Штучний інтелект стикається з новою проблемою – стрімким зростанням енергоспоживання та нагріву чіпів. На конференції SEMICON Taiwan 2026 директор TSMC з розробки передових технологій пакування Джеймс Чень заявив, що загальне енергоспоживання AI-систем протягом наступних п’яти років може зрости приблизно у шість разів.
Однією з головних причин стане збільшення розмірів передових чипів. За прогнозом TSMC, між 2024 і 2029 роками розмір пакування CoWoS може зрости з 3,3 до понад 14 розмірів фотолітографічної маски. Кількість обчислювальних транзисторів в одному пакеті при цьому може збільшитися приблизно у 48 разів.
Разом із продуктивністю зростатиме і навантаження на пам’ять. Загальна пропускна здатність HBM на один пакет, за оцінкою TSMC, може збільшитися більш ніж у 34 рази. Для цього кількість каналів введення-виведення приблизно подвоїться, а швидкість передачі даних через кожен I/O зросте приблизно у шість разів.
Тому традиційних систем охолодження може стати недостатньо. TSMC вивчає рідинне охолодження безпосередньо на рівні чипа, зокрема технологію мікроканалів. У такій системі рідина проходить через крихітні канали поруч із найбільш гарячими ділянками напівпровідника, ефективніше відводячи тепло. Це особливо важливо для майбутніх AI-прискорювачів, де висока продуктивність дедалі сильніше залежатиме не лише від самих транзисторів, а й від живлення та охолодження.
Фактично індустрія наближається до моменту, коли охолодження стане таким же важливим, як і обчислювальна потужність. TSMC вже розглядає системний підхід, який об’єднує чипи, пам’ять, з’єднання, живлення та охолодження. Без таких технологій подальше масштабування AI може впертися не у можливості процесорів, а у фізичні обмеження енергоспоживання та відведення тепла.
