- इस हफ्ते ASML (ASML: NA/US) और TSMC (टीएसएमसी: 2330:TT) ने अपनी वार्षिक राजस्व गाइडेंस को बढ़ाया, जिससे यह संकेत मिला कि अमेरिकी प्रमुख क्लाउड सेवा प्रदाता अल्पकालिक निवेश पर वापस मिलने वाले लाभ के दबाव की परवाह किए बिना उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिप्स के लिए पूंजी निवेश बढ़ा रहे हैं।
- उद्योग के आंकड़े दिखाते हैं कि माइक्रोसॉफ्ट (MSFT:US), मेटा (META:US) और अमेजन (AMZN:US) जैसे तकनीकी दिग्गजों का इस साल का कुल डेटा सेंटर खर्च 6000 अरब डॉलर को पार करने की उम्मीद है, जिससे बिना वेफर चिप डिजाइनर कंपनियों के प्रदर्शन के लिए अत्यधिक स्थिरता मिलती है।
- संपन्नता की मांग में संरचनात्मक परिवर्तन हो रहा है, TSMC प्रबंधन ने कहा कि जैसे-जैसे बड़े भाषा मॉडल (LLM) परिपक्व हो रहे हैं, संपन्नता का उपभोग तेजी से मॉडल प्रशिक्षण से इन्फेरेंस की ओर स्थानांतरित हो रहा है, जिससे आपूर्ति श्रृंखला को उच्च गुणवत्ता वाले उन्नत प्रोसेसर और उन्नत पैकेजिंग सेवाएं प्रदान करने की आवश्यकता है।
पूंजी निवेश चक्र और निवेश पर वापस लाभ की प्रतिस्पर्धा
TSMC और ASML के इस हफ्ते के उम्मीद से बेहतर पूर्वानुमान गाइडेंस ने वैश्विक सेमीकंडक्टर बाजार के मूल्यांकन केंद्र को मजबूत आधार प्रदान किया। पहले, वॉल स्ट्रीट विश्लेषकों के बीच कृत्रिम बुद्धिमत्ता परिसंपत्तियों के बुलबुले के प्रति चिंता का माहौल था। बाजार की शंका का केंद्रीय बिंदु था कि बड़े पैमाने पर क्लाउड सेवा प्रदाता (Hyperscalers) संपन्नता अवसंरचना में बड़े निवेश में जो कर रहे हैं, वह सोफ्टवेयर की ओर नगदी धारा में बदलाव लाने में असमर्थ है। हालांकिए, TSMC के CEO魏哲家 ने विश्लेषक टेलीफोन सम्मेलन में यह स्पष्ट किया, जिससे यह चिंता अस्थायी रूप से शांत हो गई। उन्होंने स्पष्ट रूप से कहा कि ग्राहक और उनके नीचे की प्रमुख क्लाउड सेवा प्रदाता लगातार अत्यधिक मजबूत मांग संकेत और सकारात्मक आकांक्षाएं भेज रहे हैं।
यह मांग और आपूर्ति की गतिशीलता दर्शाती है कि सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AGI) की युद्ध में, तकनीकी दिग्गजों ने पूंजी खर्च को तकनीकी गढ़ को बनाए रखने के डूबे हुए लाभ के रूप में देखा है, ना कि अल्पकालिक लाभांश अनुपात के लिए वित्तीय साधन के रूप में। अनुमान है कि इस साल 6000 अरब डॉलर के डेटा सेंटर पूंजी खर्च में का विश्लेषण करें, जो केवल केंद्रिक ग्राफिक्स प्रोसेसर (GPU) खरीद में ही शामिल नहीं है, बल्कि उच्च बैंडविड्थ मेमोरी (HBM), ऑप्टिकल मॉड्यूल्स, लिक्विड कूलिंग सिस्टम्स और सहायक विद्युत अवसंरचना निर्माण में भी है। इस प्रकार की बेफ़िक्राई भरी निवेश ने NVIDIA (NVDA:US), AMD (AMD:US) और Broadcom (AVGO:US) जैसी प्रमुख चिप डिजाइन संगठन के अनुपादित उत्पाद (Backlog) को ऐतिहासिक उच्च स्तर पर बनाए रख सकती है और उनके प्रदर्शन की दृष्टिगतता 2027 तक बढ़ चुकी है।
उन्नत निर्माण क्षमता और उपकरण आदेश का विश्लेषण
वैश्विक सेमीकंडक्टर निर्माण आपूर्ति श्रृंखला की आधारिक संपत्ति के रूप में, ASML के अत्यधिक यूवी लिथोग्राफी मशीन (EUV) आदेश और TSMC की उन्नत प्रक्रिया क्षमता का उपयोग, वैश्विक तकनीकी पूंजी तरलता का प्रमुख संकेतक है। ASML के द्वारा बुधवार को बढ़ी हुई वार्षिक राजस्व की अपेक्षा ने यह संकेत दिया कि वेफर फैब्स अपने 3 एनएम और उससे नीचे की उन्नत प्रक्रिया की क्षमता का विस्तार तेजी से कर रहे हैं। निवेश विश्लेषण प्लेटफॉर्म Reflexivity के सह-संस्थापक Giuseppe Sette ने इस बिंदु की पुष्टि की, उनका मानना है कि ASML के सकरात्मक आंकड़े, वैश्विक आर्थिक मंदी के संदर्भ में, सेमीकंडक्टर उद्योग के लिए एक मजबूत और लचीला चित्र प्रस्तुत करते हैं।
TSMC ने न केवल अपने राजस्व मार्गदर्शन को बढ़ाया, बल्कि यह घोषणा की कि वे इस साल के पूंजी खर्च को और बढ़ाएंगे। अतिरिक्त पूंजी खर्च का मुख्य लक्ष्य, पारंपरिक वेफर निर्माण नोड्स के अलावा CoWoS (वेफर पैमाने पर चिप्स आकार पैकेजिंग) जैसी उन्नत पैकेजिंग क्षमता का विस्तार होने की संभावना है। वर्तमान कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिप्स वास्तुकला में, क्योंकि लिथोग्राफी का आकार भौतिक सीमाओं के करीब पहुँच रहा है, उन्नत पैकेजिंग तकनीकों से गणना के मुख्य को उच्च बैंडविड्थ मेमोरी के साथ विषम रूप से एकीकृत करना, संपन्नता घनत्व बढ़ाने का एकमात्र संभव रास्ता बन गया है। TSMC के उन्नत पैकेजिंग क्षेत्र में क्षमता की बाधाओं ने लंबे समय से NVIDIA उच्च-अंत चिप्स की वितरण चक्र को सीमित किया है, और इस पूंजी खर्च में वृद्धि इस आपूर्ति श्रृंखला की बाधा को अगले कई तिमाहियों में वास्तव में हल करने की संभावना बनाती है।
संपन्नता संरचना का विकास: प्रशिक्षण से इन्फेरेंस की ओर
इस तिमाही के वित्तीय विवरण से एक और महत्वपूर्ण रुझान उभर कर आया है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता की संपन्नता की मांग प्रशिक्षण से इन्फेरेंस की ओर संरचनात्मक घुमाव अनुभव कर रही है। पिछले दो सालों में, बाजार की संपन्नता के लिए प्यास मुख्य रूप से विभिन्न तकनीकी दिग्गजों के बड़े भाषा मॉडलों के संदर्भ में हजारों करोड़ मापदंडों स्तर का प्रशिक्षण करने की तरफ से पैदा हुई है। हालांकि, जैसे ही सामान्य मॉडल फ्रेमवर्क के सामने आंख मिचोटी है और सावधिक व्यावसायिक उपयोग जारी होता है, उपयोगकर्ता के दैनिक प्रश्नों को संसाधित करने के लिए इन्फेरेंस कार्यों की मांग और टेक्स्ट और वीडियो उत्पन्न करने की ओर आक्रामक रूप से बढ़ी है।
इस प्रकार की मांग शिफ्ट आधारिक सिलिकॉन डिजाइन पर बिल्कुल अलग प्रकार की आवश्यकताओं का दवाब डालती है। प्रशिक्षण चरण के अपेक्षाकृत एकल कार्ड का संपूर्ण संपन्नता और क्लस्टर के आपस में जुड़ाव की बैंडविड्थ की उच्च आवश्यकताओं के विपरीत, इन्फेरेंस चरण में चिप के ऊर्जा दक्षता अनुपात, विलम्ब प्रदर्शन और विशिष्ट कार्य की पारगमन क्षमता का आधार अधिक महत्वपूर्ण है। यह संपन्नता की मांग को विशिष्ट एलगोरिदम के लिए अनुकूलित उन्नत प्रोसेसर और अनुकूलित चिप्स (ASIC) की ओर बढ़ने के लिए मजबूर करता है। Broadcom (AVGO:US) जैसे जिनके पास इस प्रकार की अनुकूलित नेटवर्क और समझना चिप्स क्षेत्रों में गहरी तकनीकी सहायकता है, नई संरचनात्मक विकास के मौके देख रहे हैं। साथ ही, व्यापक परिचालन इन्फेरेंस के लिए समर्थन प्राप्त करने के लिए, TSMC की उन्नत प्रक्रिया के आदेश संरचना भी अधिक विविधार्थक बन गई है, जिससे इसकी एकल मुख्य ग्राहक पर अधिक निर्भरताको कम करती है।
