Бурный рост искусственного интеллекта привел к дефициту
не только чипов и памяти, но и оборудования для их производства. По данным
TrendForce со ссылкой на южнокорейское издание ETNews, сроки поставки отдельных
компонентов для полупроводниковой отрасли выросли в несколько раз. В самых
тяжелых случаях поставки компонентов для производства чипов достигают 40
месяцев.
К июлю 2026 года сроки поставки
оборудования компаний ASML, Applied Materials, Lam Research, Tokyo Electron и
KLA увеличились примерно в 1,5–2 раза. Если раньше заказ нередко выполнялся за
полгода, то теперь ожидание в отдельных случаях достигает 12 месяцев.
Еще хуже ситуация с
комплектующими для самих станков. Детали для оборудования осаждения тонких
пленок теперь поставляются до 10 месяцев вместо прежних четырех, а у некоторых
японских производителей критически важных компонентов для лазерных систем срок
ожидания вырос до рекордных 40 месяцев.
Заказчики готовы доплачивать за
ускоренное производство, однако это почти не помогает. Свободных мощностей у
поставщиков просто нет, поэтому даже более высокая цена не позволяет заметно
сократить очередь.
Дефицит затронул и оборудование
для корпусирования микросхем: сроки его поставки увеличились примерно с четырех
до шести месяцев. Это создает риски для строительства и расширения новых
полупроводниковых производств, включая проекты Samsung Electronics и SK Hynix
по наращиванию выпуска DRAM и другой востребованной памяти.
По данным ETNews, многие
поставщики не ожидали столь стремительного ИИ-бума и заранее не расширяли
производство. При этом сейчас компании также действуют осторожно: запуск новых
линий требует крупных инвестиций и занимает около 12–18 месяцев, а
производители опасаются, что к этому моменту рынок может столкнуться с
переизбытком мощностей.
В результате одним из главных
ограничений полупроводниковой отрасли становятся уже не только литографические
машины или сами фабрики, но и множество специализированных компонентов — от
клапанов и керамических деталей до газовых систем и источников высокочастотного
питания. Если дефицит сохранится, он может замедлить дальнейший рост
производства ИИ-чипов и памяти.
