. Самое грандиозное строительство вычислительных систем стартовало осенью 2022 года, но капитальные расходы TSMC превысили прошлый максимум лишь в 2025-м. Компания наконец-то признала, что заказы клиентов далеко обогнали доступные мощности, и в 2026 планирует сильно перекрыть рекорд прошлого года.
Дополнительные миллиарды вложений не принесут быстрого эффекта: чистые комнаты требуют времени на возведение и оснащение, прежде чем появится лишняя мощность. По прогнозам SemiAnalysis, TSMC не сумеет полностью покрыть спрос как минимум пару лет.
Загрузка N3 превысит 100%
Напряжение достигает пика: во второй половине 2026 эффективная загрузка N3 перешагнет 100%, указывают аналитики. TSMC уже перемещает отдельные слои производства на другие фабрики, чтобы выжать максимум из N3. В 2026 году ваферы для ИИ составят чуть меньше 60% выпуска на N3, но к 2027 этот показатель взлетит до 86%.
Смартфонный сектор превращается в клапан сброса давления, по выражению SemiAnalysis. Падение покупательского спроса на фоне удорожания памяти высвобождает ваферы, которые сразу перенаправляют на ИИ-ускорители. Если перекинуть 25% ваферных стартов от смартфонов на N3, получится выпустить около 700 тысяч GPU Rubin или 1,5 миллиона TPU v7.
Однако дефицит касается не только логики: память тоже в остром дефиците. HBM требует примерно втрое больше ваферных мощностей, чем обычный DRAM, а переход на HBM4 увеличит этот разрыв почти до четверти.