Засуха на Тайване усугубляет мировой дефицит чипов

Логотип компании
24.02.2021Автор
Засуха на Тайване усугубляет мировой дефицит чипов
Производители микросхем начали закупать воду для своих заводов, так как на острове вводятся новые ограничения.

Производители микросхем начали закупать воду для своих заводов, так как на острове вводятся новые ограничения.

Мировая автомобильная промышленность уже не первый месяц испытывает острую нехватку чипов, вызванную не только пандемией, но и торговыми конфликтами между США и Китаем. Тайвань, первоначально вырвавшаяся вперед в этой гонке за счет более выгодной политической позиции, получила запросы о помощи в преодолении дефицита от Америки и Германии. Таким образом ей удалось стать ключевым узлом в глобальной цепочке поставок микросхем, однако ситуация повлекла за собой другие сложности.

Из-за высокого спроса компаниям пришлось наращивать мощности своих заводов, что неминуемо увеличило потребление ресурсов провинции. В итоге хроническая нехватка воды, на которую уже давно жаловались производители, усугубилась и практически вышла из-под контроля. На данный момент уровень воды в нескольких водохранилищах в центральном и южном регионах острова составляет менее 20%, в том числе из-за засушливого лета.

Прогноз погоды на ближайшие месяцы не сулит ничего хорошего, так что Тайваньская водная корпорация на этой неделе заявила, что провинция вступила в «самый тяжелый период». Как отметил министр экономики Ван Мэй-хуа, правительство ожидает худшего и надеется, что компании смогут сократить потребление воды на 7-11%. Основная часть ограничений коснется заводов в центральных и южных городах, где расположены крупные научные парки.

Vanguard International Semiconductor Corporation и United Microelectronics, конкуренты TSMC, подписали заранее контракты с поставщиками воды, а также начали учения по аварийным поставкам воды на предприятия в Синьчжу.

Читайте также
Являясь частью искусственного интеллекта, машинное обучение (Machine Learning, ML) открывает все больше возможностей бизнесу. Его внедряют для трансформации процессов, развития транспорта, логистики, АПК и других отраслей, а экономический эффект применения ИИ составляет более триллиона рублей. Рассмотрим, какие прикладные задачи компаний решает ML, приведем примеры внедрения, поговорим про подход Retrieval-Augmented Generation (RAG) и дадим чек-лист качественной интеграции и использования ИИ в реальном секторе.

Похожие статьи