2026年"芯片战争":共115万片晶圆,苹果、联发科参战
另外，GPGPU与AISC两者的较量也不限于单芯片，基于CPO共封装来解决“功耗墙”和“互连墙”，这种系统级的方案，以及华为的384颗NPU互连的CloudMatrix 384这种系统架构创新，也都至关重要。
所以，CoWoS只是起点，更上层的互连网络（NVLink, CXL, UCIe）、光引擎（CPO）都是竞争的关键变量。
而这些变量所需要的巨额资本支出，都不是小厂可以承受的。
05 终局推演：军火商大赢家
现阶段英伟达为代表的GPGPU（通用图形处理器）市场，虽然部分被侵蚀，但随着物理AI这些领域的推进，在可见的3-5年，英伟达仍将统治AI训练市场和高性能通用计算市场（训练、新兴应用、中小企业、科研）。
但是，推理占据未来AI算力实际消耗的大头，且工作负载更固定，正是ASIC的用武之地，ASIC的势头只会越来越好。
所以大家会看到，为了加固“护城河”，英伟达斥资200亿美元收购Groq，意图将LPU融入自己的技术矩阵中。
与此同时，英伟达也在通过推出更细分领域的产品，如推理专用芯片、更灵活的订阅模式（DGX Cloud）、以及更强大的系统级解决方案（如NVL144/288/576），来应对ASIC的“包围”。
目前的英伟达依旧处于有利位置，依旧掌握着“AI芯片战争”的主动权，他们要解决的核心问题——市占率与毛利的平衡。
只要英伟达不坚守极高的毛利率，愿意牺牲毛利换取市场，他还是无坚不摧的王者。
ASIC生态下，谷歌TPU外供，标志着ASIC从“概念”和“试点”正式迈入“规模化部署”，其增长直接与这些云巨头的资本开支绑定。
只要巨头们持续投资AI基础设施，且自研芯片的TCO优势持续存在，ASIC芯片对CoWoS需求就会持续增长。博通，联发科，Marvell作为顶级设计服务商将持续受益。
很多人会关注，GPGPU和ASIC对CoWoS产能需求变化？
从产品进化的角度来看，2026年的Rubin架构产品，率先采用5.5x光罩面积的中介层，2027年很快会推进到9.5x，ASIC产品的绝对性能没有GPGPU那般极致要求，2026年预估也就在3.3x，甚至在2027年也大概率还如此。所以结论基本也是明确的：未来GPGPU对CoWoS产能的预定量会大幅度增长。
而回到最终芯片的数量上，由于ASIC芯片的中介层普遍在2500mm2，单片CoWoS晶圆切出来的芯片数量，是GPGPU的两倍，而GPGPU目前CoWoS预定量是ASIC的两倍，所以今年两种类型AI芯片的全球出货量，也就大体相当。
至于企业营收，那就与CoWoS出货量成正比了，因为性能与面积（晶体管总数）成正比，同制程双颗的dual-die性能必然高于single-die的芯片。
所以，未来我们更可能看到的是一个“GPU+ASIC”的混合算力世界：云巨头用英伟达GPU进行前沿模型研发和训练，同时用自研ASIC进行成本敏感的大规模推理部署。
换句话说，这场战争并非一场你死我活的歼灭战，而是一场持久且复杂的“划界战争”。
但不管两种生态格局如何，作为这场芯片战共同且唯一的“军火商”，台积电坐拥CoWoS产能的定价权，将是无论哪一方获胜都不可或缺的终极大赢家。
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所以，CoWoS只是起点，更上层的互连网络（NVLink, CXL, UCIe）、光引擎（CPO）都是竞争的关键变量。
而这些变量所需要的巨额资本支出，都不是小厂可以承受的。
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现阶段英伟达为代表的GPGPU（通用图形处理器）市场，虽然部分被侵蚀，但随着物理AI这些领域的推进，在可见的3-5年，英伟达仍将统治AI训练市场和高性能通用计算市场（训练、新兴应用、中小企业、科研）。
但是，推理占据未来AI算力实际消耗的大头，且工作负载更固定，正是ASIC的用武之地，ASIC的势头只会越来越好。
所以大家会看到，为了加固“护城河”，英伟达斥资200亿美元收购Groq，意图将LPU融入自己的技术矩阵中。
与此同时，英伟达也在通过推出更细分领域的产品，如推理专用芯片、更灵活的订阅模式（DGX Cloud）、以及更强大的系统级解决方案（如NVL144/288/576），来应对ASIC的“包围”。
目前的英伟达依旧处于有利位置，依旧掌握着“AI芯片战争”的主动权，他们要解决的核心问题——市占率与毛利的平衡。
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从产品进化的角度来看，2026年的Rubin架构产品，率先采用5.5x光罩面积的中介层，2027年很快会推进到9.5x，ASIC产品的绝对性能没有GPGPU那般极致要求，2026年预估也就在3.3x，甚至在2027年也大概率还如此。所以结论基本也是明确的：未来GPGPU对CoWoS产能的预定量会大幅度增长。
而回到最终芯片的数量上，由于ASIC芯片的中介层普遍在2500mm2，单片CoWoS晶圆切出来的芯片数量，是GPGPU的两倍，而GPGPU目前CoWoS预定量是ASIC的两倍，所以今年两种类型AI芯片的全球出货量，也就大体相当。
至于企业营收，那就与CoWoS出货量成正比了，因为性能与面积（晶体管总数）成正比，同制程双颗的dual-die性能必然高于single-die的芯片。
所以，未来我们更可能看到的是一个“GPU+ASIC”的混合算力世界：云巨头用英伟达GPU进行前沿模型研发和训练，同时用自研ASIC进行成本敏感的大规模推理部署。
换句话说，这场战争并非一场你死我活的歼灭战，而是一场持久且复杂的“划界战争”。
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