泰聚周思考|AI算力基建稀缺方向之CoWos

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“日积月聚、独立思考、知行合一”是我们投资哲学三部分，认知的准确性和前瞻性需要大脑不断积累和更新“养料”以备训练。

泰聚周思考，汇集重要宏观、市场和产业信息，在“日积月聚”过程中，不断推进我们对市场和产业的认知，助力投资执行力。泰聚周思考，每周日晚分享。

【作者】周雪：泰聚基金核心基金经理，华中科技大学材料科学工程本科，上海交通大学材料科学工程硕士，10年实体企业研发工作经历，擅长挖掘半导体/自动驾驶/机器人领域的投资机会。

在接近万亿美元的AI资本开支下，稀缺通胀的方向是当前投资中最值得重视的，前期我们总结出六大方向“芯、光、板、冷、电、存”。这周周思考我们聊聊芯中的稀缺环节CoWos。

大家看AI芯片，眼睛很容易只盯着一个问题：几纳米、塞了多少亿个晶体管。但真正让一台AI服务器"跑得起来"且"不憋死"的，往往不是那颗芯片有多尖端，而是芯片造好后，能不能把GPU和HBM牢牢拼在一起、并且让它们的高速对话不卡顿。这条拼装线，台积电叫它CoWoS，也是这两年所有人排队、涨价、抢破头的那个隐形瓶颈。

可以把CoWoS想成AI芯片的"总装底盘"。GPU是发动机，HBM是超大号的高速油箱，如果它们之间只靠传统电路板那种粗走线连起来，就相当于法拉利的发动机接了一根细吸管供油——马力再大也憋着。CoWoS做的事，就是把发动机和油箱焊死在同一块特制硅底板上，把吸管换成消防水管，让数据在GPU和HBM之间近乎"零距离"狂奔。台积电CEO魏哲家在股东大会上也把话说得很直白：领先制程的需求会超过产能一大截，先进封装这条线，属于已经被大客户预订到满仓的那种状态，不是你多开两家封测厂就能立刻解开的结。

很多人第一次听到CoWoS会被名字劝退，但它本质上就三样东西叠在一起：最上层摆着GPU + 6～8颗HBM，最下层是一块绿色基板负责对接主板，而中间那块"硅底板"（硅中介层）才是灵魂。台积电在这块硅板上用光刻刻出微米级的超细走线，还打了几万个垂直通孔，等于在两栋楼之间修了一整面立体高架网，几千车道同时跑。

这块硅板有多娇贵？它要从12英寸大硅片上切出半个巴掌大的方块，还要打磨到非常薄，热胀冷缩稍微不均匀就会翘曲微裂，良率一飘，整片"芯片拼盘"直接报废。台积电能把这块工艺的世界良率稳住，靠的不是某台明星机，而是十几年沉积下来的"前道+中道+后道"一体化闭环：光刻、刻蚀、沉积、电镀、薄化、键合、量测，全套在同一套生态里磨出来的。你可以理解为：这不是封测厂理解的"包装"，而是把一部分晶圆厂的能力平移到了封装里。

为什么大家都在喊CoWoS缺，却不干脆"爆产能"？因为你看它不能只看新闻里那句"月产能冲到多少片"，真正决定生死的是三层口径，而台积电的"上限"就卡在这三层乘在一起。

第一层是名义装机上限。按供应链拼出来的口径，2023年初约1.3–1.6万片/月起步，2024年底冲到3.5–4万，2025年底爬到7.5–8万，2026年底台积电给的目标大致落在11.5–13万片/月这个区间，再往前看2027年的远景，市场偶尔会喊到16–17万片/月。但这些数字是"机台装上了、厂区划出来了"的名义能力，不是"你能卖给客户多少"。

第二层是有效出货上限。就算装机到了13万或16万那个档，真正能变成可用交付的，还得被两件事咬掉一块：一是良率与系统性折损，这块大硅板热应力极敏感，台积电强就强在把良率稳在世界前列，但"稳"本身就意味着你不可能把它当饼干生产线无限提速；二是工序吞吐量的物理瓶颈，超薄研磨、临时键合、高精度贴片、严格量测，任何一环的机台数量与周期时间都会把月产能卡在一个可持续的稳态值。所以外界常做一个保守但合理的心理换算：名义到有效，乐观情况下也大抵是个八折思维。所谓"16–17万片/月"的长线目标，落到现实更像是"有效出货大约13–14万片/月量级"的稳态天花板。

第三层，也是最不讲情面的一层，是可自由分配上限。CoWoS在台积电这儿，本质上早不是"现货市场"，而是长协社会：英伟达吃掉大约55%–60%的CoWoS总产能，谷歌、AMD、亚马逊、博通这些再把剩下的优质窗口扫走，导致"能被自由竞价买到的零星空档"长期接近零。

再多说一句更"冷"的实话：台积电也不是完全不想松，但它被设备交期（常被提到12–18个月量级）绑着，新产能不是今天决定、下季上线；而需求侧又是AI Capex这种"宁愿排队也不愿断供"的客户行为，于是长协只会更刚性。再加上下一代CoPoS接棒被供应链报道推到约2030年Q4，CoWoS就得继续扛主力，它的"紧"也就从暂时现象变成了可预期的常态结构。

顺着这个"结构性"去看，你就会发现它背后其实锁着四条连环链，每一环都不靠"砸钱秒解"。

第一条链是中介层良率天花板。这块大硅板的加工已经非常像前道晶圆厂了：要打深硅孔、要填铜、要保持平整、要控制热应力翘曲；台积电强就强在它把整套know-how做成了封闭流水线。外人想复制，不是买图纸的问题，是十年爬坡数据加上客户共同调试的问题。

第二条链是关键设备交期长到离谱。超薄晶圆处理、临时键合/解键合、高精度贴片/热压键合、先进量测——这些机器全球就那么几家能稳定供货，圈子很小：日本DISCO、EVG/SUSS、Besi/ASMPT、应用材料/泛林/KLA这一类。现在的情况是：哪怕你今天拿到预算、签好合同，机器交期常见也是以年计；甚至圈内会半开玩笑说"连二手/翻新档期都被扫"。这意味着台积电扩产节奏，很大程度是被设备供应链的节拍器卡着的。

第三条链是材料端的单点风险。CoWoS最后要落到ABF载板体系上，而ABF载板最要命的，不只是"载板厂产能"，而是更底层的ABF膜（味之素系）。公开报道里经常会出现一个让人咋舌的说法：这家从味精起家的日本化学公司，在高端ABF薄膜材料上的份额高到接近垄断。它本质上是三十年配方加上可靠性数据库，再加上大客户联合认证的护城河：你能做出类似膜，不等于云厂商或芯片厂敢把它放进一条动辄几亿美元的AI交付链里。于是载板厂可以扩，但"膜"这条暗管道不松，载板端就很难真正放开跑。

第四条链是接班人迟迟不来。台积电下一代更便宜的路线叫CoPoS（面板级封装，试图用方形面板提高面积利用率），但据多家供应链报道，其量产窗口一路滑到了2030年第四季附近，原因集中在均匀度与翘曲这类"越是放大尺寸越难驯"的物理麻烦。换句话说，CoWoS还要当主力至少再扛四年——它不是一个即将退休的老技术，而是被"接班人迟到"硬生生续了命的现役王。

再把镜头拉开，你会看到CoWoS并不是"一种做法"，而是台积电按成本、密度、尺寸拆出来的三姐妹路线，这点不说清楚，很多数据看着就像打架。

CoWoS‑S（全硅中介层）最贵也最密，相当于给GPU和HBM修"全程高架高速全封闭车道"，旗舰AI训练卡（H100那一档）多用它；缺点是硅面积越大、良率越敏感、成本越疼。

CoWoS-R（RDL/有机中介层）更像"能用、便宜、灵活"，把连线用有机重布线层来做，省掉一整块大硅板，适合对成本更敏感、带宽要求没那么极端到天花板的产品，但极限带宽与信号完整性天花板也比S低。

CoWoS-L（RDL底板 + 局部小硅桥LSI）是目前最像"主流进化方向"的那个：只在GPU和HBM最关键的接缝处保留一小块硅桥维持高速，其余区域用更便宜的结构铺开，既把面积/容量往上顶（能支持更多HBM），又把每块硅废料风险往下压。外界推测Blackwell系很多拼装策略会沿着L的思路走，本质就是把钱和良率花在刀刃上。

那国产替代到底在哪能打、在哪只能熬？这句话要讲透，但不能吹。

最容易落地、也已经落地的，是"外围耗材+清洗/电镀"这类环节。比如CMP抛光液/抛光垫，特点是：一旦在大厂体系里跑通验证，替换成本很高，属于"进了就很难被你踢出来"的稳定现金流型生意；清洗与TSV电镀设备同理，它是"苦活累活"，但放量路径清晰。

能摸到门把手、但门还很沉的，是ABF载板制造端。国内部分厂家在"做载板"这件事上进步很实在，问题在于：你能造出板子，不等于你能摆脱ABF膜的供应格局。这就像你能盖楼，但关键隔音防火层只有一家能稳定供——你可以做替代品验证，但要把"高端AI交付链"里的大客户完全迁过去，时间轴通常按年算。

已经在爬、但别把它当明年利润的，是TSV刻蚀/量测/高端贴合这几类核心机台。国内几个大的设备厂确实在各切口进入验证与局部放量，但CoWoS最顶端那几道工序（亚微米对准、超薄温控、混合键合级别的稳定性）对一致性的要求极苛刻，国产设备从"能用样机"到"可跑满产良率"再到"大客户敢把主力线托付"，通常不是12个月能毕业的课。

至于最硬核的那两道——12英寸硅中介层对标台积电、以及HBM本身——大陆更像在长跑起点加速段。刚上市的国内先进封装厂是唯一常被提到能跑12英寸中介层量产的标的，但扩产受设备/材料管制与爬坡周期双重压；国产HBM如果按公开规划走，2026末小批量、2027量级起量，仍明显落后于海力士/三星体系——没有HBM，再会封装也只是"有底盘没油箱"。

我们把它放回投资语言里也很简单：全球AI资本开支正在往年万亿美元量级冲，所有人都在赌算力=新时代的原油。但原油里最稳的钱，往往不是挖油，而是卡住输油管道最窄处收租。台积电的CoWoS就是那截最窄的管子，而且接班人（CoPoS）迟到让它变成了一个更长的收租周期；而国产这条链的真实画面就一句话：

耗材/清洗电镀先跑稳→载板制造把中阶放量做厚，但膜材料仍是暗锁→核心刻蚀/量测/键合设备爬坡，靠时间去换认证→硅中介层与HBM这种"准前道"层，只能熬。

凡是说"我们把台积电CoWoS马上平替了"的，划走；凡是说"我们在哪个具体环节过了哪个具体客户的验证、开始小批量、良率爬到哪个区间"的，才值得真盯、是核心投资机会。我们下期聊聊台积电产能和资本开支对AI整体资本开支的指引意义。

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