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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。 [color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]
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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