Вересень 2026 року приніс кілька важливих технологічних відкриттів, які можуть змінити виробництво процесорів, розвиток штучного інтелекту та світовий ринок напівпровідників.
- ASML, TSMC, Intel і Samsung готують революцію у виробництві чипів
- Перші 2-нанометрові процесори TSMC успішно вийшли на ринок
- Nuvacore розробляє процесор, який зможе працювати з різними архітектурами
- Nvidia розширює вплив навіть на процесори конкурентів
- Штучний інтелект створює величезний попит на звичайні процесори
- Китайська CXMT скорочує відставання від Samsung та Micron
Найбільші виробники чипів працюють над новими технологіями літографії, Apple вперше випустила пристрої з 2-нанометровими процесорами, а Nvidia розширює вплив на ринок обладнання для штучного інтелекту. Водночас китайські виробники пам’яті скорочують технологічне відставання від конкурентів. Розглянемо найважливіші події, які визначатимуть розвиток галузі найближчими роками.
ASML, TSMC, Intel і Samsung готують революцію у виробництві чипів
Однією з найважливіших подій вересня стала домовленість щодо переходу на більші фотошаблони для передової EUV-літографії. Компанії ASML і TSMC оголосили спільну ініціативу, яку також підтримали інші учасники напівпровідникової галузі, зокрема Intel і Samsung.
Додайте GSMinfo до джерел у Google News Щоб бачити наші публікації у своїй стрічці новинСьогодні у виробництві використовуються фотошаблони діаметром 6 дюймів, тоді як нова технологія передбачає перехід на 12-дюймовий формат. Пілотну виробничу лінію планують запустити у 2031 році, а готовність обладнання для промислового використання очікується у 2033 році.
Зміна необхідна для розвитку технології High-NA EUV, яка дозволяє створювати ще дрібніші елементи мікросхем. Проблема полягає в тому, що через особливості нової оптичної системи площа одного експонування на кремнієвій пластині зменшується вдвічі.
Більші фотошаблони допоможуть усунути це обмеження, спростити виготовлення великих процесорів і знизити виробничі витрати. Особливо важливим нововведення стане для чипів штучного інтелекту, які містять величезну кількість транзисторів.
Перші 2-нанометрові процесори TSMC успішно вийшли на ринок
Вересень також став важливою віхою для тайванської TSMC. У продаж надійшли перші пристрої Apple з процесорами, виготовленими за технологічним процесом класу 2 нм.
Йдеться про iPhone 18 Pro та iPhone 18 Pro Max із чипом A20 Pro, а також оновлений Mac mini з процесором M6. Нове покоління використовує транзистори Gate-All-Around (GAA), у яких затвор оточує канал із кількох боків, забезпечуючи кращий контроль електричного струму.
За даними Apple, процесор A20 Pro отримав на 50% більшу пропускну здатність пам’яті порівняно з попередником, а продуктивність його семиядерної графічної системи зросла до 40%. Новий M6 також демонструє помітне покращення енергоефективності та швидкодії.
Перехід на GAA дозволяє розміщувати більше транзисторів на тій самій площі та зменшувати втрати енергії. Це особливо важливо для смартфонів, де продуктивність обмежується нагріванням і місткістю акумулятора.
Технологія N2 стане основою наступних поколінь мобільних процесорів. Серед її потенційних переваг — підвищення тактових частот без пропорційного збільшення енергоспоживання.
Nuvacore розробляє процесор, який зможе працювати з різними архітектурами
Американський стартап Nuvacore представив незвичайний підхід до створення процесорів. Компанія розробляє універсальне ядро WarpCore, яке можна буде адаптувати до різних наборів інструкцій, зокрема ARM, x86 та RISC-V.
Традиційно розробники спочатку обирають архітектуру процесора, а вже потім створюють його внутрішні компоненти. Nuvacore пропонує протилежний підхід під назвою Core First: спочатку розробляється основна частина обчислювального ядра, а сумісність із конкретним набором інструкцій забезпечується пізніше.
Це потенційно дозволить використовувати одну базову мікроархітектуру в різних процесорах без необхідності щоразу створювати її з нуля.
Особливу увагу привертає команда стартапу. Серед його засновників — Джерард Вільямс III, Джон Бруно та Рам Срінівасан, які раніше працювали над процесорами Apple, Nuvia та Qualcomm. Зокрема, їхній досвід пов’язаний із розробкою високопродуктивних ARM-ядер.
Поки Nuvacore не називає термінів появи комерційних процесорів, однак технологія може зацікавити виробників серверного обладнання, які шукають альтернативи традиційним архітектурам.
Nvidia розширює вплив навіть на процесори конкурентів
Компанія Nvidia продовжує зміцнювати позиції на ринку обладнання для штучного інтелекту. У вересні стало відомо про партнерство з американським стартапом d-Matrix, який розробляє спеціалізовані прискорювачі для виконання ШІ-моделей.
Нові чипи Raptor отримають підтримку технології NVLink Fusion та зможуть працювати в серверній інфраструктурі Nvidia MGX.
Це дозволить об’єднувати прискорювачі d-Matrix із центральними процесорами Nvidia Vera, мережевими адаптерами ConnectX, контролерами BlueField та іншими компонентами екосистеми.
Цікаво, що d-Matrix розвиває технологію тривимірного розміщення пам’яті DRAM безпосередньо над обчислювальними елементами. Така конструкція дозволяє скоротити відстань передавання даних, зменшити затримки та підвищити енергоефективність.
Партнерство демонструє зміну стратегії Nvidia. Компанія прагне заробляти не лише на продажу власних графічних прискорювачів, але й на інфраструктурі, яка об’єднує обладнання різних виробників.
Для конкурентів це створює непросту ситуацію: вони можуть розробляти власні потужні чипи, однак для ефективного використання у великих дата-центрах дедалі частіше потребують технологій Nvidia.
Штучний інтелект створює величезний попит на звичайні процесори
Вересневі презентації нових ШІ-агентів продемонстрували ще одну важливу тенденцію. Попри стрімке зростання попиту на графічні прискорювачі, звичайні центральні процесори залишаються критично важливими для розвитку штучного інтелекту.
Компанія Meta представила персонального агента Muse, а OpenAI — платформу Dots. Обидва рішення здатні самостійно виконувати завдання користувачів, працювати із застосунками та використовувати власне хмарне обчислювальне середовище.
Дослідження технічних характеристик цих середовищ показало цікаві результати.
За даними Tom’s Hardware, віртуальне середовище Meta Muse використовує два ядра AMD EPYC Turin та 8 ГБ оперативної пам’яті. Для OpenAI Dots незалежні вимірювання зафіксували доступ до дев’яти логічних процесорів AMD EPYC та приблизно 9,7 ГБ пам’яті. Ці конфігурації не обов’язково є постійними для всіх користувачів.
Якщо кількість користувачів персональних ШІ-агентів зростатиме до десятків або сотень мільйонів, потреба в серверних процесорах і пам’яті може збільшитися в рази.
При цьому фізичні ресурси можуть розподілятися між багатьма користувачами, тому кількість необхідних ядер не можна просто множити на число активних агентів. Втім, тенденція вже очевидна: розвиток автономного штучного інтелекту створює нове джерело попиту на серверні CPU.
Китайська CXMT скорочує відставання від Samsung та Micron
Одне з найважливіших досягнень вересня належить китайській компанії CXMT, яка оголосила про початок масового виробництва оперативної пам’яті за технологією п’ятого покоління G5.
Новий технологічний процес використовує чотирикратне формування структур SAQP та металеві затвори з діелектриком високої проникності (HKMG). Подібні рішення вже застосовуються провідними світовими виробниками пам’яті.
За інформацією CXMT, нова технологія дозволяє отримувати щонайменше на 50% більше кристалів з однієї кремнієвої пластини порівняно з попереднім поколінням. Це безпосередньо впливає на собівартість виробництва та конкурентоспроможність продукції.
Компанія також представила чипи LPDDR5X місткістю 24 Гб, призначені для смартфонів та іншої портативної електроніки.
Прогрес китайського виробника вже відображається на світовому ринку. За даними Counterpoint Research, у другому кварталі 2026 року частка CXMT у глобальній виручці від продажу DRAM досягла 10%, тоді як роком раніше становила лише 4%.
Для порівняння, Samsung контролювала 38% ринку, SK Hynix — 25%, а Micron — 24%.
Водночас подальший розвиток китайської напівпровідникової галузі залежатиме від доступу до передового обладнання. Обмеження на постачання сучасних літографічних систем залишаються серйозною перешкодою для скорочення технологічного відставання.
Проте останні досягнення CXMT свідчать, що китайські виробники поступово перетворюються на реальних конкурентів компаній, які десятиліттями домінували на світовому ринку оперативної пам’яті.
