操不完的心：为奥特曼的 7 万亿美元做个规划

“烧光” 70000 亿美元，与英伟达、台积电为敌, 梓豪谈芯，腾讯科技

做财务预算确是一件得劲的事情。特别是可以毫不负责地规划一气，并且是百亿量级，后面跟的单位不是津巴布韦，而是美元。有种年轻时，假想中了彩票后如何规划使用，而兴奋一个晚上睡不着的赶脚。

本文由前台积电建厂专家 Leslie Wu 撰写，具备一定的正确性和权威性。能够让我们对 GPU 芯片制造有个粗浅的了解，为茶余饭后添些谈资。

GPU 芯片制造相关概念

首先，对 GPU 芯片制造中的相关概念做个简要的解释：

1. EUV 光刻机: EUV（极紫外）光刻机是用于制造先进半导体器件的关键设备，尤其是在 7 纳米（nm）及以下工艺节点中。EUV 光刻技术使用波长为 13.5 纳米的极紫外光来蚀刻电路图案，这比传统的深紫外（DUV）光刻技术使用的 193 纳米波长短得多。EUV 光刻机能够刻蚀出更精细的图案，从而实现更高的电路密度和性能。
2. DUV 光刻机: DUV（深紫外）光刻机是半导体制造中的另一种关键设备，它使用 193 纳米的光源来蚀刻电路图案。DUV 光刻机通常需要多重图案化（multi-patterning）技术来达到更精细的分辨率，这在先进的半导体制造工艺中仍然是一个重要的技术。
3. DRAM 1gamma 制程: 1gamma 制程是一种先进的 DRAM（动态随机存取存储器）制造工艺，采用 1 纳米（nm）的线宽技术。这种工艺比前一代的 1alpha 制程（1.7nm 线宽）有显著的性能提升，能够提供更高的存储密度、更快的传输速度和更低的功耗。
4. SoIC+CoWoS 封装技术: SoIC（System on Integrated Chip）和 CoWoS（Chip on Wafer on Substrate）是两种先进的封装技术，用于将多个芯片（包括处理器、内存等）集成到一个封装中。SoIC 技术可以将多个裸芯片堆叠并直接连接，而 CoWoS 技术则将芯片堆叠在硅晶圆上，然后整体封装到基板上。这些技术可以显著提高芯片的互连密度和性能，同时减小封装体积。
5. 中介层: 中介层（Interposer）是一种用于高性能封装的硅基板，它位于大型芯片和主板之间，用于提供额外的互连和信号路由。中介层可以包含数以万计的微细通道，用于连接不同的芯片和模块，从而实现高速、高密度的数据传输。中介层在 2.5D 和 3D 封装技术中扮演着关键角色，它们使得复杂的系统级封装（SiP）成为可能。 （注：以上概念解释由 ChatGLM4 生成）

GPU 芯片制造成本核算

将文中 GPU 芯片制造相关概念及其粗糙的成本核算总结如下图：

这里做了年产能 600 万 GPU 的投资成本规划，需要 500 亿美元的投资额。 500 亿美元，绝对是天文数字了，只有世界首富才配得上。但对于奥特曼要投资 7 万亿造芯，格局还是小了许多。

台积电 & OpenAI 7 万亿

2024 年，代表全世界 AI 产能的台积电的相关情况，直接从文章中抄作业如下：

2024 年，台积电 CoWoS 总共 31 万片的产能，其中 95% 都是给 AI GPU，只有一万多片是给 Xilinx 的 FPGA，剩下的近 30 万片被英伟达、AMD 以及全球互联网大厂诸如 Google，AWS，Meta，Mircosoft 的自研 ASIC 芯片瓜分。

今年台积电 30 万片 CoWoS 产能，对应大约是 1000 万颗 GPU，这也就是 2024 年全球 AI GPU 的大致总量。前面提到，投入 500 亿美元，每年可生产 600 万颗 GPU，也就是说，在 2024 年，想要生产满足全世界需求的 1000 万颗 AI GPU，总投入需要 830 亿美元。

假如奥特曼融资到 7 万亿美元，光建芯片厂是用不完的。把 AI 模型研发，人力和物料，水电基础设施，贴心的加上税费和预备金，再加上每年 7000 亿的新增投资额，都算上，也够让 OpenAI 造上个 3 + 7.5 = 10.5 年。

其中，芯片制造无法用钱堆砌，更需要技术积累的行业，往死里砸钱砸人，最快也要三年才能建设好芯片工厂并生产出芯片；7.5 年是基础投资额外，花在每年新增投资上的钱。

以上纯属纸上谈兵，满足个人 YY 的欲望而已。别说 7 万亿美元了，就说一个 700 万人民币的项目，再多的文章也解决不了其中的可能遇到的问题。