AI年度盛事輝達GTC（GPU Technology Conference）大會於美西時間3月17日登場，市場估H200及B100將提前發表搶市。據了解，H200及次世代B100將分別採台積電4奈米及3奈米製程，H200將於第二季上市，B100採Chiplet設計架構傳已下單投片。法人指出輝達訂單強強滾，台積電3、4奈米產能幾近滿載，首季營運淡季不淡。

　針對輝達新世代晶片訂單塞爆台積電先進製程一事，台積電表示，產能製程仍依照上次法說會所述內容，不再做說明。

　輝達日前強調，生成式AI及大型語言模型計算非常密集，需要多個GPU組成，然從客戶購買到推論模型上線，需要幾個季度的時間；換言之，今年看到的推論應用，是來自去年購買的GPU，意味著隨著模型參數成長，GPU需求勢必延續跟著擴大。

　除GPU數量增加外，輝達GPU效率也將在今年大幅提升，Blackwell系列的B100就是被市場視為下一世代輝達GPU利器，除了是首款採台積電3奈米打造外，更是第一款以Chiplet及CoWoS-L形式封裝的輝達產品，解決高耗電量與散熱問題，單卡效率及電晶體密度，預估又將超車AMD首季推出的MI300系列。

　半導體業者指出，台積電2023年即提前因應產能吃緊的現象，尤其針對先進封裝CoWoS產能，除移機挪出龍潭廠空間外，竹南AP6也如火如荼啟用；據供應鏈透露，原本今年下半年動工之銅鑼廠，已規劃提早於第二季進行，目標就是力拚2027年上半年，能夠提供月產11萬片12吋晶圓的3D Fabric量能。

　台積電先進製程也持續滿載，台積電2月產能利用率持續超過9成，AI需求不減。供應鏈表示，AI、HPC等應用一片晶圓能產出之晶片僅為消費性產品的四分之一，生產製造難度更高、更複雜；台積電能達到穩定量產，對晶片業者來說，非常重要。

　此外，在H200轉向新記憶體HBM，也將面臨產能限制。H200到B100積極與雲端服務供應商（CSP）進行新平台銜接，輝達強調，數據中心功率密度是關鍵，多數CSP提前2～3年確保數據中心容量，必須提前規劃。

　除CSP業者外，較小型的語言模型開發商，因無法負擔ASIC開案費用，多數將使用輝達解決方案，積少成多下，也將成訂單主力，台積電目前HPC／AI應用平台占營收比重達43％，已與智慧型手機齊平。（相關新聞見A3）

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