随着大模型参数从百亿级向万亿级跃进，传统芯片封装技术已无法满足AI芯片对带宽与集成度的极致要求。台积电的CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）2.5D先进封装技术，通过将GPU/ASIC计算芯片与HBM高带宽内存并排集成在一片硅中介层上，实现了数据传输带宽与能效的质的飞跃，成为几乎所有高端AI芯片的“标配”。一场围绕其产能的全球卡位战，正在芯片巨头间激烈上演。

根据摩根士丹利对供应链的调研，2026年全球关键客户对CoWoS的晶圆总需求预计约为138.4万片，而到2027年，这一数字将猛增至268.2万片，两年内近乎翻倍。这背后，是AI算力军备竞赛从GPU向ASIC、网络芯片乃至云厂商自研芯片全面蔓延的结果。

英伟达仍是这场争夺战中的绝对主角。其2026年的CoWoS需求预计为78万片，2027年将跃升至120万片，稳居第一。从Hopper到Blackwell，再到最新的Rubin架构GPU，每一代产品都深度绑定CoWoS-L工艺。此外，其Vera CPU和网络交换机芯片也分别占用CoWoS-R与CoWoS-S产能。然而，一个关键的结构性变化正在发生：英伟达在总需求中的占比，将从2026年的约56%下降至2027年的约45%。尽管其绝对需求量仍在高速增长，但市场份额正被更多元化的需求方所稀释，标志着CoWoS市场从“一家独大”走向“多强并立”。

最大的追赶者是AMD。其CoWoS需求预计将从2026年的13万片暴增至2027年的53万片，增幅高达307%，增量几乎与英伟达持平。这主要得益于其MI系列AI加速器的放量，以及3D V-Cache和Chiplet架构的大规模采用。AMD的异军突起，使其成为2027年CoWoS需求榜上最凶猛的黑马。

紧随其后的是博通，其2027年需求预计增长61%至48.4万片。与主营GPU的前两者不同，博通的需求主要来自AI集群所需的800G、1.6T高端网络交换芯片，以及协助谷歌TPU v7等定制AI芯片的设计与代工。这反映出AI算力扩张对网络基础设施的强劲拉动。

榜单上最令人意外的增长来自联发科。这家传统手机芯片巨头正大举进军AI加速器市场，其CoWoS需求预计从2026年的4万片飙升至2027年的18万片，增速高达350%，位列所有头部客户之首。增长主要源于其为谷歌TPU v8t等产品提供的ASIC设计服务。与此同时，Marvell和创意电子（GUC）的需求也分别激增276%和329%，折射出定制化AI ASIC市场的全面爆发。

亚马逊AWS的自研芯片需求同样稳步增长，其Annapurna和Alchip两条产品线合计需求预计从8.8万片增至12.6万片，体现了云厂商摆脱单一GPU供应商依赖、构建自有算力底座的长期战略。相比之下，赛灵思和思科等传统FPGA及网络设备厂商的需求则基本停滞，表明AI相关需求正在挤压传统业务在高端封装领域的空间。

面对汹涌而来的订单，台积电的扩产步伐虽快，但仍显吃力。其CoWoS月产能预计将从2026年的12万至14万片提升至2027年的17万片（部分规划显示年底可达20万片）。同时，日月光、安靠等非台积电阵营的月产能也计划在2027年底扩张至8万片。行业总月产能预计从2026年底的16万片增至2027年底的25万片，增幅约56%。

然而，需求端的增速更为迅猛。据瑞银（UBS）测算，CoWoS总需求将从2026年的130.7万片增至2027年的247.5万片，年增约89%，明显快于产能扩张速度。有机构测算，2027年的产能缺口可能扩大至约70万片，缺口比例超过30%。这迫使众多芯片厂商提前一年以上与台积电锁定产能，并开始将部分订单外溢至日月光、矽品等OSAT厂商，建立第二供应路径。

产能吃紧的背后，是技术、设备与成本的多重瓶颈。CoWoS依赖的大尺寸硅中介层成本高昂，且面临物理尺寸限制和易翘曲的难题。英伟达B200的封装面积已达单片硅中介层极限的3到4倍，下一代Rubin GPU只能依靠“局部硅桥+有机基板”的CoWoS-L方案应急。此外，先进封装所需的键合机、检测设备交期长达一年以上，且前端3纳米制程的晶圆供给同样紧张，任何环节的延迟都将拖累整体产出。

巨大的供需缺口也为竞争对手提供了切入机会。英特尔正积极推广其EMIB（嵌入式多芯片互连桥接）技术，该方案通过局部嵌入式硅桥替代全尺寸中介层，宣称硅用量仅为CoWoS的1/3至1/5，单颗成本低30%-50%，且良率已突破90%。三星同样在加速布局其2.5D/3D封装方案。两大巨头的磨刀霍霍，预示着先进封装市场未来或将不再是台积电的独角戏。

这场围绕CoWoS的产能卡位战，本质上是对AI算力未来几年供给权的争夺。谁能确保足够的先进封装产能，谁就能在从GPU到ASIC的广阔AI芯片市场中，占据更有利的竞争身位。