TSMC va augmenter sa production en 2 nm et 3 nm, la demande d'IA dépassant l'offre

Taiwan Semiconductor Manufacturing Company a entamé une vaste expansion de ses capacités de production de pointe, indiquant à ses clients qu'elle augmentera la production de ses procédés en 2 nanomètres et 3 nanomètres jusqu'à l'an prochain, la demande d'accélérateurs d'IA continuant de dépasser l'offre, selon des informations de chaîne d'approvisionnement publiées à Taïwan le 14 septembre.

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Les chiffres rapportés par United Daily News et d'autres médias taïwanais, puis résumés par BigGo et le Seoul Economic Daily, décrivent une fonderie exploitée près de ses limites physiques. La production mensuelle de plaquettes en 3 nanomètres devrait passer de 120 000 à 130 000 unités fin 2025 à environ 180 000 d'ici la fin de cette année, puis à près de 210 000 par mois d'ici le milieu de 2027. Soit une hausse d'environ 70 % sur dix-huit mois. Le nœud 2 nanomètres, plus récent, est plus modeste en volume absolu mais grimpe à un rythme comparable : sa production devrait atteindre 90 000 plaquettes par mois d'ici fin 2026 et environ 110 000 d'ici mi-2027, soit un gain d'environ 22 %.

TSMC a refusé de confirmer ces objectifs internes, et l'entreprise ne publie pas de plans de capacité par client. L'orientation reste toutefois cohérente avec ce que ses dirigeants ont dit aux investisseurs en juillet, lorsqu'elle a relevé sa prévision d'investissements pour l'année à entre 60 et 64 milliards de dollars, contre environ 50 milliards auparavant, en précisant que 70 à 80 % iraient aux procédés avancés.

La demande n'a pas ralenti

Cette expansion répond directement aux dépenses d'infrastructure d'IA. Les GPU pour centres de données de Nvidia, les accélérateurs qui ancrent la plupart des grands clusters d'entraînement et d'inférence, sont fabriqués sur les nœuds avancés de TSMC, et la prochaine plateforme Rubin de l'entreprise devrait porter la plus grande part de la montée en puissance du 3 nanomètres. AMD, Broadcom et les hyperscalers qui conçoivent leurs propres puces dépendent de ces mêmes capacités de pointe.

Les analystes cités par l'Economic Daily News de Taïwan et par TrendForce s'attendent à ce que le chiffre d'affaires du 3 nanomètres dépasse celui du 5 nanomètres pour la première fois au second semestre 2026, la valeur de production trimestrielle du nœud devant dépasser 400 milliards de dollars taïwanais, soit plus de 30 % du chiffre d'affaires total. Cette étape compte parce qu'elle montre où se situe désormais l'argent dans le métier de la fonderie. Le cycle des smartphones qui définissait autrefois chaque transition de nœud a été remplacé par un déploiement d'IA étalé sur plusieurs années, dont les acheteurs s'engagent des années à l'avance.

Lors de sa présentation des résultats de juillet, TSMC a déclaré bénéficier d'une visibilité sur les commandes jusqu'en 2029 et 2030, un horizon inhabituellement long pour un métier qui mesurait historiquement son carnet de commandes en trimestres. « La demande de puces IA fabriquées sur des procédés avancés a été très forte », a indiqué l'entreprise à ses investisseurs, ajoutant que les contrats avec les grands clients et les fournisseurs de services cloud continuaient de croître.

Trois pays, un seul goulot d'étranglement

Pour ajouter cette capacité, TSMC mène un déploiement réparti sur trois zones géographiques. L'entreprise construit des usines de plaquettes en 3 nanomètres supplémentaires à Taïwan, en Arizona aux États-Unis et au Japon, tout en convertissant certaines lignes 5 nanomètres existantes vers la production en 3 nanomètres. La conversion est le levier le plus rapide, car elle réutilise des équipements déjà amortis, mais elle comporte aussi un risque : si la demande d'IA venait à faiblir, TSMC se retrouverait avec moins de capacité pour les nœuds matures qui servent encore de vastes marchés.

Le packaging avancé s'étend en parallèle des lignes de fabrication amont. TSMC augmente ses capacités dans son usine AP7 à Chiayi et développe des capacités de packaging en Arizona pour répondre à la demande de chip-on-wafer-on-substrate, le procédé qui intègre les puces GPU à la mémoire à haut débit (HBM). L'entreprise vise environ 260 000 plaquettes CoWoS par mois d'ici la fin de 2028. Le packaging, et non la densité de transistors, constitue la contrainte la plus forte sur les livraisons d'accélérateurs d'IA depuis deux ans, et c'est toujours lui qui détermine combien de puces finies parviennent aux clients.

Samsung et Intel poursuivent la même demande depuis des positions moins avancées. L'usine de Samsung à Taylor, au Texas, aurait porté son rendement en 2 nanomètres à environ 80 %, un niveau qui rendrait le site commercialement compétitif s'il se maintient, et l'entreprise approfondit ses discussions avec Qualcomm tout en servant de second fournisseur pour des composants conçus par Broadcom. Intel a pris de l'avance dans la lithographie par ultraviolets extrêmes (EUV) high-NA, ayant produit sa millionième plaquette de test high-NA, et démarche des clients souverains et hyperscale pour son procédé 18A. La confirmation par OpenAI que Samsung Foundry a rejoint son programme de puces personnalisées comme partenaire de production et de recherche montre à quelle vitesse l'option du second fournisseur est passée de la théorie à la discussion commerciale.

Rien de tout cela ne menace encore la position de TSMC. L'entreprise fabrique environ 95 % des puces d'IA les plus avancées au monde, et tous les grands accélérateurs personnalisés annoncés à ce jour, du TPU de Google au Trainium d'Amazon en passant par Jalapeño d'OpenAI, ont été conçus autour d'un procédé TSMC.

Ce que coûte cette montée en puissance, et qui paie

Un plan de capacité de cette ampleur coûte cher d'une manière qu'un tableau de volumes de plaquettes ne capture pas. TSMC a relevé son budget d'investissement à entre 60 et 64 milliards de dollars pour l'année, et les amortissements qui suivent un déploiement de cette échelle pèsent sur le compte de résultat pendant des années, que chaque outil soit pleinement utilisé ou non. Les prix des plaquettes de pointe sont déjà les plus élevés du secteur, et les clients ont accepté ces dernières années des paiements anticipés et des clauses de type take-or-pay pour sécuriser leur allocation. Ces conditions déplacent le risque vers les acheteurs, ce qui est supportable tant que la demande d'IA compose et douloureux si elle plafonne.

L'expansion dépend aussi de fournisseurs eux-mêmes en limite de capacité. Chaque nouvelle usine de pointe a besoin des outils de lithographie par ultraviolets extrêmes d'ASML, des équipements de dépôt et de gravure d'Applied Materials, Lam Research et Tokyo Electron, et d'une main-d'œuvre capable d'installer et de qualifier l'ensemble. Les délais de livraison des équipements sont longs, et les mêmes fournisseurs servent Samsung et Intel, qui construisent en même temps. Une coque d'usine peut être achevée dans les délais et rester vide si un outil est en retard.

La mémoire et le packaging aggravent la contrainte. Les accélérateurs d'IA associent des puces logiques à de la mémoire à haut débit, et la production de HBM est concentrée entre un petit nombre de fournisseurs dont la capacité est réservée longtemps à l'avance. Les lignes de packaging CoWoS de TSMC sont la dernière étape avant l'expédition d'un accélérateur fini, et elles constituent le maillon le plus tendu de la chaîne depuis deux ans. Quand le packaging est le goulot d'étranglement, ajouter de la capacité de plaquettes en amont ne se traduit pas un pour un en puces finies.

Il existe aussi une couche géopolitique. Concentrer la fabrication la plus avancée à Taïwan est une vulnérabilité stratégique que les États-Unis et le Japon cherchent depuis des années à diluer, et les usines de TSMC en Arizona et au Japon répondent en partie à cette pression. Ces sites coûtent plus cher à construire et à exploiter que leurs équivalents taïwanais, ce qui signifie que la capacité ajoutée hors de Taïwan devrait supporter un coût par plaquette plus élevé. Les clients qui veulent une source non taïwanaise paient, en pratique, pour une redondance qui sert aussi un objectif politique.

La feuille de route au-delà du 2 nm

TSMC n'attend pas que les nœuds actuels arrivent à maturité avant de préparer les suivants. L'entreprise indique que son procédé A16, son premier nœud de classe angström à 1,6 nanomètre, est en bonne voie, et développe les technologies A14, A13 et A12. Pour soutenir ces nœuds, elle travaille avec ASML sur des photomasques de 12 pouces, une évolution qui permettrait d'imprimer davantage de puces par exposition.

Cette feuille de route soulève une question qui plane sur toute l'industrie : la physique et l'économie de chaque nœud successif peuvent-elles suivre l'ambition des laboratoires d'IA qui les achètent ? L'A16 et ses successeurs devraient apporter l'alimentation par l'arrière et d'autres changements structurels, mais ils coûtent aussi plus cher par plaquette et sont plus difficiles à produire avec un bon rendement. Les clients qui font la queue pour les obtenir parient que c'est la performance par watt, et non la densité affichée, qui détermine la rentabilité d'un centre de données.

À surveiller

Trois signaux comptent pour le reste de l'année. Le premier est de savoir si la montée en puissance du 2 nanomètres chez TSMC atteint les objectifs annoncés sans dérapage de rendement, ce qui validerait la décision d'attendre plus longtemps que Samsung et Intel avant d'adopter les transistors gate-all-around. Le deuxième est la discipline d'investissement : un budget de plus de 60 milliards de dollars doit être justifié par une demande qui arrive à l'heure, et un seul programme d'hyperscaler retardé peut laisser une ligne de fabrication sous-utilisée. Le troisième est de savoir si les projets de second fournisseur, au Texas et en Arizona, passent des mémorandums au démarrage de production de plaquettes. S'ils aboutissent, les négociations de prix en pointe de gamme changent ; s'ils calent, l'emprise de TSMC sur la chaîne d'approvisionnement de l'IA se resserre encore.

Pour l'instant, le message de l'entreprise au marché est simple. Elle peut ajouter de la capacité plus vite qu'elle n'ajoute des clients, et les clients font toujours la queue.