Zhang Xiaoqiang, Senior Vice President und Deputy Co-COO von TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd.), sagte auf dem jährlichen Tech-Forum von TSMC am 14. Mai, dass der weltweite Halbleiter-Umsatz im Jahr 2030 voraussichtlich 1,5 Billionen US-Dollar erreichen werde, also höher als die zuvor allgemein erwarteten 1 Billion US-Dollar. Er betonte, dass die Halbleiterindustrie in den vergangenen 10 Jahren vor allem von Smartphones angetrieben wurde, während sich in den nächsten 10 Jahren die entscheidenden Wachstumstreiber vollständig auf KI und High-Performance-Computing (HPC) verlagern würden.
Prognose der Halbleitermarktstruktur für 2030: Aufschlüsselung nach Segmenten
Zhang Xiaoqiang gab auf dem Forum TSMCs Prognose zur globalen Halbleitermarktstruktur für 2030 bekannt:
KI und HPC: Etwa 55% des weltweiten Halbleiterumsatzes
Smartphones: Etwa 20% (deutlich niedriger als derzeit)
Autos: Etwa 10%
Internet der Dinge (IoT): Etwa 10%
Zusätzlich schätzt TSMC, dass, wenn der weltweite Halbleiterumsatz im Jahr 2030 1,5 Billionen US-Dollar erreicht, sich der Umfang des jeweiligen Elektronikgeräte-Marktes weiter auf etwa 4 Billionen US-Dollar ausweiten wird und der Gesamtumsatz der Informationsindustrie sogar auf bis zu 15 Billionen US-Dollar steigen könnte.
COUPE-Technologie: Definition, Ziel und technischer Hintergrund
Zhang Xiaoqiang erklärte, dass sich die Entwicklung von KI-Chips derzeit schrittweise den physikalischen Grenzen der herkömmlichen Übertragung elektronischer Signale nähert. Zukünftige KI-Systeme würden daher in hohem Maße auf optische Kommunikation und Photonik angewiesen sein, um die Probleme von Rechenzentrumsbandbreite und Energieverbrauch zu lösen.
Das Kernziel von COUPE besteht darin, durch Miniaturisierung und Verallgemeinerung einer Photonen-Engine die Fähigkeit zur Hochgeschwindigkeits-Datenübertragung zwischen KI-Systemen zu verbessern und gleichzeitig den Energieverbrauch zu senken. TSMCs aktuelles Konzept „AI Three-Layer Cake“ umfasst die Logik-Computing-Ebene, heterogene Integration sowie die 3D-IC-Ebene und als zentrale Hochgeschwindigkeitsebene eine auf Photonen und optischen Verbindungen basierende Übertragungstechnik.
Auswirkungen auf die Lieferkette: Nachfrageausweitung in der Phase der Inferenz und Wettbewerb um KI-Infrastruktur
Zhang Xiaoqiang sagte, dass derzeit fast alle globalen KI-Acceleratoren auf einer Aufgabenteilung zwischen IC-Designunternehmen und Foundries (Wafer-Fertigung) basieren. Dieses Modell beschleunige die Innovationsgeschwindigkeit der KI-Chiparchitekturen. TSMC habe beobachtet, dass sich der Schwerpunkt der KI-Entwicklung zunehmend von der Modellentwicklung zum Inferenz-(Inference-)Stadium verlagere. Das bedeutet, dass die Nachfrage nach KI-Chips von wenigen großen Technologiekonzernen hin zu Unternehmen, Endgeräten und Märkten für Edge-Computing verteilt wird. Marktanalysten weisen darauf hin, dass der fortgesetzte Ausbau der Investitionen großer Tech-Unternehmen wie NVIDIA, AMD, Google und Amazon in die KI-Infrastruktur die Nachfrage nach verwandten Komponenten in der Lieferkette steigere, darunter fortschrittliche Packaging-Verfahren, HBM, Hochgeschwindigkeits-Interconnects und KI-ASICs.
Häufige Fragen
Wie viel höher ist TSMCs Prognose von 1,5 Billionen US-Dollar für 2030 im Vergleich zum Markt-Konsens?
Zhang Xiaoqiang erklärte, dass TSMCs Prognose für den weltweiten Halbleiterumsatz im Jahr 2030 bei 1,5 Billionen US-Dollar liegt, während der Markt zuvor allgemein von etwa 1 Billion US-Dollar ausging. Die Vorhersage von TSMC liegt damit bei rund 50% über der Erwartung; der Abstand resultiere vor allem aus höheren Schätzungen für das Nachfragevolumen nach KI und HPC.
Was sind die Unterschiede in der Positionierung zwischen COUPE und CoWoS?
CoWoS ist die von TSMC derzeit verwendete Advanced-Packaging-Technologie für High-Bandwidth Memory (HBM) und das Packaging von KI-Chips. Sie wird weit verbreitet bei KI-Acceleratoren wie denen von NVIDIA eingesetzt. Zhang Xiaoqiang positionierte COUPE als eine wichtige neue Richtung nach CoWoS und legt den Fokus auf Durchbrüche bei Photonenverbindungen, um die Übertragungsgrenze elektronischer Signale zu überwinden. TSMC hat noch keine vollständigen technischen Spezifikationen oder einen kommerziellen Zeitplan für COUPE offengelegt.
Welche strukturellen Auswirkungen hat die Verlagerung von KI von Training auf Inferenz auf den Chipbedarf von TSMC?
In der Inferenzphase ist die Verteilung der Chipnachfrage breiter: Sie konzentriert sich nicht mehr nur auf wenige große Infrastrukturen für das Training, sondern breitet sich auf Unternehmensserver, Endgeräte und Edge-Computing aus. Zhang Xiaoqiang sagte, dass dies bedeutet, dass der potenzielle Kundenkreis für KI-Chips erheblich größer wird und damit weiter den langfristigen Wachstumsmotor der Halbleiterindustrie stützt.
