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Entgegen dem Trend waren bis zuletzt in den Auftragsbüchern von TSMC kaum Auftragslücken zu finden. Das Unternehmen ist derzeit noch gut ausgelastet und der derzeitige Boom von Künstlicher Intelligenz und High-Performance-Computing lässt sogar die Kapazitäten von TSMC an ihre Grenzen kommen. Die Nachfrage nach fortschrittlichen Prozesstechnologien führender Chiphersteller – allen voran nach Grafikprozessoren wie dem A100 und dem H100 von NVIDIA – sind einem Bericht von DigiTimes offenbar so groß, dass TSMC Pläne hat, seine Kapazitäten für fortschrittliches Packaging deutlich zu erweitern.
Denn anscheinend hat TSMC NVIDIA zugesagt, noch in diesem Jahr zusätzlich 10.000 CoWoS-Wafer (Chip-on-Wafer-on-Substrate) exklusiv für den GPU-Hersteller zu produzieren. Wenn man das überschlägt und annimmt, dass NVIDIA etwa 60 A100/H100-GPUs pro Wafer erhält, bedeutet das allein zusätzliche 600.000 GPUs. Den Prognosen nach bedeutet dies einen zusätzlichen Anstieg von etwa 1.000 bis 2.000 Wafern pro Monat für den Rest des Jahres.
Allerdings übersteigt die Nachfrage schon jetzt die verfügbare Produktionskapazität. Die monatliche CoWoS-Produktion von TSMC liegt zwischen 8.000 und 9.000 Wafern. Die Belieferung von NVIDIA mit zusätzlichen 1.000 bis 2.000 Wafern pro Monat wird die High-End-Packaging-Anlagen von TSMC in Gänze auslasten. Die Verschiebung der Priorität hin zu NVIDIA dürfte in der Folge zu einer Angebotsverknappung bei CoWoS-Produkten führen, zu Lasten anderer Marktteilnehmer, weshalb TSMC den Ausbau der Kapazitäten für das Advanced Packaging als absolut notwendig erachtet.
Die KI-Chips von NVIDIA werden in der gesamten Branche in großem Umfang eingesetzt. Beispielsweise hat Google erst vor Kurzem seinen neuen A3-Supercomputer vorgestellt, der in hohem Maße auf NVIDIAs H100 setzt. Auch mehrere andere prominente Unternehmen wie Microsoft oder Oracle betreiben ein regelrechtes Wettrüsten mit KI-Beschleunigern. Sogar Elon Musk reiht sich mit seinem neuen KI-Projekt in den Kundenkreis ein, die in den letzten Monaten Zehntausende von NVIDIAs KI-GPUs erworben haben.