Компания Nvidia объявила о масштабной программе расширения глобальной производственной инфраструктуры, необходимой для выпуска ускорителей искусственного интеллекта. На конференции GTC Berlin 2026 производитель договорился с ключевыми партнёрами из Японии, Южной Кореи, Тайваня и других стран об увеличении поставок полупроводниковых компонентов, развитии передовых технологий упаковки микросхем и расширении мощностей для тестирования чипов. Финансирование предусматривает многомиллиардные авансовые платежи, модернизацию действующих предприятий и строительство новых производственных площадок.

Главная цель инициативы — устранить ограничения в цепочках поставок, которые могут замедлить развитие будущих поколений ИИ-ускорителей. В течение трёх лет Nvidia рассчитывает увеличить производственные мощности по выпуску специализированных подложек в 2,5 раза, более чем втрое расширить возможности изготовления интерпозеров и существенно нарастить производство оптических компонентов. Эти меры должны обеспечить компанию необходимой элементной базой на фоне стремительного роста спроса на серверы, суперкомпьютеры и крупные центры обработки данных для искусственного интеллекта.

Почему Nvidia приходится инвестировать в производство компонентов

Развитие современных вычислительных ускорителей зависит не только от возможности изготовить сами полупроводниковые кристаллы. Не менее важную роль играют специализированные подложки, интерпозеры, системы межсоединений, передовая упаковка и оборудование для проверки готовых изделий.

Современные ИИ-ускорители представляют собой сложные многокомпонентные устройства. В одном корпусе могут объединяться вычислительные кристаллы, высокоскоростная память HBM и многочисленные соединительные элементы, обеспечивающие обмен данными.

По мере увеличения производительности таких систем растут требования к точности производства, плотности соединений и качеству используемых материалов.

Даже при наличии достаточного количества изготовленных кристаллов выпуск готовых ускорителей может ограничиваться нехваткой упаковочных мощностей или отдельных компонентов.

Именно поэтому Nvidia намерена направлять средства не только на закупку готовой продукции, но и непосредственно на развитие производственных возможностей своих поставщиков.

Предусматривается использование авансового финансирования и долгосрочного резервирования мощностей. Такой подход позволяет производителям оборудования и компонентов планировать расширение предприятий, опираясь на гарантированный будущий спрос.

Производство подложек увеличат в 2,5 раза

Одним из центральных направлений новой программы станет расширение выпуска специализированных подложек для полупроводниковых корпусов.

Эти компоненты обеспечивают электрическое и механическое соединение кристаллов с остальными элементами устройства. От их характеристик зависят плотность размещения контактов, качество передачи сигналов и надёжность готового изделия.

Nvidia рассчитывает за ближайшие три года увеличить доступные ей производственные мощности в данном сегменте примерно в 2,5 раза.

Для достижения этой цели компания заключает соглашения с ведущими производителями из нескольких азиатских стран.

Важно, что увеличение выпуска подложек само по себе не гарантирует пропорционального роста производства готовых ИИ-ускорителей. Конечные объёмы также зависят от доступности полупроводниковых кристаллов, памяти HBM, упаковочных линий и других компонентов.

Тем не менее расширение этого направления должно устранить одно из существенных ограничений при масштабировании производства вычислительных платформ Nvidia.

Японская Ibiden получит несколько миллиардов долларов

Одним из крупнейших участников программы станет японская компания Ibiden, специализирующаяся на производстве высокотехнологичных подложек для полупроводниковой промышленности.

Nvidia намерена выделить несколько миллиардов долларов на расширение производственного предприятия Ibiden в городе Оно, Япония.

Инвестиции будут направлены на увеличение мощностей и обеспечение выпуска компонентов для будущих вычислительных систем.

Согласно представленным планам, к 2028 году производительность соответствующего предприятия должна вырасти втрое по сравнению с текущим уровнем.

Для Nvidia сотрудничество с Ibiden имеет стратегическое значение, поскольку производство современных процессорных подложек требует сложного оборудования, специализированных материалов и высокой точности технологических операций.

Создание дополнительных мощностей занимает значительное время, поэтому инвестиции необходимо осуществлять задолго до начала массового выпуска новых поколений ускорителей.

Samsung расширит производство компонентов в Южной Корее

Другим важным партнёром Nvidia станет Samsung Electro-Mechanics — подразделение группы Samsung, занимающееся выпуском электронных компонентов и высокотехнологичных подложек.

Компания подключится к расширенной цепочке поставок Nvidia, используя действующие предприятия в Южной Корее.

Дополнительно предусмотрено развитие производственных площадок в Седжоне и Пусане.

Расширение сотрудничества позволит Nvidia диверсифицировать поставки и снизить зависимость от ограниченного числа предприятий.

Для производителей высокопроизводительных процессоров такая стратегия особенно важна: даже временная остановка отдельного поставщика способна повлиять на сроки выпуска целых вычислительных платформ.

Участие нескольких крупных производителей также создаёт дополнительные возможности для масштабирования производства по мере появления новых поколений оборудования.

Amkor увеличит мощности по производству интерпозеров

Отдельное внимание Nvidia уделяет технологиям передовой упаковки полупроводников.

Одним из ключевых элементов современных многокристальных ускорителей являются интерпозеры — специальные соединительные структуры, обеспечивающие высокоплотный обмен сигналами между несколькими кристаллами внутри одного корпуса.

Такие решения особенно востребованы в ускорителях, использующих память HBM, поскольку позволяют организовать широкие высокоскоростные интерфейсы между памятью и вычислительными блоками.

Совместно с компанией Amkor Nvidia планирует более чем втрое увеличить производственные мощности по выпуску пластин с интерпозерами.

Достичь этого показателя предполагается к концу 2028 года.

Расширение данного направления должно повысить доступность передовых упаковочных технологий, которые становятся всё более важными при создании мощных систем искусственного интеллекта.

В перспективе это позволит увеличивать сложность многокристальных сборок и расширять возможности интеграции вычислительных компонентов.

На тестирование микросхем в США выделят $1,1 млрд

Увеличение объёмов производства невозможно без соответствующего расширения мощностей для проверки полупроводников.

Перед поставкой заказчикам готовые микросхемы проходят комплекс испытаний, позволяющих обнаруживать производственные дефекты, проверять электрические характеристики и оценивать соответствие установленным требованиям.

Для современных ИИ-ускорителей этот этап особенно важен из-за высокой сложности устройств и стоимости отдельных компонентов.

Nvidia намерена удвоить доступные мощности по тестированию полупроводников в период с 2026 по 2027 год.

Одним из основных партнёров станет тайваньская компания King Yuan Electronics, известная также как KYEC.

В рамках соглашения Nvidia предоставит KYEC авансовое финансирование в размере $1,1 млрд для резервирования и развития производственных мощностей в США.

Начало массового тестирования на новых американских площадках запланировано на апрель 2027 года.

Дополнительные мощности будут развёрнуты в Сингапуре, где запуск массовых операций намечен на февраль 2027 года.

Таким образом, Nvidia одновременно расширяет географию тестирования и увеличивает количество доступных производственных линий.

Производство оптических модулей вырастет в десятки раз

Ещё одним направлением инвестиционной программы станет развитие оптических технологий передачи данных.

Nvidia совместно с Siliconware Precision Industries, или SPIL, намерена расширить выпуск оптических модулей на Тайване.

Речь идёт о компонентах для систем с ко-упакованной оптикой — Co-Packaged Optics (CPO).

Эта технология предусматривает более тесную интеграцию оптических соединений с вычислительными или сетевыми микросхемами.

Традиционные электрические соединения при передаче больших объёмов данных на высоких скоростях сталкиваются с ограничениями по энергопотреблению, дальности и плотности каналов.

Оптические интерфейсы позволяют эффективнее организовывать высокоскоростной обмен информацией между элементами вычислительной инфраструктуры.

Особенно актуальны такие решения для крупных ИИ-кластеров, объединяющих тысячи ускорителей и сетевых устройств.

Планы Nvidia и SPIL предусматривают два этапа расширения:

• К середине 2027 года производственные мощности должны увеличиться в 15 раз.

• К концу 2028 года предполагается удвоить достигнутый показатель.

Если оба этапа будут реализованы в заявленном объёме, итоговые мощности могут оказаться примерно в 30 раз выше первоначального уровня.

Столь масштабное расширение отражает ожидания производителей относительно будущего спроса на оптические соединения в высокопроизводительных вычислительных системах.

Почему оптические соединения становятся важными для ИИ

Современные системы искусственного интеллекта всё чаще строятся не вокруг одного мощного процессора, а на основе крупных вычислительных кластеров.

Во время обучения сложных нейросетевых моделей ускорители постоянно обмениваются значительными объёмами данных.

По мере увеличения количества устройств требования к пропускной способности соединений становятся сопоставимыми по важности с производительностью самих вычислительных блоков.

Если обмен информацией происходит недостаточно быстро, часть вычислительных ресурсов простаивает в ожидании данных.

Оптические технологии помогают решать эту проблему, обеспечивая высокую пропускную способность при потенциально более эффективном энергопотреблении на подходящих расстояниях и скоростях передачи.

Ко-упакованная оптика дополнительно сокращает длину высокоскоростных электрических соединений между микросхемой и оптическим интерфейсом.

Это может уменьшать потери сигнала и повышать эффективность передачи данных.

Вместе с тем внедрение CPO требует решения дополнительных задач, связанных с охлаждением, обслуживанием, надёжностью и сложностью производства.

Именно поэтому развитие соответствующей производственной базы становится отдельным стратегическим направлением Nvidia.

GTC Berlin 2026 стала площадкой для объявления новых соглашений

О расширении сотрудничества с поставщиками Nvidia сообщила в рамках конференции GTC Berlin 2026, проходящей с 20 по 22 октября в Берлине.

Мероприятие посвящено развитию искусственного интеллекта, ускоренных вычислений, робототехники и инфраструктурных технологий.

В отличие от традиционных презентаций, сосредоточенных исключительно на новых графических процессорах и ускорителях, нынешние инициативы Nvidia затрагивают фундаментальные вопросы организации глобального производства.

Компания стремится заранее обеспечить доступность компонентов, необходимых для будущих вычислительных платформ.

Это особенно важно в условиях, когда создание новых предприятий, установка оборудования и освоение сложных технологических процессов могут занимать несколько лет.

Заключение долгосрочных соглашений позволяет Nvidia синхронизировать развитие производственной инфраструктуры с планами выпуска новых продуктов.

Nvidia стремится контролировать всю цепочку поставок ИИ-оборудования

Многомиллиардные вложения в предприятия партнёров демонстрируют изменение подхода Nvidia к обеспечению производства.

Компания не ограничивается размещением заказов на готовые компоненты, а фактически участвует в финансировании инфраструктуры, необходимой для их выпуска.

Такая стратегия помогает решать сразу несколько задач.

Во-первых, долгосрочное резервирование мощностей повышает предсказуемость будущих поставок.

Во-вторых, авансовые платежи позволяют производителям быстрее инвестировать в оборудование и строительство предприятий.

В-третьих, расширение географии производства снижает риски, связанные с концентрацией отдельных технологических операций в ограниченном числе регионов.

Наконец, увеличение доступных мощностей позволяет заранее готовиться к выпуску более сложных поколений ускорителей.

При этом значительные финансовые обязательства создают и определённые риски. Если темпы роста рынка ИИ-инфраструктуры окажутся ниже ожидаемых, часть заранее зарезервированных производственных ресурсов может использоваться менее эффективно.

Что это означает для рынка искусственного интеллекта

Объявленная Nvidia программа показывает, что дальнейшее развитие искусственного интеллекта всё сильнее зависит от возможностей мировой полупроводниковой промышленности.

Для увеличения вычислительной мощности уже недостаточно разработать более производительную архитектуру процессора.

Необходимо одновременно расширять выпуск подложек, интерпозеров, памяти, упаковочных компонентов, сетевого оборудования и обеспечивать достаточные мощности для тестирования готовых устройств.

Инвестиции Nvidia направлены именно на устранение подобных производственных ограничений.

Ключевая цель компании — создать запас промышленных мощностей, который позволит масштабировать выпуск будущих ИИ-платформ без критических задержек из-за нехватки отдельных компонентов.

Заявленное увеличение производства подложек в 2,5 раза, расширение упаковочных мощностей и многократный рост выпуска оптических модулей формируют основу для дальнейшего наращивания поставок оборудования.

Если партнёры выполнят намеченные планы, к концу 2028 года Nvidia получит значительно более широкие возможности для производства и развёртывания вычислительных систем нового поколения.

В конечном счёте конкурентная борьба на рынке искусственного интеллекта всё больше перемещается из области исключительно архитектурных разработок в сферу промышленного масштабирования. Побеждать будут не только те компании, которые способны создать наиболее производительные чипы, но и те, кто сможет обеспечить их массовый выпуск в необходимых объёмах.