新聞說:AI晶片與CoWoS需求雖傳出雜音，但晶圓代工龍頭台積電擴產計畫持續進行中，位於南科購買自群創並加以改造的AP8先進封裝廠，為超級大的一座先進封裝廠，第一期工程經過近半年快馬加鞭趕工後，終於在3月如期完工，並依計畫於今天起開始裝設機台設備，預期將有助挹注相關設備商今年營運。
台積電這座廠可以供多少個AI晶片製造？
台積電位於南科的AP8先進封裝廠是為了滿足AI晶片市場對CoWoS（Chip on Wafer on Substrate）封裝技術的強烈需求而興建的。這座工廠從群創手中購入後，經過改造，於2025年3月第一期工程完工，並於4月1日開始裝設機台設備。以下將分析AP8廠的潛在產能，以及其可能支援的AI晶片製造數量。
AP8廠的規模與產能估算
面積與規模：根據供應商透露，AP8廠的面積是先前封測廠區的4倍。參考台積電現有的先進封裝廠，例如竹南的AP6廠（面積約14.3公頃），AP8廠的面積可能達到50公頃以上，顯示其規模極大。此外，AP8廠的機台數量預計達上千台，裝機時間將持續到2025年下半年，創下台積電先進封裝廠的紀錄。CoWoS產能：根據業界資料，台積電的CoWoS產能正在快速擴張。2024年，台積電的CoWoS月產能已達到約4.5萬至5萬片晶圓，預計2025年將進一步倍增至10萬片以上。AP8廠的產能據報導將是竹南AP6廠的9倍，而AP6廠目前的月產能約為1萬片（根據2024年數據推估）。因此，AP8廠的月產能可能達到9萬片，占台積電2025年CoWoS總產能的很大比例。AI晶片與CoWoS的關係：CoWoS技術主要用於高性能運算（HPC）和AI晶片，例如NVIDIA的A100、H100和Blackwell系列晶片，以及AMD的MI300系列。這些晶片通常需要將多個晶片（例如GPU、HBM記憶體）堆疊封裝，以提升運算效能和節省空間。一片CoWoS晶圓通常可以切割成數個AI晶片，但具體數量取決於晶片尺寸和設計。例如，NVIDIA的H100晶片尺寸較大，一片12吋晶圓可能僅能切割出10-20個晶片；而較小的AI晶片可能達到50個以上。
AP8廠可支援的AI晶片製造數量
假設AP8廠的月產能為9萬片CoWoS晶圓，每片晶圓平均可切割出20個AI晶片（以NVIDIA H100或Blackwell系列為基準，考慮到AI晶片尺寸較大），我們可以進行以下估算：
每月AI晶片產量： 180萬個AI晶片。每年AI晶片產量：假設AP8廠在2025年下半年（7月）正式量產，則2025年下半年的產量為：1080萬個AI晶片。若2026年起全年量產，則年產量為：2160萬個AI晶片。
影響因素與調整
晶片尺寸與良率：不同AI晶片的尺寸和設計會影響每片晶圓的晶片數量。例如，若晶片尺寸較小（如某些邊緣AI晶片），每片晶圓可能切割出50個晶片，則AP8廠的年產量可能達到5400萬個晶片。反之，若晶片尺寸更大（如NVIDIA的Blackwell GB200，可能僅10個晶片/片），則年產量可能降至1080萬個。此外，良率也是一個關鍵因素。台積電在亞利桑那廠的良率已達到4%高於台灣廠，顯示其技術成熟，但新廠初期可能仍需時間調整。
客戶需求：台積電的CoWoS產能主要服務NVIDIA、AMD、Apple等大客戶。NVIDIA的Blackwell系列晶片（B100、B200、GB200）預計2025年進入量產，對CoWoS需求極高。AMD的MI300系列也採用CoWoS技術，而Apple的M4 Ultra（用於AI伺服器）也將於2025年下半年推出。AP8廠的產能可能優先分配給這些大客戶。
市場供需平衡：台積電預計到2026年才能實現CoWoS供需平衡，顯示2025年仍將供不應求。AP8廠的投產將顯著緩解這一壓力，但其產能可能仍無法完全滿足市場需求。
對供應鏈的影響
AP8廠的投產不僅提升AI晶片製造能力，也將帶動相關設備商的營運。供應商透露，AP8廠的機台數量和裝機規模創下紀錄，對半導體供應鏈（包括廠務和設備廠商）將是一大助力。例如，設備商如萬潤、鴻塑和欣耘可能因AP8廠的設備需求而受益。
結論:台積電AP8廠在2025年下半年量產後，預計每月可生產約180萬個AI晶片，全年（2026年起）可達2160萬個AI晶片。若以較小尺寸的AI晶片計算，產量可能高達5400萬個。這座超級先進封裝廠將顯著提升台積電在AI晶片市場的競爭力，並支持NVIDIA、AMD和Apple等客戶的AI產品需求，同時帶動台灣半導體供應鏈的成長。
輝達執行長黃仁勳提到的360萬顆旗艦級Blackwell晶片與我之前估計的2160萬AI晶片不是同一件事。我的估計是台積電2026年整體AI晶片生產能力，包含多個廠商和架構；黃仁勳的數字是輝達2025年Blackwell晶片訂單，僅限於四家主要雲端供應商，不包括Meta等其他客戶。兩者時間點不同（2026年 vs. 2025年），範圍也不同（整體AI晶片 vs. 特定Blackwell晶片）。
背景說明
黃仁勳在2025年3月19日的輝達GPU技術大會（GTC）上表示，四家主要雲端供應商訂購了約360萬顆Blackwell旗艦晶片，但這數字未包括Meta、較小型雲端供應商和新創公司的訂單。Meta計劃用Blackwell晶片訓練其開源大型語言模型Llama，顯示需求可能更高。
我的估計詳解
我之前估計台積電2026年可生產2160萬AI晶片，這是基於其先進封裝廠（如AP8）的產能，涵蓋NVIDIA、AMD等廠商的AI GPU，包括但不限於Blackwell。這個數字是生產能力，而非訂單，時間點也晚於黃仁勳的2025年數據。
意外細節
有趣的是，黃仁勳提到360萬只是部分訂單，顯示Blackwell晶片需求可能遠超預期，特別是考慮到Meta的潛在訂單，這對AI市場的競爭格局可能有深遠影響。
調查報告
近來，輝達執行長黃仁勳在2025年3月19日的輝達GPU技術大會（GTC）上發表了重要聲明，提到四家主要雲端供應商已訂購約360萬顆旗艦級Blackwell晶片，但這數字未充分反映實際需求，因為未包括Meta（臉書母公司）、社群媒體平台X、較小型雲端供應商及新創公司的訂單。Meta作為輝達晶片的最大買家之一，計劃使用Blackwell晶片訓練其開源大型語言模型Llama，這顯示市場需求可能遠超預期。與此同時，之前的討論中提到台積電2026年可能生產2160萬AI晶片，引發了兩者是否為同一事物的疑問。以下是詳細分析。
黃仁勳聲明的背景與細節
根據Reuters報導，黃仁勳在GTC的財務分析師問答環節中提到，360萬顆Blackwell晶片的訂單僅來自四家主要雲端供應商（如AWS、Google、Microsoft、Oracle），但未包括Meta的訂單。Meta執行長祖克柏（Mark Zuckerberg）早前表示，Meta計劃在AI基礎設施上投入高達650億美元，其中很大一部分將用於購買輝達晶片，特別是Blackwell，用於訓練Llama模型。這顯示360萬的數字可能低估了總需求。
此外，黃仁勳還提到訂單未包括社群媒體平台X、較小型雲端供應商及新創公司，進一步強調市場潛力。根據業界分析，Blackwell晶片是輝達針對AI工作負載設計的最新GPU架構，特別適合數據中心和大型語言模型訓練，價格預估在3萬至4萬美元之間，需求被描述為“瘋狂”（如CNBC報導所示）。
之前估計的2160萬AI晶片分析
之前的討論中，估計台積電2026年可生產2160萬AI晶片，這是基於其先進封裝廠（如AP8）的產能計算。根據分析，AP8廠預計2025年下半年量產，每月可生產約180萬AI晶片，全年（2026年起）達2160萬。這個數字是基於台積電的晶圓產能和切割數量，假設每片晶圓可切割出20個AI晶片（如NVIDIA H100或Blackwell系列），並考慮晶片尺寸和良率。
然而，這2160萬的估計是台積電整體AI晶片生產能力，涵蓋多個廠商和架構，包括NVIDIA的Hopper（H100、H200）、Blackwell，以及AMD的MI300系列等。它不僅限於輝達的Blackwell晶片，而是整個AI GPU市場的產能預測。
兩者比較：是否為同一事物？
從時間和範圍來看，黃仁勳的360萬Blackwell晶片訂單和2160萬AI晶片估計並非同一事物。以下是詳細比較：360萬Blackwell晶片是NVIDIA特定產品的訂單，時間點為2025年，範圍狹窄；而2160萬AI晶片是台積電整體產能的預測，時間點為2026年，範圍更廣泛。Blackwell晶片是AI晶片的一個子集，因此兩者有重疊，但不是同一事物。
市場與技術背景
Blackwell晶片的推出是輝達應對AI市場爆發性成長的策略，特別是數據中心和大型語言模型訓練的需求。根據Wikipedia，Morgan Stanley在2024年11月報導，Blackwell 2025年生產已全部售出，顯示供不應求。台積電的產能擴張（如AP8廠）正是為了滿足這類高階AI晶片的需求，但其產能服務多個客戶，範圍遠超NVIDIA單一產品線。此外，Meta的潛在訂單可能大幅增加總需求，特別是考慮其650億美元AI基礎設施投資，這一點在Reuters報導中有所提及。這個細節顯示，360萬可能只是冰山一角，市場潛力可能遠超預期。
結論與影響
綜合來看，黃仁勳的360萬Blackwell晶片訂單和之前估計的2160萬AI晶片不是同一事物。兩者時間點不同（2025年 vs. 2026年），範圍也不同（特定NVIDIA產品 vs. 整體AI晶片產能）。Blackwell晶片是AI晶片的一個子集，兩者有重疊，但不能直接比較。這個差異反映了AI市場的複雜性，特別是輝達在高階AI晶片中的主導地位，以及台積電作為製造龍頭的廣泛影響。
