为明年Rubin Ultra 准备的Kyber NVL144 机柜架构,可能 ...
Quick Answer
NVIDIA's Rubin Ultra may face over a year delay due to manufacturing complexities with the Kyber NVL144 cabinet architecture, while TSMC expands its advanced packaging facilities, indicating strong AI demand despite challenges.
Quick Take
The shift in Rubin Ultra's design could affect the number of dies and overall performance, impacting future product timelines.
Key Points
- Rubin Ultra's production may be delayed over 12 months due to PCB manufacturing challenges.
- TSMC is adding two advanced packaging plants, raising total to four in Taiwan.
- NVIDIA's design changes may reduce die count, impacting performance and production timelines.
- Current demand for HBM4 remains strong despite Rubin Ultra's potential delays.
- AI industry's growth faces challenges in packaging technology and supply chain efficiency.
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~4 min read台积电再建两座先进封装厂,Rubin Ultra 的真相更清楚 前几天我写了一篇:Rubin Ultra 延期,
$NVDA和黄仁勋可能正在撞击 AI 机柜的物理极限。 SemiAnalysis 爆料,为明年 Rubin Ultra 准备的 Kyber NVL144 机柜架构,可能因为超复杂 PCB 中板的制造难度,被推迟超过12个月,延后到后年。 原本用于过渡的 NVL72×2,据称也因为大客户不愿接受而被取消;依赖光互连的更大规模方案,量产节奏同样存在不确定性。 大家可能不知道 SemiAnalysis 是什么。 再解释一下:大家可以理解成终极形态的白毛股神,可以用一篇文章来影响市场的存在。 英伟达当时的回应只有一句:我们的路线图保持不变。 也就是说,供应链研究机构爆料具体产品可能延迟,英伟达否认总体路线发生变化,却没有逐项回答 Kyber 的量产时间和具体架构。 而今天,台积电又给出了另一条非常重要的信息。 台湾科技主管部门披露,台积电将在嘉义科学园区再增加两座先进封装厂,使其在当地规划的先进封装厂总数达到四座。首座已经进入量产,第二座也将陆续投产;新一轮扩建预计带来超过3000亿新台币的年产值和9000多个就业岗位。 这条消息看起来像是在证明 AI 产业一片繁荣。 实际上,它和 Rubin Ultra 的延期传闻并不矛盾。 恰恰相反。 它进一步说明 AI 需求仍然很强,先进封装却已经成为整个产业链最紧张、也最难突破的环节之一。 今天发生了什么 目前没有证据显示,英伟达原本决定让 Rubin Ultra 使用 CoPoS,随后又因为技术不成熟,临时切回 CoWoS-L。 现有供应链报道一直认为,Rubin Ultra 仍将采用台积电 N3P 制程和 CoWoS-L 先进封装。真正可能发生变化的,是英伟达放进一个封装里的计算 Die 数量和封装规模。 原始规划中的 Rubin Ultra 非常激进:在一个超级封装里放入四颗大型计算 Die,配合大量 HBM4E,形成远大于普通 Rubin GPU 的封装结构。 SemiAnalysis 后来称,这个四 Die 方案已经因为制造执行和封装难度被取消,新版 Rubin Ultra 可能缩回双 Die,封装尺寸和实际性能也随之降低。 这项调整至今没有得到英伟达和台积电正式确认。 但如果消息属实,改变的是英伟达的产品设计,而不是台积电突然切换了整条技术路线。 更准确地说:台积电继续使用 CoWoS-L,英伟达把原本过于巨大的封装缩小,让它更容易生产、更容易控制良率,也更有机会保住明年的产品窗口。 所以英伟达说“路线图保持不变”,和 Rubin Ultra 内部规格发生变化,并不一定互相冲突。 产品还叫 Rubin Ultra,发布时间也可以暂时不变。 至于明年真正交付的 Rubin Ultra,是否还是最初公布的那个版本,则是另一回事。 台积电自己已经承认,这不是普通的扩产问题 大家看到台积电增加两座先进封装厂,会觉得问题马上就解决了。 这里需要区分两种瓶颈: 一种是产能不够 另一种是技术本身太难 多建两座工厂,可以增加 CoWoS 的产量,解决更多客户排队、设备不足和封装产线紧张的问题。 但如果一个封装本身过大,出现基板翘曲、机械应力、热膨胀、散热和良率问题,仅仅增加厂房数量并不能立刻解决。 台积电在今年第一季度电话会上已经明确表示,先进封装产能依然非常紧张,需要与外部封测厂共同扩产。 当分析师进一步询问超大AI芯片可能面对的翘曲、机械应力和热限制时,魏哲家也承认,这些都是先进封装正在面对的真实技术挑战。 这句话很重要。 因为它说明 Rubin Ultra 的问题,即便最终没有 SemiAnalysis 描述得那么严重,也不完全是空穴来风。 台积电可以不断扩大产能,但产能扩张解决的是“能够生产多少”。 Rubin Ultra 面对的则可能是“这个东西到底能不能以合理良率、合理成本稳定量产”。 一个是数量问题 一个是物理问题 英伟达同时在芯片封装和整机柜两头撞墙 这也是前几天那篇文章最重要的逻辑。 大家看英伟达,习惯盯着GPU制程、CUDA、算力和HBM。 但从 Blackwell 开始,英伟达交付的已经不是一块孤立的GPU。 它卖的是一整套 AI 系统:GPU、CPU、HBM、NVLink、交换芯片、网卡、PCB、连接器、电源、液冷、光通信、软件,最后再把这些东西塞进一个机柜。 英伟达的目标,是让整个机柜像一颗巨型芯片一样工作。 这意味着前端芯片设计成功,只代表第一关通过。 台积电还要把多颗巨大芯片和HBM封装在一起 服务器厂商要把这些封装安装进机柜 铜连接和光连接要保证数据能够高速传输 电力系统要给兆瓦级机柜供电 液冷系统还要把这些电最终变成的热量带走 现在暴露出来的是两层问题 第一层是 Rubin Ultra 的四 Die 超大封装,可能在台积电的 CoWoS-L 环节遇到翘曲、良率和制造难度 第二层是 Kyber 机柜的超大型 PCB 中板,可能在线路、信号完整性、供电、散热和批量生产环节遇到问题 芯片规格缩水,本来可以通过增加机柜里的 GPU 数量补回来。 但负责提高机柜密度的 Kyber,又被曝可能延期。 如果两条传闻同时成立,英伟达面对的将是:单颗封装没有原计划那么强,单一计算域也没有原计划扩张得那么快。 这才是市场真正应该关注的地方。 台积电扩产,对英伟达意味着什么 对英伟达今年的收入,这件事影响依然有限。 基础版 Vera Rubin 已经进入量产,合作伙伴产品预计从今年下半年开始供应。它使用的是更成熟的 NVL72 路线,目前不在 Rubin Ultra 和 Kyber 延期传闻的核心范围内。 Blackwell、Blackwell Ultra 和基础版 Rubin 的需求,也不会因为明年的高阶机柜存在不确定性就突然消失。 甚至短期看,产品迭代变慢,可能延长现有平台的销售周期。 客户继续购买已经验证的 Blackwell 和 Rubin 系统,OEM 继续使用成熟生产线,英伟达仍然可以维持很强的收入兑现。 台积电今天继续扩建先进封装厂,也意味着它没有看到 AI 客户大规模砍单的迹象。 真正的压力集中在明年以后。 英伟达向市场讲的是一年一代。 如果每一代产品都需要更大的封装、更高的机柜密度、更复杂的供电和更激进的互连,那么年度迭代速度最终会受到整个供应链的约束。 英伟达可以一年设计一代GPU。 台积电的封装、PCB供应商的良率、电力系统和数据中心,却未必能够每年完成一次工业革命。 对台积电来说,反而是一次权力扩张 从台积电的角度看,Rubin Ultra 是否缩水,并不会动摇先进封装的长期价值。 英伟达缩小一个封装,不代表 CoWoS 需求下降。 AMD、Google、Amazon、微软以及各种定制ASIC,也都需要先进制程、HBM和先进封装。 英伟达的一部分需求即使发生调整,产能也可能被其他客户迅速填满。 这正是台积电最强的地方。 它不需要押注某一个GPU架构。 无论最后赢的是英伟达、AMD、TPU还是Trainium,大部分先进芯片依然要回到台积电的制造和封装体系里。 今天继续建设两座先进封装厂,本质上是在告诉市场: 未来AI产业争夺的不只有晶圆产能,还有谁能够把越来越多的芯片真正封装成一个可用系统。 当然,扩产也会带来更高资本开支、设备折旧和爬坡成本。 但从战略位置看,台积电正在把自己的护城河从先进制程继续延伸到系统级封装。 以前台积电负责把芯片造出来。 以后台积电越来越接近负责把一台AI计算机的核心部分拼起来。 对
$MU、海力士和
$SNDK这里是大家最关心的部分。 首先,Rubin Ultra 的传闻不能简单理解成 HBM 利空。 基础版 Rubin 的 HBM4 需求仍在兑现。美光已经宣布,为 Vera Rubin 设计的36GB 12层HBM4已经进入量产出货。 因此,今年直接受到影响的概率不高。 真正需要观察的是明年的 HBM4E 增量。 如果 Rubin Ultra 从四 Die 缩减为双 Die,单个GPU封装可以搭载的HBM4E数量可能低于原始规划。 但一颗GPU性能下降以后,客户也可能需要购买更多GPU和更多机柜,最终的HBM总量未必按照同样比例下降。 所以对海力士和美光更合理的判断是: 今年HBM4逻辑没有被破坏。 明年HBM4E的单机价值量和增量预期,需要重新观察。 至于 $SNDK,单独说一下。 SanDisk的核心业务是NAND闪存和数据存储,并不是HBM供应商。 它会受到整个存储周期、AI数据中心SSD需求和市场情绪影响,但Rubin Ultra规格变化对它的传导远没有海力士和美光直接。 不能因为三个标的最近一起涨,就把它们放在完全相同的产业逻辑里。 对 CRDO、ALAB 和铜连接 兄弟们看到CPO和Kyber可能延期,第一反应是利好
$CRDO和 $ALAB。 这个方向有一定道理,但需要加上边界。 如果超高密度机柜和部分CPO方案晚一年落地,AEC、Retimer、PCIe、CXL和现有以太网架构的生命周期,确实可能被延长。 Credo目前同时布局AI scale-up与scale-out连接,包括高速Retimer、AEC和光DSP;Astera Labs则覆盖PCIe、CXL、以太网和多种机柜级连接方案。 但是Kyber出问题的核心之一,本身就是铜连接和超复杂PCB正在逼近极限。 所以这件事不能被理解成光失败了,铜赢了。 更准确的理解是现有铜连接方案可能继续活得更久,但更高密度的AI机柜最终仍然需要光。 CRDO和ALAB短期可能受益于架构过渡期延长,以及更多普通机柜之间产生的连接需求。 但它们受益的是系统被迫继续分散,而不是物理限制已经消失。 对光模块和 CPO CPO内部互连的兑现时间,可能因此向后移动。 如果Kyber和更大规模的scale-up系统无法按原计划量产,原本建立在明年CPO快速放量上的估值,需要重新计算。 但这里仍要区分两个市场。 一个是机柜内部、交换芯片附近的CPO和scale-up光连接。 另一个是机柜之间、集群之间的scale-out光网络。 如果单个机柜无法容纳原计划中的算力,云厂商就需要建设更多机柜,再通过交换机和光模块把这些机柜连接起来。 这样一来,机柜内部CPO可能延迟,机柜之间的800G、1.6T和scale-out光连接需求,反而可能更强。 英伟达今年已经与Lumentum和Coherent签署长期战略合作,并投资扩大光学技术和制造能力,说明英伟达没有放弃光互连的长期方向。 光不会消失。 区别只在于,最激进的光互连架构什么时候能够真正量产。 对800V、电力和液冷 Kyber和兆瓦级机柜,是800V直流供电的重要应用场景。 英伟达此前计划从2027年开始推动支持1MW及以上IT机柜的800V直流架构,以降低铜用量、转换损耗和供电系统占用空间。 如果高密度Kyber机柜延期,部分专门押注明年800V快速放量的公司,收入节奏也可能后移。 但数据中心的总电力和液冷需求未必下降。 假设一台超高密度机柜无法按期交付,客户可能需要用更多普通机柜完成同样的计算。 更多机柜意味着更多网络节点、更大占地,以及更多电力和制冷设施。 因此,这件事对电力和液冷产业链的影响,是产品结构和兑现时间发生变化。 并不是整个需求逻 辑消失。 对 AMD、TPU 和 Trainium 这是竞争对手最需要的东西:时间。 英伟达的护城河依然很深。 CUDA、NVLink、软件工具、开发者生态和大规模部署经验,不会因为一个产品传闻就消失。 但竞争对手并不需要一次性击败英伟达。 Google只需要把更多内部负载迁移到TPU Amazon只需要让更多客户接受Trainium AMD只需要把Helios和后续产品按时交付 Kyber每推迟一个季度,它们就多一个季度完善软件、提高良率、扩大产能和验证客户。 有意思的是,台积电扩产也会同时帮助这些竞争对手。 台积电是英伟达的制造伙伴,也是AMD和大量定制ASIC的制造伙伴。 英伟达如果因为产品过于激进而释放部分先进封装资源,其他AI芯片公司可能成为接盘者。 对英伟达是竞争压力。 对台积电却未必是坏事。 对整个AI交易意味着什么 今天台积电的扩产消息,让这件事的性质更加清楚了。 Rubin Ultra传闻并不代表AI需求崩塌。 台积电仍在加速建设先进封装产能,基础版Rubin已经进入生产,美光的HBM4也开始出货。 真正发生变化的是: 市场正在从“有没有需求”,转向“供应链能不能把需求变成产品”。 前几年AI交易看的是GPU数量。 接下来看的会是: 先进封装良率能不能提高 HBM能不能按时供应 PCB和连接器能不能承载更高速率 液冷能不能带走热量 电网能不能支撑兆瓦级机柜 光连接什么时候能够真正替代部分铜连接 英伟达依然是AI世界最强的公司 台积电也正在继续扩大它几乎无法替代的制造能力 但这两家公司共同面对的对手,已经不只是竞争企业。 还有基板的翘曲、材料的应力、铜线的损耗、机柜的温度和电力系统的承载能力 过去市场认为,只要台积电能造出GPU,海力士能供应HBM,AI算力就能继续线性增长。 现在大家开始意识到,芯片能够被设计出来,只代表人类在图纸上赢了 能不能把它稳定地封装、连接、供电、冷却并批量交付,才决定这场AI工业革命最终能走多快
— Originally published at x.com
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