Корпус мировых рейтингов микроэлектроники

Корпус мировых рейтингов микроэлектроники и протокол контент-анализа

В.К. Петросян (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Тома 1-6


*********

© В.К.
Петросян (Вадимир) © Lag.ru [Large Apeironic Gateway, Большой Апейронический
Портал (Шлюз), Суперпортал в Бесконечность].

При копировании данного материала и размещении его на другом сайте, ссылки
на соответствующие локации порталов Lag.ru и Proza.ru обязательны

Работа написана на основе концепции и разработок В.К. Петросяна при полноценном соавторстве (активном творческом и техническом участии) ChatGPT (OpenAI), GPT-5.6 Sol

*****

Корпус мировых рейтингов микроэлектроники и протокол контент-анализа
Период исследования: 2000–2026 годы. Историческая ретроспектива: 1947–1999 годы. Перспективные горизонты: 2035, 2050 и далее.

В.1. Назначение приложения и научная постановка задачи
Настоящее приложение формирует методологическую и документальную основу сравнительного анализа мировой микро- и наноэлектроники, её технологических лидеров, производственных центров, исследовательских организаций и стратегий развития.

В отличие от приложений А и Б, посвящённых исторической хронологии и документальной реконструкции проекта Rapidus, приложение В рассматривает систему международных рейтингов как объект самостоятельного научного исследования.

Цель состоит не просто в перечислении крупнейших полупроводниковых компаний или стран-лидеров, а в выявлении закономерностей формирования, сохранения и изменения научно-технологического превосходства.

При этом исходная методологическая проблема заключается в том, что единого общепризнанного мирового рейтинга микроэлектроники не существует.

Различные аналитические организации измеряют разные характеристики: выручку производителей, объём контрактного выпуска, производственные мощности, инвестиции в оборудование, число патентов, научные публикации, технологическую сложность процессов и позиции в глобальных цепочках создания стоимости.

Поэтому место участника в одном рейтинге не означает аналогичного положения в другом.

В настоящем исследовании предлагается построить комплексный документальный корпус рейтингов и применить к нему воспроизводимый контент-анализ.

В.2. Основные исследовательские вопросы
В рамках приложения предлагается ответить на следующие вопросы.

Какие страны, компании и исследовательские организации занимали ведущие позиции в мировой микроэлектронике на различных исторических этапах?
Как изменялись критерии технологического лидерства при переходе от классической интегральной электроники к современным нанометровым производственным процессам?
Насколько положение компании в рейтинге выручки соответствует её научно-технологическим возможностям?
Какую роль играют собственные фундаментальные исследования, международная технологическая кооперация, государственная поддержка и промышленная специализация?
Какие закономерности обнаруживаются при сравнении стратегий IBM, Intel, TSMC, Samsung, ASML, imec, Rapidus и других ключевых участников?
Можно ли обнаружить документально подтверждённые признаки ускорения процессов разработки новых технологических поколений?
Как отделить обычное технологическое развитие от технологического опережения и возможного Метаразвития?
Какие показатели в будущем могут использоваться для проверки эффективности генеральной технологии META и субтехнологий PICO и NOO?
Важнейшим методологическим положением является необходимость различать три объекта измерения.

Экономическое лидерство отражает положение организации на определённом рынке.

Научно-технологическое лидерство характеризует её способность создавать и осваивать сложные технологии.

Метатехнологическое лидерство в рамках авторской концепции предполагает способность воспроизводимо совершенствовать сами методы создания последующих поколений технологий.

Эти три уровня могут взаимодействовать, но не являются тождественными.

В.3. Границы и структура документального корпуса
В.3.1. Временные границы
Основной период контент-анализа охватывает 2000–2026 годы.

Он включает индустриализацию нанометровых полупроводниковых технологий, развитие FinFET и GAA-архитектур, освоение EUV-литографии, расширение контрактного производства и появление новых стратегий технологической конкуренции.

Период 1947–1999 годов используется как исторический сравнительный фон.

Особенно важны события создания транзистора, интегральной схемы, MOS-технологии, микропроцессора и современных вычислительных платформ.

Горизонты 2035 и 2050 годов относятся исключительно к сценарному анализу.

В.3.2. Географические границы
Корпус должен охватывать США, Японию, Южную Корею, Тайвань, Китай, государства Европейского союза, Великобританию, Израиль, Сингапур и другие территории, обладающие существенными компетенциями в отдельных сегментах полупроводниковой отрасли.

При анализе необходимо разграничивать юридическую принадлежность компании, территорию фактического производства, расположение исследовательского центра, происхождение технологической интеллектуальной собственности и рынок конечной реализации продукции.

Например, выручка американского разработчика микросхем не может автоматически трактоваться как объём полупроводникового производства на территории США.

В.3.3. Тематические границы
Корпус разделяется на семь основных направлений:

Производители и разработчики полупроводников.
Контрактные полупроводниковые производства.
Производственные мощности и оборудование.
Литография, материалы и специализированные технологические процессы.
Научные публикации и патентная активность.
Государственные программы и международная кооперация.
Перспективные электронные архитектуры и методы технологического проектирования.
Такое разделение необходимо для предотвращения ошибочных сравнений организаций, выполняющих принципиально разные функции в мировой электронной промышленности.

В.4. Классификация международных рейтингов
Для научной сопоставимости предлагается использовать следующие классы рейтинговых источников.

Класс Объект ранжирования Главный показатель
R1 Поставщики микросхем Полупроводниковая выручка
R2 Контрактные производства Foundry-выручка
R3 Страны и регионы Производственные мощности
R4 Рынки оборудования Продажи и инвестиции
R5 Разработчики оборудования Отраслевая выручка и специализация
R6 Страны и организации Патентные результаты
R7 Научные организации Публикации и цитирование
R8 Технологические программы Подтверждённые инженерные рубежи
Рейтинг R8 имеет особый статус.

Он не должен механически объединять лабораторные открытия, опытное изготовление транзисторов и массовое промышленное производство.

Каждая технологическая программа рассматривается с обязательным указанием уровня доказанности результатов.

В.5. Основной международный корпус рейтинговых источников
В.5.1. Gartner: мировые поставщики полупроводников
Gartner публикует оценки рынка полупроводников и рейтинги крупнейших поставщиков по выручке.

Преимущество этих исследований заключается в международном охвате и возможности анализировать изменение положения компаний во времени.

Однако объектом измерения является полупроводниковая выручка по методологии Gartner.

Она не равнозначна собственному физическому выпуску микросхем, числу изготовленных транзисторов или объёму технологически передового производства.

Кроме того, предварительные и окончательные оценки могут различаться.

Для корпуса необходимо сохранять дату публикации и статус каждого выпуска.

В.5.2. TrendForce: контрактное производство
TrendForce публикует квартальные и годовые исследования рынка контрактного производства полупроводников.

Основной интерес представляют рейтинги TSMC, Samsung Foundry, SMIC, UMC, GlobalFoundries и других производителей.

Данные позволяют исследовать структуру foundry-рынка, изменение рыночных долей и концентрацию производственных заказов.

Однако foundry-выручка не должна смешиваться с общей полупроводниковой выручкой компаний.

Особенно важно корректно учитывать производителей, совмещающих контрактные услуги и выпуск собственной продукции.

В.5.3. SEMI: производственная инфраструктура
SEMI предоставляет отраслевую информацию о производственных мощностях, строительстве новых предприятий, инвестициях и рынке оборудования.

Особое значение имеют материалы World Fab Forecast и Worldwide Semiconductor Equipment Market Statistics.

Они позволяют оценивать географическое распределение производственной инфраструктуры и динамику капиталовложений.

При этом расходы на оборудование характеризуют инвестиционную активность, а не автоматически достигнутый выпуск продукции.

Новый завод может строиться несколько лет.

Его проектная мощность может существенно отличаться от фактической загрузки.

Поэтому прогнозные и реализованные мощности должны кодироваться отдельно.

В.5.4. WSTS: мировой рынок полупроводников
World Semiconductor Trade Statistics представляет важный источник агрегированных данных о рынке полупроводников.

Публикации позволяют исследовать мировой объём продаж, структуру товарных категорий и динамику отрасли.

В отличие от корпоративных рейтингов, эти данные ориентированы на совокупные рыночные показатели.

Корпус должен учитывать различия между статистикой рыночного спроса, региональной структурой продаж и местом производства самих устройств.

В.5.5. WIPO: патентные показатели
Материалы Всемирной организации интеллектуальной собственности используются для анализа патентной активности.

Возможными объектами являются патентные заявки, международные заявки PCT, патентные семейства и распределение изобретений по технологическим направлениям.

Однако число патентов не является прямым измерителем научной новизны или промышленной значимости.

Кроме того, патентные результаты зависят от законодательства, корпоративных стратегий и различий в практике подачи заявок.

Для микроэлектроники необходимо использовать документированную систему технологических классов, а не только текстовый поиск по слову «semiconductor».

В.5.6. Scopus, Web of Science и SCImago
Библиометрические базы позволяют оценивать научную публикационную деятельность.

Основными показателями выступают количество работ, цитируемость, международное соавторство и тематическая специализация.

Особое внимание следует уделять публикациям по физике полупроводников, электронным материалам, наноэлектронике, литографии и вычислительным архитектурам.

Однако высокий публикационный результат не является автоматическим свидетельством промышленного лидерства.

Отдельная организация может выполнять фундаментальные исследования мирового уровня, но не располагать собственным производством микросхем.

В.5.7. IEEE IRDS: технологические дорожные карты
International Roadmap for Devices and Systems представляет самостоятельную категорию документов.

Эти материалы не следует считать обычным коммерческим рейтингом.

Они содержат оценки технологических направлений, ограничений, требований и перспектив развития электронных устройств и систем.

IRDS важна для определения исследовательского контекста и сопоставления стратегий с международно обсуждаемыми технологическими задачами.

Однако дорожная карта описывает ожидаемые и рекомендуемые направления развития, а не гарантирует достижение всех прогнозируемых характеристик.

В.6. Правила формирования корпуса
Первоначальный исследовательский массив предлагается формировать по принципу целенаправленной документальной выборки.

Каждая запись должна иметь уникальный идентификатор, источник, дату публикации, период наблюдения, объект сравнения, используемую метрику и доступную ссылку на оригинал.

При включении источников применяются следующие правила.

В корпус допускаются официальные публикации аналитических организаций, научные статьи, годовые отчёты компаний, государственные статистические материалы и документированные технологические дорожные карты.

Вторичные журналистские пересказы могут использоваться для проверки контекста, но не должны заменять доступный первичный источник количественных данных.

Не включаются материалы без установленного автора или организации, без определённого периода измерения либо без ясного описания ранжируемого показателя.

Если источник содержит только частично открытую информацию, в корпус включается исключительно доступная часть. Недостающие данные не восстанавливаются предположениями.

Доступ к платной аналитике должен осуществляться в соответствии с лицензионными условиями.

В.7. Структура реестра документов
Предлагается следующая паспортная структура документа.

Поле Содержание
DOC_ID Уникальный код
SOURCE Организация-источник
TITLE Название публикации
PUB_DATE Дата публикации
REF_YEAR Отчётный период
RANK_TYPE Класс рейтинга R1–R8
UNIT Компания, страна, завод и др.
METRIC Показатель
COVERAGE Географический и отраслевой охват
STATUS Предварительный или итоговый
URL_DOI Адрес первоисточника
ACCESS Условия доступа
NOTES Ограничения и примечания
Данная структура должна использоваться для всех документов независимо от страны, языка и организации.

При повторном выпуске одного и того же рейтинга каждую версию следует сохранять отдельно.

Особенно важно не заменять предварительные данные окончательными без фиксации истории изменений.

В.8. Единицы контент-анализа
Для повышения воспроизводимости исследования необходимо разграничить четыре уровня анализа.

Первый уровень — документ.

Исследуется публикация целиком, включая её тему, источник, временной горизонт и методологические ограничения.

Второй уровень — рейтинговая запись.

Единицей становится отдельная компания, страна или организация с конкретным местом и показателем.

Третий уровень — утверждение.

Анализируется проверяемое сообщение о научном, технологическом, производственном или экономическом достижении.

Четвёртый уровень — стратегическое положение.

Исследуется утверждение о предполагаемом способе технологического опережения, ускорения проектирования или совершенствования исследовательской системы.

Разделение этих уровней предотвращает смешение фактических количественных данных и стратегических деклараций.

В.9. Кодировочная схема контент-анализа
В.9.1. Технологическая направленность
Код Содержание
T1 Традиционная CMOS
T2 FinFET и GAA
T3 Память и HBM
T4 Литография
T5 Передовые межсоединения и корпусирование
T6 Новые материалы и Beyond CMOS
T7 Атомарно-точные технологии
T8 Интеллектуальная автоматизация проектирования
T9 Перспективные PICO/NOO
Код T9 обозначает авторскую исследовательскую категорию, а не общепринятый отраслевой стандарт.

В.9.2. Тип достижения
Код Категория
E1 Теоретическое предложение
E2 Экспериментальная демонстрация
E3 Пилотное изготовление
E4 Квалификация процесса
E5 Массовое производство
E6 Подтверждённый коммерческий результат
E7 Планируемое достижение
Категория E7 не должна считаться эквивалентом фактического результата.

В случае неопределённого статуса необходимо фиксировать отсутствие достаточных сведений, а не назначать наиболее вероятную категорию.

В.9.3. Стратегия технологического развития
Код Стратегия
S1 Последовательное освоение поколений
S2 Ускоренное догоняющее развитие
S3 Собственное технологическое лидерство
S4 Международная кооперация
S5 Специализация по отдельному сегменту
S6 Автоматизация разработки
S7 Совместное совершенствование технологических методов
Категория S7 наиболее значима для анализа предпосылок Метаразвития, но её присвоение требует документального подтверждения реального улучшения методов.

В.9.4. Степень доказательности
Предлагается различать пять уровней.

D0 — неподтверждённое утверждение.

Отсутствует достаточная проверяемая информация.

D1 — заявленная цель.

Документально подтверждён факт объявления, но не достижение результата.

D2 — корпоративное сообщение о результате.

Компания сообщила о техническом достижении, но независимая проверка не установлена.

D3 — опубликованные проверяемые данные.

Представлены методики, измерения или техническая документация, позволяющие анализировать результат.

D4 — независимое воспроизведение.

Результат подтверждён независимыми исследованиями или испытаниями.

Эта классификация предназначена для аналитической работы и не заменяет официальные стандарты технологической готовности.

В.10. Протокол процедуры контент-анализа
В.10.1. Первый этап — регистрация исследования
До начала основной обработки необходимо зафиксировать исследовательские вопросы, временные границы, классы источников, правила отбора и систему кодирования.

Любое последующее изменение методики должно сохраняться в журнале версий.

В.10.2. Второй этап — сбор документов
Документы собираются из официальных первоисточников.

Для каждой публикации сохраняются библиографическая карточка, дата получения, исходная ссылка и доступная версия документа.

При наличии лицензии и технической возможности рекомендуется сохранять неизменяемую архивную копию.

В.10.3. Третий этап — нормализация данных
Выполняется унификация названий компаний, периодов, валют, единиц измерения и категорий показателей.

При пересчёте валют обязательно сохраняются исходная сумма, валюта, дата пересчёта и применённый курс.

Следует различать календарный и финансовый годы.

В.10.4. Четвёртый этап — первичное кодирование
Каждому документу присваиваются тематические и методологические категории.

После этого кодируются отдельные рейтинговые записи и проверяемые утверждения.

Все выводы должны быть связаны с конкретными фрагментами первоисточников.

В.10.5. Пятый этап — независимое повторное кодирование
Часть корпуса передаётся второму исследователю без доступа к решениям первого.

На пилотном этапе рекомендуется независимо закодировать не менее 10–15% документов с охватом всех основных классов источников.

При этом окончательный размер контрольной выборки определяется объёмом корпуса, частотами категорий и требуемой статистической точностью.

В.10.6. Шестой этап — оценка согласованности
Необходимо определить, насколько устойчиво независимые исследователи применяют предложенные категории.

При существенных расхождениях уточняются определения, примеры и правила присвоения кодов.

После переработки кодировочной инструкции проводится повторная проверка на новой выборке.

В.10.7. Седьмой этап — количественный анализ
В зависимости от полноты данных рассчитываются распределения по странам, компаниям, технологическим категориям и периодам.

Анализируется изменение рейтинговых позиций, концентрация рынков и относительная динамика отдельных участников.

При этом необходимо контролировать изменения методологии и состава рейтингов.

В.10.8. Восьмой этап — качественный анализ
Исследуются причинные объяснения технологического лидерства.

Особое значение имеют описание инженерной организации, международной кооперации, государственной поддержки, научной инфраструктуры и механизмов ускорения разработки.

Контент-анализ документов позволяет выявлять заявленные и подтверждённые стратегии, но сам по себе не доказывает причинное влияние конкретной стратегии на экономические результаты.

В.10.9. Девятый этап — сопоставление с концепцией META
Полученные результаты сравниваются с авторской гипотезой Метаразвития.

Необходимо установить, существуют ли документально подтверждённые примеры не только ускорения отдельных технических операций, но и совершенствования самих методов последующей разработки.

Отсутствие таких примеров не доказывает физической невозможности Метаразвития.

Оно означает лишь, что соответствующий эффект не установлен рассматриваемым корпусом документов.

В.10.10. Десятый этап — публикация результатов
Итоговый исследовательский пакет должен содержать описание выборки, кодировочную инструкцию, таблицы результатов, сведения о согласованности кодирования, ограничения и ссылки на первоисточники.

По возможности следует публиковать данные и код обработки в машиночитаемом виде с соблюдением лицензионных условий.

В.11. Применение корпуса к сравнению технологических стратегий
Для целей настоящего шеститомного исследования особенно важно сопоставить несколько разных моделей технологического развития.

IBM представляет исторический пример объединения фундаментальных исследований, разработки вычислительных архитектур и создания новых промышленных платформ.

Intel — пример длительной вертикальной интеграции архитектур и производства.

TSMC — модель специализированного контрактного производства с масштабной технологической и проектной экосистемой.

Samsung Electronics — сочетание собственных полупроводниковых продуктов и контрактных производственных услуг.

ASML — специализацию на критически важном производственном оборудовании.

Imec — исследовательскую кооперацию по перспективным полупроводниковым технологиям.

Rapidus — ускоренное формирование новой производственной платформы с опорой на международное сотрудничество.

INM рассматривается отдельно как предлагаемая авторская программа разработки и экспериментальной проверки Метаразвития.

Последнюю нельзя ранжировать наравне с действующими промышленными компаниями до появления соответствующих измеримых результатов.

В.12. Методологические ограничения мировых рейтингов
В.12.1. Проблема несопоставимых показателей
Главная ошибка отраслевых сравнений состоит в построении единого рейтинга из разнородных величин.

Выручка, число патентов, производственные мощности, объём инвестиций и технологический уровень не образуют автоматически единую количественную шкалу.

При необходимости разработки интегрального индекса потребуется отдельно обосновать нормализацию, веса, устойчивость результатов и смысл самого индекса.

В.12.2. Проблема корпоративной отчётности
Корпоративные сообщения часто ориентированы на демонстрацию преимуществ компании.

Поэтому необходимо различать факт объявления результата и независимое подтверждение его эффективности.

Особенно важно это для перспективных технологических процессов и ещё не завершённых производственных программ.

В.12.3. Проблема технологических поколений
Обозначения 7 нм, 5 нм, 3 нм и 2 нм не представляют единой универсальной метрической шкалы.

Разные производители могут использовать различные архитектуры, характеристики плотности, энергетические параметры и определения технологических поколений.

Следовательно, сравнение только по названию узла является недостаточным.

В.12.4. Проблема патентной и публикационной активности
Высокое количество патентов или научных статей не гарантирует соответствующего количества значимых открытий.

Необходимы дополнительные показатели научного качества, промышленного внедрения и практической результативности.

В.12.5. Проблема авторской интерпретации Метаразвития
Метаразвитие представляет самостоятельную авторскую концепцию.

Нельзя автоматически приписывать существующим корпорациям реализацию META только потому, что они применяют искусственный интеллект или ускоряют разработку микросхем.

Для подобных выводов требуется отдельная экспериментальная программа.

В.13. Значение корпуса для исследования опережения опережения
Сопоставление международных рейтингов позволяет выявлять изменение экономического и технологического положения организаций.

Однако само по себе перемещение компании на несколько строк вверх не доказывает совершенствования методов создания новых технологий.

Для исследования опережения опережения требуются дополнительные данные о длительности исследовательских циклов, стоимости разработок, воспроизводимости технологических результатов и последовательных улучшениях методик.

Таким образом, корпус рейтингов выполняет вспомогательную, но принципиально важную функцию.

Он формирует историческую и экономическую базу сравнения, относительно которой в будущем может оцениваться эффективность NOO, PICO и META.

При этом центральный показатель Метаразвития должен быть связан не с величиной выручки отдельной компании, а с подтверждённым совершенствованием методов создания последующих технологий.

В.14. Заключение к приложению В
Мировая микро- и наноэлектроника представляет собой сложную международную систему, в которой научно-технологическое лидерство распределено между многочисленными организациями и странами.

Одни участники обладают передовыми производственными процессами.

Другие контролируют критически важное оборудование.

Третьи специализируются на архитектуре микросхем, материалах или исследовательской инфраструктуре.

Поэтому единый рейтинг технологического превосходства неизбежно зависит от выбранного показателя.

В рамках настоящего приложения предложена методология формирования документального корпуса, позволяющая разделять разные типы лидерства и сопоставлять их в исторической динамике.

Особое значение имеет разработанная система кодирования научно-технических достижений.

Она позволяет различать теоретические предложения, экспериментальные демонстрации, пилотное изготовление, промышленную квалификацию и коммерческую реализацию.

Для авторской концепции Метаразвития это разграничение имеет фундаментальное значение.

Необходимо понимать разницу между созданием нового технологического продукта, ускоренным освоением известной технологии и воспроизводимым совершенствованием самой способности создавать новые технологии.

Главный методологический вывод: объективное исследование технологического опережения требует сопоставимых измерений, документально подтверждённых результатов и воспроизводимого анализа, а доказательство опережения опережения — дополнительно измеримого совершенствования методов последующего технологического развития.

В.15. Эмпирическая часть корпуса: контрольные рейтинги 2025 года
Представленные ниже сведения позволяют наполнить предложенную методологию проверенными количественными данными. Они показывают, почему рейтинги поставщиков, контрактных производств и рынков оборудования необходимо анализировать раздельно.

В.15.1. Gartner: десять крупнейших поставщиков полупроводников
Выручка в 2025 году, млрд долл. США. Предварительная оценка Gartner, опубликованная 12 января 2026 года.

0 млрд долл.35 млрд долл.70 млрд долл.105 млрд долл.140 млрд долл.NVIDIASamsungSK hynixIntelMicronQualcommBroadcomAMDAppleMediaTek

Источник: Gartner, 12 января 2026 года. Выручка поставщиков, а не объём физического производства.

Общий мировой объём полупроводниковой выручки Gartner оценивала в 793,4 млрд долларов. Первое место занимала NVIDIA с долей 15,8%, затем Samsung Electronics с 9,1% и SK hynix с 7,6%.

Эта структура отражает усиление спроса на ИИ-ускорители и высокоскоростную память, но не означает, что NVIDIA обладает крупнейшими собственными заводами полупроводникового производства.


gartner.com

В.15.2. TrendForce: рейтинг контрактного производства
В отличие от рейтинга Gartner, исследование TrendForce охватывает контрактные полупроводниковые производства.

По результатам 2025 года TSMC сохраняла первое место, Samsung Foundry — второе, SMIC — третье. В первую пятёрку также входили UMC и GlobalFoundries.

Выручка десятки крупнейших foundry-производителей составила приблизительно 169,5 млрд долларов за 2025 год, что на 26,3% больше показателя предыдущего года.


TrendForce

+1

Место Производитель Страна или территория базирования
1 TSMC Тайвань
2 Samsung Foundry Южная Корея
3 SMIC Китай
4 UMC Тайвань
5 GlobalFoundries США
Сопоставление таблиц Gartner и TrendForce демонстрирует фундаментальное различие: крупнейший поставщик микросхем по выручке не обязательно является крупнейшим контрактным изготовителем.

В.15.3. SEMI: территориальное распределение рынка оборудования
Региональные продажи полупроводникового производственного оборудования в 2025 году, млрд долл. США. Источник: SEMI, 7 апреля 2026 года.

0 млрд долл.15 млрд долл.30 млрд долл.45 млрд долл.60 млрд долл.КитайТайваньЮжная КореяСеверная АмерикаЯпонияОстальной мирЕвропа

Источник: SEMI WWSEMS. Показатель характеризует рынок приобретённого оборудования, не мощности установок.

По данным SEMI, мировой объём продаж полупроводникового производственного оборудования достиг 135,1 млрд долларов в 2025 году. На Китай, Тайвань и Южную Корею приходилось около 79% этого рынка.


SEMI

Однако данный рейтинг показывает, где оборудование было продано и приобретено, а не где оно произведено. Его также нельзя напрямую использовать как рейтинг производительности действующих фабрик.

В.16. Стандарт проверки воспроизводимости контент-анализа
Для окончательной научной редакции приложения предлагается дополнить протокол следующими обязательными параметрами.

В.16.1. Двойное кодирование
Для проверки надёжности контент-анализа применяется независимое кодирование двумя исследователями.

До начала основной обработки необходимо провести пилотное кодирование, уточнить неоднозначные категории и зафиксировать окончательную кодировочную инструкцию.

В случае существенных расхождений между исследователями кодировочная схема пересматривается.

В.16.2. Коэффициент согласованности
Для категориальных переменных рекомендуется использовать коэффициент альфа Криппендорфа, поскольку он учитывает случайное совпадение кодов и допускает работу с несколькими кодировщиками и неполными данными.

В качестве практического ориентира могут использоваться следующие пороги:

0,800 и выше — достаточная согласованность для большинства выводов;
от 0,667 до 0,799 — ограниченно приемлемая согласованность, выводы требуют осторожности;
ниже 0,667 — кодирование требует пересмотра.
Эти значения представляют методологические ориентиры, а не универсальные требования для всех исследовательских задач.

Фактические значения надёжности должны быть рассчитаны после проведения кодирования. Настоящее приложение не содержит утверждения о выполнении такого расчёта.

В.16.3. Правила обработки отсутствующих данных
Предлагается различать четыре ситуации.

NA-1: показатель не опубликован.

NA-2: показатель неприменим к данному участнику.

NA-3: сведения противоречивы или требуют проверки.

NA-4: доступ ограничен лицензией либо отсутствует полный текст.

Ни одна из этих ситуаций не должна автоматически интерпретироваться как нулевое значение.

В.16.4. Проверка устойчивости рейтингов
Если разрабатывается интегральная система сравнения, необходимо проверить, насколько результаты зависят от выбранных весов, способов нормализации и состава участников.

При изменении методологии ранжирования следует создавать новую версию индекса, сохраняя исходные данные.

Интегральный рейтинг не должен публиковаться, если его результат существенно зависит от произвольных исследовательских решений.

В.16.5. Документирование результатов
Итоговый исследовательский архив должен содержать:

Реестр первоисточников.
Исходные рейтинговые данные.
Описание правил кодирования.
Результаты независимого кодирования.
Протокол разрешения расхождений.
Сведения о статистической надёжности.
Аналитические таблицы.
Журнал изменений методологии.
Все документы должны сохранять собственные идентификаторы, обеспечивающие возможность проверки каждой опубликованной величины.

Методологическая основа этого раздела соответствует подходу Клауса Криппендорфа, изложенному в четвёртом издании Content Analysis: An Introduction to Its Methodology (2018).


sagepub.com

В.17. Библиография к приложению В
Библиография. Корпус мировых рейтингов микроэлектроники и протокол контент-анализа
I. Международные рейтинги компаний и полупроводниковых рынков
1. Gartner. Gartner Says Worldwide Semiconductor Revenue Grew 21% in 2025. — January 12, 2026.


Первичный источник рейтинга крупнейших поставщиков полупроводников за 2025 год. Данные предварительные.

2. Gartner. Gartner Says Worldwide Semiconductor Revenue Grew 18% in 2024. — February 3, 2025.


Сопоставительный источник для исследования рынка 2024 года. При анализе необходимо учитывать последующие пересмотры оценок.

3. TrendForce. AI Demand Drives 4Q25 Global Top 10 Foundries Revenue Up 2.6% QoQ; Samsung Gains Share and Tower Moves Up in Rankings. — March 12, 2026.

Первичный источник данных о глобальном рынке контрактных полупроводниковых производств.

4. TrendForce. 4Q25 Revenue Ranking among Top 10 Global Foundries. — March 2026.

https://www.trendforce.com/research/download/RP260306KW3
Специализированное исследование структуры foundry-рынка. Полный отчёт предоставляется на условиях TrendForce.

II. Производственные мощности, оборудование и промышленная инфраструктура
5. SEMI. SEMI Reports Global Semiconductor Equipment Billings Reached $135 Billion in 2025, Up 15% Year-on-Year. — April 7, 2026.

Официальные данные о региональной структуре продаж полупроводникового производственного оборудования.

6. SEMI. Eighteen New Semiconductor Fabs to Start Construction in 2025, SEMI Reports. — January 7, 2025.

Источник о планируемых новых производственных объектах и географическом распределении проектов строительства.

7. SEMI. World Fab Forecast. — Отраслевая база данных и периодические выпуски.

https://www.semi.org
Источники данных о производственных мощностях, проектах строительства и технологической инфраструктуре. Подробные выпуски могут требовать платного доступа.

8. World Semiconductor Trade Statistics. Semiconductor Market Data and Forecasts. — WSTS.

https://www.wsts.org
Отраслевая статистика мирового рынка полупроводников, используемая для анализа его структуры и динамики.

III. Патентная статистика и научная библиометрия
9. World Intellectual Property Organization. World Intellectual Property Indicators. — WIPO, периодическое статистическое издание.

https://www.wipo.int
Международные показатели патентной активности и интеллектуальной собственности.

10. World Intellectual Property Organization. International Patent Classification (IPC). — WIPO.

https://www.wipo.int/classifications/ipc/en
Международная патентная классификация для построения воспроизводимых технологических поисковых выборок.

11. Elsevier. Scopus: Abstract and Citation Database.

https://www.scopus.com
Библиографические данные для исследования научной публикационной деятельности.

12. Clarivate. Web of Science Core Collection.

https://www.webofscience.com
Библиометрические данные для анализа исследований, публикаций и цитирования.

13. SCImago. SCImago Journal & Country Rank.

https://www.scimagojr.com
Публичная аналитическая платформа для сравнительного исследования публикационной активности журналов и стран.

IV. Дорожные карты мировой электроники
14. IEEE. International Roadmap for Devices and Systems (IRDS). 2024 Edition. — IEEE, 2024.

Home
Международные материалы по перспективным электронным устройствам, вычислительным системам и технологическим ограничениям.

15. Semiconductor Industry Association; Boston Consulting Group. Strengthening the Global Semiconductor Supply Chain in an Uncertain Era. — 2024.

Home
Отраслевое исследование международной производственной структуры и устойчивости цепочек поставок. Использовать с учётом аналитических допущений и отраслевой позиции авторов.

V. Научная методология контент-анализа
16. Krippendorff K. Content Analysis: An Introduction to Its Methodology. — 4th ed. — Thousand Oaks: SAGE Publications, 2018.

https://www.sagepub.com
Фундаментальный методологический источник по построению корпуса текстов, выборке, кодированию и оценке надёжности результатов.

17. Neuendorf K. A. The Content Analysis Guidebook. — 2nd ed. — Thousand Oaks: SAGE Publications, 2017.

https://us.sagepub.com
Методика организации количественного контент-анализа, разработки категорий и проверки кодирования.

18. Bardin L. L’analyse de contenu. — Paris: Presses Universitaires de France, 1977.

Классическое исследование методологии контент-анализа и интерпретации документальных материалов.

VI. Авторская концепция META–PICO–NOO
19. Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Тома 1–6. — Авторское исследование.

https://lag.ru
Авторская концептуальная основа анализа технологического лидерства, опережения опережения, совместного развития PICO и NOO и исследовательской программы INM.

Выходные данные и библиографические адреса отдельных томов необходимо сверить с окончательными авторскими публикациями.

VII. Соответствие источников направлениям анализа
Направление Источники
Рейтинги поставщиков микросхем 1, 2
Рейтинги foundry 3, 4
Производство и оборудование 5–8, 15
Патенты и публикации 9–13
Технологические перспективы 14, 15
Контент-анализ 16–18
Концепция Метаразвития 14, 16, 19
Методологическое примечание к библиографии
Перечисленные источники неоднородны по характеру, полноте и доступности.

Международные отраслевые рейтинги основаны на статистических методологиях соответствующих организаций. Научные базы содержат библиометрические данные. Технологические дорожные карты включают экспертные оценки и прогнозные положения.

Поэтому сопоставление результатов возможно только после установления границ выборки и правил интерпретации каждого показателя.

Настоящее приложение содержит проверенные примеры рейтинговых данных и разработанный протокол контент-анализа. Оно не представляет собой утверждение о завершённом кодировании всех мировых рейтингов 2000–2026 годов.

Полномасштабная количественная обработка потребует формирования архивного массива, обеспечения доступа к необходимым выпускам и независимой проверки результатов.

Дата подготовки: 24 октября 2026 года.

В.18. Итоговый исследовательский статус приложения
Компонент Состояние
Классификация мировых рейтингов Разработана
Реестр основных источников Сформирован
Примеры количественных данных за 2025 год Включены
Кодировочная схема Разработана
Протокол контент-анализа Разработан
Надёжность независимого кодирования Подлежит измерению
Полный машиночитаемый корпус за 2000–2026 годы Требует дальнейшего наполнения
Интегральная оценка Метаразвития Не рассчитывается без проверяемых данных
Главный результат приложения В — создание исследовательской основы для перехода от субъективных оценок технологического лидерства к документально подтверждённому сравнительному анализу мировой электронной промышленности.

В контексте шеститомника это принципиально важно: прежде чем ставить задачу опережения опережения, необходимо определить, что именно считается технологическим опережением, какими показателями оно измеряется и какие документы позволяют независимо проверить достигнутые результаты.

Именно эта методологическая основа может использоваться в последующих исследованиях IBM, Rapidus и проектируемой системы INM–META–PICO–NOO.

*******