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标题: "谁在抢CoWoS？-36氪"
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Title: 谁在抢CoWoS？-36氪

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Published Time: 2026-08-10T12:34:21+08:00

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# 谁在抢CoWoS？

[半导体行业观察](https://36kr.com/user/11089688)_·_ 2026年07月13日 00:09

全球AI芯片巨头打响台积电CoWoS封装产能卡位战

如果说过去十年半导体行业的主旋律是“摩尔定律”，那么当下最响亮的关键词一定是先进封装。

随着大模型参数从百亿级狂飙至万亿级，单纯依靠工艺微缩提升算力的路径正在逼近物理极限。一颗AI芯片要同时装下海量计算单元与高带宽内存，传统2D封装早已力不从心。于是，HBM+CoWoS的黄金组合，几乎成了所有高端AI芯片厂商的必选项。

从英伟达的Blackwell架构GPU，到AMD的MI系列加速器，再到云厂商自研的训练芯片——谁能拿到足够的CoWoS产能，谁才能在AI算力竞赛中真正站稳脚跟。

一场围绕台积电CoWoS封装产能的“卡位战”，在全球芯片巨头之间悄然打响。

## **为什么非CoWoS不可？**

CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）是台积电研发的2.5D先进封装技术。简单来说，它不再把芯片和内存直接焊在基板上，而是通过高密度的TSV（硅通孔）和微凸点，将GPU/ASIC等计算芯片与HBM内存芯片并排放置在一片中介层（Interposer）上，通过中介层内部密集的微细线路实现芯片间的高速互联，最后整体封装到基板上。

![Image 2](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260712/v2_b920b871e9a9420680f72f4f750f648c@000000_oswg131081oswg1024oswg559_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1)

图源：大道至简不简单

为什么要多此一举？传统PCB电路板的线宽太粗，信号传输距离和速度都受限。一颗GPU往往需要同时连接多颗HBM，带宽需求高达每秒数TB，唯有硅中介层的超细线路才能负荷如此庞大的传输量。

2011年，台积电正式推出CoWoS，历经多轮迭代，目前已形成CoWoS-S（整片硅中介层）、CoWoS-R（RDL中介层）和CoWoS-L（局部硅桥+有机基板）三类方案。其中CoWoS-L是当前主流方案——以“局部硅桥”替代超大单片硅中介层，在降低翘曲与成本的同时，支持更大的封装面积和更多的HBM堆叠。

这套架构的核心优势非常明显：

**带宽提升：**HBM与GPU通过硅中介层直接互联，带宽可达传统DDR的数十倍，彻底解决AI训练中的“内存墙”问题；

**功耗更低：**信号传输距离大幅缩短，数据搬运功耗显著下降；

**集成度更高：**多颗Chiplet小芯片+多颗HBM可以在同一个封装内协同，突破单颗芯片的面积限制。

可以说，没有CoWoS，或许就没有今天动辄数千亿参数的大模型训练芯片。

## **谁在抢CoWoS？**

根据摩根士丹利对供应链的调研预测，2026年全球关键客户CoWoS晶圆总需求约为138.4万片，到2027年将飙升至268.2万片，两年近乎翻倍。这场产能争夺战的参与者，早已从单一的GPU厂商蔓延至整个AI算力产业链。

![Image 3](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260712/v2_ea441aeafd324a6a9ac1c3d638968003@000000_oswg94697oswg1080oswg597_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1)

按关键客户划分的全球CoWoS产能需求预测

### **英伟达：仍是主角，但份额正在稀释**

不难看到，英伟达（NVIDIA）仍是绝对主角。

2026年英伟达对CoWoS的产能需求是780千片，2027年跃升至1200千片，稳居第一。从Hopper到Blackwell以及最新的Rubin架构，每一代GPU都深度绑定台积电CoWoS-L工艺。

同时，CoWoS-R主要用于英伟达的Vera CPU生产，预计出货量达575万颗，强劲的预订量表明Vera CPU出货量将近乎翻倍，对CoWoS-R产能需求也达100千片以上；CoWoS-S则用于Quantum和Spectrum交换机芯片。

整体来看，英伟达一家就包走了台积电过半的CoWoS产能。

但值得注意的是，英伟达在整体需求中的占比将从2026年的约56%下降至2027年的约45%——绝对值在涨，但份额占比正在被稀释。这意味着，CoWoS市场格局正在从英伟达“一家独大”走向多强并立。

### **AMD：2027年最大黑马，增量直追英伟达**

如果说英伟达是存量王者，AMD就是最凶猛的追赶者。

AMD 在2026年的CoWoS产能仅130千片，2027年暴增至530千片，400千片的增量几乎与英伟达（442k）持平；主要驱动力来自AMD MI 系列 AI 服务器芯片放量，以及3D V-Cache和Chiplet架构的大规模采用，让AMD对CoWoS的需求在一年内翻了三倍还多（增长307%）。

据悉，AMD在2027年重点产品为MI455，年底少量生产MI500（Arcadia）；针对AMD的Venice CPU领域，AMD主要依靠ASE/SPIL、Amkor等非台积电的CoWoS工艺，产能从5万片激增至27万片，预计对应675万颗CPU产量，主要受Agentic AI需求驱动。

有趣的是，被AMD收购的Xilinx的10k片需求原地不动，这大概能说明增长全部来自AMD自有产品线的爆发，FPGA产品线对CoWoS的需求似乎已饱和，或技术路线转向其他封装方式。

### **Broadcom网络芯片稳健增长**

2026年，博通的产能需求是300千片，是CoWoS的第二大需求方；2027年预计将增长至484千片（同比增长61%），被AMD反超位列第三。

与前两者不同，博通的主力产品并非GPU，而是高端网络交换芯片。AI集群对800G、1.6T交换机的需求激增，推动博通的Tomahawk系列芯片全面转向CoWoS先进封装。此外，博通也在协助谷歌TPU v7（Ironwood）和v8i（SunFish），以及谷歌TPU v7（Ironwood）和v8i（SunFish）芯片的设计和代工业务，占用CoWoS产能。

### **联发科异军突起**

联发科从40千片飙至180千片，增长350%。联发科的爆发是这张榜单上最意外的看点，这家传统的手机芯片巨头正大举进军AI加速器市场，云端和边缘的ASIC芯片开始大规模采用CoWoS，增速在所有头部客户中位列第一。

有供应商透露，联发科的ASIC业务主要是源于谷歌TPU v8t（ZebraFish），预计对应360万颗出货量。

### **AWS：云厂商自研芯片稳步上量**

AWS两条自研芯片产品线（Annapurna和Alchip）合计需求从88千片增至126千片，反映出Trainium训练芯片与Inferentia推理芯片的持续迭代，代表着云厂商摆脱对单一GPU供应商依赖的决心，只是增速相对头部厂商更为温和。

### **Marvell与GUC：定制ASIC暗流涌动**

Marvell从17千片增长到64千片、GUC从14千片增至60千片，分别增长276%和329%。这两家的激增折射出一个趋势：定制化AI ASIC市场正在爆发。Marvell的DPU与AI网络芯片、创意电子（GUC）的ASIC设计服务业务，都在大量消耗CoWoS产能。

越来越多的互联网公司选择自研AI芯片，而它们都需要通过设计服务厂来对接台积电的封装产能。

### **Cisco：传统赛道增长停滞**

思科体量和增幅较小，需求仅从5千片增至6千片，反映出传统网络设备与中低端FPGA对高端CoWoS的拉动有限。这部分市场正在逐步被AI相关需求所挤压。

整体来看，CoWoS的需求结构正在发生深刻变化：

**AI GPU阵营是基本盘：**英伟达+AMD+博通占据了绝大部分产能；

**ASIC与网络芯片是新增量：**联发科、Marvell、GUC受益AI交换机、高速互连芯片需求，封装需求翻倍增长，增速远超行业平均；

**云厂商自研芯片是长期变量：**虽然当前体量不算太大，但云端自研大模型芯片持续扩产，同时也代表着算力供应链去中心化的方向；

**传统FPGA/网络设备：**Xilinx、Cisco需求停滞，传统业务对高端CoWoS拉动有限。

从行业总量视角来看，全球头部关键客户对CoWoS的产能需求从2026年的合计约 138.4万片，增至2027年合计约 268.2万片，整体增长约 94%。两年间全球CoWoS晶圆需求近乎翻倍，印证了摩根士丹利对先进封装赛道高增长的判断。

当所有玩家都在往同一条赛道上挤的时候，产能紧缺的问题自然浮出水面。

## **产能瓶颈：台积电跑得够快，但还不够**

早已意识到CoWoS战略价值的台积电，已经在拼命扩产。

据数据统计，2022年CoWoS月产能仅约1万片，2025年已逼近7万片。随着台积电及其合作伙伴积极扩产，台积电的CoWoS月产能到2026年有望达到创纪录的12万至14万片晶圆，2027年进一步增至17万片/月（部分规划显示2027年底产能将达20万片/月），扩产主要集中在台南和嘉义，扩产规模将大幅超过此前水平。

台积电在扩产CoWoS的同时，正积极推进行业领先的CoPoS（Chip on Panel on Substrate）面板级封装技术，试点生产线预计2026年6月完成调试，最早2028-2029年实现大规模量产，以应对大尺寸芯片的封装需求。

台积电之外，其它阵营也在积极扩产：预计到2027年底，非台积电阵营（ASE/SPIL、Amkor等）的CoWoS产能将扩张至每月8万片（80kwpm）。其中ASE/SPIL从2026年底的30kwpm增至50kwpm，Amkor从20kwpm增至30kwpm，均侧重于CoWoS-L和CoWoS-R。

能看到，行业供应结构开始从台积电单点主导，转向晶圆代工与封测厂并行扩容。UBS预计，CoWoS行业月产能预计将从2026年底16万片增至2027年底的25万片，一年增幅约56%。这轮扩产背后，Rubin、AMD Venice、Google TPU和Amazon Trainium正在同时增加封装需求。

与此同时，在未来5年内，台积电CoWoS将持续以每年放大尺寸的节奏发展，以整合更多的逻辑和HBM。2026年已生产全球最大的5.5倍光罩尺寸CoWoS，良率超过98%，后续整合20个HBM的14倍光罩尺寸CoWoS将于2028年量产，以及可整合24个HBM、大于14倍光罩尺寸的版本，则于2029年就绪。

供应链透露，不仅CoWoS需求强劲，台积电的SoIC及CoPoS进度也很快，让设备供应链订单期望能见度直接到了2030年。例如台积电的SoIC产能也在持续扩产，此前预估2027年月产能约由1万片拉升至2万片，最新则传出上调至至5万片，英伟达包下大量产能。

然而，新增产能很快就会面对更大的订单池。

据UBS测算，CoWoS产能总需求将从2026年的130.7万片增至2027年的247.5万片（上文摩根士丹利预测为268.2万片），一年增长约89%，明显快于同期行业月产能增幅。

![Image 4](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260712/v2_8694a3098fc644aa8c2fe2e97abdfce0@000000_oswg84904oswg1080oswg234_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1)

图源：UBS

据供应链透露，目前CoWoS供需缺口约20%，预计到2026年底才能收窄至约10%。另有机构测算，2027年产能缺口可能扩大至约70万片，超过30%。

有供应链厂商指出，即使CoWoS月产能上调至20万+片，也难以满足所有客户订单需求，加上仍存在扩产、垄断与美国本土制造等风险。很多客户已从先前几乎独供的台积电，将日月光、矽品科技、Amkor等列为外溢订单对象，建立先进封装第二供应路径。

另一方面，扩产速度跟不上需求也存在其它原因：一方面工艺门槛高，CoWoS涉及大尺寸硅中介层、TSV通孔、微凸点键合等多项精密工艺，良率爬坡需要时间；另一方面，设备供应链长，先进封装所需的键合机、检测设备交期长达一年以上，不是有钱就能立刻扩产；同时，CoWoS与HBM大多时候是绑定关系，SK海力士、三星的HBM产能跟不上，CoWoS产能再大也无法出货。

这就导致了一个尴尬的局面：台积电CoWoS产能在2024-2026年持续处于满产状态，订单能见度甚至已经排到了2027年。

在这种情况下，各大芯片厂商为了锁定产能，不得不提前一年以上与台积电谈判，甚至出现了“抢产能”优先级的行业潜规则。

还有一点需要关注的是，在CoWoS封装需求上升的同时，前端先进制程也在变紧。

UBS指出，云端AI产品占台积电N3需求的比例将从2026年的35%升至2027年的72%，两年平均产能利用率分别约108%和109%。Rubin、Vera CPU、Google TPU与Trainium都要先获得N3晶圆，随后才能进入CoWoS环节。

在这个过程中，客户结构也在快速变化。英伟达占台积电N3产能的比例预计从2026年的10%升至2027年的30%，Broadcom从10%升至16%；同期Apple占比从38%降至14%。虽然消费电子仍有需求，但云端AI正明显提高对先进制程和后端封装的双重占用。

因此，CoWoS供给能否跟上，取决于这些环节是否都能按同一节奏爬坡。

2027年底25万片的行业月产能目标，需要先进制程晶圆供给、OSAT全流程良率、键合与量测设备交付同步兑现，也要等Rubin、Venice和TPU按计划放量。需求来自更多客户后，CoWoS摆脱了对单一GPU周期的依赖，却增加了产品组合和排期复杂度。

近期业界有声音传出，台积至今仍未确立设备商的订单分配，供应商如坐针毡，担心形成降价抢单氛围，同时设备下单至生产出货时程，至少7~9个月，业内担心可能难以如期交付设备。

此外，比产能更棘手的问题是技术与成本瓶颈。

据悉，CoWoS依赖的硅中介层面临成本高、尺寸受限、易翘曲三大难题。12英寸硅中介层单片成本逾百美元，占整体封装成本一半以上。尤其是随着AI芯片越做越大——NVIDIA B200的封装面积已达单片硅中介层承载极限的3到4倍——硅中介层的尺寸瓶颈已难以回避。下一代Rubin GPU尺寸更大，目前只能靠“局部硅桥+有机基板”的方式应急。

## **英特尔、三星“磨刀霍霍”**

CoWoS产能吃紧，也给了竞争对手机会。

CoWoS并非2.5D封装的唯一答案，竞争对手们正在加速布局自己的替代方案。尤其是在先进制程领域鏖战多年的英特尔和三星，在先进封装这块巨额的市场蛋糕与产能缺口面前，磨刀霍霍。

### **英特尔的EMIB与Foveros**

英特尔拥有自己的2.5D/3D封装技术矩阵。

其中，EMIB（嵌入式多芯片互连桥接）技术正积极抢占市场。与CoWoS不同，EMIB通过局部嵌入式硅桥替代全尺寸中介层，实现芯粒间局部高速互连，良率更高，成本大幅降低。

![Image 5](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260712/v2_e64bbd695e614f64aa810d50cb8c8d1e@000000_oswg1239538oswg1020oswg932_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1)

图源：岐人复盘

对比CoWoS，EMIB硅用量仅其1/3-1/5，单颗成本低30%-50%；EMIB-M已支撑6倍光罩尺寸，预计2026-2027年达8-12倍；热膨胀失配风险低，翘曲问题少，良率已突破90%。

EMIB工艺也在不断演进迭代：

**EMIB（一代）：**基础硅桥，面向CPU+GPU/HBM一般异构集成。

**EMIB-M（Matrix）：**多桥阵列。当前6倍光罩，2026-2027年目标8-12倍，瞄准超大规模多芯粒AI芯片。

**EMIB-T（Through-Silicon-Via）：**硅桥引入TSV实现垂直供电。电源与信号从封装底面直达芯片，抑制DC/AC噪声串扰，契合AI加速器与数据中心芯片对带宽和功耗的严苛要求。后段良率已爬至90%以上。

**EMIB+玻璃基板：**2026年初首发，78×77mm巨型封装（2倍标准光罩），“10-2-10”堆叠（800μm厚玻璃芯+上下各10层RDL=20层电路），定位HPC与AI服务器。

![Image 6](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260712/v2_c3997924621c4694a6e2d1452995ce05@000000_oswg1196348oswg1080oswg1350_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1)

图源：岐人复盘

在市场进展方面，2026年英特尔EMIB-T封装已拿下Google下一代TPU的订单；英伟达下一代GPU Feynman也计划导入EMIB；Meta也计划在2028年的CPU中采用；SK海力士正与英特尔合作测试EMIB，以降低对CoWoS的依赖。

近日，英特尔宣布任命李锡熙为Intel Foundry执行副总裁，负责先进封装、系统集成、后端技术开发和后端制造，并直接向CEO陈立武汇报。

这一任命的核心意义在于，Intel正在把先进封装提升为Foundry业务的重要增长点。AI加速器通常需要把逻辑芯片、HBM、I/O芯片和其他Chiplet集成到同一封装中，封装平台能力直接影响客户是否愿意采用Intel Foundry。Intel将后端封装独立强化，有助于其在18A、14A和后续制程之外，提供更完整的系统级制造方案。

对全球格局而言，Intel并不只是希望在前道制程上追赶台积电，也在试图通过EMIB、Foveros、EMIB-T和混合键合等后端技术，吸引AI ASIC、HPC和云服务客户。先进封装可能成为Intel重新进入高端客户供应链的切入口。

有业内人士表示，EMIB正从CoWoS替代选项跃迁为AI大芯片时代的封装第二极，其“硅桥+玻璃基板”的双线演进正在制约CoWoS的溢价空间。

Foveros则是Intel真正的3D堆叠技术，可实现逻辑芯片叠逻辑芯片。随着英特尔IDM 2.0战略推进，其封装业务也开始对外接单，直接对标台积电CoWoS和SoIC。

### **三星的I-Cube**

三星的竞争优势在于其能够提供从HBM制造、逻辑制程代工到先进封装的完整“交钥匙”方案。

三星的SAINT（Samsung Advanced Interconnect Technology）家族涵盖了I-Cube（2.5D）和X-Cube（3D）技术，背靠自身HBM内存产能优势，三星正在全力争取AI芯片客户的封装订单，试图形成“内存+封装”的一体化竞争力。

![Image 7](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260712/v2_816612fc605544cfae748c1c5f07bae5@000000_oswg629553oswg954oswg789_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1)

图源：冷酷的岩石

I-Cube利用硅中介层集成逻辑芯片与HBM，目前已能支持多达8个HBM堆栈的集成。针对下一代HBM4，三星正积极推进混合键合技术，以取代传统的微凸点堆叠，旨在提升热耗散能力并缩减封装高度。三星计划到2026年将其HBM月产能大幅提升至25万片，以期在高性能AI加速器市场夺回主导权。

不过有行业人士表示：“采用三星 2.5D 封装平台的客户，要么出货量很小，要么只是几个月的短期项目。在先进封装决定芯片性能的时代，三星亟需加强这一领域的竞争力。”

对此，三星正将2.5D封装的技术路线从传统的晶圆级封装（WLP）转向面板级封装（PLP）。PLP使用方形大尺寸面板，面积利用率高，生产效率优于圆形晶圆。随着 AI 芯片尺寸不断增大，PLP的适用性将进一步提升。三星正在推进将Cube技术从WLP改为 PLP，并着手开发面向超大芯片的“系统级面板（SoP）”，目前开发尺寸为415mm×510mm。

### **行业玩家的多元路线**

此外，ASE（日月光）、Amkor（安靠）等封测巨头也在发展类似的2.5D封装方案，虽然在最尖端性能上与CoWoS尚有差距，但在成本与产能灵活性上具备优势，正在蚕食中高端市场。

例如，日月光推出的VIPack™平台旨在支持从扇出型芯片封装（FOCoS）到共封装光学（CPO）的全方位异质集成需求。为了应对AI爆发带来的产能短缺，日月光计划在2025年投入超过60亿美元的资本支出，重点在高雄及中科厂区扩充类CoWoS产能。日月光还展示了先进的硅光子技术，通过将光学引擎直接集成在封装基板上，大幅提升了AI数据中心内部的数据传输效率。

安靠作为全球第二大OSAT，其战略重心在于与先进制程代工厂的紧密绑定。安靠与台积电签署了谅解备忘录，将在其亚利桑那州新厂为台积电提供封装与测试支持，从而缩短晶圆跨太平洋运输的周转时间。安靠在高性能计算领域的研发重点包括RDL中介层技术和桥接技术（如Connect-S），目前已有多家计算与网络客户进入资格认证阶段，预计2026年实现大规模量产。此外，安靠在高密度扇出（HDFO）领域具有显著优势，能够为下一代智能手机和车载ADAS系统提供轻薄且高效的互连方案。

这些路线并非完全竞争和互相互斥，而是针对性的服务于不同应用。高端AI GPU更重视带宽、良率和成熟度；定制AI ASIC可能更重视成本、供货弹性和多供应商策略；消费电子和边缘AI产品则更重视尺寸、成本和批量制造能力。

可以预见，未来的先进封装市场不会是台积电一家独大，而将呈现多技术路线、多供应商并存的格局。

## **中国先进封装如何破局**

当先进封装被攥在少数几家厂商手中时，国内半导体产业自然也无法置身事外。CoWoS的产能紧缺与技术壁垒，恰恰折射出中国在先进封装领域加速突破的紧迫性。

好消息是，国内正在全力追赶，且在先进封装赛道并非从零起步。

长电科技、通富微电、华天科技等封测巨头均已布局2.5D/3D封装、Chiplet等技术路线，部分产品已进入量产阶段。例如，长电科技2026年6月宣布投资78亿元在上海临港建设高端先进封装工厂，聚焦2.5D/3D堆叠、HBM3e、Chiplet与CPO四大方向。

此外，盛合晶微、甬矽电子、晶方科技等本土企业，也正在通过各具特色的先进封装能力，提升本土供应链价值。大基金三期已将先进封装列入重点支持方向。

与台积电CoWoS相比，中国厂商在最高端AI GPU封装中或许仍存在HBM协同、良率控制和客户生态差距，但在国产AI芯片和特色应用中具备更强的本地客户贴近度。

更重要的是，Chiplet架构的普及为国内产业提供了一个“换道超车”的窗口。当芯片不再追求单颗极致大，而是通过多颗小芯片拼接实现高性能，封装的价值占比将持续提升——这恰恰是国内封测产业积累深厚的领域。

## **写在最后**

CoWoS的争夺战，远未结束。

台积电在扩产，英特尔、三星、日月光在追赶，国内在奋力突围。谁能在先进封装这场竞赛中笑到最后，将深刻影响未来十年的AI芯片格局。而对于国内产业来说，这既是挑战，也是不容错过的历史机遇。

本文来自微信公众号[“半导体行业观察”（ID：icbank）](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDgzNTQ4MA==&mid=2247825757&idx=1&sn=eefd6d8bc2d7cbb5fecbd3aeefa9e670&chksm=cf210c677de25f7e430dfb621206a928f8c41877f5453f2724d85566a77e271c29c889e1d138&scene=0&xtrack=1#rd)，作者：L晨光，36氪经授权发布。

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