半導體一周要聞  2025.2.10- 2025.2.14

1. 臺積電斷供，16and14nm及以下工藝受到嚴格限制

臺積電最近對中國大陸的集成電路（IC）設計公司實施了一系列嚴格的供應限制，特別是針對16/14納米工藝的產品。

這一決策與美國商務部工業與安全局（BIS）最新發布的出口管制法規密切相關。根據這一新規，自2025年1月31日起，如果16/14nm及以下工藝的相關產品不在BIS白名單中的“approved OSAT”進行封裝，并且臺積電沒有收到該封裝廠的認證簽署副本，這些產品將被暫停發貨。

臺積電將為已在BIS白名單中的芯片設計企業代工，對于不在BIS白名單中芯片設計企業（包括大陸及境外企業），需向美國商務部提交申請，或最終封裝需轉交至“approved OSAT”清單中的企業進行封測。如果最終封測OSAT不在白名單內的，臺積電將暫停發貨。

根據BIS的最新清單顯示，有33家IC設計公司獲批，這些公司均來自知名的西方半導體企業。

集邦咨詢的最新研究顯示，隨著DeepSeek發布高效的AI模型，如DeepSeek-V3和DeepSeek-R1，終端客戶將更加注重AI基礎設施的合理性，減少對GPU等硬件的依賴，轉向高效軟件運算模型。同時，CSP可能會擴大使用自家ASIC基礎設施以降低成本。預計2025年后，AI行業對GPU芯片的需求將發生變化，中國AI市場將重點發展自主AI芯片和軟件優化，以適應國際形勢變化，滿足國內數據中心建設需求，推動AI應用的多元化和商用化。

2. 芯流獨家：DeepSeek正尋找芯片設計人才開啟自研，與OpenAI的對決剛剛開始

據知情人士透露，DeepSeek籌劃自研芯片，正廣泛尋找芯片設計領域人才，自研芯片為端側還是云側尚不確定。

DeepSeek或成為繼OpenAI之后又一家跨界“造芯”的頭部AI企業，兩大科技公司同步押注芯片自研，標志著大模型競爭正式進入“算力自主化”深水區。

而根據路透社報道，OpenAI在24年就聯合博通、臺積電開發其首款自主設計的推理芯片，用于支持其人工智能系統，計劃于26年推出第一款AI芯片。

除此之外，OpenAI還計劃在采用英偉達芯片的基礎上，增加采用AMD芯片，以滿足其激增的基礎設施需求。

隨著AI技術的快速發展，業內對高算力的需求呈現爆發式增長，人工智能領域，芯片是不可或缺的核心“引擎”。

作為業內領先的AI模型研發企業，DeepSeek和OpenAI模型在訓練和推理階段對芯片的依賴度極高，同時現有的芯片解決方案在性能和成本上存在一定局限性。

3. DeepSeek讓多地智算中心停建，業界總結回應

業內反饋，今年國內智算市場將呈現六個特點：

1）訓練市場上智算大單將減少，大型智算中心項目決策，將觀望半年到一年。

2）在推理市場，可用性高且廉價的大模型，讓普通企業的需求爆發。云大廠的推理服務增長。企業內部1~20臺私有化部署將爆發。

3）算力需求從集中式走向碎片化，總體智算市場仍有望增長，智算中心也不會停建。

4）推理對算力要求降低，利好國產化算力。之前部分空置的國產智算中心，有望被運營起來。

5）采用液冷技術的智算中心，急迫性降低。

6）英偉達股價“命系”GPT5，國內市場需求仍很緊俏。

全球人工智能市場有以下特點：

1) 智算大單將觀望半年以上

“智算大單會銳減。”一位服務器資深人士對數智前線判斷。

業界的一個共識是，被OpenAI“忽悠”要建10萬卡或50萬張卡集群的事情，現在沒有那么急迫了。

2) 推理市場，公有云大廠都很急迫 

“從推理市場來看，過去一年，大模型落地，還未真正進入推理及各行業應用爆發式增長階段。”有智算人士說，DeepSeek的低成本可能會推動各行業的智能應用加速進入爆發式成長期。

在推理市場，一塊是公有云，一塊是私有云。

公有云是大廠的天下，ChatGPT推出兩年后，大廠都很急迫。在美國，DeepSeek R1開源模型一經推出，微軟、亞馬遜AWS甚至快于中國云公司，官宣提供相關服務，他們早就期盼推理市場的到來。

根據分析師Ben Thompson的分析，此前，微軟與OpenAI漸行漸遠的核心經濟原因在于，微軟對提供推理服務感興趣，但不太愿意為1000億美元的數據中心買單，因為這些模型在商業化之前可能已被蒸餾、復制，變得廉價。

除了公有云大廠，業界推測DeepSeek自身也有可能提供類似服務。多年前，MongoDB是一個開源數據庫，最后它自己變成了SaaS服務。“大廠把這些開源模型拿過去，一分錢不會給你的。美國公有云早就利用大量開源軟件來掙錢——這個故事會在國內重演。”一位云計算資深人士分析。

3) 爭奪私有化部署市場

企業將要建設“自己的小型智算中心”，部署1~10臺服務器（百卡之內），或10來20臺服務器（百卡規模）。“這也是今年所有IT企業主推給客戶的方向。”資深服務器人士分析。未來幾個月中，各企業將在應用上做驗證，各顯神通。

“為什么是私有化部署？比如一個律師事務所，能把跟客戶的合同丟進公有云上嗎？這就泄密了，所以有很多私有化部署的商機會出來。”云計算資深人士說。

4) 業界對智算市場謹慎樂觀

如果2025年智算大單減少，私有化部署的碎片化訂單增多，中國智算市場整體是升還是降。

不少人謹慎中保持樂觀。“如果今年小企業買個一臺二三十萬元，再大一點的企業買兩三百萬，1萬家企業就300個億了。我反而覺得這個數據會逐年增加。”上述資深云計算人士說。

5) 英偉達股價“命系”GPT5

一個值得關注的現象是，雖然目前美國各大廠，微軟、谷歌、Meta和xAI都沒有要削減資本支出（Capex），但這幾家企業都在做自己的芯片。

一位芯片資深人士告訴數智前線，“英偉達現在毛利率達到90%，有點太高了。它的股價早就需要調整了，整個行業的錢都被他賺走了，本身不太合理，也是不可持續的。”

“產業不會讓一個人躺太久，你不可能總是躺贏。”上述智算人士說，“英偉達這些年雖然沒有躺過，但本質上已經十多年沒有推出像CUDA那樣革命性的東西了。”CUDA通過提供豐富的開發工具、庫函數和社區的生態支持，把產業效率提得很高。

6) 國產算力如何抓住機會

在全球市場上，美國三家推理芯片Groq、Cerebras、SambaNova，都宣稱性能是H100的幾倍，它們已支持DeepSeek-R1-Distill Llama-70B模型，并提升推理速度。

國產算力如何抓住這次機遇？業界認為，關鍵在于與軟件結合，提升推理效率。

另一方面，“你看海外企業和開發者，都在用腳投票使用DeepSeek。在這種情況下，國產算力有沒有可能跟著大模型一起出海？”上述智算人士說，“別光盯著國內市場。

大模型也將倒逼芯片進行重新設計。DeepSeek的論文或相關報道中，已提到了對芯片重新設計的要求。比如，DeepSeek的技術架構和優化策略，為SoC芯片的設計提供了新思路，也在推動邊緣計算芯片的發展，并進一步促進定制化AI芯片。

7) 未來競爭更為激烈

但業內坦言，AI被美國公司炒成一個很貴的東西，準備拿來收割。現在DeepSeek跳出來，實現了極低成本，一大波人一哄而上，都來嘗試。但AI業務應用層面還處于早期，各行業懂業務又懂AI技術的人才太少，如果短期內做不出爆款AI應用，大家就只能淺嘗輒止，實驗性地折騰一下。

與此同時，DeepSeek后續版本能否繼續保持跟海外大模型同等的進化速度？DeepSeek在進步的同時，競爭企業也都在研究。

馬斯克近日評價DeepSeek時，在承認DeepSeek很棒的同時，也稱“很快你就會看到，像xAI這樣的公司，會發布比他們更先進的模型”。等這些企業快速結合了DeepSeek技術，再加上領先算力支持，進化也會加快。

4. 路透：OpenAI今年將完成首款自主研發的AI芯片設計，明年量產 

消息人士告訴路透，這家ChatGPT開發者將在未來幾個月內完成其首款內部芯片的設計，并計劃送往臺積電進行制造。將第一個設計送入晶圓代工廠進行制造的過程稱為“流片”。OpenAI和臺積電不予置評。最新消息顯示，OpenAI有望在2026年實現在臺積電實現量產的目標。典型的流片成本高達數千萬美元，大約需要六個月才能生產出成品芯片，除非 OpenAI 為加快制造支付更多費用。

美國 OpenAI 在自研 AI 芯片方面主要有以下合作： 

? 與博通合作：博通作為全球領先的半導體公司，擁有豐富的芯片設計經驗。OpenAI 已與博通合作數月，專注于推理芯片的開發。博通幫助 OpenAI 將芯片設計適配制造需求，并優化了芯片的設計元素，以便在芯片間和系統間更快地傳輸信息，這對大規模 AI 系統中眾多芯片協同工作至關重要。

 ? 與臺積電合作：臺積電作為全球最大的半導體代工廠，是 OpenAI 制造芯片的關鍵合作方。OpenAI 首款自研芯片預定了臺積電的 A16 工藝制程，用于制造 AI 芯片，專為 Sora 視頻應用打造。OpenAI 通過博通與臺積電確定了制造能力，計劃在 2026 年制造其第一款定制芯片，但時間表可能會有變動。

 ? 與 AMD 合作：OpenAI 計劃通過微軟的 Azure 云服務使用 AMD 芯片，借助 AMD 的新款 MI300X 芯片在訓練和推理工作負載上實現多樣化，進一步減少對英偉達的依賴。 

5.  科技巨頭2025年繼續巨額資本開支

據估計，微軟、亞馬遜、谷歌和Meta 2024 年的總資本支出將達到2460億美元，高于2023年的1510億美元。而2025年的支出可能超過3200億美元。在科技巨頭們如此高額的資本支出中，GPU的采買將占據很大一部分，10萬卡級別的集群正逐步成為AI計算的標配。

6. 蒸餾是種從更強的模型中提取知識的方法

蒸餾是一種從更強的模型中提取知識的方法：你可以給教師模型（teacher model）輸入數據，記錄它的輸出，并用這些數據訓練學生模型（student model）。這就是GPT-4 Turbo從GPT-4演化而來的方式。

一般來說，公司只能對自己的模型進行蒸餾，因為他們有完整的訪問權限。但如果愿意，仍然可以通過API訪問，甚至通過對話界面（chat clients）進行非正式蒸餾。

蒸餾通常違反OpenAI等公司的服務條款，唯一的防范方法是直接封禁IP或者限制API訪問。但這仍然是一種普遍存在的訓練策略，也正因如此，我們才看到越來越多的模型在逼近GPT-4o的質量。我們無法100%確定DeepSeek是否對GPT-4o或Claude進行了蒸餾，但老實說，如果他們沒有這么做，那才奇怪。

OpenAI、Anthropic和Google也在用蒸餾優化推理模型，以便在面向消費者的應用中運行得更高效。但從壞的方面來看，他們承擔了所有頂級模型的訓練成本，而其他公司則“免費使用”這些成果。

實際上，這可能是微軟與OpenAI漸行漸遠的核心經濟原因。微軟對提供推理服務感興趣，但不太愿意為1000億美元的數據中心買單，因為這些模型在商業化之前就可能已經被蒸餾、復制，變得廉價。

7. 2025年晶圓代工增速降至20%，AI與先進制程成關鍵動力

根據Counterpoint Research的預測，2025年芯片代工廠的增長率可能達到20%，主要由臺積電和趕上人工智能浪潮的小型競爭對手引領。這一預測顯示，增長速度比去年略有放緩。該分析機構表示，2024年芯片行業的代工部門增長了22%，主要受益于從2023年的低迷中反彈。

Counterpoint分析師Adam Chang告訴《國際電子商情》姊妹平臺EE Times：“我們預計2025年晶圓代工廠的整體利用率將在80%左右，先進節點的利用率將高于成熟節點。在中國本土化努力的推動下，該國成熟節點代工廠的需求預計比非中國同行更強勁。”

Chang還指出，由于臺積電繼續受益于高端智能手機需求和超大規模公司的人工智能相關訂單激增，先進節點（5/4納米和3納米）的行業利用率預計將保持在90%以上。所謂的超大規模公司，指的是像亞馬遜、微軟和谷歌這樣提供廣泛云計算和數據服務的公司。

根據Counterpoint的預測，2025年之后，晶圓代工行業有望保持穩定增長，從2025年到2028年，復合年增長率將放緩至13%-15%。

報告稱，這一長期增長主要得益于3納米、2納米及以下先進節點技術的發展，以及CoWoS和3D集成等先進封裝技術的加速采用。這些技術進步將成為未來3-5年行業增長的主要動力，主要由高性能計算和人工智能應用需求的增長所驅動。Counterpoint認為，臺積電將繼續引領行業，利用其技術優勢塑造行業趨勢。

臺積電在全球代工市場中占有超過60%的份額，緊隨其后的是三星和英特爾。預計臺積電在2025年的資本支出將在380億至420億美元之間，較去年的298億美元有所增加。

根據行業組織SEMI的預測，芯片代工廠將繼續在半導體設備采購中占據主導地位。該機構的數據顯示，今年晶圓代工行業預計將以10.9%的年增長率增加產能，從2024年的每月1,130萬片晶圓增長到2025年創紀錄的1,260萬片。

8. OpenAI聯合創始人發文闡述三大觀點

面對來自DeepSeek的壓力，OpenAI聯合創始人Sam Altman在2025年2月10日凌晨發布了一篇關于AI經濟學的觀察文章，且提出了三個主要觀點。

這些觀點包括：一是算力為王和Scaling Law的重要性。Altman堅持“算力為王”和“Scaling Law”的核心理念，認為算力的提升和模型規模的擴大仍然是推動AI發展的關鍵因素。

Altman表示，AI模型的智能大致等于用于訓練和運行它的資源的對數。這些資源主要是訓練算力、數據和推理算力。似乎你可以投入任意金額并獲得持續且可預測的收益；預測這一點的擴展定律在多個數量級上都是準確的。

二是AI成本的快速下降。在成本方面，使用特定水平AI的成本每12個月下降約10倍，較低的價格會促進更多使用。從2023年初的GPT-4到2024年中期的GPT-4o，每個token的價格下降了約150倍，這證明了成本下降的趨勢。摩爾定律曾以每18個月2倍的速度改變世界，而AI成本的下降速度更加強勁。

三是未來社會經濟價值的超指數增長。AI技術的成本下降不僅帶來了技術層面的進步，還引發了超指數級的社會經濟價值增長。即更低的成本使得AI技術能夠更廣泛地應用于各個領域，從而推動社會整體的智能化水平。Altman強調了AI技術對社會經濟價值的巨大貢獻，并預測這種增長將遠超當前的預期，“這導致我們看不到指數增長的投資在近期會停止的理由。”

目前，DeepSeek對OpenAI形成了一些挑戰，主要體現在以下幾個方面：

一是開源策略的沖擊：DeepSeek通過開源模型和極低的訓練成本吸引了大量中小企業和開發者，直接沖擊了OpenAI的付費API訂閱模式。這種開源策略不僅降低了AI技術的使用門檻，還削弱了OpenAI的市場競爭力和盈利前景。

二是成本效益的優勢。DeepSeek的訓練成本遠低于OpenAI，其API服務價格比OpenAI便宜95%，這使得DeepSeek在成本效益上具有顯著優勢。這種低成本模式可能迫使OpenAI調整其商業模式以保持競爭力。

三是技術優勢的挑戰：DeepSeek-R1 在后訓練階段大規模使用了強化學習技術，在僅有很少標注數據的情況下極大提升了模型的推理能力，在數學、代碼、自然語言推理等任務上，測評性能與Ope-nAI開發的GPT-o1模型正式版接近。

9. 中芯國際2024年收入增近三成，首次突破80億美元，2025年指引收入優于同業

中芯國際2月11日盤后發布2024年第四季度未經審核業績。

公告顯示，中芯國際2024年第四季度銷售收入約為159.17億元，同比增長31%，環比增長1.7%。全年來看，2024年度中芯國際銷售收入為577.96億元（80.3億美元），同比2023年增長27.7%，這也是中芯國際全年收入首次突破80億美元。

2024年度，中芯國際平均產能利用率為85.6%。但正如中芯國際聯席CEO趙海軍此前預計，2024Q4由于新增產能并且相應產能驗證需要時間，當季產能利用率以及出貨量均受到影響。

公告顯示，其月產能從2024年第三季季末88.42萬片折合8英寸標準邏輯，進一步增加至2024年第四季季末的94.76萬片。

產能利用率則從Q3的90.4%降至Q4的85.5%；Q4銷售晶圓數量折合8英寸標準邏輯為199萬片，環比減少約6.1%

由于新廠開辦，2024年第四季度中芯國際資本支出為16.6億美元，較Q3增加約4.8億美元。2024年全年，中芯國際資本開支約為73.3億美元。

相應的資本折舊攤銷也有所增加，其中2024年Q4折舊及攤銷為8.49億美元，環比增加2.2%。2024年全年的折舊及攤銷同比增加21.3%。

在收入端，以地區劃分，中國區市場對中芯國際的重要性進一步提升。2024年Q4中國區的收入占比從Q3的86.4%，進一步提升至89.1%。而美國及歐亞區市場占比減少。

群智咨詢（Sigmaintell）半導體事業部資深分析師楊圣心此前接受《科創板日報》記者采訪表示，中國大陸晶圓廠目前產能利用率較飽滿，但隨著大陸市場更多新廠投產，行業產能利用率將可能重新回落，不過相對而言，22/28nm、40nm制程受影響較小，而55nm及以上制程受影響相對顯著。由于芯片設計行業對工藝成熟度、產能供應穩定性等方面的要求，規模較大的晶圓廠的確具備訂單獲取的顯著優勢。

分析認為，2025年AI將成為晶圓代工需求的重要拉動因素。

10. 2025年分析師預測2納米將成為焦點

對于英特爾和AMD等其他商用芯片供應商來說，他們面臨的挑戰將來自采用全新2納米工藝制造的加速器，但這些加速器可能要到2026年才會出現。

盡管AI功能的應用進展緩慢，但PC和邊緣端的NPU競賽仍將繼續

代工業務競爭更加激烈，首批2nm器件將出貨

臺積電在市場中占據主導地位，但在先進的代工制造領域，它將面臨嚴峻的競爭。英特爾、三星和新入局者Rapidus都將尋求獲得采用全新2nm代工工藝的客戶。英特爾將率先推出其18A工藝，我們預計首批2nm設備將于2025年出貨，首先是英特爾的Panther Lake芯片。

英特爾卷土重來

英特爾的18A工藝為其陷入困境的產品線改進奠定了基礎，而Panther Lake將是這一改進的首次真正考驗。英特爾在2024年面臨諸多挑戰，特別是其AI加速器產品（Gaudi3），并且英特爾不會在2025年推出AI加速器產品，而是暫時退出該市場，計劃在2026年以Jaguar Shores重返市場。由于其AI收入極低，因此這一舉措不會產生實質性影響。英特爾更加節能的設計和18A工藝可能會使其扭轉局勢，但其反彈的高度將取決于下任首席執行官的戰略和工藝質量。

邊緣AI的興起趨勢正在重塑市場格局，但它對英偉達構成了多大的威脅？AI架構的未來走向何方？從英特爾邁向2納米制造工藝，到RISC-V和ARM的崛起，芯片領域正在迅速演變。在這種環境下，英偉達的主導地位會受到挑戰嗎？