2025年底，台积电刚刚完成了2纳米环栅（GAA）晶体管的架构革新——这是自2011年FinFET问世以来晶体管结构最重大的变革。我们对此里程碑事件进行了广泛报道，实至名归。每片晶圆的生产设备密集度将增加30%至50% ，这将推动一个持续多年的资本支出周期，SEMI预测到2027年，该周期将达到1560亿美元。

  相关报道指出，台积电表示，2 纳米技术已如期于2025 年第四季开始量产。 N2 技术采用第一代纳米片(Nanosheet) 电晶体技术，提供全制程节点的效能及功耗进步，并发展低阻值重置导线层与超高效能金属层间电容以持续进行2 纳米制程技术效能提升。

  英伟达占据了台积电CoWoS-L芯片产能的70%以上。博通旗下的超大规模数据中心巨头——谷歌、苹果、Meta、Anthropic、OpenAI、字节跳动——则争夺剩余的产能。即便拥有世界上最先进的2nm计算芯片，如果无法将其与HBM内存封装在CoWoS中介层上，它们也仅仅是昂贵的库存积压芯片而已。

  罪魁祸首是漏极感应势垒降低（DIBL：drain-induced barrier lowering）。随着沟道尺寸的缩小，漏极的电场会更深入地渗透到沟道区域，以此来降低阻止电流在“关断”状态下流动的势垒。在5nm以下，DIBL超过100mV/V——这在某种程度上预示着晶体管在应该处于关断状态时会像筛子一样漏电。亚阈值摆幅也会从理想的60mV/decade下降到70-90mV/decade。

  GAA转型引入了4-5个全新的工艺模块，使制造流程延长了约20%。而这些步骤中的每一个都需要专用设备。

  应用材料公司直接量化了这一点：每10万片晶圆/月开工的设备收入，加上GAA和背面供电，从约60亿美元增长到70亿美元。这是与产量无关的结构性需求增长。

  你可以拥有世界上最先进的2nm计算芯片，但若无法将它们与HBM内存封装在CoWoS中介层中，它们就只是昂贵的库存硅片而已。

  让我来解释一下为什么先进的封装会成为瓶颈——这是大多数产品都忽略的“基础”部分。

  热膨胀系数不匹配的噩梦：不一样的材料受热线胀系数不同。当GPU芯片（硅）、LSI桥接芯片（硅）、有机中介层（聚合物）和基板（层压板）粘合在一起，并在1400W功率下运行系统时，热线胀系数不匹配会导致翘曲、开裂和连接故障。这正是Blackwell处理器推迟到2024年第三季度至第四季度发布的原因。

  HBM 集成复杂度：每个 HBM3e 堆叠包含 8-12 个 DRAM 芯片，这些芯片通过数千个硅通孔 (TSV) 连接，并以20-30 微米间距的微凸点进行键合。预计于 2026 年推出的 HBM4 将微凸点间距缩小至10 微米，并采用 2048 位接口。良率计算极其苛刻——数千个连接中只要有一个不良连接，整个封装就会报废。

  台积电CEO魏哲家证实：“供应仍然非常紧张，这样的一种情况可能会持续到2025年，我希望2026年情况能够有所缓解。”

  NVIDIA 预计在 CoWoS-L （Blackwell 双芯片设计所需的变体）中拥有 70% 以上的份额，这创造了结构优势，但如果台积电决定多元化发展，也会带来集中风险。

  据报道，台积电的先进封装厂区广泛分布，包括龙潭（AP3）、台中（AP5）、竹南（AP6）、嘉义（AP7）、台南（AP8）等。其中，AP8 的扩产加速大多数都用在满足CoWoS-L 的需求，而嘉义的AP7 则专注于SoIC 和WMCM。在美国亚利桑那州（Arizona）的AP9 和AP10 厂区，未来规划亦将包含CoWoS、SoIC 及CoPoS 技术。

  了解了功耗问题后，这一切就说得通了。Blackwell Ultra 的TDP 为 1400W ，而 Rubin 的目标功耗预计为2300W 。在这样的功耗水平下，正面供电会产生没有办法接受的 IR 压降。A16 的超级电源轨将供电转移到了晶圆背面。

  当所有人都在关注英伟达时，博通已悄然打造了一个价值约600亿至900亿美元的定制AI加速器市场。该公司首席执行官陈福阳表示，这一市场最初仅由三家超大规模数据中心客户支撑，目前已有更多客户正在开发中。

  眼前英伟达的市场龙头地位仍旧相当稳固。今年市场焦点落在英伟达即将全方面推进的Vera Rubin架构。该平台结合新一代Rubin GPU并采用安谋架构的Vera CPU，主打超大上下文解决能力，特别针对影片生成、复杂程式码与即时AI服务等推理需求设计。英伟达另透过高达200亿美元的Groq授权交易，补强低延迟推理技术，强化在即时AI市场的护城河。

  相较之下，超微今年的策略重点放在“开放标准”。超微即将部署的Helios机架级AI架构，可在单一机架中整合72颗MI450系列GPU，并采用与Meta共同开发的“Open Rack Wide”开放标准，吸引希望降低供应商绑定风险的云端业者。甲骨文已承诺大规模采用Helios，而OpenAI也被视为重要早期客户。若Helios在效能与能耗上能逼近英伟达，同时保有架构弹性，超微有机会在数据中心市占率上取得实质突破。

  英特尔也试图重返AI战场，计划在今年推出名为“Crescent Island”的数据中心AI GPU，强调能源效率与推理效能，锁定“每美元效能”作为差异化卖点。该芯片搭载160GB较低速记忆体，并延续消费型GPU的设计思路，显示英特尔暂不正面与英伟达、超微的高阶HBM方案硬碰硬，而是试图从成本与能耗上切入。

  但真正的洞见是：CoWoS 容量，而不是晶体管密度，决定了人工智能半导体领域的赢家。

  NVIDIA预计将获得超过70%的CoWoS-L配额，这为其带来了结构性优势。博通的超大规模数据中心帝国——如今包括谷歌、苹果、Meta、Anthropic、OpenAI和字节跳动——则占据了剩余份额。GAA的过渡对设备投资者至关重要，但台湾各地正在建设的先进封装工厂将决定谁能真正大规模出货AI芯片。