По данным Bloomberg, на азиатских поставщиков теперь приходится около 90% производственных затрат Nvidia, по сравнению с примерно 65% годом ранее. Эта цифра охватывает устоявшуюся цепочку поставок Nvidia для центров обработки данных: производство на TSMC, память HBM от SK hynix и Samsung, а также сборка серверов от Foxconn и Quanta. Однако физическое оборудование компании для ИИ теперь включает совершенно новые категории продуктов, которые проходят через тех же поставщиков.
Робототехническая платформа Nvidia Jetson Thor, выпущенная в августе прошлого года, построена на архитектуре GPU Blackwell и изготовлена по 3-нм техпроцессу TSMC. Флагманский модуль T5000 обеспечивает производительность 2070 TFLOPS в формате FP4 со 128 ГБ памяти LPDDR5X, в то время как более доступный вариант T4000, представленный на CES 2026, предлагает 1200 TFLOPS FP4 с 64 ГБ по цене 1999 долларов за единицу при больших объемах. Оба используют процессорные ядра Arm Neoverse-V3AE и память LPDDR5X от Samsung или SK hynix.
Эти модули конкурируют за пластины TSMC 3 нм наряду с графическими процессорами Blackwell для центров обработки данных. Партнеры, включая Boston Dynamics и Amazon Robotics, строят свои решения на этой платформе, а LG подтвердила, что «изучает стратегическое сотрудничество в области физического ИИ» с Nvidia, включая экосистему робототехники, сообщает Bloomberg. Автомобильный SoC Nvidia DRIVE AGX Thor — еще одна линейка продуктов на базе Blackwell, конкурирующая за ту же 3-нм емкость пластин.
Ни один из этих продуктов физического ИИ не требует передовой упаковки CoWoS от TSMC, которая остается основным узким местом для производства графических процессоров для ЦОД, но они потребляют 3-нм емкость пластин и память LPDDR5X азиатского производства, дефицит которых уже ощущается.
Те же рыночные тенденции в отношении памяти, которые питают новые продукты физического ИИ от Nvidia, одновременно выводят из строя ее старые. В конце апреля сообщалось, что Nvidia ускорила вывод из эксплуатации модулей Jetson TX2 и Xavier из-за того, что поставки LPDDR4 стали слишком ограниченными для поддержания производства. Samsung отказалась от производства LPDDR4, а спрос, обусловленный ИИ, перенаправил емкость памяти на более маржинальные продукты.
Это вынуждает клиентов Jetson переходить на модули Orin или Thor, которые используют LPDDR5X от тех же азиатских поставщиков памяти, чьи мощности уже перегружены спросом на HBM и DRAM для ЦОД. По словам главы подразделения передовой упаковки TSMC в Северной Америке, озвученным CNBC в прошлом месяце, передовая упаковка TSMC CoWoS для графических процессоров ЦОД растет со среднегодовым темпом 80%, а чипы, изготовленные на заводе TSMC Arizona Fab 21, по-прежнему отправляются обратно на Тайвань для упаковки.
В прошлом году Nvidia обязалась инвестировать 500 миллиардов долларов в производство серверов в США, при этом Foxconn и Wistron, а также Amkor и SPIL строят заводы по передовой упаковке в Аризоне. Однако эти мощности еще не достигли производственного масштаба, а линейки продуктов физического ИИ расширяют номенклатуру компонентов, поставляемых из Азии, быстрее, чем отечественные мощности могут их поглотить.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Luke James
