台积电最先进制程产能争夺正式打响。全球科技巨头加速涌入 2nm 工艺节点，该产能已被全数预订，而先进封装供应同步收紧，凸显 AI 与移动芯片需求叠加对半导体供应链的持续挤压。

英伟达 CEO 黄仁勋 1 月 31 日晚间宴请核心供应链高管时表示，台积电今年必须全力运转，直接点出先进制程产能紧张现状。这一表态印证了业界对台积电 2nm 产能告急的判断。

据报道援引产业消息人士称，苹果已锁定首批 2nm 产能的一半以上，高通同为 2026 年主要客户。AMD 计划 2026 年启动基于 2nm 的 CPU 生产，谷歌和 AWS 则分别瞄准 2027 年第三季度和第四季度导入该工艺。英伟达更将目光投向 2028 年，其 Feynman AI GPU 预计采用台积电 A16 工艺，该工艺集成背面供电技术。

产能紧张局面预计将持续至 2027 年。AI 加速器与移动处理器同时争抢有限产能，而先进封装良率挑战进一步加剧供需失衡，机构投资者预计台积电 CoWoS 月产能 2026 年将同比增长超 70%，但仍难以满足市场需求。

移动芯片占据首发产能，AI 客户 2027 年大规模上量

据报道，台积电 2nm 和 3nm 工艺节点均面临产能限制，高性能计算与移动芯片正在争夺有限供给。2026 年 2nm 客户主要为苹果和高通。据 Wccftech 援引消息人士称，苹果已确保首批 2nm 产能的一半以上。

从 2027 年开始，通用 GPU 和定制 ASIC 将更广泛上量。分析指出，这包括 AMD 的 MI 系列 GPU、谷歌第八代 TPU 以及 AWS 的 Trainium 4。产业消息人士预计，台积电 2nm 家族将成为生命周期较长的节点，初期产能爬坡可能超过 3nm 世代。

N2 工艺将于 2026 年进入量产，N2P 和 A16 工艺随后在下半年跟进。其中 A16 工艺针对需要复杂布线和高密度供电的特定高性能计算产品。

英伟达跳过 2nm 直奔 1.6nm，押注背面供电技术

英伟达的工艺路线图显示出不同策略。据报道，该公司计划 2028 年推出 Feynman AI GPU，预计采用台积电 A16 工艺，该工艺特色为背面供电技术。

A16 工艺代表台积电 1.6nm 节点，专为高性能计算产品设计。背面供电技术将电源传输网络移至芯片背面，可改善信号完整性并提高功率传输效率，对大型 AI 加速器尤为关键。

这一时间表意味着英伟达可能跳过或仅小规模采用 2nm 工艺，直接转向更先进节点，反映出 AI 芯片厂商对制程技术的激进追求。

先进封装成新瓶颈，CoWoS 产能增长仍追不上需求

产能紧张不仅限于晶圆代工环节。报道指出，台积电正在升级先进封装生态系统。随着 AI 芯片全面进入 chiplet 架构和超大封装尺寸时代，单芯片设计已无法满足算力需求，CoWoS-L、SoIC 和混合键合技术实际上已成为标配。

据报道援引机构投资者消息，台积电目标 2026 年 CoWoS 月产能同比增长超过 70%，同时逐步验证下一代技术如 CoWoP（Chip-on-Wafer-on-PCB）和 CPO（共封装光学）。

但供需失衡仍是关键瓶颈。除了 2nm 代工产能紧张外，大规模系统级封装的良率提升是另一重大挑战。随着 AI 芯片封装尺寸持续扩大，维持高良率的难度显著上升，这可能进一步制约先进芯片的供应能力。