英特爾和三星正在研發(fā)先進(jìn)的制程節(jié)點(diǎn)和先進(jìn)的封裝技術(shù)，但目前所有大型廠商都已 100% 依賴臺積電。

大型語言模型（例如 ChatGPT 等 LLM）正在推動(dòng)數(shù)據(jù)中心 AI 容量和性能的快速擴(kuò)展。更強(qiáng)大的 LLM 模型推動(dòng)了需求，并需要更多的計(jì)算能力。

AI 數(shù)據(jù)中心需要 GPU/AI 加速器、交換機(jī)、CPU、存儲和 DRAM。目前，大約一半的半導(dǎo)體用于 AI 數(shù)據(jù)中心。到 2030 年，這一比例將會更高。

臺積電在 AI 數(shù)據(jù)中心邏輯半導(dǎo)體領(lǐng)域幾乎占據(jù) 100% 的市場份額。臺積電生產(chǎn)：

Nvidia GPU、NVLink 和 CPU。

AMD CPU 和 GPU。

英特爾 CPU。

適用于 Microsoft、Amazon、Google 和 Open AI 的 AI 加速器（與 Broadcom、Marvell、Alchip 和 Mediatek 共同設(shè)計(jì)）。

Broadcom 和 Astera 交換機(jī)。

ASpeed 底板管理芯片。

臺積電唯一沒有生產(chǎn)的必需 AI 數(shù)據(jù)中心芯片是存儲器：HBM、DDR、閃存。

AI 數(shù)據(jù)中心芯片代工，為何青睞臺積電？

臺積電擁有 AI 數(shù)據(jù)中心必須具備的四大要素：

• 最先進(jìn)的工藝技術(shù)和產(chǎn)量。

• 最先進(jìn)的封裝技術(shù)和產(chǎn)量。

• 能夠快速將復(fù)雜的新產(chǎn)品提升至每月大批量生產(chǎn)。

• 擁有提前數(shù)年開發(fā)并批量交付的財(cái)務(wù)實(shí)力。

先進(jìn)制程技術(shù)：AI 數(shù)據(jù)中心芯片，尤其是 AI 加速器，需要最先進(jìn)的制程技術(shù)才能在芯片上集成最多的晶體管。像格芯這樣的代工廠，目前無力承擔(dān)先進(jìn) FinFET 節(jié)點(diǎn)的開發(fā)資金。目前只有英特爾、三星和臺積電擁有 2 納米及以下制程技術(shù)和路線圖。

先進(jìn)的封裝技術(shù)： LLM 模型的規(guī)模呈指數(shù)級增長，即使采用最先進(jìn)的工藝節(jié)點(diǎn)和最大的光罩尺寸，單個(gè) GPU 芯片也無法處理該模型。運(yùn)行 LLM 模型需要多個(gè) GPU/AI 加速器。對于多芯片系統(tǒng)，瓶頸在于芯片間的數(shù)據(jù)速率。使用 200 Gb/s 銅互連的芯片間數(shù)據(jù)速率與片上數(shù)據(jù)速率相比非常非常慢。

解決方案是采用先進(jìn)的封裝技術(shù)，將多個(gè) GPU 芯片和 HBM 內(nèi)存集成在多光罩基板上，并通過極快的芯片間數(shù)據(jù)傳輸，打造 GPU 計(jì)算組件。臺積電始終領(lǐng)先于客戶需求，持續(xù)研發(fā)。未來 AI 加速器將采用共封裝光通信技術(shù)，取代銅連接。臺積電于 2024 年宣布推出 COUPE 工藝，用于將光學(xué)引擎集成到先進(jìn)的封裝中。英偉達(dá)今年早些時(shí)候宣布推出首款采用該技術(shù)的橫向擴(kuò)展交換機(jī)。

圖 2：HBM、多個(gè) AI 芯片、電壓調(diào)節(jié)器和 CPO 集成在一個(gè)封裝中。來源：臺積電

為了確保良率和產(chǎn)能提升，先進(jìn)封裝中的所有芯片都必須由臺積電代工。唯一非臺積電代工的芯片是 DRAM 內(nèi)存和無源芯片。

臺積電早在幾年前就開始開發(fā)多芯片基板封裝，當(dāng)時(shí) HBM 開始被 GPU 采用，并且不斷提升其產(chǎn)品的尺寸和復(fù)雜性。他們最近宣布了一種晶圓尺寸的基板：

圖 3：更大的基板通過更快的芯片間數(shù)據(jù)傳輸速率提高了計(jì)算速度。來源：臺積電

產(chǎn)能上，臺積電擁有全球最先進(jìn)的制程和封裝技術(shù)產(chǎn)能，其中美國占有相當(dāng)大且不斷增長的份額。

2024 年第四季度，臺積電在全球晶圓代工市場的份額達(dá)到 67%，較 2023 年初增長約 10%。三星的份額為 11%。英特爾則被歸類為「其他」。臺積電在先進(jìn)制程晶圓代工領(lǐng)域的份額要高得多。

臺積電正在增加其在美國最先進(jìn)節(jié)點(diǎn)的產(chǎn)能比例。該公司計(jì)劃在亞利桑那州生產(chǎn) N2 和 A16 節(jié)點(diǎn)，目標(biāo)是使這些節(jié)點(diǎn)總產(chǎn)量的約三分之一來自美國。該公司將繼續(xù)先在中國臺灣開發(fā)最先進(jìn)節(jié)點(diǎn)。

摩根士丹利估計(jì)，到 2026 年，臺積電將占據(jù)全球 90% 的 CoWoS（先進(jìn)封裝）產(chǎn)能，其余產(chǎn)能將由安靠（Amkor）、聯(lián)華電子（UMC）和日月光（ASE）占據(jù)，英特爾和三星的數(shù)據(jù)未提及。臺積電在美國也擁有大量且不斷增長的先進(jìn)封裝產(chǎn)能。

當(dāng) Nvidia、亞馬遜或谷歌需要 AI 加速器時(shí)，它們不僅需要先進(jìn)的工藝和先進(jìn)的封裝，還需要臺積電的產(chǎn)能和可預(yù)測性，以確保它們能夠快速提升產(chǎn)能并填滿其數(shù)據(jù)中心。臺積電已經(jīng)向蘋果證明了，它們能夠快速可靠地大規(guī)模生產(chǎn)多個(gè)復(fù)雜芯片。

財(cái)務(wù)實(shí)力上，臺積電的市值接近 1 萬億美元，資產(chǎn)負(fù)債表非常強(qiáng)勁。他們的最終客戶是開發(fā)和提供前沿 LLM 的公司：微軟、亞馬遜、谷歌、OpenAI，這些公司都是市值達(dá)到萬億美元的公司（或有望達(dá)到萬億美元）。他們希望選擇規(guī)模龐大、可靠且財(cái)力雄厚的供應(yīng)商。

歸根結(jié)底，臺積電最大的競爭優(yōu)勢在于其管理實(shí)力與深度，以及其運(yùn)營公司的系統(tǒng)/流程。臺積電能夠處理分布在多個(gè)國家的數(shù)十家晶圓廠的極其復(fù)雜的技術(shù)問題。他們的連續(xù)性是關(guān)鍵因素。

到 2030 年，GPU/LLM/HyperScalers 可能會成為臺積電的主要客戶。

如今，數(shù)據(jù)中心的絕大部分 AI 計(jì)算都基于 Nvidia，而 Nvidia 是臺積電最大的客戶之一。

AMD 目前的市場份額較小，但其 GPU 產(chǎn)品正在追趕 Nvidia；AMD 在擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)和軟件方面仍有待改進(jìn)，但看來他們的市場份額有望提升?？蛻粝Ｍ麚碛懈噙x擇，因此他們愿意給 AMD 一個(gè)機(jī)會。6 月 12 日舉行的 Advancing AI AMD 活動(dòng)展示了多家主要廠商使用 AMD AI 來支持其模型，并取得了良好的效果。

AMD 首席執(zhí)行官蘇姿豐 (Lisa Su) 預(yù)測，數(shù)據(jù)中心 AI 加速器的潛在市場規(guī)模 (TAM) 將以每年 60% 以上的速度增長，到 2028 年將超過 5000 億美元！推理和訓(xùn)練的配置比例正在快速變化。2025 年，兩者的比例約為 50/50，但到 2028 年，推理將占 TAM 的 70%。預(yù)計(jì)到 2030 年，整個(gè)半導(dǎo)體市場將達(dá)到 1 萬億美元，因此 AI 數(shù)據(jù)中心正在成為市場的主力。

GPU 非常靈活。它們可以進(jìn)行訓(xùn)練和推理。但它們價(jià)格昂貴。

四大云服務(wù)提供商（CSP）購買了英偉達(dá)約一半的產(chǎn)出，每家每年約合 200 億美元。如果市場增長速度達(dá)到 Lisa 和 Jensen 的預(yù)測，那么四大云服務(wù)提供商每年將購買近 1000 億美元的 GPU。

這意味著最大的超大規(guī)模計(jì)算公司和 LLM 公司擁有設(shè)計(jì)自有芯片的規(guī)模。他們設(shè)計(jì)自己的模型，因此他們確切地知道需要什么硬件，并且可以構(gòu)建更便宜的加速器，部分原因是他們可以省去不需要的硬件，部分原因是他們可以與利潤率更低的供應(yīng)商合作，甚至直接與臺積電合作。（他們?nèi)匀恍枰獮槟切?Nvidia/AMD 設(shè)計(jì)模型的云客戶提供 GPU）。

近十年來，亞馬遜和谷歌一直在設(shè)計(jì)各自的 AI 加速器。谷歌的第一篇 TPU 論文發(fā)表于 2017 年。亞馬遜于 2015 年收購了 Annapurna Labs：該團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了多代 Inferentia 和 Trainium AI 加速器。亞馬遜是臺積電十大客戶之一。

現(xiàn)在，所有主要的超大規(guī)模計(jì)算公司/LLM 都在構(gòu)建自己的 AI 加速器，包括微軟 Maia、Meta MTIA，以及廣為傳聞的 OpenAI 和 xAI 的 AI 加速器項(xiàng)目。（唯一的例外是 Anthropic，它正在使用亞馬遜的芯片。）如今，這些公司正在與博通、Marvell、Alchip 以及其他能夠設(shè)計(jì) 2nm 或更低工藝、采用先進(jìn)封裝和高速 PHY 芯片的公司合作。與亞馬遜一樣，一些超大規(guī)模計(jì)算公司/LLM 可能會決定收購現(xiàn)有廠商，進(jìn)行整合，然后直接與臺積電進(jìn)行流片。

未來難以預(yù)測，但 2030 年最有可能的情況是，英偉達(dá)仍將是市場領(lǐng)導(dǎo)者，AMD 的份額將遠(yuǎn)超現(xiàn)在，而大型超大規(guī)模計(jì)算廠商/LLM 廠商的定制 AI 加速器占據(jù)了相當(dāng)大的市場份額，亞馬遜、微軟、谷歌、Meta 以及為其生產(chǎn)芯片的 ASIC 公司可能各占 10% 的份額。這意味著到 2030 年，臺積電的六大客戶將是數(shù)據(jù)中心 AI 提供商。

臺積電將在 2030 年代繼續(xù)保持 AI 代工廠的主導(dǎo)地位

超大規(guī)模/LLM 公司希望降低成本，但首先他們必須確保以高可靠性獲得所需的大量 AI 加速器。

英特爾和三星正在研發(fā)先進(jìn)的制程節(jié)點(diǎn)和先進(jìn)的封裝技術(shù)，但目前所有大型廠商都已 100% 依賴臺積電。芯片公司將積極評估和考慮英特爾和三星，因?yàn)槊總€(gè)人都希望擁有更多選擇，但臺積電的多重優(yōu)勢將難以在短期內(nèi)被英特爾和三星超越。