发布时间：2025-07-24 阅读量：1657 来源: 我爱方案网 作者: wenwei
【导读】据供应链确认，台积电2nm制程将于2025年下半年正式量产，初期月产能规划达4万片晶圆。根据产能爬坡计划，2026年1月将提升至5.3万片，同年年中突破8.5万片，2026年底实现10万片目标。至2028年，总月产能预计突破20万片，创先进制程产能新纪录。
全球客户争抢产能 AI芯片厂商成新主力
除苹果、英伟达、高通等长期合作的移动设备与高性能计算芯片客户外，OpenAI、xAI、Tesla及多家AI新创企业自2023年起已与台积电展开研发合作。为应对AI特定芯片（ASIC）需求激增，这些厂商通过早期技术协同确保产能优先权，推动2nm订单规模超预期。
南北双厂联动扩产 供应链证实设备加速进场
新竹科学园区F20厂当前月产能已达3万片，高雄F22厂同步提升至6000片。两厂区协同扩产计划显示：2025年12月合计产能4万片，2026年产能增幅同比翻倍。供应链强调，台积电罕见提前布局20万片产能，印证其手握长期大单的确定性。
技术迭代节奏明确 英伟达2nm芯片2028年落地
目前英伟达Blackwell架构仍采用4nm制程，计划2026年中转进3nm节点。其下一代Feyman架构预计2028年导入2nm技术，与台积电产能峰值周期高度契合。业内分析指出，3万美元/片的代工报价未削弱客户需求，反凸显先进制程的稀缺性壁垒。
在英伟达GPU与CUDA生态长期主导AI训练与科学仿真的背景下，国产LineShine（灵晟）纯CPU超算以2.198 EFlops持续双精度性能登顶TOP500，印证了“矩阵增强型CPU”正在重构HPC底层硬件标准。 近日，Jack Dongarra、Satoshi Matsuoka、Torsten Hoefler三位HPC权威联合发表《Do We Still Need GPUs? Rethinking AI and Scientific Computing on Matrix-Enhanced CPUs》，系统拆解了无GPU同构超算的四层技术体系：处理器指令集硬件加速、统一HBM高带宽内存架构、全精度混合运算单元、原生高速互联网络。
回顾AI今年的发展轨迹，我们能察觉到一种质的变化：AI不再只是被展示、被调用的“展品”，而是拥有了更明确的“行动感”。从代码编写到机器人奔跑，从算力基建到未来接口，行业正集体从“回答问题”走向“完成任务”。 我们试图透过五个数字，捕捉这一轮产业变革中的关键切片。
展会大数据公布！2027.7.7-9，上海见。
全球知名半导体制造商ROHM近日宣布，面向车载安全功能和保护电路开发出100V耐压MOSFET新品“RS4P063BPHZG”
2026 WAIC落下帷幕，国内AI算力产业的共识正发生清晰转向：单点参数竞赛逐渐退潮，超节点集群、全产业链自主可控与底层架构原始创新成为核心主线。在此背景下，首次参展的东方算芯凭借“高能效软件定义近存计算芯片DF1000”斩获大会最高荣誉SAIL奖。这座奖杯背后，指向了一条不依赖先进制程与既有生态的突围之路。
