我的網誌
Meta Platforms傳與Samsung Foundry談判，擬以2奈米製程打造新一代MTIA AI晶片、規模逾10兆韓元，加速自研晶片、每半年推新款，挑戰NVIDIA與Google在AI硬體的主導地位，也牽動TSMC與Samsung在先進製程的攻防。
全球AI戰場正從軟體演算法，快速轉向硬體晶片的軍備競賽。根據產業消息，Meta Platforms(META)正與Samsung Electronics(SSNLF)旗下代工事業談判，計畫委託Samsung以2奈米製程設計與生產下一世代MTIA人工智慧加速晶片，合約規模估逾10兆韓元、約6.5億美元。這不僅意味著Meta在自研AI晶片路線上大幅加碼，也被視為其供應鏈重心由TSMC轉向Samsung的重大訊號。
Meta近年投入自家AI加速器，前兩代MTIA晶片主要由TSMC代工，如今卻傳出第三至第五代晶片將採用Samsung的2奈米製程，且開發節奏極為激進，預計明年就推出第三代與第五代產品，並設定「每六個月一代」的高速迭代週期。業界解讀，這是Meta為了支撐其到2030年要建成5GW資料中心容量的宏大規劃，必須掌握更具成本優勢與能效表現的客製化硬體。
在AI基礎設施競賽中，算力成本已成為雲端巨頭的關鍵變數。過去Meta在大規模模型訓練與推論上高度依賴NVIDIA(NVDA) GPU與Google(GOOGL) TPU等外部解決方案，但隨著生成式AI使用量暴增，外購晶片的成本、供應穩定度與技術路線受制於人，促使Meta加速推進自研ASIC、客製化加速器計畫。此次傳出與Samsung System LSI事業部共同開發晶片，更凸顯其企圖打造「從晶片到資料中心」一條龍的AI基礎設施掌控能力。
對Samsung Foundry而言，Meta這筆可能高達10兆韓元的訂單不只是營收規模上的利多，更是打進AI高階加速晶片市場的重要門票。產業估計，隨著包括特斯拉(TSLA)、Meta以及可能加入的Anthropic(ANTHRO)等客戶陸續採用先進製程客製晶片，Samsung的代工訂單庫存(backlog)中長期有機會接近50兆韓元，並有望在今年第四季就讓Samsung Foundry轉虧為盈。
值得注意的是，Samsung在2奈米節點上原本被視為落後TSMC，但AI需求帶來的新客戶結構，有可能改寫先進製程的競局。當雲端與AI公司願意在工藝上多元布局、分散風險時，Samsung便取得與TSMC更對等的議價位置。業內人士指出，AI加速晶片的設計與封裝需求與傳統手機SoC不同，客製化程度更高，讓有系統單晶片與記憶體整合優勢的Samsung得以發揮長處，吸引尋求GPU替代方案的客戶。
除了Meta之外，生成式AI新創Anthropic也被傳出正在評估採用Samsung 2奈米製程，打造自家專用ASIC晶片，以降低對第三方AI硬體的依賴。這顯示AI應用公司不再滿足於僅在模型與服務層創新，而是紛紛往晶片底層深入，試圖從架構設計、能效比與總擁有成本(TCO)取得更長期的競爭優勢。當Tesla本身就推進自研車載與訓練晶片，Meta與Anthropic也走向專用ASIC路線，AI硬體版圖將更碎片化、多極化。
然而，自研AI晶片並非沒有風險。首先，開發到量產的週期長且資本密集，即便Meta祭出每六個月一代的「快速疊代」目標，仍須面對設計驗證、良率爬坡與軟硬體協同優化等實務挑戰。其次，一旦綁定特定代工廠與製程節點，未來在供應緊縮或技術路線變化時，轉換成本極高，因此Meta從TSMC部分轉向Samsung，也可能是在供應風險分散與成本結構重新平衡之間做出權衡。
此外，市場上並非所有聲音都認為客製AI晶片足以撼動NVIDIA與Google的既有優勢。支持GPU與TPU陣營者指出，這些平台在軟體生態、開發工具與社群支持上擁有難以複製的護城河，即便客戶擁有自研晶片，也往往仍需在部分工作負載上仰賴NVIDIA GPU，形成「混合架構」而非完全替代。但反對意見則認為，當大型科技公司手握龐大工作量與資本，長期來看，專用ASIC在能效與單位算力成本上仍會壓過通用GPU。
整體來看，Meta與Samsung的潛在2奈米MTIA合作，已超越單一代工合約的層次，象徵AI產業鏈從雲端服務向下延伸至晶片設計與製程選擇的新階段。未來幾年，隨著更多AI企業加入自研晶片、分散供應商、加速迭代的行列，TSMC與Samsung的先進製程戰局將不再只是手機與PC訂單之爭，而是圍繞AI算力主導權的長期拉鋸。這場客製AI晶片風潮，究竟會促成更有效率的算力供給，還是讓產業陷入硬體路線分歧與資本浪費，仍有待時間與市場驗證。
點擊下方連結，開啟「美股K線APP」，獲得更多美股即時資訊喔！
https://www.cmoney.tw/r/56/9hlg37
本網站所提供資訊僅供參考，並無任何推介買賣之意，投資人應自行承擔交易風險。
