Intel surges over 14% in pre-market trading: Reports say Google plans to order three million AI chips, while NVIDIA tests its 18A process

台积电在人工智能芯片需求的洪流中疲于应对，正将一个意外的战略机遇送至英特尔手中。

据 The Information 8 日援引四位知情人士报道，包括谷歌和英伟达在内的多家主要 AI 芯片设计公司，已悄然开始将英特尔纳入备选代工商。谷歌已正式向英特尔下单，计划于 2028 年生产逾 300 万枚张量处理器（TPU）；英特尔首席财务官 David Zinsner 在 4 月的财报电话会上表示，先进封装业务需求已从此前预期的数亿美元级别跃升至每年数十亿美元规模。消息公布后，英特尔美股盘前涨超 14%。

英伟达尚未正式下单，但已对英特尔的先进封装技术及最尖端的 18A 制造工艺展开测试，相关工作指向英伟达代号"Feynman"的下一代 GPU 架构——该架构预计于 2028 年发布。与此同时，全球最大高带宽内存供应商之一 SK 海力士也在测试其内存与英特尔封装技术的兼容性，若测试通过，将进一步为英特尔的代工资质背书。

台积电首席执行官 C.C. Wei 上周四在股东大会上坦言，全球芯片供应在未来数年内将无法跟上 AI 需求的增速，即便台积电持续在美国扩张产能，也难以满足美国客户的需求。正是这一供应缺口，为长期落后于台积电的英特尔提供了多年来最大的业务突破窗口。

谷歌在这一转变中走得最远。据报道，在对英特尔先进封装技术进行数月测试后，谷歌已向英特尔下达订单，计划于 2028 年代工生产逾 300 万枚 TPU。

TPU 是谷歌自研的 AI 芯片，用于训练和运行 AI 模型。目前谷歌已开始向苹果、Meta Platforms 等企业出售 TPU 算力。据摩根士丹利最新预测，谷歌预计在 2027 年至 2028 年间共生产逾 600 万枚 TPU，此番由英特尔代工的订单约占 2028 年产量的半数。

英伟达对英特尔的考察尚处于评估阶段，但已具体落地。英伟达正测试英特尔技术能否用于生产一款将四颗图形芯片整合于单一封装的新型处理器，该工作与 Feynman 系列 GPU 直接相关。

英伟达同步对英特尔 18A 制造工艺展开早期试验，形式为多项目晶圆（MPW）流片——即多家客户将小型设计共同置于同一晶圆上，以共担成本的方式验证技术可行性。18A 工艺被业界普遍认为可与台积电和三星电子即将推出的 2 纳米技术相媲美。英特尔目前已将 18A 用于自家个人电脑和服务器处理器的生产，作为争取外部大客户之前的内部验证。

台积电的产能压力集中于两处：前沿晶圆制造产线已被预订一空；将 AI 处理器与高带宽内存（HBM）结合的先进封装产线同样供不应求。

封装端的紧张态势自 2023 年起已有显现，随着 AI 芯片设计大量采用多芯片拼接架构，瓶颈持续加剧。以英伟达旗舰 Blackwell 芯片为例，其将两颗处理器与高带宽内存整合于同一封装内，封装已成为决定芯片数据传输速度的核心环节。据英伟达首席执行官黄仁勋介绍，英伟达目前已超越苹果，成为台积电最大客户。

英特尔的封装技术名为 EMIB（嵌入式多芯片互联桥接），与台积电的 CoWoS 技术解决相同问题，但路径不同：CoWoS 采用较大的硅层连接处理器与内存，EMIB 则仅在封装内部所需位置嵌入较小的硅桥，对某些芯片设计而言成本可能更低。

为增强客户对供应保障的信心，英特尔去年与全球最大外包封装企业之一 Amkor Technology 达成合作，计划在韩国、葡萄牙及亚利桑那州扩充 EMIB 产能，同时为客户提供英特尔自有设施之外的备选供应来源。SK 海力士目前正测试其高带宽内存与英特尔封装方案的兼容性——一旦该内存巨头确认技术可靠，将显著提升 AI 芯片设计商对英特尔封装方案的整体信心。

尽管潜在订单令人振奋，英特尔仍面临严峻考验。将重要 AI 芯片订单从台积电迁移至新供应商，要求后者证明能够大规模、高良率地交付先进技术，而台积电正是用数年时间才赢得英伟达、谷歌、苹果等顶级芯片设计公司的信任。

英特尔代工业务的历史并不平顺。前任首席执行官 Pat Gelsinger 于 2021 年启动英特尔晶圆代工服务，但此后多次错过制造里程碑，代工部门连续多年录得经营亏损，Gelsinger 本人于 2024 年底被迫离职。此外，英特尔目前仍依赖台积电代工自家部分芯片，自身制造能力的局限性同样摆在台面上。

英特尔在先进封装领域的突破口或许最为现实，若能借此站稳脚跟，再向晶圆制造的核心战场延伸，将标志着这家芯片巨头在代工领域的实质性回归。但客户从测试兴趣到大规模量产委托之间，仍有一段距离需要跨越。