🔬 英特爾玻璃基板首秀：AI資料中心的"新地基"革命核心要點：英特爾展示首款厚芯玻璃基板整合EMIB封裝技術，專為AI資料中心設計。這不是簡單的材料升級，而是對傳統有機基板物理極限的一次正面突破。📊 技術突破的本質🎯 聚焦：玻璃基板的三大硬核優勢熱穩定性：玻璃材料的熱膨脹係數遠低於有機基板，在高溫環境下形變更小，這對持續高負載運行的AI晶片至關重要機械強度：能夠支撐更大尺寸的封裝體，為多晶片互連提供更穩固的物理平台互連密度：允許更密集的布線層和更小的過孔尺寸，直接提升資料吞吐量英特爾這次的玩法不是傳統的漸進式改良。當業界還在最佳化有機基板的層數和布線密度時，他們直接換了賽道——用玻璃替代有機材料。這個邏輯很簡單：如果材料本身的物理特性成為瓶頸，那就換材料。EMIB（嵌入式多晶片互連橋） 技術的加持讓這個方案更具實戰價值。它允許不同工藝節點的晶片在同一封裝內高效通訊，而玻璃基板提供的穩定性正是這種異構整合的理想載體。💡 資料中心為什麼需要這個📈 洞察：AI負載的殘酷現實訓練大模型時，GPU叢集的功耗動輒數百千瓦，單個加速器的熱設計功耗（TDP）已經突破700W。傳統有機基板在這種極端環境下，翹曲、分層的風險顯著增加。資料中心營運商需要的不是"能用"的方案，而是"能一直用"的方案。讓我們看幾個關鍵數字：這張表透露的資訊很明確：性能提升是實打實的，但代價也不低。問題在於，對於追求極致性能的AI應用場景，這個溢價是否值得？答案可能是肯定的。當一個資料中心的營運成本中，電力和冷卻佔比超過40%，而晶片封裝只佔硬體成本的一部分時，用更貴但更可靠的基板來提升整體效率，反而是更經濟的選擇。⚠️ 警示：代工生意的真實難題英特爾強調這是其代工戰略的"關鍵支柱"，但現實是，玻璃基板技術的量產良率、成本控制、客戶驗證周期都是未知數。台積電和三星在先進封裝領域已經深耕多年，英特爾需要證明的不僅是技術可行性，更是商業可行性。🔮 這場遊戲的真正玩家金句時刻：技術創新的價值不在於實驗室裡的PPT，而在於資料中心機櫃裡的實際部署數量。英特爾代工服務（IFS）要爭奪的客戶群體非常明確：那些需要定製化AI加速器的雲服務商和專用晶片設計公司。亞馬遜的Graviton、Google的TPU、微軟的Maia——這些巨頭都在自研晶片，他們需要的是能提供差異化能力的代工廠。玻璃基板可能就是那個差異化點。但這裡有個悖論：最需要這種技術的客戶，往往也是最苛刻的客戶。他們會拿英特爾的方案和台積電的CoWoS、三星的I-Cube逐項對比，在性能、成本、供應鏈穩定性上反覆權衡。2026年的半導體行業，早已不是"技術好就能贏"的時代。生態系統、工具鏈成熟度、客戶服務響應速度，這些"軟實力"同樣重要。✅ 前瞻：跳出框架的思考也許真正的變革不在基板本身。當所有人都盯著材料和封裝技術時，有沒有可能通過光互連、新型冷卻方案或架構創新繞過這些物理瓶頸？英特爾的玻璃基板可能是當前最優解，但五年後回頭看，它會是終極答案還是過渡方案？歷史告訴我們，技術路線的勝負往往由市場和生態決定，而非單純的性能參數。📌 結語英特爾這次展示的厚芯玻璃基板技術，標誌著封裝領域從"最佳化舊材料"到"採用新材料"的範式轉變。對於AI資料中心來說，這確實提供了一個更高性能上限的選項。但技術演示到商業落地之間，還橫亙著量產爬坡、客戶驗證、成本博弈等一系列現實挑戰。英特爾代工業務能否借此翻身，取決於他們能否在2026-2027年把這些原型機的閃光點變成可大規模交付的產品。最後一句話：在半導體行業，展示技術很容易，持續交付很難，而建立客戶信任最難。玻璃基板是個好開始，但也僅僅是個開始。 (芯在說)

美股儲存類股集體狂飆創新高，閃迪單日暴漲10.63%，年內已飆升82%。分析認為，AI基礎設施建設對高性能儲存的渴求，疊加主要廠商的減產保價策略，已導致市場供需結構發生根本性逆轉，行業正從傳統的周期性波動轉向“高利潤、穩價格”的類代工模式，2026年價格上漲趨勢或將持續深化。美股儲存類股在周三再度爆發，主要廠商股價集體刷新歷史新高，隨著人工智慧熱潮引發的儲存晶片需求激增與供應短缺，全球儲存市場正迎來新一輪強勁的“超級周期”。周三，美股儲存晶片類股表現搶眼。其中，閃迪單日暴漲10.63%，股價再創歷史新高；美光科技上漲6.6%，同樣刷新歷史紀錄；西部資料大漲超8.5%，希捷科技漲超5.6%。這一全線大漲的行情反映出市場對儲存行業定價權回歸及盈利能力飆升的強烈預期。這一輪上漲的核心動力來自華爾街對儲存巨頭估值的重新校準。多家券商上調了閃迪和美光的目標價，指出企業級SSD需求強勁以及NAND快閃記憶體供應緊張正在推高產品價格。分析機構普遍認為，AI基礎設施建設對高性能儲存的渴求，疊加主要廠商的減產保價策略，已導致市場供需結構發生根本性逆轉。儘管面臨估值處於歷史高位的擔憂，但在晶片巨頭削減產量以追求利潤最大化，以及現貨價格出現數倍漲幅的背景下，投資者押注該行業正從傳統的周期性波動轉向“高利潤、穩價格”的類代工模式。市場普遍預期，在嚴重的供應缺口下，儲存晶片價格的上漲趨勢將在2026年持續深化。閃迪單日暴漲超10% 年內漲幅已達80%作為近期美股科技類股的領頭羊，閃迪展現出驚人的爆發力。自2025年2月從西部資料分拆上市以來，其股價漲幅已超過10倍。進入2026年僅11個交易日，閃迪股價已累計上漲超82%，被Zacks Investment Research稱為“2026年最值得追捧的科技股”。此次股價飆升直接受益於分析師對其目標價的大幅上調。花旗將閃迪目標價從280美元上調至490美元，理由是企業級SSD需求強勁且供應條件有利；Bernstein則將其目標價從300美元大幅提升至580美元，強調NAND供應趨緊和儲存價格上漲，並指出閃迪是AI驅動需求的近期主要受益者。閃迪的基本面也支撐了這一樂觀情緒。據Zacks預測，閃迪 2026財年銷售額預計將增長42%至104.5億美元，年度每股收益（EPS）預計將從2025年的2.99美元飆升350%至13.46美元。儘管股價經歷暴漲，但閃迪目前的遠期市盈率為30倍，與同行業的西部資料及標普500指數基準大致持平，並未出現明顯泡沫。市場觀點認為，此次上漲更多是基於行業AI樂觀情緒和分析師修正帶來的預期重估，而非公司基本面出現惡化。行業全面重估 美光與西部資料齊創新高除閃迪外，整個儲存類股均處於價值重估的浪潮中。美光股價周三上漲6.6%，並在盤中創下歷史新高。該公司在DRAM和NAND領域正不斷從競爭對手手中奪取市場份額，特別是在對AI至關重要的高頻寬記憶體（HBM）領域，過去一年其市場份額增加了10個百分點。美光的財務資料印證了行業的復甦。其2026財年第一季度營收增長20%，調整後每股收益增長167%，毛利率顯著擴張，顯示出強大的定價能力。CEO Sanjay Mehrotra明確表示，AI資料中心的建設推動了需求急劇增加，行業總供應量在可預見的未來將嚴重短缺。知名財經評論員Jim Cramer指出，儘管美光自2023年以來已上漲逾600%，但鑑於裝置短缺限制了產能擴張，且其32倍的市盈率相對合理，該股仍有上漲空間。與此同時，西部資料和希捷科技股價也雙雙大漲，分別上漲8.49%和5.6%。分析指出，雖然HDD（機械硬碟）在速度上不及SSD，但AI基礎設施對大容量儲存的需求同樣惠及了該領域。AI引爆“超級周期” 儲存晶片價格飆升本輪行情的宏觀背景是全球儲存晶片市場的供需失衡與價格飛漲。據Omdia資料，儘管AI需求激增，但佔據全球NAND市場超60%份額的三星電子和SK海力士今年仍計畫削減NAND產量，以追求利潤最大化。資本支出正被優先轉向高利潤的DRAM和HBM產品，導致NAND和傳統DDR4記憶體供應嚴重不足。價格資料直觀地反映了這種緊缺。美銀證券報告顯示，DDR4現貨價格近期出現劇烈波動，部分規格年漲幅甚至超過2000%，且出現了DDR4價格高於更先進DDR5的罕見“倒掛”現象。TrendForce預測，今年第一季度NAND快閃記憶體合約價格將環比上漲33%至38%。這種結構性短缺正在波及下游產業。富國銀行指出，汽車行業正面臨新的成本壓力和斷供風險，因為晶片製造商優先滿足利潤更高的資料中心和AI客戶。蔚來董事長李斌和小米集團董事長雷軍均公開表示，記憶體漲價給車企帶來了巨大的成本壓力。美銀證券認為，儲存晶片行業正在經歷深刻轉型，呈現出周期性減弱、利潤率提升的“類代工”特徵。隨著台積電等上游廠商的強勁業績指引以及韓國半導體出口資料的持續增長，市場普遍認同儲存行業已進入以利潤率為核心的“超級周期”，儘管短期面臨估值高企的風險，但長期價值重估處理程序仍在持續。 (invest wallstreet)

中國年用電量悄然突破10兆度，當矽谷巨頭為電力發愁時，中國工廠的資料中心正亮著無數綠燈。2026年1月17日晚，中央電視台《新聞聯播》播出了一條消息，短短幾十秒卻震撼了全球能源界：2025年中國全社會用電量首次突破10兆千瓦時，達到103682億千瓦時。這個數字代表什麼？ 它意味著中國成為人類歷史上第一個年用電量突破10兆度的單一國家，這個數字超過了美國的兩倍，比歐盟、俄羅斯、印度和日本四大經濟體的用電量總和還要多。01 電力帝國10兆度電，這個數字太抽象了。我們換個說法，這相當於平均每個中國人每年用掉約7300度電，或者說，中國一天消耗的電力就足夠一個中等歐洲國家用上大半年。比規模更讓人驚訝的是結構。在這10兆度電中，每3度就有1度來自綠色能源。風電、太陽能、水電這些清潔電力，已經佔到了中國發電能力的60%以上。中國的電力故事不只是發電，更是輸電。當美國電力公司為更新一條老舊線路爭論數年時，中國已經建成了世界上規模最大、技術最先進的超高壓電網。這些電網像國家血脈一樣，把西部的風電、太陽能電，跨越幾千公里輸送到東部的城市和工廠。02 矽谷的煩惱就在中國宣佈用電量突破10兆度的時候，矽谷的兩位大佬卻正為電力發愁。馬斯克最近在一次訪談中坦言，晶片短缺已成往事，電力才是新時代的“硬通貨”。為了給旗下AI公司XAI的超算中心供電，他曾向田納西州孟菲斯市申請1吉瓦電力，結果被告知要排隊12到18個月。等不了那麼久，馬斯克最後不得不自己購買燃氣輪機發電，維持10萬張H100晶片的運轉。黃仁勳也表達了類似擔憂。他在1月6日與記者交流時說，世界正處於新工業革命的開端，能源效率比以往任何時候都重要。他特別提到中國有效降低了能源成本，這將使中國在AI競賽中佔據優勢。03 中國的解法中國的電力優勢不是一朝一夕建立的。當美國各州的電力政策各自為政、私營公司缺乏更新裝置動力時，中國進行了長達二十年的統一規劃和持續投資。以去年結束的十五運為例，這場由廣東、香港、澳門聯合承辦的運動會，所有場館實現了100%綠色電力供應。這些電力大部分來自雲南和廣西的水電站，通過超高壓電網跨越千里輸送到大灣區。對於企業來說，穩定的電力供應和相對低廉的電價，已經成為重要的競爭優勢。一個典型的資料中心，電力成本可能佔總營運成本的40%以上。這就是為什麼，越來越多的國際企業選擇在中國建設資料中心和高端製造基地。他們看中的，不只是中國的市場，更是這裡的電力保障。04 電力與製造電力優勢直接轉化為製造業優勢。在先進製造領域，許多關鍵環節都是“電老虎”。比如半導體製造，一個先進的晶圓廠年用電量可以達到數億度，相當於一個小型城市的用電規模。沒有穩定、充足的電力供應，這些工廠根本無法運轉。同樣，新能源汽車產業鏈、航空航天、新材料等領域，都對電力有著極高要求。中國製造業的升級，與電力系統的升級實際上是同步進行的。05 AI的“能源入場券”業界有個說法：AI的盡頭是電力。今天的大型AI模型訓練，一次可能需要消耗相當於幾十個家庭一年用電量的電力。隨著模型參數從千億級向兆級、十兆級邁進，電力需求只會指數級增長。從這個角度看，中國手中握有的，實際上是AI時代的“能源入場券”。這也解釋了為什麼馬斯克和黃仁勳都特別關注中國的電力發展。馬斯克甚至預測，到2026年，中國的發電量可能達到美國的3倍左右，這將使中國有能力支援更多高能耗的AI資料中心。06 下一步是什麼？中國電力系統面臨的下一個挑戰，是如何進一步提高綠電比例，同時保持電網的穩定性和經濟性。“西電東送”需要與“東數西算”更好結合。國家正在推進的“東數西算”工程，就是在電力豐富的西部地區建設資料中心樞紐，將電力就地轉化為算力，再通過網路輸送到全國各地。對於製造業企業而言，這意味著新的機遇。在電價相對較低的西部地區佈局高耗能環節，在東部地區保留研發和市場功能，這種“全國一盤棋”的產業佈局，只有在中國這樣的統一電力市場下才有可能實現。先進製造業對電力的需求只會增加不會減少。中國工廠的機器還在持續運轉，東部沿海的資料中心燈火通明，西部沙漠中的風機和太陽能板在晝夜不停地發電。電力已成為這個時代最重要的戰略資源之一。在這場看不見的競賽中，充足的電力供應意味著更低的成本、更大的產能和更強的創新潛力。當別人還在為停電發愁時，中國的工廠和研究機構已經在新一輪工業革命中佔據了有利起跑線。這個問題不僅關乎國家競爭，也關乎每個人的生活——你所在的企業感受到電費的變化了嗎？你覺得電力供應會成為未來產業佈局的決定性因素嗎？ (世界先進製造技術論壇)

26年1月15號，台積電發表了逆天的業績，昨天咱們已經解讀並預測未來3-5年台積電的財務資料與走勢。今天我們將從foundry，儲存，AI，CPO等多個技術維度，全面頗析在未來的半導體技術演變中，台積電到底扮演什麼角色？台積電倒底是真王還是假王？1. 晶片製程進入3nm節點，後摩爾定律全新時代正式開啟。2026年半導體進入2nm時代，傳統摩爾定律的定義早以力不從心，其實早在2016年運行了50年之久的國際半導體技術發展路線圖IRTS就不再更新，2017年改用IRDS，2024年正是IRDS預計的COMOS傳統微縮告一段落的一年。IRDS規劃的路線圖是2025-2040年進入半導體第三階段，3D與功耗微細化階段。與1975-2002的幾何微細化的第一階段以及2002-2024年的等效微細化的第二階段不同，不斷的依靠縮小晶矽間距，金屬互聯間距與電路單元高度的傳統方式將終結。取而代之的是more moor以及more than moor  主要依靠管芯3D結構，層間緻密互聯，異質異構整合，器件低功率化”等方案來變相實現微細化，藉以延續晶片性能增長的第三階段技術發展設想。2026年全球半導體將進入2nm時代，台積電在2nm也正式採用GAA的新型態3D結構，開始了IRDS路線圖2025到2040年的第三階段。這一階段的開局王者是台積電，是否能延續第一階段開場的TI以及橫貫第一階段中末期和第二階段的英特爾，成為稱霸整個世代當之無愧的領頭羊。從3nm開始台積電不在公佈其每個工藝節點的電晶體密度，而改以PPAC（性能、功耗、面積、成本）來表述與上一代製程的提升幅度。台積電N2工藝將比上一代的N3在電晶體密度上提升15%，甚至每個節點開始出現細化，比如3nm工藝分為N3B、N3E、N3P以及針對高性能的N3X還有針對汽車的N3A，台積電針對製程的闡述方式跟隨IRDS以PPAC以及功能性來闡述。前幾年我們還可以根據MTr也就是每平方毫米百萬電晶體數量來對比各家不同工藝，利用MTr對比得出三星3nm(150)遠不如台積電5nm(180）的結論，避免被廠家宣傳忽悠。如今最直觀的MTr對比在2nm以後也將失去唯一指標的地位，英特爾18A的電晶體密度，不到台積電3nm的水平，結結實實的落後一個世代，但英特爾非得用自己測試的PPA資料去碰瓷台積電N2，以證明他還有競爭力。當然廠家這些文字遊戲只能忽悠非業內的網民只有宣傳意義，fabless客戶要不要下單自然是實際評估過的。未來即便英特爾、三星繼續玩文字遊戲，最終也同樣無法獲得訂單，畢竟需要電晶體密度來維持競爭力以及市佔率的客戶，不可能會陪三星或英特爾玩文字遊戲，擁有市場最好的製程工藝，才能獲的競爭力，不採用業界最先進工藝，就意味著失去市場佔有率。贏家通吃的邏輯在最先進製程的演繹得淋漓盡致。唯有那些不需要追求性能的次旗艦或者成熟晶片才會被其他foundry瓜分。在未來可預知的15年內，半導體製程將持續並如期的推進到1.4nm、1.0nm、0.7nm、0.5nm、0.3nm等等節點，但這些節點的意義與早期的摩爾定律，每兩到三年電晶體密度提升一倍已不可同日而語。2026年是進入IRDS的半導體技術發展第三階段的初始年，2nm先進製程不再以光刻微縮為唯一推進手段，GAA/CFET技術，背供電技術，2D材料技術將越發重要，再疊加上後段的各種先進封裝技術，混合鍵合的異質異構整合技術將給系統級晶片帶來無限可能。單以COMOS來說，2030年以前將出現兆晶體數量的單晶片，摩爾定律以全新的形式繼續引領科技創新。我們從下面的例子可以清楚看出，後摩爾定律時代利用多種手段的電晶體推進速度。2022年輝達採用N4製程的Hopper的電晶體數量為800億。2024年採用N4P製程＋D2D Chiplet的Blackwell電晶體數量為2080億。2026年輝達將推出N3P製程的Rubin晶片，單die預計在1680億電晶體左右，雙die為3360億電晶體。2027年整合度更高的CPO，以及CoWoS的極限4 die合封，Rubin ultra晶片電晶體總量將達到6720億。2028年輝達將推出Feynman，採用A16製程，4 die合封的電晶體總數將達到8000億左右。2030年輝達的更新一代晶片將採用A14製程，再加上利用CoPoS技術做到8die合封，電晶體總量達到2兆。所以利用晶片製程不斷的微縮，加上不斷放大面積的interposer，單顆晶片的電晶體數量增長比摩爾定律時代更高。2022年的800億，提升到2030年的2兆，8年25倍的提升，比摩爾定律每2年翻1倍，8年16倍還來得更驚人。半導體製造的這場技術變革，將會由台積電獨領風騷，原本的兩位競爭對手Intel與三星將很難跟進，並因為缺乏訂單無法再持續投入龐大且極其昂貴的產能軍備競賽，而逐漸在先進製程競爭中被淘汰，先進製程贏家通吃的局面將在競爭者無力投入之後更加嚴重。即便美國政府投入大量資金與政策傾斜，也無法從根本上改變英特爾的技術頹勢。未來台積電的對手我想只剩下反壟斷法，沒有其他。進入後摩爾時代，微縮不再是唯一重點，依靠其他方法也能維持晶片競爭力，所以台積電的競爭對手是否有機會跟上呢？很顯然現在看起來機會越來越小，從最基礎的微縮工藝上，台積電已經領先競爭對手一個世代以上，再到先進封裝技術，不論CoWoS或是SoIC台積電已經早競爭對手投入十年，更令人絕望的是的台積電下一代的CoPoS預計兩年後可量產。與對手的差距不斷在擴大。再到異質異構整合，台積電不斷最佳化的CPO技術將會是各大矽光方案不可或缺的唯一生產平台，他將提供各式各樣的異構整合方案，讓形形色色充滿創意的方案的工程化量產成為可能，甚至繫結其他先進製程與先進封裝方案，讓客戶一個也跑不掉。英特爾早期在3-5族的CPO積累與專利幾乎被台積電給繞開，而台積電的方案是建立在可規模量產與成本的完美平衡基礎之上，而非英特爾那些看起來唬人卻無法有效落實的空中閣樓。最後是產能的建構，綜觀全球頂級Foundry，目前唯有台積電敢在沒有任何訂單之前就投入重資興建龐大的產能，要知道一座fab的興建需要四年以上。原本7nm每萬片投資額在25億美元左右，而到2nm則高達70億美元以上，台積電Fab20A規劃120k產能，單單一座工廠就必須投入近千億美元，往後的節點投資額越來越大。試問，必需在四年以前開始規劃並逐步投入千億美元，每兩年就要再蓋一座下一世代新工廠，永遠不能停止，有那一個foundry敢在沒有任何客戶訂單的情況下，提前四年就投入鉅資？可是如果你沒有在四年以前投入鉅資，即便你工藝很好有客戶願意下單，你最後也會因沒有產能，無法供貨而丟失訂單，所以並非製程領先才有訂單，敢事先投入鉅資，到點有足夠產能供貨，同樣是半導體foundry行業的重中之重，更是關鍵護城河之一。目前我們看到的是，三星以及英特爾在先進製程採取保守策略，也就是僅維持每個世代2萬片的mini line投入，比如最近火熱的英特爾18A，確保工藝有競爭力之後再加大投入。但如此一來將永遠落後節奏。半導體建設周期實在太長，如果有一天英特爾製程回歸榮光追上台積電，趕緊給裝置商下訂單，開建新產能，那也得兩年時間，這兩年只有原本的20k產能，別說與台積電競爭訂單，就是英特爾自己的晶片也得下單給台積電，產能對落後的競爭者將是一個無解的惡性循環，這是半導體foundry行業的一個重要特點。所以未來台積電的地位更難以撼動，因為以前只需要PK製程工藝，而現在除了製程，還要PK先進封裝，還有CPO異質異構整合，最終還有龐大產能這無可撼動的護城河。而這些要素，無一例外，台積電全部遙遙領先，而且每一項的差距還在擴大中，不是其中一兩項而是所有環節都在擴大領先優勢。筆者對台積電的樂觀，並非簡單的認知，而是經過長時間追蹤且多層面對比與詳細分析的結果，甚至做過某個環節被競爭對手追上的反面推演，最終還是得出某一個環節被追上，也無法撼動台積電在矽基半導體的市場地位。必須是一個全新的技術與業態才可能改變目前台積電壟斷的市場格局，目前我們還看不到中短期有任何改變機會，這猶如英特爾在70年代末打敗TI，仙童，摩托羅拉，定義了CPU與摩爾定律，奠定了霸主地位後，對半導體行業長達30多年無可撼動的恐怖統治。所以IRDS規劃的半導體發展第三階段，2025年2040年半導體先進製造，將由台積電領軍，至少在十年的維度，筆者實在找不出有任何新競爭者與新技術路線可以與之匹敵。對於台積電，筆者更關心的是非矽基以及量子計算的發展態勢，雖然這些技術的興起並非完全取代矽基，更多是截長補短，各自有擅長的應用領域，但也確實會影響矽基半導體的長期發展，不過這都是十年以上的故事，目前並不需要擔心。儲存技術發展儲存領域，傳統的DRAM以及NAND跟新型態的高頻寬HBM將各自在不同領域持續發光發熱。DRAM的平麵線寬微縮也將無以為繼，1c已經於2025年推出，之後的1d工藝已經在開發中，與邏輯的GAA類似DARM也必須往4F2的3D結構發展。NAND目前最先進產品為3xx，2025年海力士321層的QLC NAND已經正式向AI客戶供應企業級SSD，在技術路線推進上超過1000層的產品也計畫在2032年推出。HBM基於DRAM微縮的基礎上還加上堆疊封裝，所以推進速度會高於DRAM。2026年海力士基於1c的12hi HBM4為業界最領先工藝，未來層數將會推進到16hi，由於高度限制，16hi再往上的空間有限，未來必須在cell結構上下功夫。HBM4e開始將會與邏輯GPU合封，成為高度客制化產品，不再是以往的標準儲存晶片，這將會改變市場格局，三星什麼都具備的一條龍服務沒有任何競爭優勢，反而形成拖累，因為是否一條龍能力根本不重要。AI晶片的要求必然是每個環節都是最優的結合，GPU要有最好的先進製程，HBM有最好的性能，再加上最優秀的2.5d或3d封裝技術，三者缺一不可。三星雖然具備三者的一條龍服務，但三者每一項都與競爭有差距，對於客戶來說三者在同一家製作或者分開三家沒有太大區別，唯一要素就是三者都必須是最頂尖的結合，三星弱上加弱的一條龍服務，自然無法與台積電與海力士的強強聯合相比。2024年台積電利用其主導地位阻止三星HBM進入NV供應鏈歷歷在目，未來台積與海力士組合還將繼續主導未來AI領域GPU/ASIC的製造。在與GPU die共封的客制化HBM4e時代，GPU與HBM生產廠家將會有一番主導權爭奪，最終擁有無可替代的先進邏輯工藝的台積電將拿下主導權，而非金額更大數倍的HBM供應商，主要還是可替代性，HBM4e的製造商將還是維持三家的格局，而先進邏輯與先進封裝製造商只有台積電一家。未來的半導體製造競爭不再是簡單的摩爾定律微縮這單一戰場，而是多維度的技術競爭，台積電已經取得無庸置疑的多維度領先地位，甚至在與HBM爭奪未來存算共封的新一代GPU/ASIC上也佔據主導地位。與台積電強結盟的海力士在這幾年嘗到甜頭之後，雙方會有更緊密的聯合，這又加強了海力士面對其對手三星與美光的競爭力，尤其是在未來進入客制化的HBM時代，用那一家，什麼規格都是事先確認好的。三星則必須採取守勢，而非浪費精力拉長戰線，在邏輯與台積電，儲存與海力士多點作戰。強力捍衛其傳統DRAM的技術優勢是三星的重中之重，畢竟DRAM龐大基本盤才是安身立命的根本，如果這一塊因為海力士獲得HBM優勢之後，慢慢蠶食DRAM市場，無法維持DRAM技術優勢對三星來說將是滅頂之災。當然在儲存超級周期中，擁有最大產能的三星，必然也是最大獲利者之一，筆者說的是長期趨勢，這一兩年儲存大周期的帶動，三星隨便買也能隨便賺。美光則繼續坐穩千年老三，永遠都是儲存市場景氣轉換周期中表現相對較差的那一個，但架不住這一波的儲存超級周期，美光在2026年自然也能狠狠的大賺一筆，身處美股也是投資市場唯一可選擇的儲存晶片標的，跟隨儲存景氣高周期，AI+HBM熱點，又是市場大部分資金可選標地，股價想不好也難。未來儲存的王者在前兩年已初露鋒芒，2026年會明確奠定地位那就是海力士，未來的儲存之王。總結未來的半導體製造領域，邏輯與儲存領域，近幾年表現強勢的台積電與海力士，已確定了其優勢地位，可以預見的未來，他們將與競爭對手拉大差距，我們沒有看到任何競爭對手在中短期有拉近差距的可能性，他們將是未來五年半導體製造的唯二最優選，沒有其他。二. AI繼續主導整個半導體行業增長與創新。圍繞AI的半導體硬體創新進入下一新篇章，主要分為以下幾個方向，GPU die更高的電晶體密度，GPU更大的封裝尺寸，垂直3D封裝，HBM更高的儲存密度以及頻寬，存算合封，以及CPO/OIO的異構整合。移動終端的SOC因受限體積以及電池，只能死嗑電晶體密度以及3D先進封裝。未來AI對端側的算力需求以及各類將爆發的MR產品的算力需求，都意味著手機必須要有更高的算力才足以支援。這讓我想起國內大行其道的一句話，手機晶片28nm足矣，或者7nm跟3nm晶片使用起來沒有區別，殊不知歷來各式各樣的技術演變，都是基於更高的算力，基於摩爾定律的不斷推進，才讓原本不可能的技術，慢慢變成可能，而國內輿論這些似是而非的論調大行其道，實乃行業之悲。無論如何，半導體行業這幾年由於AI出現了大型化的技術路線，與幾十年來晶片越來越小的技術趨勢出現分歧，這個分歧主要是功能性的分歧，不代表整個半導體發展趨勢，不受體積限制的伺服器晶片大型化，受體積限制的應用如移動端則持續小型化。2026台積電獨攬全球CoWoS以及SoIC業務，這樣的壟斷勢頭未來將繼續維持。2026年台積電CoWoS產能將繼續大幅度攀升，年產能將從2025的720k，增長到2026年的1120k。SoIC的月產能2023年到2026年，分別為2k、5k、8k、16k，預計2027年也能保持50%以上的增長。進入2025年，CoWoS+SoIC的封裝形式將被AI晶片廣泛應用，隨著先進封裝的門檻又提高，這又增加了台積電的無可替代性。我們從2024台積電技術研討會上公佈的進展來看，2026年將會出現5.5倍reticle的interposer，比現行輝達的Blackwell的3.3-ret有1.65倍的增長。我們要知道一個，現有的光刻技術能支援的最大曝光區域面積，一個shot是26mm*33mm，也就是858mm2。Blackwell是3.3倍ret也就是2500mm2左右，有兩個800mm2的GPU die 再加上8個HBM，以及各單元的框線，最終在70659mm2的矽晶圓或有機材料(CoWoS-L)上，扣除圓周邊緣無法利用的區域，最終可以切出16顆GPU，並放在6400mm2的substrate基板上，要知道上一代輝達Hoper的interposer面積在1800mm2左右，一片晶圓可以切出29顆。2026年推出的Rubin 大約可切10~11顆，2027年的Rubin ultra ，四個die以及12顆HBM的合封，interposer size超過8000mm2，一片CoWoS只能切出5顆。這也是CoWoS技術的最終章，2028年就換上310mm * 310mm方形基板的CoPoS，切割效率直接翻兩倍，未來還有510*510的基板，切割效率又在第一代CoPoS上翻了2.5倍。2026年推出的下一代GPU Ruby，從台積電的技術路線圖知道最大可支援5.5倍ret ，目前已知大約是4倍，interposer 在3500mm2，除了兩個GPU die，再加上12個HBM，在巧妙的layout之下，一次最多隻能切割11顆。2027年的Rubin ultra ，四個die以及12顆HBM的合封，interposer size超過8000mm2，一片CoWoS只能切出5顆。這也是CoWoS技術的最終章，2028年就換上310mm * 310mm方形基板的CoPoS，切割效率直接翻兩倍，未來還有510*510的基板，切割效率又在第一代CoPoS上翻了2.5倍。我們以Ruby ultra為例，傳統CoWoS方案只能切割5顆，而CoPoS方案可以一次切割30顆，這是在經過相同的工藝流程之後，一次可切割的數量，這將導致成本的天差地別。未來除了基板變成510*510的方形以外，材料也會從CoWoS-L有機材料變成玻璃基板，這一個技術趨勢也是明確了，玻璃基板有更好的熱穩定性以高平整度兩大優勢，確實是下一代高性能運算的優選，目前主要難題是在加工的易碎性。預計隨著上下游產業鏈不斷的努力，一整套完整的加工方案也將越發成熟，2027年或許在其他更小型的應用上玻璃基板與相應的TGV技術可能推出。下圖我們也可以看到博通的未來方案，2027年博通也將推出3.5D XDSiP平台，最多6000mm2的3D堆疊以及12個HBM，並將於2028年隨TPU v9問世。博通的這個平台，正是基於台積電的CoWoS-L＋SoIC技術，博通自研的銅混合鍵合HCB以F2F（有別於傳統F2B方案）的bumpless技術，直接連接上下晶片的金屬層解決方案。未來不論輝達或AMD的第三方GPGPU或者各家自研的ASIC都離不開台積電的製造技術，也就是說台積電研發的各種製造技術，讓全世界所有fabless在其基礎上最佳化自己的解決方案，但無論你如何最佳化，都離不開台積電的製造技術。上述總總就是台積電的3D Fabric先進封裝技術聯盟，屬於台積電OIP開放創新平台聯盟的六個分支之一，OIP聯盟，包含EDA聯盟，IP聯盟，雲聯盟等等，全球所有相關領域的頂尖公司都在台積電OIP聯盟之下，連競爭對手三星與英特爾也必須尋求加入。從上圖可以看出，OIP聯盟的其中一支，3D Fabric聯盟提供的技術支援，分為3D 矽堆疊與先進封裝兩大分項，技術平台分為SoIC、SoWoS、InFO三大類。上述博通的3.5D XDSiP平台的F2F技術就是來自於台積電3D Fabric中凸塊式SoIC-P的技術。而SoIC技術也可以搭配CoWoS或InFO，比如AMD的Mi300晶片採用的CoWoS+SoIC，這也是未來輝達Ruby以及博通等ASIC廠家的未來技術趨勢。又比如，Cerebras與特斯拉採用台積電的InFO-SoW技術，在一片12”晶圓上製作一顆晶片，由於晶片是方形，在70659mm2的原型晶圓上極限只能做出46225mm2的方形晶片，接近35%的面積被浪費了。所以Cerebras的三代WSE面積都是46225mm2，在面積不變的情況下，2019年的WSE-1採用台積電N16工藝，1.2億電晶體以及18GB的片上SRAM記憶體。2021年的WSE-2採用台積電N7+工藝，2.6兆電晶體＋40GB SARM 。 2024推出的最新WSE-3，採用N5工藝，4億電晶體＋44GB SARM。特斯拉DOJO晶片也是採用台積電InFO-SoW技術，已推進到第二代，不過特斯拉最新方案是放棄DOJO改由AI6這樣更小面積的晶片來拼接與組網。2027年台積電還將在InFO-SoW的基礎上推出結合SoIC的CoW-SoW，這很可能改變未來GPGPU以及ASIC的技術演變。基於台積電所提供千變萬化的製造可能性，未來業界將有更多新型態的GPU面市，這對不論是如輝達或者是如博通等fabless都將是另一個新挑戰，再加上第一點所提及的台積電CoPoS以及CPO等新技術，台積電無遠弗屆的製造平台，將如鴉片一般令不論那一家fabless都無法自拔。上述的3D Fabric先進封裝，只是台積電ＯIP聯盟六個分支之一，包含早就是行業領頭地位的EDA與IP聯盟，OIP聯盟的成功是台積電軟實力的殺手剪，也是未來台積電第三代掌門人，現職台積電副營運長，台灣半導體公會理事長侯永清嘔心瀝血的傑作，因為OIP的成功，侯永清成為台積電未來掌門人的第一候選人。絕大部分人無法理解OIP聯盟的作用，但他正是台積電成為現今半導體霸主的重要因素，相關細節探討，筆者令文說明，這就不再闡述。CPO/OIO2025的半導體行業重大熱點之一無非就是CPO。將結束的IDEM 2025 ，台積電再一次展示了肌肉其COUPE矽光平台筆者認為CPO是圍繞在海外半導體製造生態發展來的技術，這自然是對國內光模組廠家不利，而且在3.2T可插拔遇到上限之後的技術路線明確是CPO，這對整個國內的光模組行業自然是不利，甚至是滅頂之災。畢竟在光模組領域我們中國有無可替代的製造優勢，CPO的即將到來咱們將如何應對，事實上CPO並非洪水猛獸，也並非瞬間取代光模組，也是用很緩慢的逐年提升CPO滲透率來慢慢取代。而且CPO是在2027年以後的3.2T時代才會慢慢發揮作用，大量AI應用，不論Scale out還是Scale up ，800G跟1.6T還是擁有最大出貨量。而且通訊領域以及傳統資料中心，依賴龐大產業鏈生產足夠便宜的光模組還是主角，況且很多場景根本不需要1.6T如此高的傳輸速率，甚至800G都觸及不到。光模組在2026年業績，毫無疑問將繼續突飛猛進，紮紮實實的業績落地，不過估值可能會慢慢回落。2025至2026年也就是跟隨NV Blackwell這一代，高單價的1.6T可插拔自然是讓光模組廠家業績噌噌往上的動力。2027年，隨著下一代Ruby ultra的推出，正式進入3.2T時代，光模組可能開始被逐，不過CPO一開始的滲透率不會太高，但無可否認2028年以後，CPO將正式進入快速發展時代。CPO是明確的技術方向，其實發展的也挺久了，主要還是因為電訊號傳輸的物理極限，所以採用光互聯自然是突破I/O功耗牆極限的最好辦法，CPO讓這一切成為可能。發展初期，各家自己研發自己的技術，交換晶片廠家中思科，博通，邁威爾，CPU IDM的英特爾，GPU廠家的輝達都是早早佈局。矽光器件主要玩家在經歷多年之後，湧現不少初創公司或者專注某個領域的小型公司被併購與傳統玩家形成聯盟。以博通，英特爾、NV+Mellanox、英特爾+Ayar lab、Juniper+Tower行程各自小集團，其中英特爾還投資了Teramount這類通用光子耦合器廠家，可謂重兵佈局並滿手全產業鏈IP。但這些多年發展出的技術集團似乎將被台積電給打破。台積電與Intel不同之處，就是利用自己在半導體製造的領先優勢，通過開放平台與全行業廠家合作，逐步建構起自己一套以矽光為核心的生態鏈。比如博通、輝達、邁威爾、思科與Intel是競爭關係，Intel挾強大CPU統治力以及垂直整合的全環節製造能力，打造出不少專利，但終究雙拳難敵四手。更何況英特爾在CPO領域不論在IP或者整合製造技術也並非全部都是最優解，更失去當初Wintel時代規則制定的統治力，所以Intel重兵投入並寄與厚望的CPO矽光互聯技術，在台積電推出完全開放的 iOLS整合光學互聯系統平台之後，可以明確失去競爭力。現在幾乎所有CPO廠家全部投入台積電COUPE環抱。英特爾統治半導體行業30多年來的核心就是先進製造能力，永遠領先對手推進摩爾定律，遙遙領先的先進製造晶片技術，讓他可以制定行業規則，比如X86架構以及主導各種介面規格，整個行業形成以他為中心的生態。擁有全球最先進的工藝，英特爾打造業內最完善的技術與專利，每個專利看起來都很牛，但並非無可替代，唯有最領先的製造工藝才是其他人無法取代的，很多人看英特爾的衰敗，找這問題看那原因，大部分人都沒明白這個最根本的核心。所以英特爾在工藝製程被台積電趕上之後，英特爾長期以自己為中心的封閉生態一步一步崩塌。很可惜的是，在上上任CEO科再奇任內14nm擠牙膏失去先機之後，英特爾錯失最後機會，啟用了其傳奇CEO葛洛夫的信奉者曾經的CTO基辛格，他們都信奉技術偏執。基辛格上任前董事會對是否放棄晶圓製造爭論不休，隨著基辛格上任代表董事會最終還是決定在晶圓製造上放手最後一搏，開啟4年5節點的瘋狂計畫，但即便是葛洛夫的愛徒基辛格也無法力挽狂瀾。現任接手的陳立武，正嘗試利用基辛格的遺產intel 18A製程試圖找回公司復興之路。因為趨勢無法扭轉，台積電在開放的平台上越走越好，接觸了全世界各式設計方案，更多訂單反哺台積電不斷打磨其製造能力，不斷的最佳化其工藝上的缺點。英特爾是一個封閉的惡性循環，台積電則是一個開放的良性循環，這樣的模式之下，勝敗已成定局。往回看技術狂人基辛格的上台是悲劇，確實，如果在21年英特爾完全放棄製造，如今將不可同日而語，至少工廠當時可以賣出天價，無數人搶著接手，但這純屬馬後炮。在那時當下，任誰都不可能有如此遠見，拚最後一次是決大部分人會作出的決定，此時自然是以為這麼幹是進可攻退可守的良策，殊不知正因如此導致無法快刀斬亂麻，失去了先機，這個過程我想可以讓企業經營者們好好思考。英特爾這話題岔遠了，拉回到CPO其實Intel在CPO領域的眾多牛比專利，單拿出一個都是王炸，但問題就出在剛才說的，這些並非舉世無雙，無可替代，比如英特爾在3-5族材料的矽光方案沉浸多年，建立了專利障礙，但台積電在剛剛結束的EIDM上發佈了COUPE 2.0，其中PDK模型器件庫的Si/SiN平台與有源/無源器件說明了製造技術的多樣可能。更重要的是所有CPO廠家已經接受台積電提供工藝設計包準備進入正式量產階段。台積電在CPO發力主要依靠其 iOLS（整合光學互聯系統平台）展現在兩部分，一個是COUPE 2.0也就是光引擎的製造與封裝，第二部分是CI (複合式中介層），五花八門的interposer ，完全滿足簡單到複雜的多種封裝。參考電光夜談也是行業大神湯總的說法，台積電COUPE 2.0 解決了PIC與光纖耦合的難題。與博通，英特爾以及Senko的方案不同，台積電直接在PIC晶圓上做文章，從根本上解決耦合的難題，與以色列Teramount與IMEC合作的方案一樣，容差高且支援3D的高密度耦合。台積電的CPO方案一個重要特點是mirco-ring Modulator方案，沒有傳統的MZM以及MZI器件。MRM的特點是製造技術最難，但面積非常小，製造成本以及OE頻寬密度的優勢明顯，幾乎是CPO最終極的製造方案。直接取消了三五族的半導體光放大器SOA，強化APD，可以說是很好的給未來的OIO技術鋪路。MRM微環方案其實就是CPO與OIO的大一統方案，主要還是得益於台積電分子級的製程控制精度才得以實現。台積電在iOLS平台上解決了微環、光纖耦合、PIC/EIC混合鍵合、並提供相關pdk給第三方的話，則CPO switch門檻將大幅度降低，這將大大地促進矽光子技術的發展。上述矽光技術平台再結合台積電獨步天下的IC製造能力，將徹底顛覆上述原本的CPO行業格局，讓CPO成為與IC製造一樣，全行業圍繞台積電製造技術自行設計相關產品。fabless專心致力於自己設計端的IP，製造技術由台積電落實，大家在台積電平台上與台積電共同開發新的製造技術，這又繞回到了台積電DTCO設計與製程協同最佳化技術平台上，未來晶片製造技術真的是一環扣一環，台積電將如同狗皮膏藥一般想甩都甩不掉。2026年CPO switch的落地將由博通以及NV引領，最終在2027年開始應用不斷提升滲透率。而博通與NV正是AI GPU以及ASIC的兩大領軍企業，他們的新一代方案都將在上述台積電先進封裝以及CPO平台中展開，兩大強勢廠家的支援，讓台積電以製造技術為導向建構的生態將更加完善與夯實，不論未來GPU與ASIC誰上誰下，台積電永遠穩坐釣魚台。第三章. GPU與ASIC的AI世紀大戰要理解今天在輝達與博通等廠家在台積電CoWoS產能上的寸土必爭，必須回到一切的起點：AI不只是近年興起的大語言模型（LLM），目前多模態，AI Agent甚至物理世界模擬，讓AI對算力近乎貪婪的渴求。面對每年5倍增長的token衍伸出的算力需求，依靠摩爾定律兩年翻一倍電晶體數量的算力增長已經完全跟不上節奏。因為AI的出現，整個半導體行業迸發了無窮的潛力，在後摩爾定律時代竟然電晶體增加速度遠超以前，記得數年前許多人云亦云的網民，高喊著摩爾定律已死，現在看來甚是可笑，誰知道再過幾年又有啥新科技出現呢？從晶片製造層面，面對AI恐怖的算力增長需求，晶片製造領域唯有不斷縮小單位線寬同時不斷加大晶片面積，一縮一放的加乘效果才能勉強跟上AI的節奏。當然增加出貨量也是一個辦法，但這裡就遇到了前段製程與CoWoS產能的瓶頸。傳統的CPU架構在平行矩陣運算面前效率低下，也催生了專用加速晶片的黃金時代。最終，AI的出現推動半導體技術演進沿著三條相互交織又彼此競爭的路徑展開：1. 架構路徑：從通用到專用，生態與效率的終極對決GPGPU的霸權之路： 輝達的CUDA生態，將圖形處理器鍛造成了通用平行計算GPGPU的絕對王者。其核心武器是極高的記憶體頻寬（通過HBM）和大規模流處理器陣列。從H200、GB200到今年即將推出的“Vera Rubin”，都是這條路徑的產物，性能提升直接與視訊記憶體頻寬、NVLink互連規模掛鉤。輝達構築的，是一個從硬體到軟體（CUDA、AI軟體棧）的封閉而強大的帝國。正如老黃在CES演講所說，物理AI的ChatGPT時刻來了，AI的第二拐點，從理解語言到理解物理世界，將還是由通用型GPGPU主導。ASIC的精準革命： 當AI工作負載，尤其是雲端推理側的負載日益固化，為特定演算法（如Transformer）定製的ASIC便展現出碾壓級的能效比Performance per Watt，和總擁有成本（TCO）優勢。Google的TPU、亞馬遜的Inferentia/Trainium、微軟的Athena，以及中國的華為Ascemd，寒武紀MLU都是這條路徑的先鋒。它們通過犧牲通用性，換取在特定戰場上的極致性價比。而博通、Marvell、Al chip等設計公司，正是通過為這些CSP雲巨頭定製ASIC，撕開了兆市場的一道口子。2.製程路徑：奈米尺度的軍備競賽摩爾定律的延續是性能提升的物理基礎。從7nm、5nm、3nm到2026年量產的2nm，每一次製程躍進都意味著電晶體密度和能效的提升。2024年3月份台積電的劉德音與黃漢森在IEEE發表的文章 , 計算出不用十年 , 人類就可以製造出一兆顆電晶體的GPU單晶片。未來不再只是通過光刻等製程微縮這單一手段來提升電晶體數量 , GAA、CFET等立體結構的最佳化、2D新材料以及先進封裝每一個技術都能有效並持續的提升電晶體數量。然而，單純靠微縮已面臨“功耗牆”和“儲存牆”。2nm晶圓的代工價格傳聞高達3萬美元，這已非所有玩家都能承受的賭桌入場費。3.封裝路徑：超越摩爾，系統級創新的主戰場當製程微縮邊際效益遞減且成本飆升，“超越摩爾”（More than Moore）成為新的增長引擎。其核心就是先進封裝，而CoWoS正是台積電為高性能計算打造的“皇冠上的明珠”。CoWoS的精髓在於異構整合。它不再追求製造一個巨大且良率堪憂的單片晶片，而是將多個小晶片，例如計算芯粒（GPU/ASIC核心）、高頻寬記憶體（HBM）、I/O芯粒等，通過Interposer進行超高密度、超高頻寬互連，整合在一個封裝內。CoWoS帶來了三大降維打擊優勢：*突破光罩板極限： 製造遠超單個光刻機視場尺寸的超大晶片成為可能。*混合搭配，最優解： 可以整合不同工藝節點、不同功能的芯粒，實現性能、成本、功耗的最佳平衡。*極致互連性能： 矽中介層上的微凸塊（μBump）間距極小，使得芯粒間通訊頻寬激增，延遲和功耗大幅降低。正因如此，無論是追求極致性能的輝達GPU，還是追求最佳TCO的雲巨頭ASIC，但凡涉足頂級AI算力，都離不開CoWoS。它從一項“使能技術”，變成了決定最終產品出貨量的戰略瓶頸資源。2026年CoWoS產能沙盤推演基於筆者的訊息，我們對2026年台積電CoWoS產能及預訂Booking情況進行建模分析。根據筆者模型，台積電CoWoS產能近幾年的爬坡如下：2023年底：約 12K/月2024年底：約 36K/月2025年底：約 80K/月2026年底（目標）：達到 ~120K/月。對於2026年台積電CoWoS產能逐月提升過程，我們取一個不樂觀也不保守的全年有效平均值：94K/月。即 2026年台積電CoWoS總有效產能約為：94K/月 × 12個月 約 1,120,000片。這是本次測算的總彈藥基數。CoWoS產能分配的邏輯推演：台積電的產能分配是一場基於技術、商業、地緣政治的複雜棋局。核心考量如下：技術繫結與生態深度： 輝達是CoWoS最早期、最大膽的共同定義者和投資者，其架構（如NVLink）與台積電CoWoS工藝深度耦合，享有最高優先順序。訂單規模與戰略押注： 蘋果、輝達、AMD是台積電前三VVIP大客戶，其巨額預付款和長期協議鎖定了基礎產能。不過蘋果要到2028年才有自研AI晶片，這兩年不需要CoWoS產能。博通、Marvell因承接Google、AWS、Meta等雲巨頭天量ASIC訂單，已躋身頂級VIP客戶行列。地緣政治與第二供應鏈： 美國對華技術限制，迫使中國頭部AI公司，透過第三方等各種方式全力爭取任何可能的CoWoS產能。同時，ASIC以及AMD、英特爾乃至中國客戶，都是台積電制衡輝達分散客戶風險的重要力量。產品迭代與良率： 更複雜、整合度更高的封裝（如整合更多HBM、更大中介層）初期良率較低，實際有效產出需打折。下圖清晰展示了各主要玩家的爭奪格局：詳細資料請加入知識星球瞭解2026年台積電CoWoS產能分配：輝達：2026年6＊萬片。年增＊%，依舊保持高增長。儘管面臨競爭，但其產品需求最旺、單價最高、技術最領先，仍將佔據最大份額。輝達接近台積電CoWoS總產能＊％的預訂量，遙遙領先其他AI晶片企業，幾乎不受ASIC崛起而稀釋，繼續保持絕對主導的份額。當然輝達的CoWoS預訂的增量，有很大一部分是來自Interposer面積放大的結果，2026年推出的Rubin達到5.5x reticle，比Blackwell的3.3x reticle大了1.6倍。也就是輝達在晶片出貨數量不變的情況下，就必須增加1.6倍的CoWoS產能，或者說從輝達在Rubin時代增加60%的CoWoS產能，晶片出貨量與Blackwell時代相比是沒有增加的。當然整個2026年Blackwell還是出貨主力，輝達65％的CoWoS增量，必然是出貨數量以及單價的雙雙齊漲的局面。AMD：2026年＊萬片，年增＊%。多款Mi300系列已證明AMD的競爭力，剛剛開幕的CES，蘇大媽正式官宣Mi400系列的來勢洶洶，預計下半年開始出貨。從CoWoS booking數量來看，與25年相比有＊%的增量，與輝達的增幅幾乎一致。這也標示著AMD對Mi455的信心十足。Broadcom博通：2026年＊萬片，年增＊%。主要客戶GoogleTPU開始對外銷售，對博通是利多，不過博通主要負責TPU v6 以及 v7p，偏向推理的v7e會在2026年下半年推出，由聯發科負責流片。下一代的TPU v8 還是會遵循v7的模式，由博通與聯發科兩家分別下單台積電CoWoS。2026年博通向台積電預定的CoWoS產能有60~65％給到TPU第二大客戶Meta的Mtia晶片，今年今年將推出第三代產品，Mtia v2 & v3大約佔博通CoWoS預訂量的20%左右。未來的大客戶Open AI將於2026年底推出內部代號Titan晶片，採用台積電N3製程，預計佔今年博通預訂量的5-10%，2027年將達到20%。2028年蘋果的AI ASIC - Baltra也將面世，目前由博通負責高速互聯，SerDes IP以及後段布線，預計2026年上半年進入TO階段。很顯然，博通是未來ASIC崛起的最大贏家。Marvell美滿：2026年＊萬片，年增＊%。2026年CoWoS預定數量與2025年持平，幾乎是AI晶片最失意的廠家。主要是出貨主力AWS下一代的Trainium 3轉由Al chip設計。2026年主要客戶還是AWS的Trainium 2 ，新客戶Microsoft採用N3E製程的Maia 200 加入，避免了下滑。Al chip世芯：2026年＊萬片，年增＊%。2026年CoWoS 200%的增幅，主要是拿下AWS的Trainium 3 訂單2026年出貨包含少量Trainium 1 ，決大部分為N3製程的Trainium 3 Anita，加上Inferentia 2 以及少量的Intel Gaudi 3，以及微軟上一代的-Maia 100。Al chip的客戶數量比博通還多，但出貨量級都不高。AWS已暫停Inferentia 3的開發，轉向以Trainium統一承擔推理跟訓練的工作負載，目前未見Inferentia 3的TO訊息。Annapurna：2026年2.4萬片，年增64%。作為AWS的子公司，Annapurna一直承擔AWS AI ASIC的開發任務，同時也向台積電直接預定CoWoS產能，Trainium 3的 Mariana版本有別於Al chip的Anita版本，同時在台積電投片。MTK 聯發科：2026年2萬片。作為台積電CoWoS的新進客戶，目前聯發科已調撥大量人力支援ASIC業務，AI ASIC未來將成為聯發科的重點業務。2026年下半年主要承擔TPU v7e的出貨，2027年為出貨主力年，同時2027年將疊加TPU v8e的訂單，2027年MTK有機會出現5~600%的CoWoS同比增幅。聯發科目前已將AI ASIC最為為來核心業務，作為行業巨頭，聯發科的加入也將很大影響ASIC設計的市場格局。聯發科這兩年的ASIC業務雖然這兩年高歌猛進，但由於只是做後段布線，缺乏博通強大的IP，雖然增幅大，但單價較低，對於體量本就不小的全球第三fabless巨頭來說，並不能帶來營收的大幅度增長。當然從CoWoS增量來看，聯發科在AI以及端側的佈局非常積極，又有ASIC業務的高增長加持，將是這兩年除了博通之外，ASIC陣營的最大受益者。剩下的台積電CoWoS客戶的量級就都是小於1萬片，其中微軟自研ASIC-Athena 還是由內部團隊在台積電投片小批次的不斷迭代推進。GUC創意還是小型AI晶片初創企業在CoWoS流片的首選，也是國內AI的重要第三方，畢竟GUC是台積電的親兒子。Xilinx這個最早的CoWoS客戶，因為CoWoS不斷漲價，FPGA又不如AI晶片的利潤那麼高，已經逐漸放棄高成本的CoWoS，改由成本更低的IoFO_LSI方案。剩下的兩家交換機廠家思科與中興微，因為其高端交換機有採用HBM，所以一直以來也都是台積電CoWoS客戶，只是預定量只有幾千片的水平。至此，我們得到了2026年各陣營的“彈藥”配額：再加上FPGA、Switch的 2萬多片，即時2026年台積電CoWoS的出貨總量。從彈藥分配來看，拿下整個CoWoS產能65%的GPGPU陣營還是擁有絕對的火力優勢，甚至輝達一家的火力就超過全球其他企業的總和。4. 超越數量 - 價值、生態與功耗的深層次博弈然而，僅比較CoWoS還是會誤判戰局。雖然CoWoS數量與面積是一切的根本，但不同的封裝方案，比如single-die以及dual-die方案，將導致Interposer面積出現很大的不同，每片CoWoS可切割數量有很大差別。其中最顯而易見的就是Hopper時代的每片切29顆，到了Blackwell時代的每片14顆，這正是Interposer不斷放大的結果。所以台積電CoWoS的產能增幅，對應的不只是AI晶片出貨量數量的增加，還疊加了Interposer面積不斷放大的增量。又比如2026年Google的TPU v7p是dual-die的D2D方案，interopser size 在2400mm2左右，一片CoWoS可切割16顆左右。而同一代針對推理的TPU v7e，採用single die設計，interposer size只有1500mm2左右，每片CoWoS可切數量超過30顆以上。AI晶片的Interposer越來越大的尺寸是明確的技術路線，目前Interposer是3.3x的reticle size，2026年的Rubin是4~5.5x，而2027年4-die合封的Rubin Ultra將達到9~9.5x。所以不斷放大的Interposer面積也是台積電CoWoS不斷大幅度擴產的一大主因。正因如此，以CoWoS的產能（消耗面積）增減幅度來計算企業AI營收增減幅度，會比企業的AI晶片出貨顆數量增減來的更為準確。AI晶片戰爭的勝負，除了CoWoS消耗面積以外，還要在兩個維度上評判：算力維度：一顆輝達B300的FP8算力達10 PFLOPS，而一顆定製推理ASIC的算力可能僅為其幾分之一，即便是最強的TPU v7p也只有輝達B300的一半，這還是不考慮今年與TPU v7同台競技的Rubin的差距，如果用Rubin來對比差距將更大。剛開幕的CES老黃說Rubin的性能將比blackwell在推理提升了5倍，訓練提升了3.5倍，GPU與ASIC的性能差距並沒有縮小，反而是在擴大中。因此，即使顆數接近，輝達陣營輸出的總算力（TFLOPS） 很可能仍大幅領先。這是GPU通用架構的“蠻力”優勢。總算力領先的物理基礎就是來自CoWoS消耗面積（電晶體）的多寡。價值維度：這是最殘酷的差距。輝達單顆GPU售價高達3萬美元以上，未來會提升到4-5萬美元。而云巨頭自研ASIC的“成本”僅體現為台積電的代工費用和博通的設計服務費，即便成本相差無多，但ASIC其“內部結算價”必然遠低於GPU售價。即便ASIC對外銷售，我們可以用Anthropic向博通採購210億美元的TPU為例，百萬顆的TPU v7p 扣除伺服器等諸多配置，單顆對外售價在1.5萬以下。目前最強的ASIC是採用最先進N3P製程的TPU v7p，製程領先輝達Blackwell一個世代，但其對外售價不到Blackwell的一半，這與剛才我們計算的TPU v7p的算力只有B300的一半，算力與售價差距大致上是對等。從這一點來看，完全證明我們文章剛才所說，AI晶片是多維度的比拚，不單單比摩爾定律比晶片製程，還要比誰的面積更大，能放進更多電晶體，最終表現在性能上的差別也決定他的最終價格。因此，輝達用60%的CoWoS產能，創造了整個AI加速晶片市場70%以上的收入和90%以上的利潤。這正是黃仁勳“6個季度，5000億美元狂言”的底氣 — 他賣的是“黃金”，而ASIC陣營在為自己鍛造“精鋼武器”。生態鎖死 vs. 專用解放：輝達的帝國城牆： CUDA軟體棧、龐大的開發者社區、最佳化的AI框架（TensorRT、Triton），以及NVLink、NVSwitch構成的系統級優勢，構成了幾乎無法踰越的生態壁壘。使用者購買的是一整套最強的“交鑰匙”解決方案。ASIC的破局邏輯： ASIC的優勢在於，對於CSP這類超大規模使用者，當其軟體棧完全自控，從TensorFlow/PyTorch框架到推理服務Triton，且工作負載高度特化且穩定（如搜尋推薦、廣告排名、語音識別推理）。所以自研ASIC能帶來極致的TCO（總擁有成本）最佳化和能效比。它們用“專用化”換取“去輝達化”的戰略自由和長期成本節約。最終直指CSP採用自研晶片最佳化財務報表的內在動力。這也說明了一個侷限，ASIC只有超大型CSP或者大模型等超大規模企業會使用，首先ASIC的資金以及人力投入巨大，但這兩點已經確定了客戶範圍，所有用量不大的中小型使用者都不可能使用ASIC。即便是購買現成的ASIC，我們以Anthropic向博通採購210億美元的TPU為例，這背後需要養一隻極為強大底層系統工程師團隊不斷的進行深度遷移以及適配。單這一項開支，就足以說明這並非普通企業所能承受的，當然目前GPU高昂的價格，讓市場更願意採用各種降本方案，可即便是購買現成ASIC的模式，大概也就能拓展到Anthropic這體量的大模型企業，很難再往下拓展。系統級創新與功耗牆：功耗即成本，散熱即極限： AI叢集的功耗已從幾十千瓦邁向兆瓦級，未來晶片功耗將飆升至數千瓦。風冷已到極限，液冷（包括冷板、浸沒式）成為標配。這不僅關乎電費，更決定了資料中心的物理設計和最大叢集規模。ASIC的能效優勢： 專用電路在執行特定任務時，能效通常遠高於通用GPU。這意味著在相同的供電和散熱預算下，可以部署更多ASIC算力單元。互連與封裝創新： 戰爭遠不止於單顆晶片。CPO共封裝光學是突破“功耗牆”和“互連牆”的關鍵，CPO展示了系統級互連的競爭。系統架構創新，如華為的384顆NPU互連的CloudMatrix 384，來挑戰輝達NVLink全互連系統的思路。CoWoS只是起點，其上的互連網路（NVLink, CXL, UCIe）、光引擎（CPO）的競爭同樣激烈，而且每一個技術領先都有決定性的作用，目前輝達在每一個維度上的表現都處於行業領先地位。5. GPU的技術反擊與生態擴張：2026年開年CES，黃仁勳與蘇姿丰的演講，清晰地勾勒出GPU陣營未來的技術路線圖和反擊策略，特別是對「物理AI」這一新戰場的定義，將深刻影響GPU與ASIC的競爭格局。輝達在CES宣告的戰略意圖：1.下一代「Rubin」架構正式亮相：基於台積電N3P製程，並將interpose面積放大1.4~1.6倍，首次實現整合超過3000億個電晶體的單一GPU，電晶體總數達3360億，較上一代電晶體數量提升1.6倍。並搭載下一代 HBM4 記憶體，單GPU容量直奔 288GB 甚至更高，儲存頻寬突破 22TB/s，較上一代Blackwell提升2.8倍，可見HBM4相對於HBM3e，在介面頻寬以及logic base die的提升可謂相當驚人。互連技術 NVLink 6.0 將提供超過 3.6TB/s 的GPU間直連頻寬，較上一代Blackwell提升1.8倍。推理性能比Blackwell高出5倍，訓練的性能高出3.5倍。Rubin不僅是性能的躍升，更是輝達鞏固其在訓練和複雜推理市場絕對領導地位的利器。2. 物理AI的ChatGPT時刻 ：這是黃仁勳演講中最具震撼力的宣言。他認為，AI的下一個前沿是理解和模擬物理世界，應用於機器人、自動駕駛、數字孿生、科學發現（如氣候模擬、藥物研發）等領域。這些應用需要處理海量、多模態的感測器資料，進行複雜的物理模擬和即時決策，工作負載極度複雜、演算法迭代快速。為何老黃會這樣說，因為「物理AI」恰恰是通用GPU的絕對主場。定製化ASIC在處理固定、已知的模型推理時效率極高，但面對物理AI所需的持續學習、多工處理、快速演算法適配等場景，其架構僵化的劣勢將被放大。GPU憑藉其無與倫比的可程式設計性和龐大的CUDA生態，能夠靈活適應從計算流體力學到機器人控制等各種新興物理AI任務。因此，「物理AI的ChatGPT時刻」極大地擴展了GPU的應用邊界和市場總量，為其增長提供了全新的可開發疆域，這是ASIC現有技術難以切入的賽道。3.收購Groq：對ASIC的「釜底抽薪」之舉。2025年底，輝達宣佈收購專注於低精度推理和極低延遲語音模型的初創公司Groq。這筆收購遠不止是技術補充，而是對ASIC陣營的戰略性反擊。Groq的技術核心在於其LPU（語言處理單元）架構，在特定推理任務（如大語言模型對話）上能實現遠超GPU和傳統ASIC的能效和速度。輝達通過收購Groq，直接獲得了在ASIC最具優勢的「高能效推理」領域的尖端技術和產品。這使得輝達能夠以「內部ASIC」的方式，正面迎戰博通、Google等的定製化推理晶片。這不僅是產品線的補充，更是商業模式的轉變，從單純銷售通用GPU，轉變為提供「通用GPU + 特定領域最佳化加速器（如LPU）」的全端解決方案。這將有效遏制ASIC在推理市場的侵蝕，並可能奪回推理市場市佔率的重要武器。此舉加劇了AI加速器市場的融合與競爭。未來的界限不再是簡單的GPU對ASIC，而是「全端生態公司」與「專項設計公司」的對決。輝達正在利用其資本和生態優勢，將潛在的顛覆性技術收編入自身體系，戰場的主導權還是掌握在輝達手上。AMD則在CES公佈MI400系列的細節，正式發佈基於3nm增強版製程的 「AMD Instinct MI400」 加速器。核心參數瞄準超越輝達當前旗艦，宣稱在關鍵AI訓練和推理工作負載上，實現相比MI300系列100%的性能提升，並強調其能效比優勢。AMD持續推廣其開放式軟體棧ROCm，並通過與微軟Azure、Oracle Cloud等雲服務商的深度合作，以更開放且更具性價比的方案爭奪輝達之外的市場份額。蘇姿丰強調，未來的AI計算將是多元化的，AMD將為客戶提供「第二選擇」。總而言之，2026年的GPU陣營，並非消極防守。輝達通過定義「物理AI」新戰場、收購Grop補強推理短板，正在從技術和生態兩方面建構更深的護城河。AMD則堅定地走開放與性價比路線，蠶食市場。GPU的增長故事，正從單純的「大模型訓練」擴展到更廣闊的「物理世界智能化」，這為其對抗ASIC的專用化攻勢提供了戰略縱深。6. 超越產能 - 生態、功耗與終局之戰CoWoS產能決定了「彈藥」數量，但戰爭的勝負還取決於「彈藥」的效率、協同和最終產生的價值。1. 生態系統的終極壁壘：輝達的CUDA生態依然是其最堅固的堡壘。數百萬開發者、龐大的軟體庫、從訓練到部署的全端工具鏈，構成了極高的遷移成本。儘管Google的TensorFlow、PyTorch等框架也在努力實現對不同硬體後端的支援，但在易用性、性能和社區支援上，仍與CUDA有差距。ASIC陣營的優勢在於『垂直整合』，Google可以為TPU深度最佳化TensorFlow，Meta可以為MTIA定製模型。但對於廣大的企業和開發者而言，輝達全面且最優的「交鑰匙」方案仍然是最佳選擇。收購Groq後，輝達有望將這一生態優勢進一步延伸到特定推理場景。2. 功耗牆與成本牆：隨著單晶片功耗突破千瓦級，資料中心的供電和散熱成本已成為不可忽視的因素。ASIC憑藉其專用架構，在能效比（Performance per Watt）上通常有顯著優勢。這也是雲巨頭在規模化部署推理服務時傾向採用自研ASIC的核心經濟動因。輝達需要通過製程與封裝技術的進步、架構創新（如稀疏計算、低精度推理）以及系統級最佳化（如液冷、CPO共封裝光學）來對抗ASIC的能效優勢。Rubin架構和收購Groq，正是其在性能和能效兩端同時發力的體現。3. 未來的融合與分野：長遠來看，GPU與ASIC的界限會進一步模糊。輝達可能會推出更多「可配置」或「領域專用」的加速器（類似收購Groq後的產品線）。而ASIC設計公司（如博通）也可能會為不斷強化ASIC的性能，並給客戶提供更具靈活性的平台化方案。未來的競爭，將是「高度最佳化的通用平台」與「深度定製但具有一定可程式設計性的專用平台」之間的競爭。CoWoS產能依然是基礎，但在此之上，軟體生態、能效表現、總擁有成本（TCO）和對新興應用的適應能力，將成為決勝的關鍵。2026，對峙與滲透的拐點綜上所述，基於對CoWoS產能的沙盤推演、對2025年預測的覆盤以及對最新技術動向的分析，我們對2026年GPU與ASIC的對決格局得出以下結論：1. CoWoS分配格局固化，輝達主導地位難撼：2026年，輝達仍將消耗台積電過半的CoWoS先進產能，這確保了其在高端訓練和複雜推理市場的供給優勢，並在ASIC固守的推理市場不斷的嘗試進攻。ASIC陣營份額依舊維持快速增長，主要來自CSP掌握的大量推理算力的增量和生力軍頭部大模型企業的加入，短期內依然無法動搖輝達的根基，但卻能在固守方陣內不斷壯大與繁榮。2. ASIC在推理市場不斷壯大，實現規模化突破，但GPU開闢「物理AI」新戰線：ASIC憑藉成本和能效優勢，將在雲巨頭的大規模、固定模式推理場景中確立主流地位，並開始向Open AI以及Anthropic等頭部大模型公司滲透。然而，輝達通過定義「物理AI」這一全新、複雜且快速演進的賽道，為GPU找到了下一個爆發性增長點，有效避險了ASIC在傳統推理市場的衝擊。3.競爭從「硬體對抗」升級為「生態與系統級對抗」：輝達收購Groq標誌著戰術的轉變，從單純防守轉向「以彼之道，還施彼身」，用定製化能力反擊定製化。未來的競爭將是全端能力的競爭：從晶片、互連、封裝、系統到軟體和開發者生態。擁有更完整生態和更強系統整合能力的玩家將贏得最終優勢。結論以2026年台積電約115萬片CoWoS產能為沙盤推演，我們測算出：ASIC陣營（37.5萬片）達到GPGPU陣營（75萬片）剛好50%的水平，這個資料2024年為52%，2025年為45%，2026年為50%。也就是說2026年ASIC對比GPGPU的CoWoS佔比提高了5%。這再次印證，筆者2025年原文所稱，2024-2027年為ASIC超級增長周期，其中2026-2027年將是周期高峰，大家可以再次翻閱2025年全球半導體展望中原文的模型。面對ASIC基數較低的超高增長，GPGPU在基數龐大的情況下，CoWoS佔比也沒有大幅度的下滑，比筆者一年前預測的更有韌性，這除了輝達GPGPU持續熱銷以外，還有GPGPU更願意採用最新技術有較大關係，比如2026年的Rubin率先採用4~5.5x reticle的interposer，2027年很快推進到9~9.5x，這個變數將直接翻倍。而ASIC的絕對性能沒有GPGPU那般的極致要求，2026年ASIC的Interposer在2.9~3x ，在2027年也還是停留在3.3x的水平。GPGPU是面積快速放大但出貨數量微幅增長，ASIC是出貨數量快速放大而面積微幅增長，最終勝敗就表現就在CoWoS預定資料，ASIC在出貨數量增幅遠高GPGU 15％以上，但在CoWoS產能的佔比則是從45%，提升5個點到50%。根據筆者模型，2027年ASIC將來到GPGPU的58%，ASIC佔比持續增加，意味著2026-2027筆者早早預測的ASIC迎來超級增長周期，增長率超過GPGPU。至於企業營收，那自然與CoWoS出貨量成正比，晶片性能與面積（電晶體總數）成正比，同製程雙顆的dual-die性能必然是高於single-die的晶片，文前有比較過性能與售價成同比例漲跌（TPUv7與B300)，也就是性能高兩倍，單價大概也會高兩倍。這裡面多少nm製程與多大的面積都對性能（電晶體數量）有決定性的影響。ASIC的代表GoogleTPU，除了CSP自研自用以外，開始向外提供，這標誌著ASIC從正式邁入“規模化部署”以不斷蠶食GPGPU領地。然而，在商業價值（營收/利潤）和算力總量上，輝達憑藉其極高的單價和通用算力優勢，在2026年及之後一段時間內，仍將保持王者地位。輝達的帝國，將繼續統治需要靈活性、創新性和全端解決方案的廣闊疆域（訓練、新興應用、中小企業、科研）。ASIC的諸侯國，將在超大規模資料中心內部，在推理、推薦、搜尋等成熟且量大的固定戰場上，建立起基於極致TCO和能效比的自治領地。未來，我們更可能看到的是一個 “GPU+ASIC”的混合算力世界：雲巨頭用輝達GPU進行前沿模型研發和訓練，同時用自研ASIC進行成本敏感的大規模推理部署。戰爭的號角早已吹響，2026年的CoWoS產能分配表，就是這場世紀算力大戰最真實、最殘酷的兵力部署圖。ASIC群雄時代結束，Google/博通已成為共主，圍獵與反圍獵已經開始，而輝達帝國依然強大。這場好戲，還在後頭！而更接近未來事實的是，這場戰爭並非一場你死我活的殲滅戰，而是一場持久且複雜的“劃界戰爭”。隨著戰爭的推進，各方勢力意圖提高競爭力去打敗對手的同時，不斷提高的技術能力，導致技術外溢，其產生的結果不一定是打敗對手，而是如哥倫布一般，隨著航海技術的提升，發現更為廣闊的新天地。AI世界還有太多未知的疆域需要更高的技術才能去探索與挖掘。未來GPGPU以及ASIC可能都是贏家。2026-2027年ASIC的增幅將繼續高於GPGPU，2028年融合了LPU的Feynman有沒有可能帶領輝達在ASIC堅守的領地攻城拔寨，目前言之過早，未來誰主沉浮猶未可知？而GPGPU以及ASIC在整體算力需求不斷上漲的雙贏背後，卻始終站著一位終極大BOSS，更大的幕後贏家不動聲色冷眼旁觀。台積電作為這場戰爭共同且唯一“軍火商”，坐擁CoWoS產能的絕對定價權，將是無論那一方獲勝都不可或缺且毫無疑問的終極大贏家。(Techcoffee)

瑞銀：中國資料中心裝置：Rubin帶來電源與液冷機會VR200 平台機架功率提升上周在拉斯維加斯舉辦的國際消費電子展上，輝達CEO 黃仁勳的主題演講對需求表達了積極態度，並披露了 2026 年 Vera Rubin 平台的發佈進展。在電源與製冷方面，輝達重點提及，Rubin 平台的機架功率或將達到上一代 Blackwell 平台的兩倍，且製冷方式將從 Blackwell 平台 80% 的液冷佔比升級為 100% 全液冷。其中，VR200 NVL72 型號對 GPU 散熱方案進行了升級，將採用微通道冷板（micro-channel cold plate）。輝達表示，目前 Rubin 平台已全面投產。利多電源與液冷需求增長VR200 NVL72 的 AI 訓練 / 推理算力分別約為 GB300 NVL72 的 3.5 倍 / 5 倍，這推動機架級功率需求大幅上升。具體來看，VR200 NVL72 將電源架升級為 3 個 3U 規格、總功率 110 千瓦的配置（含 6 個 18.3 千瓦電源模組），而目前最常見的 GB300 NVL72 配置為 8 個 1U 規格、總功率 33 千瓦的電源架（含 6 個 5.5 千瓦電源模組）。此外，VR200 NVL72 電源架採用 “3+1” 冗餘設計。值得注意的是，VR200 NVL72 可視為輝達 Oberon 機架架構的最後一代產品 —— 該架構僅支援 54V 直流配電，且需搭配不間斷電源（UPS）。隨著 AI 算力持續提升，機架功率需求不斷增長，輝達預計將過渡至下一代 Kyber 機架設計，後者支援 800V 高壓直流（HVDC）。我們認為，隨著 Rubin 平台產能擴大，UPS 與液冷需求的增長速度將進一步加快；未來功率密度的提升還將推動電源系統進一步升級，預計 2027 年 Rubin Ultra 平台若推出，將進一步釋放 HVDC 的需求潛力。重點推薦標的：科士達、科華資料我們認為，科士達與科華資料將受益於 UPS 需求增長，且有望向 HVDC（高壓直流）與 SST（固態變壓器）產品升級，具備業績提升潛力。摩根士丹利研究報告： 泰國 PCB 調研要點2026 年 1 月 12 日至 14 日，我們在泰國走訪了四家印刷電路板（PCB）企業，包括勝宏科技（VGT）、Dynamic PCB、GCE及ZDT。需求端表現強勁，受出貨量增長、材料升級及生產複雜度提升驅動：受訪四家企業傳遞的需求訊號高度一致，尤其是 GPU 與 ASIC 伺服器相關需求。出貨量增長、覆銅板（CCL）材料升級、生產及設計複雜度提升，共同推動營收增長。我們預計，AI 相關 PCB 將更多採用高密度互連（HDI）或混合式多層板 / 高密度互連（MLB/HDI）設計，供應商正積極籌備相關裝置與產能以順應這一趨勢。因此，整個產業鏈生態均將持續受益，包括機械鑽孔機、雷射鑽孔機供應商及鑽頭供應商。受此影響，PCB 企業 2026 年資本支出計畫積極，產能輸出有望提升：臻鼎科技（ZDT）預計 2026 年資本支出約為 500 億新台幣（同比增長 60%-70%）；我們估算，截至 2026 年末，金像電子（GCE）月產能輸出同比增幅約為 40%。受訪企業的資本支出回報率介於每 1 新台幣資本支出對應 1.5-2.5 新台幣營收之間。供應商陣營持續擴大，終端客戶正認證更多 PCB 供應商：這使得供應鏈份額分配趨於複雜 —— 多家 PCB 廠商同時參與同一項目的認證，但我們認為這並不必然轉化為實質性訂單。客戶擴大供應商陣營旨在提升供應鏈靈活性，但最終仍將主要向核心一級（T1）供應商採購。因此，儘管 2026 年暫無產能過剩風險，但投資者需警惕相關潛在風險。當前泰國生產成本高於中國內地，但略低於台灣：短期內，中國內地仍將是 PCB 主要生產基地，得益於其更低的成本結構。但隨著泰國產能與良率持續爬坡，其成本結構存在最佳化空間，進而推動泰國 PCB 產值增長。成本方面，目前泰國 PCB 生產成本平均比中國內地高約 20%，但略低於台灣。成本差異主要源於泰國進口材料的物流成本更高、裝置物流及安裝成本增加，不過泰國生產線操作人員薪資更低（儘管生產效率相對較低）。儘管泰國生產成本較高，但仍有客戶為實現供應鏈多元化，明確要求在泰國生產 PCB 產品。其他核心要點臻鼎科技（4958.TW）資本支出：2026 年資本支出計畫從 300 億新台幣上調至 500 億新台幣，其中 60% 以上將用於剛性 PCB（HDI/HLC）及基板產能擴張，剩餘部分用於柔性 PCB（FPCB）。AI 產品佔比：目前臻鼎科技 AI 伺服器營收佔比（不含邊緣 AI 產品）約為中個位數百分比，目標 2026 年提升至高位個位數百分比。改良型半加成法（mSAP）：臻鼎科技認為，其是泰國唯一一家正在擴充 mSAP 產能的 PCB 供應商。該產能將僅用於 800G 及以上光模組（需採用類基板 PCB（SLP））。泰國園區規劃：泰國園區總計可容納 7 座工廠：1 號工廠：已實現 HLC 及伺服器 / 光模組用 mSAP 量產，是園區首座量產工廠。2 號工廠（mSAP/HDI）：目前處於建設中，計畫 2027 年初進入試產階段，同樣聚焦伺服器 / 光模組產品。3 號工廠（FPCB/FPCBA）：處於建設中，計畫 2027 年二季度試產，專注消費電子領域。5 號工廠：2026 年啟動建設，預計 2028 年量產。6 號工廠（HLC）：處於建設中，計畫 2026 年四季度試產，用於伺服器應用產品。7 號工廠：2026 年啟動建設，預計 2028 年量產。8 號工廠（鑽孔中心）：處於建設中，計畫 2027 年一季度試產。管理層預計，五年內泰國園區產能將佔公司總產能的 15%-20%。裝置：管理層表示，核心 PCB 裝置的交付周期較以往更長，但公司已提前下單，並憑藉與裝置供應商的長期緊密合作關係，鑽孔機採購不存在問題。CoWoP 技術：相關產品仍處於研發階段，量產時間尚未確定，但臻鼎科技表示，一旦客戶有需求，公司將做好充分準備。金像電子（2368.TW）2025 年四季度產品結構：受產品轉型影響，AI 產品佔比環比下降，但網路需求增長強勁，尤其是 400G/800G 網路 PCB。產品轉型：2025 年四季度，Trainium 伺服器 PCB 進入轉型階段，但 Trn3 產品將於 2026 年二季度在金像電子啟動量產。2026 年一季度，高端網路（400G/800G）產品將抵消部分 AI 產品轉型帶來的影響 —— 目前 100G+400G+800G 網路 PCB 出貨量佔金像電子網路 PCB 總出貨量的約 70%，其中大部分為 400G+800G 產品。泰國工廠：金像電子泰國 1-1 工廠（一期）具備 AI 伺服器板生產能力，且已通過主要 AI 雲客戶認證。2025 年四季度該工廠仍處於虧損狀態，但預計 2026 年將實現盈利。產能情況：台灣：目前月產值為 16 億新台幣，預計 2026 年二季度出貨量實現雙位數增長，三季度環比再實現雙位數增長（不含從 CMC Magnetics 收購的新工廠，該工廠計畫 2028 年量產）。泰國：1-1 工廠目前產能滿載，月產值為 3 億新台幣。2026 年二季度產能可能加速釋放，下半年進一步爬坡，截至 2026 年末，總出貨量預計較 2025 年末增長 4-5 倍。2 號工廠可能於 2027 年末或 2028 年初量產。蘇州：2026 年計畫通過新增裝置、消除產能瓶頸的方式擴充產能。常熟：C1 與 C2 工廠預計 2026 年下半年通過新增裝置及消除瓶頸，進一步提升產能。行業其他相關洞察泰國生產基地新建工廠通常需要 4-5 個季度才能產生實際營收。所有新產能均將包含 HDI 與 HLC 產能，以滿足客戶對 “混合式” 設計的需求。泰國營運成本比中國內地高 20%-25%，但可完全轉嫁至客戶。管理層認為，一旦產能完全爬坡，泰國工廠的毛利率將與中國內地工廠持平。AI 相關產品每一代新產品的平均售價（ASP）均實現數倍增長。管理層認為，客戶下一代產品的 ASP 增長將主要源於：① 材料規格升級；② 材料加工難度提升；③ 採用尚未量產的特殊製造工藝；④ PCB 層數增加及 HDI 工序更複雜。對部分客戶而言，HLC 與 HDI 的界限日益模糊 —— 部分設計為混合式（HLC 與 HDI 結合），且需要特殊製造技術處理。公司預計，下一代 AI 伺服器 PCB 將有更多項目採用 HDI 技術或混合式設計，相關產品可能於 2027 年啟動量產。市場份額PCB 製造裝置交付周期延長及高端材料供應短缺，可能對新進入者或小型供應商構成不利影響。不過，客戶為最佳化供應鏈管理，仍傾向於採用雙源或多源採購策略，因此可能仍會認證部分新供應商。CoWoP 技術該設計目前仍處於研發階段，具體應用時間尚未確定）。生產 CoWoP 用 SLP 的主要挑戰在於精密鑽孔直徑及縮小的線寬 / 線距（L/S）。其製造工藝及所需裝置與消費電子用 SLP 存在巨大差異，因此投資強度更高，需配備更精密的裝置。材料供應南亞新材（2383.TW）仍是 M8 + 覆銅板的領先供應商，其次為斗山（000150.KS）、生益科技（600183.SS）、台光電子（TUC，6274.TW）及聯茂電子（ITEQ，6213.TW）。南亞新材仍是 M9 覆銅板的頂級供應商，但生益科技正逐步追趕。管理層表示，尚未發現 AI 相關 PCB 存在材料規格降級的情況。 (大行投研)

市場分析師們或許對具體趨勢和預測存在分歧，但他們通常對半導體市場持樂觀態度。大多數評估顯示，預計到2030年將達到1兆美元至1.1兆美元，這主要得益於人工智慧和資料中心的快速發展。這種觀點雖然積極，但可能嚴重低估了半導體行業的真實價值。這是因為傳統的估值主要基於銷量，可能部分或完全忽略了擁有內部設計能力的原始裝置製造商 (OEM)、自有晶片設計師以及無晶圓廠營運商（針對某些先進封裝技術）所生產的晶片的價值。這種疏忽可能會產生重大影響，因為這些類別目前正展現出最高的增長率。此外，由於缺乏關於中國半導體公司銷售資訊的完整性，目前的分析往往低估了它們的價值。鑑於人工智慧預計將推動半導體行業的平均復合年增長率遠超2014年至2024年間9%的水平，精準的價值評估比以往任何時候都更加重要。為了更準確地評估半導體行業的價值，麥肯錫分析了所有類型的公司，包括中國的公司。我們沒有依賴銷售量（因為當公司不直接在市場上銷售晶片時，銷售量無法精準反映其價值），而是針對每類半導體公司進行了定製分析。例如，對於擁有自主晶片設計的OEM廠商（如智慧型手機製造商），我們根據其銷售成本（COGS）結合產品的典型毛利率來估算其市場貢獻。基於此，麥肯錫得出以下主要結論：預計到2030年，半導體銷售額將達到1.6兆美元（區間為1.5兆美元至1.8兆美元）——這些數字遠超其他預測。但並非所有半導體公司都能平等受益，因為大部分增長將與尖端晶片和高頻寬記憶體（HBM）相關。鑑於半導體行業贏家通吃的格局，少數極具創新精神的公司很可能在這些領域佔據最大份額。而在其他市場領域——例如先進成熟工藝節點或DDR——則不然。DRAM 和 NAND 快閃記憶體領域的領先企業正積極降低成本，他們或通過擴大規模，或實施傳統的成本最佳化計畫。同時，他們也致力於拓展在高增長領域的市場份額，併力求實現產品差異化。需要特別說明的是：由於存在諸多不確定因素（所有預測都存在這種情況），我們給出了一系列估算值。例如，在我們的低風險情景中，人工智慧需求弱於預期，進而導致晶片需求下降。1.6兆美元的估算值反映的是我們的中等風險情景，也就是基準情景。重新評估市場規模歷史上，分析師通常通過衡量半導體器件從無晶圓廠營運商、代工廠和整合器件製造商（IDM，即既設計又製造晶片的公司）向電子公司的銷售額來確定市場規模。當無法獲得直接銷售資料時——例如，對於非上市公司而言——分析師則會進行估算。多年來，這種傳統方法一直是衡量半導體市場價值的相當準確的晴雨表，因為它能夠正確評估主導市場的IDM廠商、無晶圓廠廠商和全整合廠商的晶片價值。但如今，大部分增長來自自研晶片廠商、擁有內部設計的OEM廠商和無晶圓廠廠商，而主要基於銷售額的分析並不能充分反映這些晶片的價值。中國企業也在快速發展，因此評估它們對市場價值的貢獻變得尤為重要，而傳統的評估方法無法完全體現這一點。超越銷售分析我們的評估方法彌補了傳統方法的一些不足。具體來說，我們的評估考慮了以下因素。1、自研晶片設計公司，自研晶片設計公司通常是為雲服務營運資料中心的超大規模資料中心營運商，它們為自身內部使用而研發晶片。由於這些半導體不在公開市場上銷售，而是用於內部以具有競爭力的成本提供更高性能的雲服務，因此基於銷售的分析中不包括自研晶片的需求。我們的方法通過考察與晶片設計和製造相關的內部研發支出、銷售成本和一般管理費用來估算自研晶片的價值。2、對於擁有自主設計的OEM廠商而言，大多數分析師僅通過考察銷售成本（主要通過支付給代工廠的晶片製造費用）來評估自主設計的片上系統（SoC）的價值。這類分析忽略了預估的內部毛利率——即假設供應商向最終產品製造部門銷售晶片所獲得的利潤——儘管在量化IDM廠商和無晶圓廠廠商的貢獻時，這些毛利率已被納入考量。我們的方法通過同時考慮擁有自主設計的OEM廠商的銷售成本和預估的內部毛利率，確保了更高的分析一致性（見圖表1）。3、無晶圓廠公司，無晶圓廠公司設計晶片，並將製造外包給代工廠。雖然過去基於銷售額的評估方法可以精準評估無晶圓廠公司創造的價值，但現在這種方法已不足以精準反映其價值，原因有二：企業越來越多地使用現代封裝技術，將處理器和記憶體等單獨製造的元件整合到異構晶片中；越來越多的公司提供軟體（通常是免費的），以提高易用性，並讓客戶充分發揮晶片的潛力；通常，分析師的估算僅將整個晶片封裝（例如CoWoS）價值的一部分（例如邏輯和封裝元件的成本和毛利潤）分配給無晶圓廠公司。他們不會將HBM的毛利潤分配給無晶圓廠公司，而是將其分配給儲存器公司。在我們的分析中，我們將包括HBM在內的整個CoWoS封裝的價值歸於無晶圓廠公司。我們對軟體也採用了不同的方法：傳統的分析師估算會從毛利潤中扣除一部分以計入圖形處理器（GPU）捆綁的軟體，而我們的方法則保留全部毛利潤（見圖表2）。4、區域代表性不足，預計2024年至2028年計畫的產能擴張（以晶圓產能衡量）中，約有一半將發生在中國。新工廠將專注於先進和成熟節點的製造，如果來自中國的資料不完整，分析可能會低估這一領域的規模。為了更準確地估算中國企業的價值，我們的分析結合了已公佈的收入資料、基於產能的預估收入資料以及來自內部專有模型的資料。我們的估算較為保守，並考慮到中國目前的產能利用率較低，以及部分已宣佈的未來產能可能無法實現。市場強勁，未來增長潛力巨大基於此，我們認為2024年半導體市場規模約為7750億美元。這一數字比其他市場評估值（6300億美元至6800億美元）高出約14%至23%。我們的估算值來源如下（見圖表3）：中國以外的所有半導體廠商（約 6040 億美元，其中 5070 億美元來自前 20 大半導體公司）總部位於中國的公司（930億美元）擁有自主晶片設計的OEM廠商（520億美元）晶片設計公司（250億美元）仔細分析2024年的估值可以發現，最大的垂直行業分別是計算和資料儲存（3500億美元）、無線通訊（2000億美元）以及汽車（750億美元）。從各垂直行業來看，尖端工藝節點的價值高達2200億美元，相當於所有類型記憶體（NAND、DDR DRAM和HBM）價值的總和。2030年半導體市場規模將達到1.6兆美元鑑於未來存在諸多不確定性，我們建構了三種不同的情景來預測未來的半導體需求。主要變數是人工智慧應用的預期發展軌跡。在我們的情景中，預計到2030年半導體市場規模將在1.1兆美元至1.8兆美元之間。中間情景（即基準情景）為1.6兆美元，比我們2024年的預測值增加了8250億美元，並且遠高於通常在1兆美元至1.1兆美元之間的傳統預測值（見圖表4）。我們通過考察其他未納入原始分析的自變數（例如行業產能、預計收入和資本支出）的預期變化，檢驗了我們估算的有效性。這些分析的結果支援了我們關於到2030年價值將達到1.1兆美元至1.8兆美元的估算。領先垂直行業的未來增長軌跡到 2030 年，領先的細分市場仍將是目前主導市場的三大細分市場，但它們的增長軌跡和需求驅動因素將有所不同：1、計算和資料儲存領域預計將從2024年的3500億美元增長到2030年的8100億美元。這4600億美元的增長佔半導體總預期增長額8250億美元的一半以上。伺服器領域的需求，尤其是人工智慧伺服器的需求，將是增長的主要驅動力。除了出貨量增加外，晶圓的平均售價（ASP）也將因節點尺寸縮小和HBM含量增加而上漲。隨著人工智慧伺服器通過更多連接建構大規模、共用記憶體、低延遲叢集，有線網路領域也將從中受益。2、無線領域預計到2030年將增長約1500億美元，總價值將達到3500億美元。這一增長背後有多種因素。首先，許多消費者正在轉向價格更高的智慧型手機，而這些智慧型手機需要更複雜的晶片——這一轉變將有助於彌補智慧型手機年出貨量增長停滯的局面。其次，其他無線裝置中的半導體含量也在增加，部分原因是新的連接標準需要更多的矽片。製造商也在向尖端無線元件（包括SoC、數據機、Wi-Fi晶片和NAND快閃記憶體控製器）的更小製程節點過渡。雖然這種轉變會增加元件成本，但它也提高了連接性能、增強了計算能力並有助於控制能耗。3、汽車行業。預計2024年至2030年間，晶片價值將持續增長。向電動汽車的轉型是推動該領域市場增長的主要動力，尤其對於先進成熟的工藝節點而言更是如此。此外， 高級駕駛輔助系統（ADAS）的日益完善也推動了汽車市場的增長，例如，自動駕駛技術的進步依賴於能夠加速資料處理的晶片。半導體各細分市場增長不平衡——以及一個巨大的機遇我們預計2024年至2030年半導體市場的復合年增長率為13%，但各細分市場的增長將有顯著差異：對於非儲存器件，前沿製程節點的預計復合年增長率 (CAGR) 為 22%。3 奈米 (nm) 製程節點的需求預計將增長 25%，而 5 奈米和 7 奈米製程節點的需求將會下降。2 奈米製程節點於 2025 年剛剛問世，預計到 2030 年，其需求將飆升 136%。如果 1.4 奈米製程節點如預期在 2027 年問世，其預計復合年增長率將達到約 314%。對於非儲存器件中先進和成熟的節點，需求預計只會增長 2% 到 4%，具體取決於節點尺寸。HBM 的復合年增長率將達到 20%，遠高於 DDR DRAM（12%）和 NAND（9%）。由於復合年增長率存在如此大的差異，從 2024 年到 2030 年，尖端節點在整體市場增長中所佔的份額將遠高於其他主要細分市場（圖表 5）。尖端晶片（主要用於人工智慧）將佔總增長的62%。這一增長勢頭源於新裝置對計算能力的需求，以及下一代產品（例如先進的Wi-Fi晶片）向更小節點尺寸的轉變。尖端晶片領域很可能繼續呈現贏家通吃的格局，少數幾家公司將攫取大部分利潤。儲存器市場已從此前的低迷中復甦，將貢獻31%的增長，其中近一半與HBM（高密度記憶體）相關，HBM的售價高於其他類型的儲存器。與尖端晶片市場一樣，少數幾家公司可能會攫取大部分利潤。先進成熟節點的增長速度遠低於這兩個細分市場。目前，先進成熟節點的價值超過了前沿節點，但這種情況很可能在2026年開始逆轉。許多公司都提供先進成熟節點，這凸顯了制定強有力的增長戰略以脫穎而出的重要性。在這三個細分市場中，晶圓銷售量和平均售價的趨勢可能會朝著不同的方向發展（參見側邊欄“晶圓增長趨勢”）。對半導體公司的影響我們對半導體行業價值的評估，以及對增長不平衡前景的分析表明，各公司可能低估了未來面臨的挑戰和機遇。為了最大限度地提高市場份額和經濟效益，他們必須瞭解市場的細微差別，包括那些領域的增長速度可能最快。一、尖端晶片和HBM我們的市場分析清晰地表明，HBM晶片和尖端晶片，尤其是最小製程節點的晶片，將迎來最大的增長。預計到2030年，它們的復合年增長率將超過20%，這主要得益於人工智慧的驅動。尚未涉足此類晶片領域的公司可以考慮評估自身是否具備相關資源和能力。否則，它們可能會錯失最可靠的增長途徑。對於開發HBM或尖端晶片的公司而言，成功取決於持續創新，從而為計算驅動型領域提供速度更快、能效更高的解決方案。例如，各公司正在致力於改進資料中心GPU、ADAS晶片和記憶體控製器等領域。通過針對這些應用場景採用更小的製程節點，公司可以在不增加晶片尺寸或能耗的情況下提升性能。然而，這些改進需要更多的掩模層和更高的製造精度，從而增加成本。客戶可能會傾向於選擇性能提升最大的解決方案，尤其是在價格全面上漲的情況下，這將加劇贏家通吃的競爭格局。與其他預測一樣，一些事態發展可能會影響我們的估算。例如，許多廠商正在研究HBM的替代晶片，以降低成本，尤其是在推理方面，並緩解當前記憶體供應短缺的影響。如果廠商確實轉向替代晶片，對HBM的需求可能會大幅下降。二、先進和成熟的節點對於先進成熟的節點而言，性能提升速度較為緩慢，因為相關技術已持續最佳化多年，進一步提升的空間有限。預計該領域2024年至2030年的復合年增長率約為3%，遠低於前沿節點。然而，我們仍然預期該領域存在一些高增長點，例如光連接晶片和功率半導體，這些增長將受到資料中心和電氣化處理程序的推動。在某些情況下，先進成熟節點的產能擴張速度可能超過市場增長速度，從而對價格構成壓力。這種趨勢可能對該領域的製造商構成挑戰，導致競爭加劇。因此，增長將主要來自更高的銷量，而非更高的平均售價。為了保持競爭力，生產先進成熟節點的公司必須提高產量（可能通過併購實現），以實現規模經濟並尋求進一步的成本削減機會。在產品方面，公司應實現產品差異化，並加大在高增長領域的投入。制定未來戰略過去幾十年，半導體行業的增長主要由各細分領域的少數幾家領先企業推動。麥肯錫最近的一項分析研究了這些企業的戰略，旨在找出它們脫穎而出的關鍵所在。一項重要發現：業績領先的企業通過實施五項重大舉措的組合來最佳化其經濟利潤。其中三項與投資組合相關：程序化併購、動態資源重新配置以及超越競爭對手的投資。另外兩項與業績相關的舉措則側重於提高生產力並確保與競爭對手形成鮮明差異化，從而獲得更高的利潤率。如今，半導體公司同樣可以從整合產品組合和業績提升的綜合策略中獲益，但具體策略應因公司而異。那些身處高增長和快速發展領域的公司，例如尖端晶片、DRAM、光通訊和功率半導體，應密切關注市場趨勢並迅速調整產品組合，正如英特爾聯合創始人兼前首席執行長安迪·格魯夫在其1996年出版的商業戰略經典著作《唯有偏執狂才能生存》中所述。該書強調了在戰略轉折點快速行動的重要性——這些轉折點指的是新技術出現或市場發生巨大變化迫使公司做出調整的時刻。這些轉折點在早期階段可能難以察覺，因此需要持續保持警惕。低增長領域的公司應加大力度提升業績，打造差異化產品並實現成本優勢。在投資組合調整方面，程序化併購和動態資源管理可能最為有效，因為公司需要努力增加在高增長領域的投資。我們的研究結果表明，半導體市場規模更大，也比傳統估計更具活力。但機遇並非均等分佈：尖端晶片和HBM將佔據大部分新增價值，而其他細分市場則主要在成本和規模上展開競爭。隨著各公司不斷完善戰略，那些能夠快速創新或顯著提升效率的公司將更有可能贏得市場。未來十年，那些洞悉價值轉移方向並果斷採取行動以抓住機遇的企業將獲得豐厚回報。 (半導體行業觀察)

在這波AI軍備競賽中，美國科技巨頭們爭先投入巨資，在各地興建動輒百億美元的資料中心。但與此同時，圍繞著資料中心所需規模龐大的電力與水資源，科技巨頭與社區民生之間的矛盾也在逐漸顯現，引發了當地居民的不滿與抵制。現在微軟交出了一個標準答案，展示了科技巨頭應該怎樣負責任地打造資料中心，實現科技創新與民生就業之間的雙贏。這一波，馬斯克跟不跟？不要補貼不要退稅昨天，微軟總裁布萊德·史密斯(Brad Smith)正式發佈了名為“社區優先AI基礎設施”的計畫，提出在興建資料中心時拒絕電力補貼，減少用水，不要退稅，解決就業，反饋社區等五點承諾。該計畫旨在讓微軟成為社區的“好鄰居”，確保AI基礎設施發展帶來的益處大於成本，並惠及當地居民。這家科技巨頭承諾，未來在建設和營運資料中心時，將確保：不會提高當地居民的電價，主動承擔因資料中心產生的額外電力成本，拒絕當地電價補貼；通過高效冷卻技術，儘可能減少用水量，投資當地水利系統，回饋比使用量更多的水資源；為當地居民切實創造就業機會；為當地醫院、學校、公園和圖書館增加稅收基礎，拒絕任何招商稅收減免；通過投資當地AI培訓和非營利組織來加強社區建設。史密斯在聲明中坦承：”事實是，只有當社區認為收益大於成本時，基礎設施建設才會推進。而我們正處於一個人們有很多顧慮的時刻。"他列舉了公眾對資料中心的擔憂：”他們擔心電價上漲，擔心影響他們的供水。他們看著這項技術，問它對未來的工作意味著什麼？對今天工作的成年人意味著什麼？對他們的孩子意味著什麼？"重要的是，微軟在幾個具體地區已經開始踐行這些承諾。在亞利桑那州，微軟與市政當局合作尋找和修復管道洩漏，幫助社區減少淡水損失。該公司還在該州和威斯康星州芒特普萊森特的資料中心試點閉環冷卻系統，有效地將水消耗降至零。微軟表示，將使零水冷卻成為其自有投資組合中的”主要冷卻方法"。微軟的承諾得到了美國總統的點贊。川普在社交媒體和公開場合表態稱，他不希望美國民眾為大型科技公司資料中心的電費上升埋單，強調科技巨頭應該為自身的能源消耗“買單”，而微軟是第一個響應號召的科技巨頭。微軟此舉在美國科技界引發了廣泛熱議。因為它觸及了一個日益嚴峻的社會問題：在AI軍備競賽的大環境下，科技巨頭們正在全美乃至全球範圍內大舉建設資料中心，但這些龐大的設施卻沒有給當地居民帶來相應的經濟收益，反而給社區民生帶來了沉重的資源負擔。資料中心熱潮下的社區困境要理解微軟為何做出這樣的承諾，需要先瞭解資料中心興建熱潮下，美國各地社區正在經歷的困境。美國科技巨頭正在進行史無前例的資料中心競賽，投資規模遠超此前預期。2025年，微軟、亞馬遜、Google和Meta四大巨頭的資本支出總額預計將高達4000億美元，其中四分之三直接用於AI基礎設施建設。而且這場軍備競賽還在加碼升級。根據CreditSights預測，五大超大規模雲服務商(加上甲骨文)今年總資本支出將超過6000億美元，較去年增長36%，較前年增長135%。高盛預計，從2025年到2027年，超大規模雲服務商的累計資本支出將達到1.15兆美元，是2022-2024年間的2.4倍。這種前所未有的投資規模已接近資本密集度的歷史極限。但另一方面，資料中心的電力消耗也以驚人速度增長，對美國能源系統構成前所未有的挑戰。根據國際能源署(IEA)和美國能源部勞倫斯伯克利國家實驗室的最新研究，2024年美國資料中心的總耗電量約為183太瓦時，佔全國總用電量的4.4%。隨著這波資料中心投資熱潮，預計2026年美國資料中心耗電量將超過250太瓦時，2030年更將達到400-426太瓦時，佔美國總用電量的6.7-12%。美國能源資訊署的報告預計，資料中心用電負載增長在過去十年中增長了兩倍，預計到2028年將再翻一番甚至兩番。在資料中心大幅推高電力需求的同時，美國的發電量增長卻並沒有顯著增長，這就帶來了潛在的居民用電危機。更令人擔憂的是電價的飆升。彭博社去年9月統計，在資料中心密集的地區，批發電價在五年內上漲了高達267%。而在全美範圍內，居民電費在2025年比前一年上漲了13%。美國國會議員去年12月致信七家科技公司，指責它們將數十億美元的基礎設施升級成本轉嫁給普通美國人。信中寫道："我們寫這封信是因為有令人震驚的報導稱，科技公司正在將建設和營運資料中心的成本轉嫁給普通美國人，因為AI資料中心的能源使用導致附近社區的居民電費飆升。"水資源的消耗同樣令人憂慮。勞倫斯伯克利國家實驗室估計，2023年美國資料中心用於冷卻的水量達到6440萬噸，預計到2028年這一數字可能翻倍甚至翻兩番，達到1.29-2.58億噸。而用於發電的間接用水量更是高達7.99億噸，是直接用水量的12倍。休斯頓大學的研究發現，德克薩斯州的資料中心去年的耗水量可能高達1.85億噸，到2030年可能增至15.1億噸——這相當於將美國最大的水庫米德湖的水位在一年內降低5米以上。更令社區居民失望的是就業前景。雖然資料中心在建設期能創造大量建築工作崗位，但一旦投入營運，所需的長期員工數量極為有限。一個典型的大型資料中心可能只需要50到100名全職員工。亞利桑那州的殘酷現實美國亞利桑那州的情況最能說明問題的嚴峻性。鳳凰城地區因為相對寬鬆的環境和勞動政策、較低的電價、稅收優惠以及位於德克薩斯到南加州的主要光纖管道上等優勢，部署著約707兆瓦的IT容量，成為各大巨頭興建資料中心的首選之地。微軟、Google和Meta等公司都在該地區建有資料中心。然而，就在這些科技巨頭大量消耗資源的同時，附近幾十公里外納瓦霍保留地上的許多原住民卻仍然生活在沒有電力供應的環境中。《華盛頓郵報》一篇報導講述了亞利桑那資料中心附近的居民故事。原住民保留地卡梅倫(Cameron)是美國最大的無電力地區之一。這裡雖然有充沛的太陽能，卻因為地廣人稀，沒有企業願意投資興建發電站，也沒有供電網路。居住在這裡的1.5萬家庭似乎生活在上世紀，沒有空調，沒有冰箱，照明只能依靠太陽能等，長期依靠罐頭食品，因為在沙漠酷熱中，未冷藏的農產品很快就會腐爛。這種極端的資源不平等，與幾十英里外耗電量巨大的資料中心形成了鮮明對比。雖然科技巨頭們並沒有義務投資改善當地居民的生活水平，當地基礎設施落後也不是他們的責任，但資料中心巨大的耗電和耗水量，還是招致了當地居民的強烈不滿。在南部亞利桑那州，圖森和馬拉納兩個資料中心項目的審批過程引發了激烈的社區抗議。圖森市議會曾因擔心對城市水資源的壓力和環境影響，一致否決了Beale基礎設施公司的”藍色項目"資料中心提案。該項目原本需要使用水冷系統，每年需要消耗1300萬噸水，相當於2.5萬個家庭的用水量。這引發了當地居民的憤怒，因為當地本就嚴重缺水。在遭到否決後，Beale決定改用空氣冷卻，並與當地電力公司採購近300兆瓦的電力——足以為大約4.5萬個亞利桑那家庭供電。這又引發了當地居民關於電力短缺與電價上漲的擔憂。雖然Beale公司承諾帶來50億美元的資本投資、1.45億美元的城鎮稅收和4200個建築工作崗位。但反對者擔心，短期的建築工作和稅收收入，無法彌補長期的電價上漲和資源壓力。批評者認為，這種招商機遇是以社區長期福祉為代價的。馬斯克追求效率自造電廠如果說亞利桑那州的情況展現了資料中心與社區資源之間的緊張關係，那麼馬斯克的xAI公司在田納西州孟菲斯的做法，則將這種矛盾推向了極端。馬斯克為了加速其人工智慧超級電腦”巨像"(Colossus)的建設，採取了一系列非常規手段，甚至從海外購買整座發電廠運到美國。2024年9月，xAI在孟菲斯一座廢棄工廠啟動了超級計算中心。這台據稱是世界上最大的AI訓練平台，最初配備10萬個輝達GPU，三個月後擴展到20萬個，xAI計畫最終將其擴展到100萬個GPU。為了滿足巨大的電力需求，xAI向孟菲斯電力公司採購了150兆瓦的電力——足以為10萬個家庭供電。但150兆瓦的供電量遠遠不夠。在等待正式電網連接期間，xAI部署了超過40台可攜式天然氣渦輪機，總功率超過400兆瓦。南方環境法律中心指出，這些渦輪機每年排放1200至2000噸形成霧霾的氮氧化物，使該設施”可能成為孟菲斯最大的氮氧化物工業排放源"。田納西大學諾克斯維爾分校的研究人員發現，xAI開始營運後，設施周圍地區的二氧化氮峰值濃度增加了79%。更令人震驚的是，xAI在沒有獲得必要空氣許可的情況下就開始營運這些渦輪機。該公司利用了當地一個監管漏洞：允許臨時渦輪機在一個地點運行不到一年而無需許可證。2025年1月，在營運數月後，xAI才向謝爾比縣衛生部門申請15台渦輪機的許可證。在去年4月的公開聽證會上，生活在巨像設施附近的居民抱怨空氣質量問題，表示他們因生活在孟菲斯這個污染嚴重的地區而患有慢性呼吸系統疾病。一位女士說她聞到"除了正確的東西之外的一切，而正確的東西就是清潔的空氣"。這個設施位於孟菲斯西南部，這是一個以黑人社區和糟糕空氣而聞名的地區，周圍還有其他17個污染設施，包括煉油廠、鋼鐵廠和燃氣發電廠。孟菲斯反污染社區組織主席凱肖恩·皮爾森(KeShaun Pearson)說：”允許xAI在孟菲斯西南部持續損害我們肺部的持續政策暴力是不道德的。我們應該得到清潔的空氣，而不是無聲的窒息。"馬斯克在2025年7月證實，為了進一步擴張算力，xAI正在從海外購買一座完整的發電廠並運到孟菲斯，這是容量高達2吉瓦的天然氣聯合循環燃氣輪機發電廠。馬斯克表示，在美國建造這樣的設施需要太長時間，所以他選擇快速推進項目。去年年底，xAI又宣佈在密西西比州購買第三塊地用於資料中心，預計總計算能力將接近2吉瓦——用電量相當於150萬美國家庭。這體現了馬斯克一貫強調效率優先的風格。這種營運風格也讓他與監管嚴格、注重環保的加州民主黨政府產生嚴重矛盾，促使馬斯克在過去幾年將旗下幾乎所有公司的營運和投資都轉到德州、田納西州等監管寬鬆的共和黨紅州。其他科技巨頭的做法相比馬斯克的激進做法，亞馬遜、Google和Meta等科技巨頭雖然更加注重環保形象，但它們在資源消耗方面同樣引發了廣泛爭議。Google2023年在全球的營運消耗了約2420萬噸水，其中95%（約2310萬噸）被資料中心使用。該公司在愛荷華州康瑟爾布拉夫斯的資料中心2024年消耗了約378.5萬噸水，是其所有資料中心中用水量最多的。Meta的情況類似，2023年全球消耗約308萬噸水，其中95%（約294萬噸）用於資料中心。2021年，Meta的資料中心從全球範圍內抽取了約492萬噸水，其中約139萬噸來自水資源嚴重緊張的地區。這些公司都設定了到2030年實現"水正效益"的目標，即通過在其他地區投資流域恢復和清潔水項目，回饋與使用量相當的水資源。但批評者指出，這種"水補償"並不像碳補償那樣有效。水資源問題是局部性的，改善一個地區的水資源獲取並不能幫助失去水資源的遙遠社區。更令人擔憂的是這些公司在資料透明度方面的不足。許多公司將水使用量視為專有資訊，當地公用事業公司通常拒絕發佈客戶特定資料，這使得社區和監管機構難以評估對當地水供應的真實影響。在德克薩斯州水資源委員會調查資料中心用水情況時，只有三分之一的營運商做出了回應。在俄勒岡州的達爾斯，Google只有在遭到訴訟後才披露當地資料中心2021年直接使用了135萬噸水——超過該市總供水量的四分之一。亞馬遜的情況更加複雜。儘管該公司聲稱其資料中心用水量遠低於服裝製造或牛肉生產，但調查顯示，亞馬遜在西班牙阿拉貢地區計畫建設的三個新資料中心每年將使用約75.57萬噸的水——大約足以灌溉233公頃玉米。而且這個數字還不包括用於發電的水。非營利調查組織SourceMaterial的調查發現，亞馬遜、微軟和Google正在世界上一些最乾旱的地區營運和建設大量資料中心，對已經面臨水資源短缺的當地人口造成巨大影響。倫理科技協會創始人洛雷娜·豪梅-帕拉西(Lorena Jaume-Palasí)表示："水資源問題將變得至關重要。從資源角度來看，這些社區的韌性將非常困難。"抗議迫使Google放棄投資面對科技巨頭的擴張，越來越多的社區開始組織起來進行抵抗，拒絕科技中心來自己的家園投資興建資料中心。居民們意識到，資料中心帶來的短期稅收和建築工作，遠遠不能補償長期的資源壓力、電價上漲和環境惡化。在印第安納州的印第安納波利斯，Google曾計畫建設一個佔地約190萬平方米的大型資料中心園區。該項目引發當地居民強烈反對，他們擔憂資料中心將長期消耗大量水資源和電力，卻只能帶來數量有限、以技術崗位為主的就業機會，對社區的實際收益有限。在遭受長達數月的抗議之後，Google最終在去年9月的聽證會上宣佈放棄這一投資計畫。當地居民在現場隨即爆發出歡呼聲，他們成功抵制了這一資料中心項目。在威斯康星州的梅諾莫尼(Menomonie)附近，一個資料中心興建項目引發了民眾的抵制。人們反對在優質農田上建設，並對缺乏透明度表示擔憂。在路易斯安那州東北部，Meta投資100億美元的Hyperion設施正在建設中，居民不斷抗議抱怨交通增加以及學校和住宅附近的安全風險。長期就業機會同樣是民眾不滿之處。芝加哥大學電腦科學教授安德魯·奇恩(Andrew Chien)表示："由於大部分前期投資都是關於基礎設施的，投資對美國經濟非常有利。"但他補充說，社區面臨的挑戰是如何將這些初始投資轉化為長期利益，比如高薪工作。由於營運資料中心不需要很多人，一旦建成，這些設施通常不能支援很多永久性工作崗位。正是在這樣的背景下，微軟的五點承諾計畫顯得尤為重要。該公司不僅承諾不要求電價補貼或稅收優惠，還主動表示將支付足夠高的電價以覆蓋資料中心的成本，確保這些成本不會轉嫁給當地居民。微軟還承諾到2030年實現資料中心用水強度改善40%，並將補充比使用更多的水。在就業方面，微軟計畫為建築工人和資料中心營運商提供培訓，並投資當地AI教育和非營利組織。AI時代的社會契約資料中心熱潮折射出更深層次的問題：在AI時代，科技公司與社會之間需要建立怎樣的契約？科技巨頭們聲稱AI將帶來巨大的經濟效益和社會進步。微軟CEO薩提亞·納德拉(Satya Nadella)將AI稱為"通用技術"，類比為電力或電腦晶片，認為它將推動多個經濟部門的生產力。但問題在於：誰來承擔這種進步的成本？誰又將享受其收益？當前的現實是：成本由社區居民承擔——更高的電費、更緊張的水資源、更糟糕的空氣質量、被破壞的農田；而收益主要由科技公司及其投資者獲得——數兆美元的估值、豐厚的利潤、壟斷性的市場地位。這種不對等的分配是不可持續的，也是不公正的。微軟的五點承諾提供了一個答案的框架：科技公司必須為其資源消耗付費，必須創造本地就業，必須回饋社區，必須承擔環境責任。但這個框架需要從自願承諾轉變為強制性要求，需要從個別公司的善意轉變為整個行業的標準。美國國會等人對科技巨頭的質詢，以及各地社區的反抗，都表明公眾已經開始要求重新談判這份社會契約。資料中心不應該是搾取資源的黑洞，而應該成為真正造福社區的基礎設施。這需要更嚴格的監管、更大的透明度、更公平的成本分擔，以及更多地考慮當地社區的長期利益。現在，微軟給所有科技巨頭樹了一個榜樣。他們需要證明，AI的未來不是建立在社區的犧牲之上，而是建立在真正的共贏基礎上。但真正的考驗是：其他科技巨頭會跟進嗎？更重要的是，這些承諾會真正兌現嗎？ (新浪科技)

2024年，弗吉尼亞州勞登縣（Loudoun County）的市政聽證會變得格外擁擠。這裡不僅承載了全球近70%的網際網路流量，現在還承載了當地居民爆發的生存焦慮。抗議者的標語從環保口號變成了更直白的利益訴求：“別讓資料中心偷走我們的電”。幾千公里外的德克薩斯州，高溫下的礦場與全負荷運轉的伺服器，正在把當地居民的電費帳單推向一個驚悚的數字。但在大洋彼岸，關於“電”的故事卻走向了截然相反的極端。就在美國人為“電力通膨”焦慮時，美銀美林（Bank of America）對著中國電力市場發出了一份冷峻的研報——《電價下降趨勢加劇》。資料顯示，2025年開年以來，中國多地代理購電價格同比下跌了10%。同樣的AI熱潮，同樣的算力軍備競賽，同樣的能源轉型，中美兩國的價格曲線卻在背道而馳。這不僅是資源稟賦的差異，更是兩種制度對“稀缺”的不同處置：在美國，稀缺被寫在帳單上，讓你痛；在中國，稀缺被消解在系統裡，讓你用。01 美國：“誠實”的帳單在美國，缺電不需要專家分析，它會第一時間出現在你的信箱裡。弗吉尼亞居民感受到的憤怒，本質上是美國電力市場那套殘酷而誠實的定價機制在起作用。當微軟、亞馬遜、Google揮舞著數十億美元進場時，他們不僅僅是在買地，更是在擠佔電網中每一兆瓦的“剩餘容量”。在PJM或ERCOT這類區域電網的規則裡，一旦預期的電力儲備（Reserve Margin）跌破安全線，容量市場的價格就會自動熔斷式飆升。這種飆升不是系統失靈，恰恰是系統在“尖叫”：它試圖用暴漲的價格刺激發電廠投資，同時逼迫使用者減少使用。EIA（美國能源資訊署）的資料已經印證了這一點：全美平均電價在過去兩年持續攀升。這種上漲並非暫時性的供需錯配，而是基礎設施升級的必經之路。無論是翻新老舊輸電網，還是新建變電站伺候AI，這些巨額資本開支（CapEx）最終只有一個出口——攤進終端電價。在美國的商業邏輯裡，既然AI是未來，社會就必須通過承受更高的價格，為這套昂貴的基礎設施買單。電費帳單，就是一張沒有任何遮掩的報價單。02 中國：沉默的“被動出清”如果說美國的電價是“吼”出來的，中國的電價就是被“擠”下來的。美銀美林的研報揭開了一個反直覺的現象：儘管“東數西算”和製造業升級拉動了用電需求，但中國電力行業正處於一場激烈的“被動出清”之中。這種出清源於供給側的狂飆突進。火電為了保供持續擴容，風電和太陽能因為元件價格崩盤而瘋狂搶裝。當這兩股力量匯合，而需求側並沒有出現爆發式增長時，電價就成了那個必須被犧牲的變數。在中國，電力首先被定義為宏觀調控的基礎設施，其次才是商品。新能源的大量接入並沒有像歐洲那樣推高成本，反而因為邊際成本趨近於零，拉低了整體的現貨和長協價格。美銀的觀察非常犀利：即便煤價下跌，火電廠的日子也未必好過，因為電價下跌的速度，快過了成本改善的速度。更關鍵的是，中國的資料中心不是“來搶電的野蠻人”，而是“幫電網消納負荷的自己人”。地方政府不會因為缺電而拒絕資料中心，相反，他們把算力中心引導到內蒙古、甘肅等電力富餘地區。在這裡，算力中心扮演的角色是“吸納者”——消化掉西部龐大風光基地發出來的電。原本可能出現的“稀缺”，被龐大的供給冗餘和強有力的行政調度，悄無聲息地抹平了。03 誰在買單？沒有免費的午餐，只有被轉移的代價。中美電價的冰火兩重天，真相在於雙方選擇了不同的“買單人”。在美國，買單的是終端使用者。 這是一種典型的市場化痛苦。弗吉尼亞的居民、德克薩斯的小工廠主，用真金白銀的電費上漲，支撐了美國電網的升級和AI的算力霸權。這種痛苦是顯性的、即時的，所以它會引發抗議，會引發聽證會上的爭吵。在中國，買單的是供給端。 電價下行讓製造業享受了低成本紅利，但壓力順著產業鏈向上回溯，最終由發電企業和裝置製造商扛了下來。火電廠面臨利用小時數和電價的雙重擠壓，逐漸失去了賺取超額利潤的能力，徹底“公用事業化”；太陽能元件廠則在殘酷的價格戰中，甚至要把利潤壓到負數，用近乎自殺式的低價支撐了整個電力系統的低成本擴張。美銀報告中提到的“彈性不足”，翻譯過來就是：當供給無限增加，而價格被按住時，整個電力產業鏈都在通過壓縮利潤，為宏觀經濟的穩定提供燃料。弗吉尼亞的抗議大機率無法阻止資料中心落地，高昂的電價最終會誘導新電廠建成，直到供需平衡。那張變貴的帳單，是美國普通人通向AI時代的“入場券”。而在中國，這裡沒有聽證會的喧囂，只有K線圖的陰跌。但這恰恰證明了另一種路徑的選擇：為了讓電變得像自來水一樣觸手可及，必須有人在源頭默默承受洪水的壓力。 (華爾街見聞)