隨著大模型引數從百億級向萬億級躍進，傳統晶片封裝技術已無法滿足AI晶片對頻寬與整合度的極致要求。台積電的CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）2.5D先進封裝技術，通過將GPU/ASIC計算晶片與HBM高頻寬記憶體並排整合在一片矽中介層上，實現了資料傳輸頻寬與能效的質的飛躍，成為幾乎所有高階AI晶片的“標配”。一場圍繞其產能的全球卡位戰，正在晶片巨頭間激烈上演。

根據摩根士丹利對供應鏈的調研，2026年全球關鍵客戶對CoWoS的晶圓總需求預計約為138.4萬片，而到2027年，這一數字將猛增至268.2萬片，兩年內近乎翻倍。這背後，是AI算力軍備競賽從GPU向ASIC、網路晶片乃至雲廠商自研晶片全面蔓延的結果。

輝達仍是這場爭奪戰中的絕對主角。其2026年的CoWoS需求預計為78萬片，2027年將躍升至120萬片，穩居第一。從Hopper到Blackwell，再到最新的Rubin架構GPU，每一代產品都深度繫結CoWoS-L工藝。此外，其Vera CPU和網路交換機晶片也分別佔用CoWoS-R與CoWoS-S產能。然而，一個關鍵的結構性變化正在發生：輝達在總需求中的佔比，將從2026年的約56%下降至2027年的約45%。儘管其絕對需求量仍在高速增長，但市場份額正被更多元化的需求方所稀釋，標誌著CoWoS市場從“一家獨大”走向“多強並立”。

最大的追趕者是AMD。其CoWoS需求預計將從2026年的13萬片暴增至2027年的53萬片，增幅高達307%，增量幾乎與輝達持平。這主要得益於其MI系列AI加速器的放量，以及3D V-Cache和Chiplet架構的大規模採用。AMD的異軍突起，使其成為2027年CoWoS需求榜上最兇猛的黑馬。

緊隨其後的是博通，其2027年需求預計增長61%至48.4萬片。與主營GPU的前兩者不同，博通的需求主要來自AI叢集所需的800G、1.6T高階網路交換晶片，以及協助谷歌TPU v7等定製AI晶片的設計與代工。這反映出AI算力擴張對網路基礎設施的強勁拉動。

榜單上最令人意外的增長來自聯發科。這家傳統手機晶片巨頭正大舉進軍AI加速器市場，其CoWoS需求預計從2026年的4萬片飆升至2027年的18萬片，增速高達350%，位列所有頭部客戶之首。增長主要源於其為谷歌TPU v8t等產品提供的ASIC設計服務。與此同時，Marvell和創意電子（GUC）的需求也分別激增276%和329%，折射出定製化AI ASIC市場的全面爆發。

亞馬遜AWS的自研晶片需求同樣穩步增長，其Annapurna和Alchip兩條產品線合計需求預計從8.8萬片增至12.6萬片，體現了雲廠商擺脫單一GPU供應商依賴、構建自有算力底座的長期戰略。相比之下，賽靈思和思科等傳統FPGA及網路裝置廠商的需求則基本停滯，表明AI相關需求正在擠壓傳統業務在高階封裝領域的空間。

面對洶湧而來的訂單，台積電的擴產步伐雖快，但仍顯吃力。其CoWoS月產能預計將從2026年的12萬至14萬片提升至2027年的17萬片（部分規劃顯示年底可達20萬片）。同時，日月光、安靠等非台積電陣營的月產能也計劃在2027年底擴張至8萬片。行業總月產能預計從2026年底的16萬片增至2027年底的25萬片，增幅約56%。

然而，需求端的增速更為迅猛。據瑞銀（UBS）測算，CoWoS總需求將從2026年的130.7萬片增至2027年的247.5萬片，年增約89%，明顯快於產能擴張速度。有機構測算，2027年的產能缺口可能擴大至約70萬片，缺口比例超過30%。這迫使眾多晶片廠商提前一年以上與台積電鎖定產能，並開始將部分訂單外溢至日月光、矽品等OSAT廠商，建立第二供應路徑。

產能吃緊的背後，是技術、裝置與成本的多重瓶頸。CoWoS依賴的大尺寸矽中介層成本高昂，且面臨物理尺寸限制和易翹曲的難題。輝達B200的封裝面積已達單片矽中介層極限的3到4倍，下一代Rubin GPU只能依靠“區域性矽橋+有機基板”的CoWoS-L方案應急。此外，先進封裝所需的鍵合機、檢測裝置交期長達一年以上，且前端3納米制程的晶圓供給同樣緊張，任何環節的延遲都將拖累整體產出。

巨大的供需缺口也為競爭對手提供了切入機會。英特爾正積極推廣其EMIB（嵌入式多晶片互連橋接）技術，該方案通過區域性嵌入式矽橋替代全尺寸中介層，宣稱矽用量僅為CoWoS的1/3至1/5，單顆成本低30%-50%，且良率已突破90%。三星同樣在加速佈局其2.5D/3D封裝方案。兩大巨頭的磨刀霍霍，預示著先進封裝市場未來或將不再是台積電的獨角戲。

這場圍繞CoWoS的產能卡位戰，本質上是對AI算力未來幾年供給權的爭奪。誰能確保足夠的先進封裝產能，誰就能在從GPU到ASIC的廣闊AI晶片市場中，佔據更有利的競爭身位。