国内AI芯片发展如何？中兴阿里比华为更现实，但都得靠台积电
这两年虽然美国的出口管控对AI芯片有较大的限制，比如不允许NVIDIA的A100和H100出口到国内，同时还打算限制国内企业使用亚马逊AWS、微软等美国AI云端运算服务。不过国内自主研发的AI芯片并不在限制之内，除了华为是进入了黑名单之外，其他厂商的芯片生产并没有受到中美科技战的影响，所以国内AI芯片的发展还是很快。这几天华为在召开开发者大会，盘古AI模型3.0的发布也让一众人不切实际地自嗨了起来，其中有不少言论甚至表示华为2019年发布的昇腾910AI芯片就能和NVIDIA去年的H100在性能和功耗上相
这两年虽然美国的出口管控对AI芯片有较大的限制，比如不允许NVIDIA的A100和H100出口到国内，同时还打算限制国内企业使用亚马逊AWS、微软等美国AI云端运算服务。不过国内自主研发的AI芯片并不在限制之内，除了华为是进入了黑名单之外，其他厂商的芯片生产并没有受到中美科技战的影响，所以国内AI芯片的发展还是很快。
这几天华为在召开开发者大会，盘古AI模型3.0的发布也让一众人不切实际地自嗨了起来，其中有不少言论甚至表示华为2019年发布的昇腾910 AI芯片就能和NVIDIA去年的H100在性能和功耗上相提并论了。这显然是一派胡言，昇腾910 AI半精度FP16算力320TFLOPS，整数精度INT8算力640TOPS，而H100即使是性能较弱的PCI-E版本，相应精度的算力是1600TFLOPS以及3200TOPS，基本都是昇腾910的五倍，也就两者功耗比较接近一些。
不过最关键的是，昇腾910是台积电7nm代工的，而华为在被制裁之后，实际上已经无法生产昇腾910这颗AI芯片了，所以现在来谈华为的AI芯片有多先进并没有任何实际意义。而且我们对华为说的AI不应该拿来聊天画画这个说法，也觉得有很多问题。AI应用很广泛，微软、谷歌以及百度将其拿来聊天画画，又不代表他们的AI不能做其他事情。
让AI落地到民用市场其实很关键，因为不但能厂商能利用AI获得更多的收入，特别是微软、谷歌和百度都有不小的广告业务，另一方面让用户更直观的体验到AI，本身并没有问题。实际上华为可能是最早让AI画画的厂商之一，华为手机之前的拍摄月亮，难道不就是一种利用AI识别后画画的方案么？包括现在很多拍照技术，其实也是利用AI然后做后期的一种。
把话题扯回来，我们说了华为的AI芯片这部分实际因为受到出口管控，无法采用先进工艺，更别说和其他国内外芯片竞争了，但其他公司的自研发芯片在这部分还是比较积极的。半导体从业者表示，国内本土AI芯片因为没有列入管控范围，所以研发的热度还是很高，除了之前一些比如我们知道的寒武纪等芯片，包括阿里旗下的平头哥及中兴旗下中兴微电子自2023年第一季度起，就逐季增加在台积电7纳米以下先进制程的订单，也就是说现在阿里、中兴等厂商，他们的AI芯片都采用的很先进的制程，包括7nm或者5nm，比起华为而言，他们才是国内AI HPC芯片的希望所在。
比如说阿里之前发布的含光800，实际上已经是非常先进的AI芯片。不过相对于NVIDIA而言，性能上的差距暂且不说，关键还是NVIDIA和AMD自己都要销售AI芯片，而国内各大厂商自研发的AI芯片，更多是自产自用，并非以销售为主，更多是整合在自己的平台上，向其他厂商和用户提供服务，这个区别很大。也就是说国内的AI从芯片到平台再到具体项目，其实都是各自为战，如果体量不够大的话，相应的影响力也就不会太明显。
另外一个隐患是，由于国内的芯片代工厂现在没法生产先进芯片，所以像AI芯片这样需要先进工艺制程的产品，只能依靠海外代工厂，比如三星、台积电。目前国内AI芯片生产还没有受到海外管控，但是未来如何大家心中都没底。如果海外将管控范围扩散到AI芯片的话，那么国内的AI芯片将会受到较大的影响，毕竟靠28nm生产的芯片几乎没有什么竞争力，自研发AI芯片这部分必然要远远落后于海外了。
不过好消息是，近日于上海举行的国际半导体展，参观人数突破10万人，参展厂商多达1219家，中国台湾供应链与其他国际设备材料大厂并未缺席，只是转为低调争取订单。 所以国内半导体产业发展依然很火热，并且拥有巨大的商机。即使在美国的压制下，国内产业链也会寻求发展空间。一方面本土设备与元器件厂会加速实现国产替代化目标，另一方面也是尽快提速研发AI芯片。
目前国内自研发AI芯片的厂商多达数十家，不过整体来说，业内基本认同阿里平头哥和中兴微电子最有技术实力且能实现量产目标。两家公司在台积电的订单都在不停增加，而且都是先进工艺。阿里平头哥据悉高层多次与台积电洽谈合作，尽管去年的投片并不多，不过阿里的订单从2022年第四季度始增长，据说下半年的订单规模将比上半年增加一倍以上。而且阿里平头哥的自研发范围较广，除了ARM架构之外同时也积极投入RISC-V平台开发。
至于中兴微电子，在2023年第一季度在台积电的投片规模就已经翻倍，第二季度再次翻倍，中兴已成为台积电国内市场前三大客户，也是整体HPC平台的重要客户之一。如果能保持现状的话，对于国内整个半导体产业来说，我们认为依然能达到自主化的目标，只不过受到海外管控之后，一方面比较低调，另一方面肯定时间上要稍微延后一些。
所以从我们的角度来看，对于国内AI芯片的发展，去吹华为显然是不了解现实情况的，大家可以更关注阿里和中兴，特别是阿里由于国内影响力较大，可能未来AI平台所覆盖的范围也更多。当然从实际应用上来看，至少用户能直接感知的体验上，海外目前的AI应用肯定是要更领先的，不过未来国内AI发展起来之后，应该能更加深入到我们生活的方方面面。
现在对于国内AI芯片自研发部分，可能唯一的隐患就是未来会不会因为一些不可控因素，而无法找到先进芯片的代工商。不过目前中美科技战虽然对抗比较激烈，双方都有相应的管控方案，但应该是都在争取对话的筹码。倒是很多国际大厂已经有点受不了了，毕竟中国这么庞大的市场，NVIDIA、Intel等大厂CEO都出面喊话，希望缓和冲突。所以短期内哪怕能保持现有态势，国内AI芯片的发展都会是积极且快速的！
Marvell总裁透露，计划在下一代AI数据中心芯片中采用台积电A14制程。该制程性能提升15%或功耗降低30%，逻辑密度增加20%以上，预计2028年量产。公司已率先使用3nm、2nm制程，并预付10亿美元锁定先进制程产能。
麦格理将台积电台股目标价从2550新台币上调33%至3380新台币，维持“跑赢大市”评级。需求火热与芯片效能提升形成良性循环，推动持续涨价。台积电正淘汰成熟制程，优先先进制程，释放产能并提高综合平均售价。
台积电正加速新一代CoPoS封装技术开发，以矩形基板替代传统晶圆，提升面积利用率至90%以上，从而封装更大尺寸芯片并降低单位成本20%-30%。该技术计划2027年试产，2028年量产，玻璃基板预计2030年前后应用。此举旨在满足AI与高性能计算需求，巩固其在先进封装领域的领先地位。
市场调研机构数据显示，英伟达稳居台积电CoWoS产能最大客户，2027年其数据中心营收预计增长52%；AMD加速追赶，EPYCVeniceCPU出货量预计达675万颗。全球CoWoS需求爆发，预计2027年将达269.4万片，台积电计划扩产至月产能20万片以满足AI芯片旺盛需求。
台积电计划下半年上调3nm晶圆代工价格，明年可能继续涨，主要受AI与高性能计算需求推动。大部分制程节点也将调价，包括7nm，原因是EUV光刻成本上升及先进封装工艺变贵。整体涨幅5%至10%，毛利率有望提升两个百分点，部分成熟制程或跟进。
三星曾将1.4nm工艺量产延至2029年，如今重启项目并安装ASMLHigh-NA光刻设备提前布局。台积电计划2028年、英特尔计划2029年量产1.4nm，三星量产时间可能稍晚，此举旨在缩小与台积电差距并应对AI芯片对先进制程的高要求。
三星披露1.4nm及1.4nm+工艺进展，1.4nm计划2029年量产，1.4nm+计划2030年投产。相比台积电2028年量产1.4nm，三星仍有一年追赶期。通过设计与工艺协同优化（DTCO）提升良率，此前已在2nmGAA应用并降低功耗26%。同时推进第三代2nmGAA节点，预计2027或2028年量产。苹果后续芯片可能转向1.4nm，或成为三星代工突破口
Marvell正与台积电洽谈导入A14制程，预计2028年量产，较N2性能提升10-15%，功耗降25-30%，逻辑密度增超20%。公司强调能效对DSP芯片至关重要，此前曾从16nm直接跳级到5nm。
Socionext基于台积电A14制程开发面向AI数据中心的高性能计算芯片，计划今年9月完成测试流片，旨在验证XPU架构在1.4nm节点上的可扩展性。A14作为台积电N2之后的新一代GAA工艺，预计2028年量产，相较N2实现速度、功耗与逻辑密度的全面提升。
英特尔计划推出14A2工艺，采用双面供电架构并压缩金属间距至21纳米，以应对台积电和三星的1.4纳米攻势。此举可提升晶体管密度，但面临电阻增加等挑战，需借助复合供电方案维持稳定。
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