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谁卡了英伟达的脖子？ 第1张

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来源：远川科技评论

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英伟达最新季度财报公布后，不仅 AMD 沉默英特尔流泪，做过长时间心理建设的分析师也没想到真实情况如此超预期。

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更可怕的是，英伟达同比暴涨 854% 的收入，很大程度上是因为 “只能卖这么多”，而不是 “卖出去了这么多”。一大堆 “初创公司拿 H100 抵押贷款” 的小作文背后，反应的是 H100 GPU 供应紧张的事实。

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如果缺货继续延续到今年年底，英伟达的业绩恐怕会更加震撼。

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H100 的短缺不禁让人想起几年前，GPU 因为加密货币暴涨导致缺货，英伟达被游戏玩家骂得狗血淋头。不过当年的显卡缺货很大程度上是因为不合理的溢价，H100 的缺货却是产能实在有限，加价也买不到。

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换句话说，英伟达还是赚少了。

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在财报发布当天的电话会议上，“产能” 理所当然地成为了最高频词汇。对此，英伟达措辞严谨，不该背的锅坚决不背：

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“市场份额方面，不是仅靠我们就可以获得的，这需要跨越许多不同的供应商。”

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实际上，英伟达所说的 “许多不同的供应商”，算来算去也就两家：

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SK 海力士和台积电。

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HBM：韩国人的游戏

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如果只看面积占比，一颗 H100 芯片，属于英伟达的部分只有 50% 左右。

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在芯片剖面图中，H100 裸片占据核心位置，两边各有三个 HBM 堆栈，加起面积与 H100 裸片相当。

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这六颗平平无奇的内存芯片，就是 H100 供应短缺的罪魁祸首之一。

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HBM（High Bandwidth Memory）直译过来叫高宽带内存，在 GPU 中承担一部分存储器之职。

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和传统的 DDR 内存不同，HBM 本质上是将多个 DRAM 内存在垂直方向堆叠，这样既增加了内存容量，又能很好的控制内存的功耗和芯片面积，减少在封装内部占用的空间。

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“堆叠式内存” 原本瞄准的是对芯片面积和发热非常敏感的智能手机市场，但问题是，由于生产成本太高，智能手机最终选择了性价比更高的 LPDDR 路线，导致堆叠式内存空有技术储备，却找不到落地场景。

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直到 2015 年，市场份额节节败退的 AMD 希望借助 4K 游戏的普及，抄一波英伟达的后路。

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在当年发布的 AMD Fiji 系列 GPU 中，AMD 采用了与 SK 海力士联合研发的堆叠式内存，并将其命名为 HBM（High Bandwidth Memory）。

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AMD 的设想是，4K 游戏需要更大的数据吞吐效率，HBM 内存高带宽的优势就能体现出来。当时 AMD 的 Radeon R9 Fury X 显卡，也的确在纸面性能上压了英伟达 Kepler 架构新品一头。

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但问题是，HBM 带来的带宽提升，显然难以抵消其本身的高成本，因此也未得到普及。

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直到 2016 年，AlphaGo 横扫冠军棋手李世石，深度学习横空出世，让 HBM 内存一下有了用武之地。

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深度学习的核心在于通过海量数据训练模型，确定函数中的参数，在决策中带入实际数据得到最终的解。

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理论上来说，数据量越大得到的函数参数越可靠，这就让 AI 训练对数据吞吐量及数据传输的延迟性有了一种近乎病态的追求，而这恰恰是 HBM 内存解决的问题。

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2017 年，AlphaGo 再战柯洁，芯片换成了 Google 自家研发的 TPU。在芯片设计上，从第二代开始的每一代 TPU，都采用了 HBM 的设计。英伟达针对数据中心和深度学习的新款 GPU Tesla P100，搭载了第二代 HBM 内存（HBM2）。

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随着高性能计算市场的 GPU 芯片几乎都配备了 HBM 内存，存储巨头们围绕 HBM 的竞争也迅速展开。

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目前，全球能够量产 HBM 的仅有存储器三大巨头：SK 海力士、三星电子、美光。

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SK 海力士是 HBM 发明者之一，是目前唯一量产 HBM3E（第三代 HBM）的厂商；三星电子以 HBM2（第二代 HBM）入局，是英伟达首款采用 HBM 的 GPU 的供应商；美光最落后，2018 年才从 HMC 转向 HBM 路线，2020 年年中才开始量产 HBM2。

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其中，SK 海力士独占 HBM 50% 市场份额，而其独家供应给英伟达的 HBM3E，更是牢牢卡住了 H100 的出货量：

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H100 PCIe 和 SXM 版本均用了 5 个 HBM 堆栈，H100S SXM 版本可达到 6 个，英伟达力推的 H100 NVL 版本更是达到了 12 个。按照研究机构的拆解，单颗 16GB 的 HBM 堆栈，成本就高达 240 美元。那么 H100 NVL 单单内存芯片的成本，就将近 3000 美元。

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成本还是小问题，考虑到与 H100 直接竞争的谷歌 TPU v5 和 AMD MI300 即将量产，后两者同样将采用 HBM3E，陈能更加捉襟见肘。

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面对激增的需求，据说 SK 海力士已定下产能翻番的小目标，着手扩建产线，三星和美光也对 HBM3E 摩拳擦掌，但在半导体产业，扩建产线从来不是一蹴而就的。

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按照 9-12 个月的周期乐观预计，HBM3E 产能至少也得到明年第二季度才能得到补充。

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另外，就算解决了 HBM 的产能，H100 能供应多少，还得看台积电的脸色。

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CoWoS：台积电的宝刀

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分析师 Robert Castellano 不久前做了一个测算，H100 采用了台积电 4N 工艺（5nm）生产，一片 4N 工艺的 12 寸晶圆价格为 13400 美元，理论上可以切割 86 颗 H100 芯片。

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如果不考虑生产良率，那么每生产一颗 H100，台积电就能获得 155 美元的收入 [6]。

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但实际上，每颗 H100 给台积电带来的收入很可能超过 1000 美元，原因就在于 H100 采用了台积电的 CoWoS 封装技术，通过封装带来的收入高达 723 美元 [6]。

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每一颗 H100 从台积电十八厂的 N4/N5 产线上下来，都会运往同在园区内的台积电先进封测二厂，完成 H100 制造中最为特别、也至关重要的一步 ——CoWoS。

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要理解 CoWoS 封装的重要性，依然要从 H100 的芯片设计讲起。

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在消费级 GPU 产品中，内存芯片一般都封装在 GPU 核心的外围，通过 PCB 板之间的电路传递信号。

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比如下图中同属英伟达出品的 RTX4090 芯片，GPU 核心和 GDDR 内存都是分开封装再拼到一块 PCB 板上，彼此独立。

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GPU 和 CPU 都遵循着冯・诺依曼架构，其核心在于 “存算分离”—— 即芯片处理数据时，需要从外部的内存中调取数据，计算完成后再传输到内存中，一来一回，都会造成计算的延迟。同时，数据传输的 “数量” 也会因此受限制。

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可以将 GPU 和内存的关系比作上海的浦东和浦西，两地间的物资（数据）运输需要依赖南浦大桥，南浦大桥的运载量决定了物资运输的效率，这个运载量就是内存带宽，它决定了数据传输的速度，也间接影响着 GPU 的计算速度。

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1980 年到 2000 年，GPU 和内存的 “速度失配” 以每年 50% 的速率增加。也就是说，就算修了龙耀路隧道和上中路隧道，也无法满足浦东浦西两地物资运输的增长，这就导致高性能计算场景下，带宽成为了越来越明显的瓶颈。

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CPU/GPU 性能与内存性能之间的差距正在拉大

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2015 年，AMD 在应用 HBM 内存的同时，也针对数据传输采用了一种创新的解决方案：把浦东和浦西拼起来。

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简单来说，2015 年的 Fiji 架构显卡，将 HBM 内存和 GPU 核心 “缝合” 在了一起，把几块小芯片变成了一整块大芯片。这样，数据吞吐效率就成倍提高。

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不过如上文所述，由于成本和技术问题，AMD 的 Fiji 架构并没有让市场买账。但深度学习的爆发以及 AI 训练对数据吞吐效率不计成本的追求，让 “芯片缝合” 有了用武之地。

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另外，AMD 的思路固然好，但也带来了一个新问题 —— 无论 HBM 有多少优势，它都必须和 “缝芯片” 的先进封装技术配合，两者唇齿相依。

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如果说 HBM 内存还能货比三家，那么 “缝芯片” 所用的先进封装，看来看去就只有台积电一家能做。

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CoWoS 是台积电先进封装事业的起点，英伟达则是第一个采用这一技术的芯片公司。

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CoWoS 由 CoW 和 oS 组合而来：CoW 表示 Chip on Wafer，指裸片在晶圆上被拼装的过程，oS 表示 on Substrate，指在基板上被封装的过程。

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传统封装一般只有 oS 环节，一般在代工厂完成晶圆制造后，交给第三方封测厂解决，但先进封装增加的 CoW 环节，就不是封测厂能解决的了的。

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以一颗完整的 H100 芯片为例，H100 的裸片周围分布了多个 HBM 堆栈，通过 CoW 技术拼接在一起。但不只是拼接而已，还要同时实现裸片和堆栈间的通信。

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台积电的 CoW 区别于其他先进封装的亮点在于，是将裸片和堆栈放在一个硅中介层（本质是一块晶圆）上，在中介层中做互联通道，实现裸片和堆栈的通信。

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类似的还有英特尔的 EMIB，区别在于通过硅桥实现互联。但带宽远不及硅中介层，考虑到带宽与数据传输速率息息相关，CoWoS 便成了 H100 的唯一选择。

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这便是卡住 H100 产能的另一只手。

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虽然 CoWoS 效果逆天，但 4000-6000 美元 / 片的天价还是拦住了不少人，其中就包括富可敌国的苹果。因此，台积电预备的产能相当有限。

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然而，AI 浪潮突然爆发，供需平衡瞬间被打破。

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早在 6 月就有传言称，今年英伟达对 CoWoS 的需求已经达到 4.5 万片晶圆，而台积电年初的预估是 3 万片，再加上其他客户的需求，产能缺口超过了 20%。

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为了弥补缺口，台积电的阵仗不可谓不大。

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6 月，台积电正式启用同在南科的先进封测六厂，光无尘室就比其余封测厂的加起来还大，并承诺逐季增加 CoWoS 产能，为此将部分 oS 外包给第三方封测厂。

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但正如 HBM 扩产不易，台积电扩产也需要时间。目前，部分封装设备、零组件交期在 3-6 个月不等，到年底前，新产能能开出多少仍是未知。

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不存在的 Plan B

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面对 H100 的结构性紧缺，英伟达也不是完全没有 Plan B。

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在财报发布后的电话会议上，英伟达就透露，CoWoS 产能已经有其他供应商参与认证。虽然没说具体是谁，但考虑到先进封装的技术门槛，除了台积电，也就只有英特尔先天不足的 EMIB、三星开发了很久一直等不来客户的 I-Cube 能勉强救火。

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但核心技术更换如同阵前换将，随着 AMD MI300 即将量产出货，AI 芯片竞争白热化，是否能和英特尔和三星的技术磨合到位，恐怕黄仁勋自己心理也是惴惴。

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比黄仁勋更着急的可能是买不到 H100 的云服务厂商与 AI 初创公司。毕竟游戏玩家抢不到显卡，也就是游戏帧数少了 20 帧；大公司抢不到 H100，很可能就丢掉了几十亿的收入和上百亿的估值。

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需要 H100 的公司主要有三类：微软、亚马逊这类云服务商；Anthropic、OpenAI 这些初创公司；以及特斯拉这类大型科技公司，特斯拉的新版本 FSD 方案就用了 10000 块 H100 组成的 GPU 集群来训练。

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这还没算上 Citadel 这类金融公司，以及买不到特供版 H800 的中国公司。

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根据 GPU Utils 的测算 [7]，保守估计，目前 H100 的供给缺口达到 43 万张。

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虽然 H100 存在理论上的替代方案，但在实际情况下都缺乏可行性。

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比如 H100 的前代产品 A100，价格只有 H100 的 1/3 左右。但问题是，H100 的性能比 A100 强了太多，导致 H100 单位成本的算力比 A100 高。考虑到科技公司都是成百上千张起购，买 A100 反而更亏。

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AMD 是另一个替代方案，而且纸面性能和 H100 相差无几。但由于英伟达 CUDA 生态的壁垒，采用 AMD 的 GPU 很可能让开发周期变得更长，而采用 H100 的竞争对手很可能就因为这点时间差，和自己拉开了差距，甚至上亿美元的投资血本无归。

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种种原因导致，一颗整体物料成本 3000 美元的芯片，英伟达直接加个零卖，大家居然都抢着买。这可能是黄仁勋自己也没想到的。

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而在 HBM 与 CoWoS 产能改善之前，买到 H100 的方法可能就只剩下了一种：

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等那些靠吹牛逼融到钱买了一堆 H100 的初创公司破产，然后接盘他们的二手 GPU。

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