美國制造:英偉達5000 億美元的服務(wù)器賭注

本周，Nvidia 及其合作伙伴 Amkor、富士康、SPIL、臺積電和緯創(chuàng )軟件宣布計劃在未來(lái)四年內在美國建造價(jià)值 5000 億美元的 AI 硬件。該公告包括實(shí)際 AI 處理器的生產(chǎn)、測試和包裝，以及組裝實(shí)際的 AI 服務(wù)器。但是，盡管該公告代表了構建價(jià)值五萬(wàn)億美元的 AI 硬件的計劃，但它缺乏細節，這讓人懷疑它是否能做到。因此，我們決定仔細研究一下。

在美國構建本地 AI 供應鏈

臺積電已經(jīng)承諾在其 Fab 21 制造工廠(chǎng)投資 1650 億美元，時(shí)間未知，因此可以肯定地說(shuō)，有（并且將有）先進(jìn)的制造能力來(lái)為 Nvidia 制造芯片。

支持 4nm 的 Fab 21 第一階段已經(jīng)在量產(chǎn)，支持 3nm 的 Fab 21 第二階段預計將于 2028 年開(kāi)始量產(chǎn)（在 Nvidia 計劃在臺灣量產(chǎn)其基于 3nm 的 Rubin GPU 后 1-2 年），支持 2nm/1.6nm 的 Fab 21 第三階段預計將在本十年末開(kāi)始大批量制造芯片。

在封裝方面，TSMC 承諾在美國建造兩個(gè)先進(jìn)的測試和封裝設施。

Amkor 正在建造一座耗資 20 億美元的先進(jìn)封裝設施，建成并配備齊全后，將擁有 500,000 平方英尺（46,451 平方米）的潔凈室空間。本周，SPIL 還宣布將在美國建造一家封裝工廠(chǎng)，根據 Nvidia 的新聞稿，它還將擁有 500,000 平方英尺（46,451 平方米）的潔凈室空間。該公司沒(méi)有透露計劃的投資，但它可能會(huì )與 Amkor 的工廠(chǎng)處于同一位置。

以 Amkor 和 SPIL 的投資為例：TSMC 目前的先進(jìn)封裝設施成本不到 20 億美元，而且由于需求量很大，它們無(wú)法滿(mǎn)足所有使用 CoWoS 和其他封裝方法的客戶(hù)的需求。

然而，兩座價(jià)值 20 億美元的 OSAT 工廠(chǎng)可能足以滿(mǎn)足 Apple、AMD 和 Nvidia 在美國制造的產(chǎn)品的需求。但是，您應該記住，Amkor 的工廠(chǎng)計劃于 2027 年開(kāi)始運營(yíng)，目前尚不清楚 SPIL 的工廠(chǎng)何時(shí)準備就緒。

除了芯片生產(chǎn)和封裝設施外，英偉達的合作伙伴還將在美國建造實(shí)際的 AI 服務(wù)器組裝廠(chǎng)。富士康打算在德克薩斯州休斯頓建廠(chǎng)，而緯創(chuàng )打算在德克薩斯州達拉斯建廠(chǎng)。兩家公司都計劃很快開(kāi)始建設，并將在從現在起的 12-15 個(gè)月內開(kāi)始制造服務(wù)器。

據《韓國郵報》報道，富士康子公司 Ingrasys 已投資高達 1.42 億美元，在德克薩斯州休斯頓附近購買(mǎi)了 349,000 米^2 的土地（是五角大樓占地面積的三倍）和一個(gè) 93,000 米^2 的設施（與典型的亞馬遜配送中心大小大致相同）。

該工廠(chǎng)似乎適合組裝 AI 服務(wù)器，盡管按照富士康的標準，它算不上什么大工廠(chǎng)。例如，富士康鄭州（又名 iPhone City）工廠(chǎng)擁有 140 萬(wàn)米^2 的工廠(chǎng)空間。還值得注意的是，據彭博社報道，富士康還在建設其所謂的墨西哥最大的 AI 服務(wù)器組裝廠(chǎng)，預計耗資 9 億美元，并于 2025 年底或 2026 年初準備就緒。

緯創(chuàng )資聰設施的規模尚不清楚。需要注意的是，Nvidia 及其制造合作伙伴計劃部署 Nvidia 的 Omniverse 來(lái)模擬工廠(chǎng)運營(yíng)并對其進(jìn)行優(yōu)化，并使用 Isaac GR00T 為這些設施開(kāi)發(fā)自動(dòng)化機器人系統。鑒于這些優(yōu)勢，有理由預期新工廠(chǎng)將比已部署的工廠(chǎng)具有更高的效率。

什么是 5000 億美元的 AI 設備？

毫無(wú)疑問(wèn)，5000 億美元是一筆過(guò)高的數目。但是，就 AI 硬件而言，這個(gè)數字實(shí)際上會(huì )變成什么呢？

根據經(jīng)驗，AI GPU 的成本是 AI 硬件的一半，因此 Nvidia 預計在美國生產(chǎn)價(jià)值 2500 億美元的 AI GPU 和價(jià)值 2500 億美元的支持硬件。

一臺配備 8 個(gè) B200 GPU、2 個(gè) 56 核 Intel Xeon 8570 處理器、2 TB DDR5 內存、30 TB NVMe 存儲、6 個(gè) NVLink 交換機、8 個(gè) Nvidia ConnectX-7 VPI 卡和軟件的不含稅成本為 593,000 歐元（670,000 美元）。5000 億美元可以為您提供超過(guò) 746000 臺 DGX B200 服務(wù)器。據報道，Nvidia 配備 78 個(gè) B200 GPU 的 NVL72 機架售價(jià) 300 萬(wàn)美元?；ㄎ迦f(wàn)億美元，您可以獲得 166,667 個(gè) NVL72 機架。

您還必須質(zhì)疑，富士康和美國的工廠(chǎng)（從現在開(kāi)始運營(yíng) 12-15 個(gè)月后開(kāi)始運營(yíng)）能否在接下來(lái)的三年內構建 746000 臺 8 路 DGX 服務(wù)器，或 16667 個(gè)配備 72 個(gè) GPU 的機架。

為此，他們必須每年構建 249,000 個(gè) 8 路 DGX 服務(wù)器（每天 682 臺計算機），或每年構建 55,500 個(gè) AI 機架（每天 152 個(gè)機架），這是很多。根據 DigiTimes Research 的數據，到 2024 年，AI 服務(wù)器的全球出貨量約為 639,000 臺。根據 TrendForce 的數據，AI 服務(wù)器的價(jià)值去年達到 2050 億美元。

在兩個(gè)設施中構建約 40% 的 2024 年 AI 服務(wù)器供應（通過(guò) Omniverse 和高級機器人增強）是一項雄心勃勃的計劃。眾所周知，富士康和緯創(chuàng )將他們的設施設計為運行數十條并行生產(chǎn)線(xiàn)，而 100,000 米^2 的設施可以容納數十條專(zhuān)業(yè)化和高度自動(dòng)化的生產(chǎn)線(xiàn)，因此他們很可能每年能夠生產(chǎn)數十萬(wàn)臺 AI 服務(wù)器。

但是，到 2029 年，Nvidia 是否有可能在美國生產(chǎn)價(jià)值 2500 億美元的數據中心產(chǎn)品（包括 GPU、CPU 和網(wǎng)絡(luò )設備）？為了實(shí)現 Nvidia 在未來(lái)四年內在美國生產(chǎn)價(jià)值 2500 億美元的面向 AI 的芯片的宏偉目標，Nvidia 及其合作伙伴每年必須在美國生產(chǎn)價(jià)值 655 億美元的芯片。英偉達在 2025 財年的數據中心收益為 1150 億美元，因此，如果它以某種方式將其 55% 的服務(wù)器產(chǎn)品的生產(chǎn)轉移到美國，那么每年制造價(jià)值 655 億美元的芯片是可能的。

然而，考慮到臺積電的 Fab 21 第二階段將于 2028 年開(kāi)始生產(chǎn) 3nm Rubin GPU，而 Amkor 的先進(jìn)封裝設施有望在 2027 年開(kāi)始運營(yíng)，我們只能想知道 Nvidia 是否真的可以在 2026 年至 2027 年將其 55% 的數據中心生產(chǎn)轉移到美國。

雖然到 2029 年在美國生產(chǎn) 5000 億美元 AI 硬件的目標可能是一個(gè)過(guò)于雄心勃勃的項目，但 Nvidia 及其合作伙伴可能會(huì )在未來(lái)四年內生產(chǎn)價(jià)值數千億美元的 AI 硬件。