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Nvidia जैसे AI चिप्स को कैसे डिज़ाइन और निर्मित किया जाता है

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संक्षेप में

AI चिप्स को Nvidia जैसी कंपनियों द्वारा विशेष सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके डिज़ाइन किया जाता है ताकि सर्किट को बाहर रखा जा सके, फिर TSMC जैसी अनुबंध निर्माता कंपनियों द्वारा सैकड़ों लिथोग्राफी, एचिंग और पैकेजिंग चरणों के माध्यम से भौतिक रूप से निर्मित किया जाता है जो एक साल से अधिक समय लेते हैं। उपकरण निर्माता ASML कहता है कि इस प्रक्रिया पर निर्भर लिथोग्राफी मशीनों की मांग कम से कम 2028 तक आपूर्ति को पार कर जाएगी, भले ही Nvidia के अपने शेयर इस हफ्ते असंबंधित, मुद्रास्फीति-संचालित बाजार की गतिविधियों पर गिरे हों।

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Nvidia के शेयर अक्टूबर 2026 में बुधवार को 3% से अधिक गिरे और अगले दिन पूर्व-बाजार व्यापार में और भी अधिक गिरे, क्योंकि एक गर्मागर्म US मुद्रास्फीति रीडिंग ने बांड यील्ड को बढ़ाया और चिप स्टॉक में एक व्यापक बिक्री को ट्रिगर किया, Yahoo Finance के अनुसार। एक ही रिपोर्ट में कहा गया कि क्लाउड प्रदाता CoreWeave अपने ऋण भार के बारे में चिंताओं के बीच 16% से अधिक गिरा, Marvell Technology और SK Hynix भी चीनी प्रतिस्पर्धा के बारे में अलग चिंताओं के बीच गिरे, और निवेशक TSMC के त्रैमासिक परिणामों की प्रतीक्षा कर रहे थे, जिनसे लाभ में 60% वृद्धि दिखने की उम्मीद थी।

बिक्री ब्याज दर और ऋण संबंधी चिंताओं से जुड़ी थी न कि इस बात में किसी बदलाव से कि AI चिप्स कैसे बनाए या बेचे जाते हैं। लेकिन इसने चिप्स के पीछे की उद्योग पर नई ध्यान आकर्षित की है — एक प्रक्रिया जो दो बहुत अलग व्यवसायों में विभाजित है: एक चिप को डिजाइन करना, और इसे निर्मित करना।

डिजाइन: कुछ भी बनाए जाने से पहले सर्किट को खींचना

Nvidia जैसी कंपनियां अपनी चिप factories नहीं चलाती हैं। 'fabless' मॉडल के तहत, Nvidia चिप आर्किटेक्चर और सॉफ़्टवेयर डिजाइन करता है — जैसे कि इसका CUDA प्लेटफ़ॉर्म — और बाहरी foundries पर उत्पादन के लिए निर्भर करता है, Institute for AI Policy and Strategy (IAPS) के अनुसार। The Motley Fool Nvidia के GPUs को हार्डवेयर के रूप में वर्णित करता है जो AI मॉडल के पीछे प्रशिक्षण और अनुमान कार्य करता है।

IAPS समझाता है कि चिप डिजाइन उच्च-स्तरीय आवश्यकताओं से शुरू होता है, जिन्हें आर्किटेक्ट electronic design automation (EDA) सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके विस्तृत सर्किट लॉजिक में बदल देते हैं। डिजाइनर या तो घटकों को खरोंच से बनाते हैं या तैयार किए गए 'IP cores' को लाइसेंस देते हैं, फिर डिजाइन को अनुकरण और औपचारिक रूप से सत्यापित करते हैं इससे पहले कि यह एक विशिष्ट foundry की प्रक्रिया से मेल खाती निर्माण फ़ाइलों में अनुवादित हो। IAPS कहता है कि 'चिप डिजाइन एक कठिन और परिश्रमसाध्य प्रक्रिया है,' यह नोट करते हुए कि Nvidia और AMD जैसे डिजाइनर दसियों हजार लोगों को नियुक्त करते हैं और एक अत्याधुनिक AI चिप को डिजाइन करने में एक साल या उससे अधिक समय लग सकता है।

निर्माण: सिलिकॉन वेफर पर सैकड़ों चरण

एक बार डिजाइन पूरा हो जाने के बाद, यह एक foundry में चला जाता है — अक्सर सबसे उन्नत AI चिप्स के लिए Taiwan का TSMC। निर्माण अत्यधिक शुद्ध 300mm सिलिकॉन वेफर और photomasks के एक सेट से शुरू होता है जो सर्किट पैटर्न को एनकोड करते हैं, IAPS के अनुसार। चिप को ही बनाने में सैकड़ों दोहराए गए चरण शामिल होते हैं: सामग्री की परतों को जमा करना, उन्हें प्रकाश-संवेदनशील photoresist के साथ masks के माध्यम से पैटर्न करना (photolithography), ions के स���थ sections को dope करना उनकी विद्युत गुणों को सेट करने के लिए, सतह को चपटा करना, और घटकों को एक साथ तार करने के लिए धातु परतों को जोड़ना।

लिथोग्राफी चरण extreme ultraviolet (EUV) मशीनों पर निर्भर करता है जो विशेष रूप से Dutch कंपनी ASML द्वारा बनाई जाती हैं। अक्टूबर 14 को अपने तीसरे त्रैमासिक 2026 के परिणामों की रिपोर्ट करते हुए, ASML ने कहा कि बिक्री €11.7 बिलियन तक पहुंची, साल दर साल 55% ऊपर, निवल आय €5 बिलियन तक दोगुनी हो गई, Euronews के अनुसार। रिकॉर्ड बिक्री और एक उन्नत 2026 outlook के बावजूद, ASML ने कहा कि 2027 और 2028 के लिए इसकी योजनाबद्ध 30%-प्रति-वर्ष क्षमता में वृद्धि फिर भी ग्राहक के आदेशों को पूरा करने के लिए पर्याप्त नहीं होगी। ASML के मुख्य कार्यकारी Christophe Fouquet ने कहा कि ग्राहक अब वर्षों में advance में मशीनें बुक कर रहे हैं।

ग्राहक हमसे हर दिन अधिक tools प्राप्त करने के लिए कह रहे हैं।

— Christophe Fouquet, ASML के CEO, Euronews द्वारा उद्धृत

पैकेजिंग नई बाधा बन गई है

एक वेफर के fabricate होने के बाद, इसे व्यक्तिगत dies में काटा जाता है, परीक्षण किया जाता है, और एक तैयार पैकेज में assembled किया जाता है — एक चरण जो IAPS Assembly, Test और Packaging (ATP) कहता है। AI चिप्स के लिए, यह चरण अब fabrication जितना ही महत्वपूर्ण है। TSMC एक तकनीक का उपयोग करता है जिसे Chip-on-Wafer-on-Substrate (CoWoS) कहा जाता है एक processor die को एक interposer पर high-bandwidth memory की कई परतों के साथ stack करने के लिए, जो IAPS कहता है कि TSMC Nvidia के H100 चिप्स पर लागू करता है। TSMC की अक्टूबर 2026 की अपनी roadmap announcement, एक अगली पीढ़ी A13 production node और विस्तारित CoWoS पैकेजिंग को कवर करते हुए, कहती है कि एक भविष्य '14-reticle size' CoWoS format 2028 तक लगभग 20 HBM memory stacks के साथ लगभग दस बड़ी compute dies को एकीकृत करेगा।

TSMC की अपनी roadmap announcement CoWoS advanced पैकेजिंग को AI-संचालित मांग को पूरा करने के लिए वर्णित करती है, 2028 तक 14-reticle format की ओर बढ़ रही है और 2029 में आगे का विस्तार। वह trajectory AI चिप supply chain में एक व्यापक बदलाव की ओर इशारा करती है — सिलिकॉन fabrication से packaging की ओर एक बढ़ती हुई बाधा के रूप में — यहां तक कि ASML, एक lithography tools निर्माता न कि packaging equipment, लगातार अपनी मशीनों के लिए रिकॉर्ड मांग की रिपोर्ट कर रहा है।

AI का भी निर्माण प्रक्रिया में उपयोग किया जा रहा है

Nvidia और TSMC ने निर्माण प्रक्रिया के अंदर ही AI tools लागू करना शुरू कर दिया है। Nvidia की अपनी announcement के अनुसार, TSMC Nvidia के cuLitho सॉफ़्टवेयर का उपयोग करता है computational lithography को तेज करने के लिए — photomasks को डिजाइन करने के लिए आवश्यक गणना — जिसे Nvidia CPU-आधारित तरीकों की तुलना में 20-50% में लागत-प्रभावशीलता या चक्र समय में सुधार के रूप में वर्णित करता है। कंपनियों ने chemistry simulations के लिए Nvidia के cuEST library का उपयोग करने, production line पर defect detection के लिए vision-AI tools, और एक प्रारंभिक-चरण virtual-factory project जिसे 'FabTwin' कहा जाता है, Nvidia के Omniverse platform पर निर्मित, fab layouts को test करने के लिए इससे पहले कि वे निर्मित हों, का भी वर्णन किया।

मानक GPU के विकल्प डिजाइन

हर कंपनी Nvidia की architecture का पालन नहीं करती है। The Motley Fool रिपोर्ट करता है कि Cerebras Systems एक एकल विशाल चिप बनाता है — इसका Wafer-Scale Engine — जिसे वह Nvidia के B200 GPU की तुलना में 58 गुना बड़ा बताता है, कई छोटी चिप्स को एक साथ जोड़ने के बजाय एक silicon के एक टुकड़े पर compute और memory की बड़ी मात्रा को एकीकृत करता है। Cerebras कहता है कि यह डिजाइन कुछ workloads के लिए GPU-based systems की तुलना में 15 गुना तेजी से inference speeds प्रदान करता है, एक approach जिसे the Fool AI hardware में Nvidia की प्रभावशाली स्थिति के लिए एक सीधी design चुनौती के रूप में frames करता है।

AI चिप supply chain में कौन क्या करता है
कंपनीभूमिकामुख्य विवरण
NvidiaFabless चिप डिजाइनरGPU architecture और CUDA सॉफ़्टवेयर को डिजाइन करता है; IAPS के अनुसार factories के मालिक नहीं है
TSMCFoundry / निर्माताचिप्स को fabricate करता है और CoWoS advanced पैकेजिंग चलाता है; 2029 production के लिए A13 process node को unveil किया
ASMLलिथोग्राफी उपकरण निर्माताEUV मशीनों का एकमात्र supplier; Q3 2026 में €11.7bn बिक्री, कहता है कि supply 2028 तक मांग से पीछे रहेगी
Cerebras Systemsवैकल्पिक चिप डिजाइनरकई जुड़ी GPUs के बजाय एक एकल बड़ी Wafer-Scale Engine चिप बनाता है, The Motley Fool के अनुसार

प्रश्न

इस हफ्ते Nvidia का स्टॉक क्यों गिरा?
Yahoo Finance ने रिपोर्ट किया कि गिरावट एक गर्मागर्म US मुद्रास्फीति reading के बाद हुई जिसने bond yields को बढ़ाया, Nvidia के उत्पादों के बारे में किसी कंपनी-विशिष्ट समाचार के बजाय chip और AI-linked stocks में एक व्यापक sell-off को trigger किया।
क्या Nvidia अपनी खुद की चिप्स बनाता है?
नहीं। IAPS के अनुसार, Nvidia एक 'fabless' मॉडल का पालन करता है: यह chip architecture और सॉफ़्टवेयर को डिजाइन करता है लेकिन शारीरिक उत्पादन को foundries, मुख्य रूप से TSMC को outsource करता है।
चिप पैकेजिंग को बाधा कहा जाता है?
TSMC की अपनी roadmap announcement इसके CoWoS advanced पैकेजिंग — जो compute dies को high-bandwidth memory के साथ stack करता है — को 2028 तक एक denser '14-reticle' format की ओर विस्तारित होने के रूप में वर्णित करती है, AI chip supply chain में packing capacity को काटने के रूप में, silicon fabrication के साथ इशारा करते हुए।
ASML ने भविष्य के chip-equipment supply के बारे में क्या कहा?
Euronews ने रिपोर्ट किया कि ASML, EUV lithography मशीनों का एकमात्र निर्माता, Q3 2026 में €11.7 बिलियन की रिकॉर्ड बिक्री पोस्ट की लेकिन कहा कि 2027 और 2028 के लिए इसकी योजनाबद्ध क्षमता में वृद्धि अभी भी ग्राहक की मांग को पूरी तरह से पूरा नहीं करेगी।
क्या Nvidia के GPU डिजाइन का कोई विकल्प है?
The Motley Fool रिपोर्ट करता है कि Cerebras Systems एक एकल बड़ी Wafer-Scale Engine चिप बनाता है, जो Nvidia के B200 से 58 गुना बड़ी है, एक अलग design approach के रूप में जो कुछ AI workloads के लिए तेजी से inference को लक्ष्य करता है।

स्रोत

  1. Yahoo Finance — Nvidia stock sinks as chip sell-off deepens on hot inflation data
  2. The Motley Fool — Is Nvidia Still the Best AI Stock to Buy in 2026, or Is This a Challenger?
  3. TSMC — A13 Technology unveiled at 2026 North America Technology Symposium
  4. Euronews — ASML posts record €11.7 billion in sales but warns it can't keep up with AI demand
  5. Institute for AI Policy and Strategy — How AI Chips are Made
  6. Nvidia Newsroom — NVIDIA and TSMC Bring AI Into Fabs to Advance Semiconductor Design and Manufacturing

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