臺積電先進(jìn)封裝產(chǎn)能被訂光，一路包到明年

AI 應用百花齊放，兩大 AI 巨頭英偉達（NVIDIA）、AMD 全力沖刺高性能計算（HPC）市場(chǎng)，傳出包下臺積電今、明年 CoWoS 與 SoIC 先進(jìn)封裝產(chǎn)能。

臺積電高度看好 AI 相關(guān)應用帶來(lái)的動(dòng)能，總裁魏哲家于 4 月法說(shuō)會(huì )上修 AI 訂單能見(jiàn)度與營(yíng)收占比，其中，訂單能見(jiàn)度從原預期 2027 年拉長(cháng)到 2028 年。

臺積電認為，服務(wù)器 AI 處理器今年貢獻營(yíng)收將增長(cháng)超過(guò)一倍，占公司 2024 年總營(yíng)收十位數低段（low-teens）百分比，預期未來(lái) 5 年服務(wù)器 AI 處理器年復合增長(cháng)率達 50%，2028 年將占臺積電營(yíng)收超過(guò) 20%。

業(yè)界指出，AI 需求強勁，亞馬遜 AWS、微軟、Google、Meta 等全球云端服務(wù)（CSP）四巨頭積極投入 AI 服務(wù)器軍備競賽，使英偉達、AMD 等 AI 芯片大廠(chǎng)產(chǎn)品出現供不應求盛況，并對臺積電先進(jìn)制程、先進(jìn)封裝全力下單，以應對云端服務(wù)大廠(chǎng)龐大訂單需求，臺積電 2024 與 2025 年 CoWoS 或 SoIC 等先進(jìn)封裝產(chǎn)能都已全數被包下。

因應客戶(hù)龐大需求，臺積電正積極擴充先進(jìn)封裝產(chǎn)能。業(yè)界推估，今年底臺積電 CoWoS 月產(chǎn)能上看 4.5 萬(wàn)~5 萬(wàn)片，較 2023 年的 1.5 萬(wàn)片呈現倍數增長(cháng)，2025 年底 CoWoS 月產(chǎn)能更將攀上 5 萬(wàn)片新高峰。

SoIC 方面，預期今年底月產(chǎn)能可達五、六千片，同樣較 2023 年底的 2000 片倍數增長(cháng)，并于 2025 年底沖上單月 1 萬(wàn)片規模。由于大廠(chǎng)全數包下產(chǎn)能，臺積電相關(guān)產(chǎn)能利用率將維持高檔水平。

據了解，英偉達目前量產(chǎn)出貨主力 H100 芯片主要采用臺積電 4nm 制程，并采用 CoWoS 先進(jìn)封裝，與 SK 海力士的高帶寬內存（HBM）以 2.5D 封裝形式供貨客戶(hù)。

至于英偉達新一代的 Blackwell 架構 AI 芯片同樣采用臺積電 4nm 制程，是以加強版 N4P 生產(chǎn)，同時(shí)搭載更高容量及更新規格的 HBM3e 高帶寬內存，因此計算能力將比 H100 系列倍數增長(cháng)。

另外，AMD 的 MI300 系列 AI 加速器采用臺積電 5nm 與 6nm 制程生產(chǎn)，與英偉達不同之處在于，AMD 在先進(jìn)封裝上，先行采用臺積電 SoIC 將 CPU、GPU 晶粒做垂直堆疊整合，再與 HBM 做 CoWoS 先進(jìn)封裝，因此制程良率多了一道先進(jìn)封裝難度較高的 SoIC 制程。

先進(jìn)封裝成未來(lái)決勝點(diǎn)

知識力專(zhuān)家社群創(chuàng )辦人曲博指出，晶體管越小，理論上芯片就越小，一片晶圓能做出來(lái)的芯片就會(huì )變多，所以理論上單位成本會(huì )隨晶體管的縮小而降低。然而，先進(jìn)制程發(fā)展到一個(gè)程度之后，技術(shù)復雜度大幅增加，特別是極紫外光（EUV）一旦用下去，成本立刻暴增，導致進(jìn)入 3nm，成本不但下不來(lái)，反而是增加，更遑論未來(lái)進(jìn)入 2nm 甚至 1nm。

無(wú)論是晶體管縮小來(lái)到極限，抑或是成本因素的考量，未來(lái)半導體產(chǎn)業(yè)的重要發(fā)展，就是采用先進(jìn)封裝技術(shù)把不同的芯片堆起來(lái)，讓晶體管的密度再增加。日前，臺積電已推出其晶圓級系統（SoW）產(chǎn)品，該產(chǎn)品允許封裝大量芯片（邏輯芯片、復合 SoIC 封裝、HBM 和其它芯片），以及在完整 12 英寸硅晶圓尺度上的電源和熱模組。與 CoWoS 和 3D SoIC 相比，先進(jìn)封裝復雜性和能力的顯著(zhù)提升，因為整個(gè)計算系統可能會(huì )被封裝在單一晶圓中。

但曲博也提醒，臺積電投入這一塊雖然花了很多功夫，但是先進(jìn)封裝這個(gè)領(lǐng)域英特爾（Intel）其實(shí)技術(shù)也是很強的，大家一定要分清楚一件事，在「先進(jìn)封裝」上，臺積電并沒(méi)有絕對領(lǐng)先英特爾，臺積電是在「先進(jìn)制程」上領(lǐng)先英特爾。所以隨著(zhù)先進(jìn)封裝這個(gè)領(lǐng)域的重要性慢慢提高，臺積電并沒(méi)有放松的本錢(qián)。也可預見(jiàn)，中國臺灣相關(guān)先進(jìn)封裝設備與技術(shù)的供應鏈廠(chǎng)商，未來(lái)應該會(huì )有不錯的成長(cháng)空間。

生成式人工智能仰賴(lài)大型語(yǔ)言模型的訓練，現在的做法是分三階段，第一個(gè)階段是「預訓練」、第二個(gè)階段是「微調」（Fine Tune）、最后一個(gè)階段是「推理」。預訓練需要大量的 GPU 運算，訓練一個(gè)月的成本就要 1000 萬(wàn)美金。但是微調就不一樣，微調是用大量的數據進(jìn)行標注、微調參數而已，所以并不需要大量的算力，而是需要大量的高帶寬內存（HBM）。

頂級 GPU 太貴、中小企業(yè)想用卻用不起。GPU 決定算力、HBM 則決定模型大小，群聯(lián)董事長(cháng)潘健成就曾指出，群聯(lián)以 SSD 取代造價(jià)高昂的 HBM 系統，加上英偉達消費級 GPU 打造，將傳統工作站升級為小規模 AI 服務(wù)器，硬件成本大幅降低;盡管運算速度仍不如大型 CSP 運端運算，不過(guò)相當具備成本優(yōu)勢;他打比方說(shuō)道，例如臺北到高雄坐飛機其實(shí)最快、但是高鐵才是性?xún)r(jià)比最高的選擇。