TSMC — завод, который печёт будущее ваших моделей

Когда вы стоите в очереди за H100 или мечтаете о Blackwell-кластере, реальное «узкое горлышко» — не NVIDIA. Под капотом каждой AI-платы лежит литография и упаковка от TSMC. Именно тайваньский гигант сегодня производит большую часть 3- и 5-нм кристаллов, а сегмент HPC уже обогнал смартфоны и стал крупнейшим источником выручки компании после взлёта генеративного AI в 2022. В последний раз я писал про TSMC, когда на Тайване было землетрясение, пришло время ещё раз про них поговорить.

Почему вам важно следить за TSMC

Бум CoWoS. Чтобы «пришить» GPU к HBM (это VRAM), нужна технология Chip-on-Wafer-on-Substrate. Из-за бешеного спроса именно упаковка, а не литография, сегодня ограничивает объёмы поставок. TSMC планирует удвоить CoWoS-мощности в 2025-м до ≈ 75 тыс. пластин в месяц, а совокупный рост 2022–2026 гг. оценивается выше 80 % CAGR.

Девять новых площадок за год. В 2025 году компания параллельно строит или расширяет девять фабрик и упаковочных линий — на Тайване, в Аризоне, Кумамото и Дрездене — чтобы догнать спрос на AI-кремний и минимизировать геополитические риски.

Переход на GAA-транзисторы. Первая 2-нм линия N2 выходит в массовое производство в Q4 2025. По сравнению с N3E она даёт до 15 % прироста скорости или 30 % экономии энергии — критично для обучения LLM при фиксированном теплопакете. Про первый 2-нм чип от IBM я писал еще в 2021, но вот как видите, этого до сих пор нет в массовом произвордстве.

Roadmap до 1.4 нм. Свежо анонсированный узел A14 (1.4 нм) запланирован на 2028 год: +15% производительности или -30% энергопотребления относительно N2 и ещё +20% плотности транзисторов.

--------

Что все это значит для нас?

1️⃣Больше GPU — и раньше. Удвоение CoWoS высвободит сотни тысяч ускорителей в 2025 г., смягчив дефицит и цены на аренду мощностей в облаке.

2️⃣Новые узлы = больше параметров за тот же ватт. 2-нм GAA-кристаллы позволят разместить ~25 % больше логики в том же тепловом бюджете; при переходе на A14 этот выигрыш вырастет ещё примерно на пятую часть. Больше FLOPS/Вт → дешевле обучение и тонкая настройка.

3️⃣3D-стек Stack-SoIC. Параллельно TSMC наращивает собственную монолитную интеграцию чипов (SoIC). Это открывает дорогу компактным модульным ускорителям для edge-inference, где критична скорость и потребление.

4️⃣Горизонт планирования. Если вы строите инфраструктуру под следующий виток LLM-ок, закладывайте: массовые кластеры N2-GPU появятся к началу 2026 г., первые «1.4 нм» образцы — к 2028-му. Именно на этих узлах появятся архитектуры с HBM4 и шиной >10 ТБ/с.
Для справки - текущие "Blackwell" B100 пострены по 3-нм процессу.

TL;DR: пока мы оптимизируем loss-функции и режем latency инженерными трюками, TSMC втихую расширяет физические пределы кремния. Если вам важна доступность железа и цена обучения, то следить за роудмапами фабрики полезно так же, как за релизами PyTorch.

@ai_newz

😮 Google тестит дифуззионки для текста!

На Google I/O показали Diffusion версию Gemini. Она, при таком же уровне интеллекта, в пять раз быстрее Gemini 2.0 Flash Lite, самой быстрой модели гугла и выдаёт 1479 токенов в секунду! Пока доступно только ограниченное превью для избранных, которым обещают докинуть более умную модель чуть позже.

Очень интересно наблюдать как авторегрессию юзают в генерации изображений и видео, а дифузию в генерации текста. Архитектуры становятся всё ближе и ближе к друг другу.

https://deepmind.google/models/gemini-diffusion/

@ai_newz

Google AI Ultra

Ну что, у гугла, следом за OpenAI и Anthropic, теперь есть своя дорогущая ИИ подписка. За $250 в месяц 💳 дают гигантские рейт лимиты для Gemini и других сервисов, доступ к Veo 3 через Flow (ИИ редактор видео от гугла) и Project Mariner (computer use агент от гугла). Докидывают 30 терабайт хранилища и ютуб премиум.

@ai_newz

Что показали на Google I/O?

Только что завершилась презентация Google, и это, похоже, крупнейшая презентация 2025-го по количеству и качеству новых фишек и инструментов – Google явно учится на прошлогоднем опыте.

Сначала самое жаркое:

- Veo 3 — Veo 2 ещё не успели сместить с пьедестала, а Google уже дропнули 3-ю версию SOTA видеогенератора. Лучше во всём, и теперь с нативной генерацией аудио, включая диалоги с липсинком! Доступна уже сегодня.
- Imagen 4 — опять же, лучше во всём своего предшественника. Остаётся проверить, вдруг это новая SOTA? Уже в проде.
- Agent mode в Gemini — сможет искать квартиру по заданным критериям, используя MCP для доступа к листингам и даже назначать встречи. "скоро"
- AI Mode в Google Поиск — В AI Mode интегрируются агентские возможности Project Mariner: поиск сможет выполнять задачи от имени пользователя (находить билеты, бронировать столики, записываться на услуги). Более того, агент сможет отслеживать цены на товары, уведомлять о снижении и, с разрешения пользователя, совершать покупку через Google Pay. Сам AI мод уже должен быть доступен, но не весь его функционал. Летом обещают завезти туда и Deep Search.
- Примерка в Поиске — теперь можно виртуально примерять одежду на себе с помощью специально обученного ИИ-генератора изображений (на базе Imagen). Доступно в Labs с сегодняшнего дня.
- Риалтайм перевод в Google Meet — сохраняет тон, темп и даже интонацию говорящего. Доступен для подписчиков на английском и испанском, больше языков — "in the next few weeks".
- Обновлённый Gemini Live — теперь включает возможности Project Astra (камера и демонстрация экрана). Скоро сможет подключаться к приложениям Calendar, Maps, Keep и Tasks. Юзкейсов со стримингом с камеры и экрана масса. Доступен в Gemini App.
- Personal Context в Gemini — теперь можно дать разрешение на использование данных из вашего аккаунта Google (например, Gmail, Drive, Docs, Search) для персонализации, хотя пока что готов только доступ к истории поиска. В целом, нейронке теперь будет известно о вас всё. Как-то крипово даже. Обещают "скоро".

Для технарей:

- Jules — агент для кода от Google, прямая ответка на релиз Codex от OpenAI. В раннем доступе гоняли с декабря, а теперь доступен всем на jules.google.
- Gemini Diffusion — экспериментальная диффузионная модель для текста, в 5 раз быстрее Gemini 2.0 Flash Lite (самой быстрой модели Google), при сохранении качества, особенно в коде и математике. 1479 токенов в секунду это не шутка.
- Поддержка MCP в Gemini SDK — Gemini SDK теперь совместим с инструментами Model Context Protocol (MCP от Anthropic), что позволяет агентам получать доступ к другим сервисам. (Видимо, побочный эффект Agent mode).
- Обновлённый Gemini 2.5 Flash — Улучшен по ключевым бенчмаркам (рассуждения, код, длинный контекст) и на 22% эффективнее по использованию токенов, что особенно актуально учитывая разговорчивость 2.5 Flash. Можно заценить в ai.studio и пр.
- API с нативной поддержкой звука — превью text-to-speech в Gemini API поддерживает 2 голоса, более 24 языков, может шептать. + Live API также получит превью 2.5 Flash с нативным аудиодиалогом. Уже доступно.
- Бюджеты на размышления (Thinking Budgets) в Gemini 2.5 Pro — функция для контроля соотношения затрат/задержки и качества ответа появится в 2.5 Pro в ближайшие недели, а в 2.5 Flash она уже месяц.

Mic drop...🎤

@ai_newz