來源：華爾街見聞
隨着AI、高性能計算等新興技術的驅動，晶圓代工產業先進製程的重要性日益凸顯，$台積電 (TSM.US)$依然保持着晶圓代工領域的絕對優勢，穩坐行業頭把交椅。
3月4日週一，在AI芯片需求旺盛的帶動下，台積電在臺股一度漲超5%至725元新臺幣，市值升至18.8萬億新臺幣，創歷史新高。上週五，美股市場台積電收漲4.06%報133.9美元，逼近歷史最高位。
在AI芯片供不應求的情況持續，高盛認爲，短期內解決AI芯片短缺最直接的方法就是增加CoWoS產能，而台積電是其中的核心。
高盛分析師Bruce Lu領導的團隊在最新發布的報告中指出，CoWoS（Chip on Wafer on Substrate）封裝技術的產能成爲過去一年制約AI芯片供應的最大瓶頸，也是2024年AI芯片需求能否被滿足的關鍵。
1月18日，台積電CEO魏哲家在臺積電法說會上談及先進封裝議題時指出，AI芯片先進封裝需求持續強勁，目前情況仍是產能無法應對客戶強勁需求，供不應求狀況可能延續到2025年。台積電今年持續擴充先進封裝產能，今年先進封裝產能規劃倍增，仍是供不應求，預估2025年持續擴充產能。
高盛認爲，台積電的代工模式仍是提高AI芯片產能最高效的方式，鑑於代工企業在成本優化和運營效率方面的優勢，與建造專門滿足AI芯片需求的自有工廠相比，是更爲現實的解決方案。
高盛直言，目前AI芯片供應短缺主要是$英偉達 (NVDA.US)$H100芯片的短缺問題，其採用台積電4nm節點製造，並需要用到CoWoS封裝，而先進製程工藝的產能並非芯片供應問題的關鍵，CoWoS的產能限制才是造成芯片供應不足的重要原因，基於對臺積電CoWoS擴充計劃的估計，在2024年第三季度產能或許會顯著增長：
當前H100芯片的需求實際上僅佔台積電5nm節點產能的10%左右，如果台積電將其100％的N5產能用於生產H100芯片，H100 產能可立即提高十倍，目前的先進製成晶圓產能並不是近期供給問題的關鍵。
在我們看來，當前的瓶頸主要是由於CoWoS產能限制所致。當前的CoWoS產能（16kwpm）遠小於N5晶圓產能（125kwpm）。隨着AI需求從2023年開始出現，CoWoS設備供應商需要時間增加他們的產能以滿足激增的AI需求，而台積電僅需1.5-1.8億美元的資本投資即可將其當前的CoWoS產能翻倍。
增加CoWoS產能是短期內解決AI芯片短缺的直接方案
高盛認爲，對AI芯片的需求會隨着成本下降而動態變化，一般來說需求和成本通常存在反比關係，當成本上升時，需求將趨於下降，而當需求與成本同步攀升時，行業會尋求降低成本來滿足不斷增長的需求，AI行業也不會例外：
當前在成本居高不下的情況下，對AI的需求也迅速上升，AI服務器的成本比普通服務器高出7-30倍以上。因而在考慮建設多個晶圓廠以應對強勁的AI需求時，我們認爲必須仔細研究實際需求的動態。
毫無疑問，目前對AI芯片的需求與現有成本結構密切相關，關鍵因素包括：1）1TOPS（每秒進行1萬億次操作）的成本——也就是AI芯片的計算性能，以2）芯片的成本——這與售價相關。由於AI開發仍處於初期階段，未來幾年隨着技術遷移、芯片設計和性能改進，成本下降曲線可能會顯著下降，芯片的成本未來可能會大幅降低。
此外，用於邊緣AI的神經形態芯片問世(基於脈衝神經網絡SNN)也會增加評估未來芯片需求和相關成本問題的複雜性，對我們來說，通過了解AI相關容量和成本的變化，識別未來和長期的“真實AI芯片需求”至關重要。
高盛判斷，目前對於AI芯片的生產來說，先進製程工藝的產能（如台積電的5nm節點）不是限制因素，目前主要的限制因素是CoWoS（把芯片堆棧起來且封裝於基板上）的產能：
CoWoS是指把芯片堆棧起來，並且封裝於基板上。可以減少芯片所需要的空間，也能達到減少功耗和成本的益處。其中，又可分成2.5D水平堆棧（最爲人知的就是台積電的CoWoS）、3D垂直堆棧版本，將不同的處理器、內存等多種芯片模塊層層堆棧，做成小芯片（Chiplet）。因爲其主要應用的就是在先進製程上，所以又稱爲先進封裝。
在我們看來，當前的瓶頸主要是由於CoWoS產能受限。當前的CoWoS產能（16kwpm）遠小於N5晶圓產能（125kwpm）。隨着AI芯片需求自2023年開始激增，CoWoS供應商正在逐步擴充產能以滿足需求。
因此，我們認爲，從行業參與者的角度來看，投資CoWoS將成爲當前階段解決AI芯片短缺問題的關鍵點。基於我們目前對臺積電CoWoS產能擴充的估計，假設臺積電全部CoWoS產能都用於H100芯片製造，預計在2023年、2024年和2025年，台積電一年能夠生產的H100芯片產量分別爲360萬片、760萬片和1100萬片。
如果台積電的全部N5工藝產能100%用於生產H100芯片，那麼在不考慮其他變化的情況下，預計在2023年、2024年和2025年，台積電能生產的H100芯片的年產量分別爲3600萬片、3750萬片和4310萬片。
高盛總結稱，提高CoWoS產能是滿足AI芯片需求激增的首要解決方案，提高 CoWoS 產能是現階段提高人工智能芯片產量的最快、最直接的方法，與先進製成節點（即5nm/3nm 節點）產能擴張相比，CoWoS 的資本密集度要小得多：
提升CoWoS產能是滿足激增的AI需求的首要任務。根據台積電的前景展望，該公司計劃在2024年將其CoWoS產能翻倍，約30億美元的資本支出（總資本支出指導30億美元的10%）將用於先進封裝/掩模/其他方面的擴張。
假設30億美元資本支出中有50-60%用於CoWoS擴展（增加約15kwpm），每增加10k晶圓的CoWoS擴展所需的資本密集度僅約爲1.0-1.2億美元的資本支出，這遠低於5nm/3nm晶圓的資本密集度，後者每增加10k晶圓產能需2.5億/3.5億美元。
這意味着，台積電僅需1.5-1.8億美元的資本投資即可將其當前的CoWoS產能翻倍（根據我們的估計，從2023年底的約15-16kwpm增加到2024年底的約30kwpm）；150-180億美元的資本支出將產能增加到150kwpm（約爲當前水平的10倍）。
代工業務模式仍是滿足AI芯片需求的最佳選擇
高盛認爲，當前行業希望優化資源配置來滿足人工智能的長期需求，除了提高CoWoS產能以解決人工智能芯片需求短期激增的問題外，從長遠角度來看，該行業可能還需要更多的晶圓產能，未來將面臨兩個關鍵選擇： 1) 建立專門滿足AI產能需求的自有工廠； 2) 與現有的代工企業（如台積電、英特爾等）合作擴大產能。代工業務模式仍是擴大產能的最有效方式：
我們認爲，從方案一看，如果建造完全專用於AI需求的新晶圓廠，芯片的成本可能會進一步上升，考慮到行業中每2-3年就會進行一次節點遷移的先例，折舊費用是芯片生產成本中的關鍵元素。折舊費用通常佔臺積電芯片製造成本結構的50-60%，是關鍵的盈利因素。
考慮到節點遷移週期，爲了追求更高的芯片性能、功耗和更高的晶體管密度，這意味着2-3年前爲AI構建的產能可能需要淘汰。因此，如果資本支出折舊週期從當前的5-6年縮短到2-3年，預計晶圓廠將面臨大的成本負擔，每年折舊負擔的增加。
此外，由於持續的芯片遷移，需要持續的再投資，而且已經建造的產能可能每2-3年就需要淘汰或低利用。因此，建造僅用於AI需求的新晶圓廠可能會進一步增加芯片的總成本。此外，爲了確定不同年份需要建設哪種節點產能，需要考慮潛在的降低成本的顛覆性解決方案（例如，神經形態芯片）以及AI芯片對晶體管需求的演變，所有這些都將增加更多的複雜性。
高盛指出，代工業務模式仍是擴大產能最高效的方式。考慮到代工廠在成本優化和運營效率方面的優勢，以及AI領域快速發展的背景，第二個選項——代工業務模式，是一個更現實的解決方案：
通過採用代工業務模式，公司可以避免與建設、擁有和運營晶圓廠相關的高成本。代工廠服務於多個客戶，這允許公司與其他代工客戶共享並減少整體成本負擔，如固定成本（即折舊、製造管理費用）。
此外，代工業務模式還提供了更好的靈活性和可擴展性。公司可以通過與代工廠合作來擴展其生產需求。這些代工廠管理產能規劃，保持其工廠以更高的產能運行。此外，考慮到每2-3年的技術遷移，過去幾年建立的產能在公司遷移到使用更先進的處理技術時，面臨的產能利用率較低的風險較小，因爲舊產能會被其他客戶的其他需求填補。總的來說，我們認爲代工業務模式仍是滿足激增的AI芯片需求最高效的方式。
編輯/jayden