告别台积电封装！谷歌Frozen V2芯片2028年量产，SRAM直接塞进计算单元
7月28日，摩根士丹利发布了一份研究报告，直接引爆了半导体圈。报告的核心内容只有一句话：谷歌正在设计一款叫“Frozen V2”的新一代TPU芯片，目标是彻底摆脱对台积电CoWoS封装技术的依赖。这个消息为什么重要？因为台积电的CoWoS封装，几乎是目前所有高端AI芯片的标配。英伟达的GPU在用，AMD的MI300在用，谷歌之前的TPU也在用。现在谷歌说要自己另搞一套，这事不小。谷歌到底要干什么？先解释一下背景。AI芯片里有一块叫SRAM的缓存，它是目前速度最快的存储部件，负责存放AI模型运行时频繁调用的数据。传统做法是什么样的？把SRAM做成一颗独立的芯片，然后通过台积电的CoWoS封装技术，把它和计算芯片封装在一起。CoWoS是一种2.5D先进封装技术，通过硅中介层把不同芯片高密度互联起来。这个做法有两个问题：封装工艺复杂、成本高，而且芯片之间的数据传输会有延迟。谷歌Frozen V2的思路很简单粗暴——直接把SRAM做到计算芯片的硅片上去，封装环节直接省掉。数据不需要在芯片之间跑来跑去，速度更快，延迟更低。谷歌就是要用这种方式，为自家的Gemini大模型量身定制芯片，专门优化AI推理性能。激进方案的代价但这种“硬核”做法不是没有代价的。最大的问题是灵活性几乎为零。每次AI模型有重大升级，都需要重新设计一整套芯片。芯片制造商也要为每一轮生产重新调整设备。也就是说，Gemini如果从3.0升到4.0，Frozen V2可能就得重新流片。这不是软件更新能解决的事，是物理层面的重新制造。这种思路其实不是谷歌首创。AI芯片初创公司Taalas今年早些时候就干过类似的事——直接把神经网络权重硬编码到硅片上，存储和计算合二为一。Taalas的HC1芯片把Llama 3.1 8B模型固化在硅片上，芯片面积达到815mm²。效果确实猛——号称推理速度比英伟达最强GPU快50倍。但代价是芯片一旦造好，模型就焊死在上面了，换不了。谷歌显然愿意接受这个代价。毕竟Gemini是自己家的模型，迭代节奏自己说了算。谷歌在下一盘什么棋？把这件事放到更大的背景下看，会更清楚。谷歌正在系统性地摆脱对单一供应商的依赖。就在这个月早些时候，另一家研究机构SemiAnalysis的报告指出，谷歌下一代TPU“Humufish”将抛弃台积电CoWoS，转投英特尔的EMIB-T封装技术。短短一个月内，两条关于谷歌“抛弃台积电封装”的消息。一条说转投英特尔，一条说干脆连封装都不要了。这两条消息并不矛盾。Humufish和Frozen V2很可能是谷歌TPU家族中定位不同的两款产品。Humufish走的是“换供应商”路线，Frozen V2走的是“换技术路线”路线。但方向是一致的——谷歌不想被台积电的CoWoS产能卡脖子。台积电的CoWoS产能有多紧张？数据可以说明问题：2025年底月产能约7万片，2026年底预计达到11.5万到14万片。2027年目标是冲到20万片以上。但即便如此，产能缺口依然巨大。机构预测2026年CoWoS产能缺口高达40万片，超过20%；2027年缺口将扩大至约70万片，超过30%。HBM芯片的订单排期普遍已经延到了2027年。谁掌握了封装产能，谁就掌握了AI芯片的命门。谷歌不想把这把钥匙完全交给台积电。时间表和合作伙伴摩根士丹利的报告给出了明确的时间线：Frozen V2预计2027年进入早期生产阶段，2028年实现量产。合作伙伴方面，Marvell（美满电子）被认为是最有可能的开发合作伙伴。不过目前还没有官方确认。值得注意的是，Marvell本来就在帮谷歌做TPU网络芯片，采用英特尔18A工艺，计划2027年底量产。双方的合作关系已经比较深入了。行业正在发生什么？谷歌的动作只是冰山一角。整个AI芯片封装领域正在经历一场变局。台积电CoWoS长期占据统治地位，但现在裂痕已经出现。英特尔EMIB-T正在抢单。联发科已经宣布下一代芯片独家采用英特尔EMIB-T封装，不再用台积电CoWoS。三星I-Cube方案也在伺机而动。云计算大厂都在寻找第二来源，不愿意把命运押在一家供应商身上。与此同时，像Frozen V2这样“去封装化”的激进思路也在冒出来。虽然短期内不太可能成为主流，但它代表了一个方向——当封装成为瓶颈时，有人选择绕过去，而不是挤过去。对台积电的影响有多大？短期来看，影响有限。单一大客户的部分订单流失，对台积电庞大的CoWoS产能影响不大。英伟达、AMD、亚马逊Trainium等客户的订单依然旺盛，产能继续满载。但长期来看，信号意义很强。先进封装“独一家”的格局正在被打破。如果谷歌的尝试成功了，Meta会不会跟？亚马逊会不会跟？其他做自研芯片的科技巨头会不会跟？一旦形成趋势，对台积电的打击不是订单量的问题，是定价权的问题。
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