Bloomberg 가 작성한 데이터에 따르면, 아시아 공급업체는 이제 Nvidia 의 생산 비용의 약 90% 를 차지하며, 이는 한 해 전의 약 65% 보다 높은 수치입니다. 이 수치는 Nvidia 의 확립된 데이터센터 공급망을 포괄합니다: TSMC 제조, SK hynix 와 Samsung HBM, 그리고 Foxconn 과 Quanta 에서의 서버 조립. 그러나 회사의 물리적 AI 하드웨어는 이제 동일한 공급업체를 경유하는 새로운 제품 카테고리를 추가하고 있습니다.

Nvidia 의 Jetson Thor 로봇 플랫폼은 지난 8 월에 출시되었으며, Blackwell GPU 아키텍처 위에 구축되어 TSMC 의 3nm 공정에서 제조됩니다. 최고 성능인 T5000 모듈은 2,070 FP4 TFLOPS 와 128 GB 의 LPDDR5X 메모리를 제공하며, CES 2026 에서 소개된 저비용 T4000 변형은 1,200 FP4 TFLOPS 와 64 GB 를 $1,999 단위로 제공합니다. 두 모듈 모두 Arm Neoverse-V3AE CPU 코어와 Samsung 또는 SK hynix 에서 공급되는 LPDDR5X 를 사용합니다.

이러한 모듈들은 Blackwell 데이터센터 GPU 와 함께 TSMC 3nm 웨이퍼 스타트를 경쟁합니다. 파트너들, Boston Dynamics 와 Amazon Robotics 를 포함하여, 이 플랫폼을 기반으로 구축하고 있으며 LG 는 "물리적 AI 에서 전략적 협력을 탐색 중"이라고 확인했습니다. Bloomberg 가 보도한 Nvidia 의 로봇 생태계 포함.

Nvidia 의 DRIVE AGX Thor 자동차 SoC 는 또한 동일한 3nm 웨이퍼 용량을 경쟁하는 다른 Blackwell 기반 제품 라인입니다.

이 물리적 AI 제품들은 모두 TSMC 의 CoWoS 고급 패키징을 필요로 하지 않으며, 이는 데이터센터 GPU 생산의 주요 병목 현상이지만, 그들은 이미 제한된 3nm 웨이퍼 용량과 아시아에서 공급된 LPDDR5X 를 소비합니다.

Nvidia 의 새로운 물리적 AI 제품에 동시 작용하는 동일한 메모리 시장 역학은 동시에 오래된 제품들을 죽이고 있습니다. 4 월 말에 Nvidia 가 Jetson TX2 와 Xavier 모듈의 종료 수명 기간을 가속화했다고 보도되었으며, LPDDR4 공급이 생산을 유지하기 위해 너무 제한적이기 때문입니다. Samsung 은 LPDDR4 제조에서 벗어나고 있으며, AI 기반 수요는 더 높은 수익률을 가진 제품으로 메모리 용량을 재배치하고 있습니다.

이는 Jetson 고객들을 Orin 또는 Thor 모듈로 강제로 이끄며, 이는 이미 HBM 과 데이터센터 DRAM 수요에 의해 확장된 동일한 아시아 메모리 공급업체에서 LPDDR5X 를 사용합니다. TSMC 의 데이터센터 GPU 를 위한 CoWoS 고급 패키징은上个月 CNBC 에서 TSMC 북미 패키징 책임자가 80% 연평균 성장률로 성장하고 있다고 밝혔으며, TSMC Arizona Fab 21 에서 제조된 칩은 여전히 Taiwan 으로 포장되어 발송됩니다.

Nvidia 는 지난 년에 Foxconn 와 Wistron, Amkor 과 SPIL 이 Arizona 에 고급 패키징 시설을 구축하는 $500 억의 미국 서버 제조를 약속했습니다. 그러나 이러한 운영들은 아직 생산 규모에 도달하지 않았으며, 물리적 AI 제품 라인은 국내 용량이 흡수할 수 있는 속도로 아시아에서 공급되는 부품의 범위를 더 빠르게 확대하고 있습니다.

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Luke James 는 프리랜서 작가이자 저널리스트입니다. 그의 배경은 법률이지만, 그는 기술, 특히 하드웨어와 마이크로전자기 및 규제 모든 것에 대한 개인적인 관심을 가지고 있습니다.