AMD mengkonfirmasi penggunaan proses 2nm TSMC, terbuka untuk kolaborasi potensial dengan Samsung

AMD telah mengkonfirmasi bahwa itu akan menjadi salah satu pelanggan pertama yang mengadopsi teknologi proses 2NM TSMC.Prosesor EPYC Zen 6 generasi berikutnya, dengan nama sandi Venesia, akan dibangun di node N2 dan diharapkan diluncurkan pada tahun 2026.

Dalam sebuah wawancara dengan Chosun Ilbo Korea Selatan pada 14 Mei, Wakil Presiden Senior AMD Dan McNamara menyatakan bahwa TSMC saat ini memegang posisi kepemimpinan dalam teknologi 2NM, dan perusahaan ini fokus memaksimalkan efisiensi dan kinerja energi CPU.

“Kami secara aktif mengembangkan prosesor ini dan bertujuan untuk membawanya ke pasar tahun depan. Karena TSMC memimpin dalam 2NM, kami berkonsentrasi untuk menciptakan solusi produksi massal yang paling efisien dan berkinerja tertinggi,” jelas McNamara.

Ketika ditanya tentang kemungkinan bermitra dengan Samsung Foundry, McNamara menjawab, "Sementara kami memiliki hubungan lama dengan TSMC, AMD tidak terbatas untuk bekerja dengan satu perusahaan. Selama kami dapat memberikan produk dan layanan terbaik kepada pelanggan kami, kami terbuka untuk berkolaborasi dengan mitra yang cakap."

Pada Q1 2024, AMD melaporkan pendapatan $ 7,44 miliar (sekitar RMB 53,65 miliar), melebihi ekspektasi analis sebesar $ 7,13 miliar.Pendapatan dari segmen pusat data mencapai $ 3,7 miliar (sekitar RMB 26,68 miliar), menyumbang sekitar setengah dari total pendapatan.

Menurut laporan keuangan AMD, pendapatan pusat data tumbuh 57% tahun-ke-tahun.Perusahaan berencana untuk lebih memperluas penetrasi pasarnya melalui seri EPYC 4005 "Grado" yang akan datang dari CPU server tingkat menengah-ke-entri.

McNamara menekankan komitmen AMD untuk meningkatkan efisiensi dan kinerja untuk menumbuhkan pangsa pasarnya.

"Dengan setiap produk baru, AMD menunjukkan keunggulan yang jelas dalam efisiensi dan kinerja energi. Kami terus memperkuat ekosistem kami - perangkat lunak dan perangkat lunak yang sama - untuk mendukung pelanggan dalam menggunakan beban kerja AI secara lebih efektif," tambahnya.