在AWS re:Invent大会上，台积电(TSMC)这家超级云计算服务商展示了AWS自行设计的两款芯片家族的下一代产品——AWS Graviton4和AWS Trainium2，为各种客户工作负载带来了性价比和能效方面的改进。

就在AWS公告数周前，与AWS在云计算领域竞争的微软，也宣布了两款自主研发的芯片——Microsoft Azure Maia 100 AI 加速器和Azure Cobalt 100 CPU。有趣的是，AWS和微软的自家芯片都将由台湾半导体制造公司——台积电(TSMC)开发。

这家台湾半导体巨头还生产谷歌的Tensor处理单元(TPU)的芯片，这是科技巨头在2016年Google I/O大会上宣布的。此外，谷歌还在开发自己的定制芯片，用于其Pixel智能手机，并将用TSMC取代三星作为芯片制造商。

据悉，最受欢迎的智能手机制造商苹果也在努力将许多生成式人工智能特性引入iOS 18，同样地，这些特性是基于TSMC的N3E 3纳米工艺节点开发的。

人工智能带来的收入将飞速增长

TSMC先进的制造工艺使得芯片的计算能力得到提升，满足生成式AI工作负载的需求。

截至2023年12月，台积电的市值为5111亿美元，是世界上市值第12位的公司。目前，中午TSMC大约6%的总收入（2022年为738.6亿美元）来源于AI。然而，公司预计这一数字将在未来四到五年内翻倍。从2022年至2027年，TSMC预计人工智能领域将有接近50%的巨大复合年增长率。

大型科技公司的最新动向强调了TSMC在人工智能生态系统中的重要性。不要忘记，NVIDIA也依赖TSMC来制造他们的图形处理单元（GPU），这成为了今年AI界最抢手的产品。有趣的是，与NVIDIA H100竞争的英特尔Gaudi2处理器，也是基于TSMC的7纳米工艺制造的。

为了跟上需求，TSMC还计划投资28.7亿美元建造一座新厂，用于高性能半导体的先进封装，这些半导体对生成式AI至关重要。

此外，尽管在台湾拥有制造工厂，TSMC也宣布了许多扩张计划。在美国亚利桑那州，TSMC正在建设第二家半导体工厂，投资额从120亿美元增加到400亿美元。这个新设施，称为Fab 21，预计将于2026年开始在TSMC先进的N3工艺技术上生产芯片。

最新报告表明，TSMC正在考虑在美国建立第三家制造工厂，以发展2纳米和1纳米技术。在日本也在考虑类似的扩展计划。此外，还在评估在欧洲建立第二个晶圆厂。

依赖TSMC-一个危险的先例？

TSMC的3纳米技术对人工智能芯片公司来说非常重要。对于人工智能应用来说，准确处理大量数据至关重要，TSMC的3纳米工艺使得开发更强大、更高效的人工智能芯片成为可能，因为它允许在一块芯片上集成更多的晶体管，从而提升了性能、能源效率和总体能力。

TSMC是世界上少数几家能够可靠生产尖端半导体技术芯片的公司之一，包括先进人工智能芯片。公司已于2022年开始其3纳米技术的大规模生产，使它成为业界最先进的半导体工艺。

然而，人工智能产业对TSMC芯片制造的重大依赖引入了潜在风险，这些风险让人回想起以前那些对特定供应商过度依赖的行业所面临的挑战。

例如，该行业在NVIDIA的GPU上存在严重依赖。然而，供给短缺让许多公司急于获取这些GPU。鉴于半导体行业已经在很大程度上依赖台湾满足全球芯片需求，人工智能领域对TSMC的依赖是否会设定一个类似的先例？

值得注意的是，三星是唯一一个拥有3纳米技术的公司。然而，与拥有12%市场份额的三星电子相比，TSMC拥有60%的第三方芯片制造业务市场份额。

有意思的是，高通公司（Qualcomm），它正在设法用它的人工智能处理器颠覆智能手机行业，此前暗示了一个与TSMC和三星同时制造的双重代工战略。然而，高通正式宣布决定不列入三星来生产其即将推出的处理器，再次强调了TSMC在人工智能领域的重要性。