Полупроводниковая индустрия вступает в новый этап развития, где ключевым фактором становится не максимальная вычислительная мощность, а экономичность энергопотребления. По мнению руководства TSMC, именно расход электроэнергии сегодня превращается в главное ограничение для дальнейшего роста производительности современных процессоров и ускорителей искусственного интеллекта.

Стремительное развитие ИИ-систем приводит к резкому увеличению энергозатрат как в крупных дата-центрах, так и в потребительских устройствах. Поэтому производители всё чаще требуют от разработчиков чипов не просто более высокую скорость вычислений, а возможность получать больше производительности при меньшем энергопотреблении.

Энергопотребление выходит на первый план

На одной из отраслевых конференций в Амстердаме старший вице-президент по развитию бизнеса TSMC Кевин Чжан отметил, что запрос на энергоэффективность сегодня является универсальным для всех сегментов рынка.

По его словам, это касается практически всех категорий электроники: смартфонов, мобильных устройств, решений для Интернета вещей, периферийного оборудования, а также серверных платформ и дата-центров, ориентированных на работу с искусственным интеллектом.

Рост энергозатрат становится всё более серьёзной проблемой. Компании сталкиваются не только с увеличением расходов на электроэнергию, но и с ограниченной доступностью энергетических ресурсов, особенно в регионах с высокой концентрацией вычислительных мощностей.

Одних транзисторов уже недостаточно

На протяжении десятилетий главным способом повышения производительности микросхем было увеличение плотности транзисторов. Однако в эпоху искусственного интеллекта этого подхода становится недостаточно.

В TSMC подчёркивают, что дальнейшее развитие отрасли требует комплексных решений. Помимо совершенствования техпроцессов компания активно развивает новые технологии компоновки и взаимодействия компонентов.

Среди наиболее перспективных направлений выделяются:

• передовые методы упаковки чипов;
• многослойная компоновка кристаллов;
• трёхмерное размещение компонентов;
• кремниевая фотоника для ускоренной передачи данных;
• новые способы соединения вычислительных блоков внутри процессоров.

Подобные технологии позволяют повысить эффективность работы системы без пропорционального увеличения энергопотребления.

Планы TSMC до конца десятилетия

Компания уже обозначила конкретные цели для будущих поколений продукции.

Согласно планам производителя, переход от текущего техпроцесса N2 к перспективному поколению A14 должен обеспечить снижение энергопотребления примерно на 30 %. При этом ожидается, что вычислительная производительность вырастет более чем на 20 %.

Массовое производство решений на базе технологии A14 планируется начать ориентировочно в 2028 году.

Конкуренты ищут собственные пути развития

Проблемой энергоэффективности занимаются не только тайваньские производители. Крупные игроки рынка также разрабатывают альтернативные подходы к повышению производительности.

Так, Huawei представила собственную концепцию под названием «Закон масштабирования Тау». Её основная идея заключается в ускорении обмена данными между различными частями чипа, что позволяет увеличивать общую производительность системы без необходимости бесконечного наращивания количества транзисторов.

Особую актуальность такие разработки приобретают на фоне ограничений доступа китайских компаний к современному оборудованию для производства микросхем, включая передовые литографические системы EUV компании ASML.

Новая эпоха развития процессоров

Эксперты отмечают, что индустрия постепенно отходит от традиционного подхода, при котором главным показателем успеха считалась абсолютная производительность. В эпоху искусственного интеллекта всё большее значение приобретает способность выполнять больше вычислений при меньших затратах энергии.

Именно поэтому в ближайшие годы основная конкуренция между производителями полупроводников будет разворачиваться не только вокруг мощности новых чипов, но и вокруг того, насколько эффективно они смогут использовать каждый ватт потребляемой энергии.