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  台积电产能紧张 ,反倒成了英特尔的发展机遇 。

  四名知情人士透露,这家台湾芯片代工巨头难以承接海量芯片制造订单,谷歌 、英伟达等多家头部 AI 芯片设计企业正私下接洽英特尔 ,计划将其作为高端处理器的备选代工厂。

  局势发生巨大反转:过去多年英特尔在芯片代工领域持续不敌台积电(全称台湾积体电路制造股份有限公司)。而如今 AI 热潮催生芯片制造产能需求暴涨,台积电的客户不得不寻找第二供货渠道 。

  两名知情人士表示,谷歌推进速度最快。经过数月对英特尔先进封装技术的测试 ,谷歌近期已向英特尔下达订单 ,委托其在 2028 年生产超 300 万颗张量处理单元(TPU)。TPU 是谷歌自研 AI 芯片,用于训练、运行人工智能模型,谷歌现已向苹果、元宇宙平台(meta)等企业开放该算力租赁服务 。摩根士丹利最新测算显示 ,谷歌 2027 至 2028 两年 TPU 总产量将超 600 万颗 。

  另有两名知情人士称,英伟达尚未向英特尔下达正式订单,但正在测试英特尔工艺能否用于下一代处理器 —— 这款芯片将四颗图形芯片集成至单一封装内。该研发项目对应英伟达费曼(Feynman)系列 ,是企业定于 2028 年推出的新一代核心 GPU 架构。

  过去十年间,台积电长期为英伟达 、苹果等芯片设计企业代工全球绝大多数高端芯片 。英特尔曾是自研自产芯片的行业龙头,后续制程工艺逐步落后。

  为追赶台积电 ,英特尔自 2021 年全力对外承接芯片代工业务,时任首席执行官帕特?基辛格推出英特尔代工服务事业部(IFS)。但代工业务推进不及预期,多项制程量产时点一再延后 ,且连续多年处于经营亏损状态 。基辛格已于 2024 年末离职。

  而当下 AI 芯片热潮彻底挤占台积电全部产能。英伟达首席执行官黄仁勋表示,英伟达现已成为台积电第一大客户,超越为 iPhone 、Mac 芯片下单的苹果 。

  产能缺口集中体现在两大环节:台积电用于蚀刻精密电路的前沿晶圆产线已全部排满;可将 AI 处理器与高带宽内存(为 AI 芯片高速供数的存储介质)整合生产的先进封装产线同样满载 ,该整合工序即为先进封装。

  台积电首席执行官魏哲家于周四向股东坦言 ,未来数年全球芯片供给都无法跟上 AI 催生的旺盛需求;即便未来几年台积电在美国持续扩建工厂,也依旧无法满足美国客户全部订单。

  台积电封装产能自 2023 年起持续承压,随着 AI 芯片普遍采用多芯片集成架构 ,产能缺口进一步加剧 。以英伟达旗舰布莱克韦尔(Blackwell)芯片为例,单一封装内集成两颗处理器与高带宽内存,封装工艺直接决定芯片数据传输速度。

  产能紧张给英特尔带来多年难得的高端 AI 芯片代工订单机遇。多家台积电现有客户正在测试英特尔封装技术 ,全球头部高带宽内存厂商 SK 海力士便是其中之一 。两名知情人士称,SK 海力士正在验证自家内存与英特尔封装工艺搭配运行的稳定性 。

  若 SK 海力士认可英特尔工艺,各大 AI 芯片设计厂商将对英特尔封装技术更有信心 ,英特尔也将成为台积电更具竞争力的替代方案。

  但英特尔仍需证明自身有能力将客户意向转化为稳定量产。大型芯片设计企业虽会测试新代工厂商,可把核心 AI 芯片订单转出台积电,前提是充分信任厂商具备大规模、低良率缺陷的高端制程交付能力 。台积电耗费多年才建立起英伟达、谷歌 、苹果等头部企业的深度信任。

  先进封装或将成为英特尔的突破口。英特尔嵌入式多芯片互连桥接技术(EMIB)与台积电对应方案功能一致 ,但技术路线不同:台积电 CoWoS 工艺采用大尺寸硅层连通处理器与内存;EMIB 仅在封装内必要位置铺设小型硅桥,部分芯片架构采用该方案成本更低 。

  英特尔也向客户承诺充足的先进封装产能。去年企业与全球头部外包封测厂商安靠科技达成合作,在韩国、葡萄牙、亚利桑那州三地扩充 EMIB 产能 ,同时为客户提供英特尔自有工厂之外的第二供货源。

  英特尔首席财务官戴维?津斯纳在 4 月财报电话会上向投资者透露 ,当前先进封装市场年需求规模已达数十亿美元,远高于此前数亿美元的预期 。

  客户对英特尔工艺的测试不只局限于封装环节。两名知情人士表示,英伟达已启动英特尔最先进 18A 制程的早期流片试验 ,行业普遍认为 18A 工艺可对标台积电 、三星即将量产的 2 纳米制程。

  本次测试采用多项目晶圆流片模式:多家客户将小型芯片设计搭载至同一片晶圆分摊研发成本,评估通过后再推进大规模量产 。英特尔已率先用 18A 工艺生产自有 PC、服务器处理器,用内部产品验证工艺成熟度 ,为争取外部大额订单铺路。

  若能拿下 18A 制程头部客户,意味着英特尔可切入台积电仍占据绝对主导的核心高端芯片代工赛道,但成功尚无十足把握。英特尔过往多次遭遇量产延期 ,甚至自家部分芯片仍需交由台积电代工 。

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