英偉達超級芯片成為市場關注焦點。

據悉，英偉達這顆地表最強AI芯片GB200，是由2顆B200與Grace CPU芯片封裝而成，1顆B200芯片功耗高達1000瓦至1200瓦，由于首度采用水冷散熱技術，成為市場關注焦點。

CoWoS目前仍以臺積電（TSMC）為主，但今年會新增全球第二大封測廠安靠（Amkor）以及英特爾（Intel）供應鏈，臺積電仍是大宗、將占一半。明年英偉達目標600至650萬顆，其中用GB200 則占70%。

目前臺積電CoWoS有許多變體，其中分為CoWoS-R、CoWoS-L和CoWoS-S，三種技術因中介層材質不同，成本也不同，客戶可依據自身條件選擇要哪樣技術。其中，CoWoS-R利用集成InFo技術，中介層使用RDL布線來連接小芯片之間，適合高帶寬內存（HBM）和SoC集成。

CoWoS-L結合CoWoS-S和InFO技術優點，成本介于CoWoS-S、CoWoS-R之間，中介層使用LSI（本地硅互聯）芯片來實現密集的芯片與芯片連接。

至于CoWoS-S中介層是采用硅（Sillicon），成本最高，也是目前主流，其中英偉達的H100、H200及AMD的MI300都使用CoWoS-S。也因此，美系外資預期CoWoS-S的量會再持續持續走升。

散熱方面，據悉每個GPU為300美元，較先前市場預估每個2000美元縮減，而市場盛傳GB200散熱為4至8萬美元，每個元件至少有4家供應商，預估價格理應不會太高。至于云端服務供應商（CSP）采購方式尚未決定是個別采買零件或是需要完整解決方案，呈現了各家都有機會，但個個沒把握的局面。

GB200組裝部分，目前鴻海是最大的GPU模組供應商外，GPU基板將逐季擴產，下游的機柜、整機等系統組裝也會積極爭取，緯創則為Tier1，至于廣達算Tier2。

AI 時代來臨，云端CSP大廠包括亞馬遜、微軟、Google、Meta都積極投入自研芯片，目前重點觀察亞馬遜（Amazon）、Google的表現。

以4大云端服務供應商看，亞馬遜強攻自研芯片，世芯為Trainium1提供7納米設計服務，Marvell負責Trainium2的5納米設計。微軟首款自研AI芯片Maia 100，由臺積電5納米制造，創意為ASIC設計服務合作商；微軟的Cobalt 100為首款自研云端運算CPU，同樣采臺積電5納米制程。

Meta第一代自研AI芯片MTIA原訂2025年推出，委由博通設計，采用臺積電7納米制程、晶心科RISC-V架構。但在對手先后秀出自研AI芯片后，Meta加快投入第二代自制芯片研發，續采晶心科RISC-V架構及臺積電5納米制程，預計最快明年完成研發，爭取在2026年問世。

GB200 如何重塑AI領域和經濟格局？

英偉達發布的GB200作為新一代的AI芯片，無疑將對AI領域和經濟格局產生深遠的影響，進一步推動AI技術的應用和發展。

從AI領域的技術角度來看，GB200的高性能特性將極大地推動AI模型的訓練和應用。這兩款芯片采用了先進的架構和技術，使得AI模型的訓練和推理速度得到了顯著提升。以前，由于計算能力的限制，訓練大規模、高復雜度的AI模型需要耗費大量的時間和資源。而現在，借助GB200的強大計算能力，研究人員可以更加高效地訓練和優化模型，加速AI技術的創新和發展。這將使得AI技術在更多領域得到應用，包括但不限于自動駕駛、醫療診斷、金融分析、自然語言處理等，從而推動整個AI領域的進步。

從經濟格局的角度來看，GB200的發布將進一步推動AI產業的繁榮。隨著AI技術的廣泛應用，對于高性能AI硬件的需求也在不斷增長。英偉達作為AI芯片領域的領軍企業，其發布的GB200 GPU將滿足市場的這一需求，帶動AI硬件市場的進一步增長。同時，這也將促進相關產業鏈的發展，包括芯片設計、制造、封裝測試等環節，形成更加完整的AI產業生態。此外，GB200的高能效特性也將降低運營成本，為企業提供更多商業機會和利潤空間。

對于推動AI技術的應用和發展，GB200的影響主要體現在以下幾個方面：

提升計算效率：由于這兩款芯片具有強大的計算能力和高效的并行處理能力，可以大幅提升AI計算的效率，使得AI技術能夠更快地應用于實際場景中。

降低成本：GB200的高能效特性使得AI系統的運行成本大幅降低，這將使得更多的企業和個人能夠承擔得起AI技術的應用，從而推動AI技術的普及。

拓寬應用領域：由于計算能力的提升和成本的降低，AI技術可以應用于更多領域，包括一些之前由于技術限制而無法應用的領域。

審核編輯：黃飛