"烧光"70000亿,OpenAI与英伟达、台积电为敌

_NEWSDATE: 2024-05-16 | News by: 腾讯科技 | 有0人参与评论 | _FONTSIZE: _FONT_SMALL _FONT_MEDIUM _FONT_LARGE
每万片晶圆产能，晶圆厂总投资额划分，单位：美元

建完GPU逻辑芯片厂之后，还要考虑生产HBM的DRAM厂的建设。

我们以最先进的1gamma制程为例，尽管DRAM的EUV光刻层有所减少，但每万片晶圆需要的设备数量却不降反增，尤其是刻蚀设备，整体估算下来，1gamma制程的DRAM厂投资额大概在逻辑芯片晶圆厂的总投资额的85%，即60亿美元左右。

补充说一下，DUV时代，DRAM厂的投资额大概为同级别的逻辑晶圆厂110%-120%，直到7nm节点，逻辑厂开始大量使用EUV光刻机，每万片晶圆产能的投资额开始反超DRAM厂。

解决前段的GPU逻辑芯片和DRAM存储芯片之后，还要解决后段的封装问题，包括CoWoS先进封装、HBM封装两部分。

目前，最先进的AI芯片采用的事SoIC+CoWoS封装技术，HBM4将会采用混合键合（HybridBonding），每万片晶圆的投资额将大幅提高至10亿美元（含设备厂房）。另外，先进封装涉及到的中介层，也还需利用DUV构建配套的65/45nm的前段晶圆厂，投资额为每万片晶圆8亿美元。也就是说，封装部分，每万片晶圆的整体投资额预计在18亿美元左右。

每万片晶圆产能，不同晶圆厂单位投资额，单位：美元

这个花钱的活涉及到的数据比较多，帮大家做一个小总结，每万片晶圆产能，或者说单位投资额，对应2nm制程的逻辑晶圆厂、1gamma制程的DRAM厂、封装厂（先进封装+中介层，10亿美元+8亿美元）方面的投资合计在150亿美元左右。

年产600万颗GPU，硬件成本500亿美元

但是，GPU逻辑芯片、HBM内存以及中介层，对应的比例不是1:1:1的关系，所有总投资额还要在单位投资额的基础上，按照系数增加，这个系数大致可以从一颗GPU，所需要的CPU、HBM内存、中介层的数量来推算。

以英伟达最新的Blackwell架构GPUB200的Diesize（814mm2）为例，每片晶圆可以切80颗芯片，按照台积电最好的工艺，良率大致在65%左右，即每片晶圆可以切50颗GoodDie。

附带说一下，由于GPU逻辑芯片是大芯片，为了提高光刻的曝光清晰面积，物镜成像的景深就需要控制在相对较大水平，这会导致分辨率降低，是缺陷变多，良率下降的重要原因。

英伟达的B200搭配了GraceCPU，2颗GPU搭配1颗GraceCPU，那么50颗GPU，需要搭配25颗CPU。按照3nm制程计算，以CPU的DieSize和良率预估，一片晶圆可以切300颗左右的CPU芯片，这意味着一片GPU晶圆，需要搭配0.08片CPU晶圆。

目前3nm节点，每万片晶圆的投资是2nm节点的70%，大致50亿美元，也就是说投入71亿美元生产10000片GPU晶圆的同时，还要对应投资71亿美元×70%×0.08，即4亿美元，用于CPU晶圆的生产。
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分类：投资理财

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