Компания Micron инвестирует 1,5 трлн иен ($9,6 млрд) на строительство завода на западе Японии по производству микросхем памяти для приложений искусственного интеллекта. Об этом сообщает Bloomberg со ссылкой на отчёт газеты Asia Nikkei.
Репортаж со стенда HONOR на выставке MWC 2025: передовые новинки и стратегические планы на будущее с ИИ
Обзор смартфона HONOR X9c Smart: прочность со скидкой
Лучший процессор за 20 тысяч рублей — сравнение и тесты
Наушники HUAWEI FreeBuds 6, которые понимают жесты
Пять главных фишек камеры HONOR Magic 7 Pro
Hollow Knight: Silksong — песнь страданий и радостей. Рецензия
Обзор планшета HONOR Pad V9: нейросети спешат на помощь
Обзор смартфона HUAWEI Pura 80: удобный флагман с «Алисой»
Смартфон HUAWEI Mate 70 Pro как выбор фотографа
Micron стремится диверсифицировать производство передовых микросхем за пределами Тайваня, сообщает Nikkei со ссылкой на источники, знакомые с ситуацией. Новый завод будет производить микросхемы памяти с высокой пропускной способностью (HBM) — ключевой компонент в составе специализированных ИИ-ускорителей, таких как те, что выпускает Nvidia.
Строительство начнётся в мае 2026 года на территории действующего завода Micron в Хиросиме. Поставки чипов HBM с новой площадки ожидаются в 2028 году. Министерство экономики, торговли и промышленности Японии намерено субсидировать проект на сумму до 500 млрд иен ($3,2 млрд).
С 2021 года Япония направила около 5,7 трлн иен ($36,5 млрд) на восстановление и развитие полупроводниковой отрасли. В новом дополнительном бюджете, который кабинет премьер-министра Санаэ Такаити передал на рассмотрение парламента, предусмотрено ещё 252,5 млрд иен ($1,7 млрд) для поддержки ИИ и производства микросхем. Власти ранее одобрили выделение 774,5 млрд иен ($4,9 млрд) на расширение производства Micron в Хиросиме и профинансировали другие проекты, включая фабрики TSMC и Rapidus.
На рынке HBM Micron конкурирует со SK hynix и Samsung Electronics. Спрос на такие чипы резко вырос со стороны OpenAI, Meta✴ и других компаний, которые активно наращивают мощности для обучения и обслуживания ИИ-моделей.
Помогла ли вам статья?