世界首款!黄仁勋投下芯片核弹 中国AI面临大考
英伟达CEO黄仁勋预告，将于2026年下半年投产，2028年推出全球首款1.6纳米AI芯片“Feynman”，采用台积电A16制程与背面供电技术，算力与能效大幅跃升。此举将加速全球AI迭代，巩固英伟达霸主地位，同时对大陆芯片制造业形成严峻考验，倒逼国产替代加速与政策加码。
一、英伟达黄仁勋预告AI芯片大黑马——首款1.6纳米芯片AI GPU问世。
科技界爆出春雷，芯片行业线程继续突破！2月26日（周四），英伟达（NVIDIA）CEO黄仁勋亲自预告AI芯片首个大黑马——世界前所未见的首款1.6纳米芯片的全新芯片架构Feynman，将在台积电投产。
周四下午，中时新闻网报道称，英伟达年度技术盛会“GTC 2026”定于3月16日至19日在美国加州圣荷西登场，英伟达CEO黄仁勋在宣布这一消息的同时向媒体预告称，本届“GTC 2026”大会的重头戏将是发表世界前所未见的全新芯片架构Feynman，该产品是全球首款导入台积电1.6纳米的A16先进制程，预计Feynman芯片将于2028年正式投入市场，成为全球首款迈入1.6纳米里程碑的革命性AI GPU。
Feynman将衔接已量产的Blackwell，以及预计于2026年问世的Rubin架构，成为英伟达下一世代人工智能数据中心GPU的旗舰产品。这不仅是英伟达首度切入1.6纳米级制程，更标志着AI算力进入全新纪元。
为了克服先进制程的物理限制，Feynman 将采用“超级电轨”（Super Power Rail， SPR）技术，将供电线路移至晶圆背面，使逻辑密度提升约10%、功耗降低约15%，同时解决了长期困扰半导体业已久的SRAM压缩瓶颈。即透过新技术让原本难以压缩的内存单元成功瘦身，释放出更多芯片空间来堆叠算力。
此外，市场盛传Feynman可能整合类LPU（语言处理单元）技术，强化对大型语言模型（LLM）与生成式AI推理任务的专项加速能力。Nvidia最近收购了Groq。这有望为大型语言模型工作负载带来巨大的性能提升。不过，具体架构与技术细节，仍待英伟达在2026年GTC大会上正式揭晓。
传英伟达也接触英特尔代工。
在芯片产能布局方面，台积电正为16A制程积极扩充产能，而英伟达已取得A16的独家量产权，据目前时间表，Feynman预计于2026年下半年投产、2028年启动出货，但由于先进制程高度复杂，客户端的终端交付可能延后至2029至2030年。
值得注意的是，市场也传出英伟达正考虑将部分Feynman GPU外包给英特尔（Intel）生产，双方目前仍就封装与制造合作细节进行磋商。
二、1.6纳米制程的Feynman提前18个月投产，预示着芯片产业的时不我待。
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一、英伟达黄仁勋预告AI芯片大黑马——首款1.6纳米芯片AI GPU问世。
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周四下午，中时新闻网报道称，英伟达年度技术盛会“GTC 2026”定于3月16日至19日在美国加州圣荷西登场，英伟达CEO黄仁勋在宣布这一消息的同时向媒体预告称，本届“GTC 2026”大会的重头戏将是发表世界前所未见的全新芯片架构Feynman，该产品是全球首款导入台积电1.6纳米的A16先进制程，预计Feynman芯片将于2028年正式投入市场，成为全球首款迈入1.6纳米里程碑的革命性AI GPU。
Feynman将衔接已量产的Blackwell，以及预计于2026年问世的Rubin架构，成为英伟达下一世代人工智能数据中心GPU的旗舰产品。这不仅是英伟达首度切入1.6纳米级制程，更标志着AI算力进入全新纪元。
为了克服先进制程的物理限制，Feynman 将采用“超级电轨”（Super Power Rail， SPR）技术，将供电线路移至晶圆背面，使逻辑密度提升约10%、功耗降低约15%，同时解决了长期困扰半导体业已久的SRAM压缩瓶颈。即透过新技术让原本难以压缩的内存单元成功瘦身，释放出更多芯片空间来堆叠算力。
此外，市场盛传Feynman可能整合类LPU（语言处理单元）技术，强化对大型语言模型（LLM）与生成式AI推理任务的专项加速能力。Nvidia最近收购了Groq。这有望为大型语言模型工作负载带来巨大的性能提升。不过，具体架构与技术细节，仍待英伟达在2026年GTC大会上正式揭晓。
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在芯片产能布局方面，台积电正为16A制程积极扩充产能，而英伟达已取得A16的独家量产权，据目前时间表，Feynman预计于2026年下半年投产、2028年启动出货，但由于先进制程高度复杂，客户端的终端交付可能延后至2029至2030年。
值得注意的是，市场也传出英伟达正考虑将部分Feynman GPU外包给英特尔（Intel）生产，双方目前仍就封装与制造合作细节进行磋商。
二、1.6纳米制程的Feynman提前18个月投产，预示着芯片产业的时不我待。
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