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當AI芯片面積持續擴大、制程逼近物理極限,先進封裝路線已成為全球半導體供應鏈最核心的技術博弈焦點。不同方案的選擇直接影響下一代AI芯片的量產路徑、成本結構與產業分工,而圍繞封裝規格、代工分配、產能瓶頸的種種分歧,正亟待權威解答。
愛集微VIP頻道近日上線由摩根士丹利(Morgan Stanley)發布的權威答疑式深度報告《AI供應鏈:解答英偉達GPU/LPU與谷歌TPU相關關鍵問題》。本報告聚焦AI芯片先進封裝、下一代芯片規格、臺積電產能分配、電力容量與芯片出貨量等問題,進行權威解讀。
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核心洞察
AI芯片大型化引發封裝路線之爭
報告開篇指出,下一代AI GPU與ASIC芯片面積持續擴大,導致先進封裝路線出現技術博弈與供應鏈分歧。市場當前最關注兩大問題:一是英偉達Rubin Ultra將采用2 Die還是4 Die封裝方案;二是谷歌2nm TPU(HumuFish)將選擇英特爾EMIB-T還是臺積電CoWoS-L封裝。摩根士丹利認為,這兩大問題本質都指向臺積電CoWoS-L能否低成本支持9 Reticle超大芯片設計,該設計包含4顆計算Die、2顆I/O Die與8-10顆HBM芯片,直接決定未來高端AI芯片的量產路徑。
英偉達Rubin Ultra:2 Die與4 Die方案不影響核心供應鏈
針對市場熱議的封裝規格,報告明確判斷:無論最終采用2 Die還是4 Die方案,對臺積電晶圓消耗量、日月光/京元電子封測需求均無顯著影響。兩種方案僅會在散熱設計、機架GPU密度上存在小幅差異,并對機架間擴容的CPO adoption產生輕微影響。
臺積電在2027年路線圖中已明確展示9 Reticle支持能力,證明CoWoS技術可行性。單顆中介層晶圓可容納4顆9 Reticle芯片,使CoWoS方案對谷歌2nm TPU具備成本競爭力。
英偉達LPU供應鏈:臺積電與三星雙供
報告披露了英偉達Groq 3 LPU的代工路線:當前LP30由三星7nm工藝生產;2027年LP35與Rubin Ultra同步,將轉為臺積電、三星雙源供應;2028年LP40搭配Feynman架構,或采用臺積電獨立SRAM與SoIC 3D堆疊方案。
臺積電SoIC產能持續大幅上調:2026年底有望達14萬片/月,2027年上調至45萬片/月,2028年將進一步提升至78萬片/月。英偉達是SoIC最大客戶,2026年消耗6000片,2027年有望飆升至12萬片。
三星HBM基底芯片:2028年全面轉向臺積電3nm
報告給出明確結論:三星未來HBM4e/HBM5基底芯片將采用臺積電3nm工藝。原因在于HBM高階基底芯片需要大量定制化設計與IP支持,臺積電3nm將成為2028年全球HBM基底芯片的核心節點。為應對AI芯片與HBM芯片需求,臺積電計劃將18廠3期更多4/5nm產能轉為3nm。
這一趨勢標志著AI存儲(SRAM與HBM基底芯片)將從2028年開始成為臺積電最重要的增長動力之一,進一步強化臺積電在AI供應鏈中的壟斷地位。
谷歌TPU供應鏈:博通合作不影響聯發科3nm TPU量產
盡管博通與谷歌宣布合作引發市場疑慮,但報告堅定維持聯發科3nm TPU(ZebraFish)樂觀預期。供應鏈驗證顯示,該芯片2026年下半年準時量產,2026年出貨40萬顆、貢獻16億美元收入的目標完全可實現。
更值得關注的是2027年,聯發科有望拿下谷歌250萬顆ABF載板訂單,營收貢獻高達100億美元,成為其估值重估的關鍵催化劑。
電力容量與芯片出貨量:電力非瓶頸,ABF與HBM才是制約
報告通過AWS-OpenAI 2GW、Google-博通2.5GW等算力訂單測算,得出關鍵結論:電力不是2027年前AI芯片需求的制約因素,但ABF載板與HBM供應是核心瓶頸。
測算顯示,相關算力訂單生命周期內將帶來95.3萬片CoWoS需求與65.2萬片2/3nm晶圓需求,2027年單年CoWoS需求25.9萬片,與臺積電2027年底將CoWoS產能擴至16萬-17萬片/月的規劃匹配。整體需求完全可滿足,限制環節轉向材料與存儲。
報告測算2026年全球AI芯片晶圓消耗達108.4萬片,帶來261.6億美元收入,HBM消耗量高達320億GB,AI供應鏈維持高景氣。所有分歧與擾動均不改變長期向上趨勢,先進封裝、高端代工、CPO、ABF載板仍是最強賽道。
這份報告是當前AI供應鏈最權威的“答疑式”深度解讀,一次性澄清了市場對英偉達、谷歌、聯發科、臺積電、三星的所有核心爭議。結論清晰且具備強指導性:臺積電CoWoS/SoIC雙路線主導下一代AI芯片封裝,HBM與ABF是主要瓶頸,聯發科TPU量產確定性極高,AI算力需求持續爆發。整個AI半導體產業鏈仍處于高速增長期,先進封裝與高端代工環節最具確定性與投資價值。
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