TSMC e l’IA rappresentano oggi uno dei binomi più strategici per il futuro dell’elettronica. Durante il TSMC OIP Ecosystem Forum, il Dott. LC Lu, Senior Fellow e Vicepresidente della divisione Ricerca e Sviluppo dell’azienda, ha sottolineato come la proliferazione dell’intelligenza artificiale stia facendo esplodere la domanda globale di energia. Dai data center ai dispositivi edge, ogni nuova applicazione richiede più potenza di calcolo e più energia. Negli ultimi cinque anni, gli acceleratori di intelligenza artificiale hanno triplicato il consumo energetico per pacchetto, mentre le distribuzioni sono cresciute di otto volte in tre anni. L’efficienza energetica è quindi diventata la chiave per una crescita sostenibile dell’IA.
TSMC risponde con una strategia chiara: innovazioni profonde nella logica e nel packaging tridimensionale, accompagnate da un ecosistema di collaborazioni. L’obiettivo è ridurre il consumo energetico senza compromettere le prestazioni.
Innovazioni logiche per un’IA più efficiente
La roadmap tecnologica di TSMC è solida. Il nodo N2 entrerà in produzione nella seconda metà del 2025, seguito da N2P e da A16, che introdurrà l’erogazione di potenza dal retro entro la fine del 2026. La generazione successiva, A14, è già in sviluppo avanzato. Ogni nodo offre miglioramenti concreti: da N7 ad A14, la velocità a iso-power cresce di 1,8 volte, mentre l’efficienza energetica migliora di 4,2 volte. In particolare, il nuovo A16 promette un incremento di velocità fino al 10% o un risparmio energetico fino al 20% rispetto a N2P, risultati ideali per chip AI e HPC.
Le ottimizzazioni di N2 Nanoflex DTCO offrono un guadagno del 15% in velocità o una riduzione del 30% nei consumi. Le innovazioni IP di Foundation, come i flip-flop ottimizzati per il gate di trasmissione, riducono il consumo energetico del 10% mantenendo alte le prestazioni. Anche la SRAM dual-rail migliora l’efficienza del 10%, abbassando la tensione minima operativa di 150 mV.
Un punto di svolta arriva con il Compute-In-Memory (CIM), l’acceleratore digitale di Deep Learning di TSMC, che raggiunge 4,5 volte le prestazioni per watt e 7,8 volte le prestazioni per area rispetto ai tradizionali DLA a 4 nm. Il CIM è già scalabile dai 22 ai 3 nanometri e oltre, aprendo nuove prospettive per l’intelligenza artificiale integrata.
Anche l’intelligenza artificiale entra nei flussi di progettazione. Strumenti come DSO.AI di Synopsys ottimizzano potenza, prestazioni e area con un guadagno energetico del 7% complessivo, mentre per i progetti analogici le API TSMC garantiscono un’efficienza superiore del 20%. Gli assistenti AI riducono inoltre i tempi di analisi da giorni a ore, aumentando fino a dieci volte la produttività.
TSMC e l’IA: sinergie nel packaging 3D
L’altra frontiera è il packaging. Con il suo 3D Fabric, TSMC integra diverse soluzioni per sistemi AI: SoIC per lo stacking di silicio, InFO per chiplet mobili e HPC, CoWoS per l’integrazione logica-HBM e SoW per l’intelligenza artificiale su scala wafer. L’efficienza di comunicazione cresce con CoWoS 2.5D, che migliora del 60% grazie alla riduzione dei microbump da 45 a 25 µm. Il passaggio al SoIC 3D moltiplica per 6,7 volte l’efficienza rispetto al 2.5D, pur in spazi di integrazione ridotti.
TSMC avanza anche nell’integrazione delle memorie ad alta larghezza di banda. L’HBM4 sul die logico N12 offre una velocità 1,5 volte superiore rispetto agli HBM3e, mentre le basi personalizzate N3P riducono la tensione da 1,1 V a 0,75 V. La fotonica al silicio, tramite ottiche co-confezionate, rappresenta un altro salto di efficienza: 5-10 volte superiore e latenza fino a 20 volte inferiore rispetto ai moduli tradizionali.
Un ruolo importante è giocato dalle soluzioni di disaccoppiamento della capacità. I nuovi condensatori metallo-isolante-metallo, integrati in un Deep Trench Capacitor, aumentano la densità di potenza di 1,5 volte senza sacrificare l’integrità del segnale. L’automazione EDA-AI porta la produttività a livelli senza precedenti: dieci volte superiore per l’inserimento EDTC e cento volte per il routing del substrato, mantenendo prestazioni ottimali.
Verso un’IA sostenibile e scalabile
La legge di Moore continua a vivere nei risultati di TSMC. Dal nodo N7 ad A14, l’efficienza è migliorata di oltre quattro volte. Le architetture CIM aggiungono un vantaggio di 4,5 volte, mentre il packaging 3D e la fotonica offrono guadagni fino a dieci volte. L’intelligenza artificiale, integrata nei processi di progettazione e produzione, moltiplica la produttività da dieci a cento volte.
La visione di TSMC è chiara: un’IA potente ma sostenibile, in grado di evolvere senza aumentare in modo insostenibile i consumi. Grazie alle innovazioni logiche, alle architetture 3D e alle collaborazioni nell’ecosistema, l’azienda punta a guidare una nuova era di chip intelligenti e ad alta efficienza. Le partnership future, ha concluso Lu, sbloccheranno ulteriori progressi, portando l’intelligenza artificiale verso una crescita duratura e responsabile.
