谁姆了英伟达的脖子？

，2018年才从HMC转向HBM道路，2020一年末中都会才开始扯装HBM2。

其中都会，SK海力士实质上HBM 50%市场竞争份额，而其独家储备给英伟达的HBM3E，愈来愈是牢牢托住了H100的销售存量：

H100 PCIe和SXM从新比如说版本皆用了5个HBM栈，H100S SXM从新比如说版本可超过6个，英伟达力推的H100 NVL从新比如说版本愈来愈是超过了12个。按照学术研究机构的报废，单颗16GB的HBM栈，装配成本就将近240美元。那么H100 NVL举例来说CPU中都会央处理器的装配成本，就将近3000美元。

装配成本还是小弊端，考虑与H100直接竞争的百度TPU v5和AMD MI300日后一扯装，后两者都只将选用HBM3E，陈能愈来愈加捉襟见肘。

遭遇激增的装配力，据说SK海力士已定出降低装配成本翻番的小目标，着手脚重建产线，摩托罗拉和IBM也对HBM3E摩拳擦掌，但在导体产业，重建产线从来不是一蹴而就的。

按照9-12个年末的生命期期待预计，HBM3E降低装配成本至少也受益六年末第二季度才能受益补充。

另外，就算克服了HBM的降低装配成本，H100能储备多少，还得看宏达电的大笑。

CoWoS：宏达电的宝刀

分析师Robert Castellano同一天做到了一个测算，H100选用了宏达电4N工艺技术（5nm）装配，一片4N工艺技术的12寸烧录定价为13400美元，并不一定可以切割成86颗H100中都会央处理器。

如果不考虑装配良率，那么每装配一颗H100，宏达电就能获155美元的盈利[6]。

但或许，大概H100给宏达电带来的盈利很似乎少于1000美元，因素就在于H100选用了宏达电的CoWoS烧录关键技术，通过烧录带来的盈利将近723美元[6]。

每一颗H100从宏达电十八厂内的N4/N5产线上下来，都会运送同在园区内的宏达电从新关键技术线上游戏二厂内，进行H100工业用中都会十分比如说、也至关重要的一步——CoWoS。

要理解CoWoS烧录的更为重要，一直要从H100的中都会央处理器设计讲起。

在消费级GPU产品中都会，CPU中都会央处理器一般都烧录在GPU内部的外围，通过PCB筒相互两者之间的电路传播信号。

比如图表中都会同属英伟达出品的RTX4090中都会央处理器，GPU内部和GDDRCPU都是从前烧录日后拼到石头PCB筒上，彼此单一。

GPU和CPU都遵循着弗里德里希··诺依曼指令集，其内部在于“存算复合”——即中都会央处理器处理数据集时，需从外部的CPU中都会调取数据集，存量化进行后日后传输到CPU中都会，一来一回，都会引发存量化的延迟。同时，数据集传输的“使用存量”也都会因此受限制。

可以将GPU和CPU的的关系比作北京的北京浦东和吴淞，中都会港两者之间的补给品（数据集）货运需依赖于南浦大桥，南浦大桥的货运存量重新考虑了补给品货运的效能，这个货运存量就是CPU数据集传输，它重新考虑了数据集传输的更快，也两者之间接影响着GPU的存量化更快。

1980年到2000年，GPU和CPU的“更快失配”以每年50%的流速提极高。假定，就算修了龙耀路大桥和上中都会路大桥，也不能充分利用北京浦东吴淞中都会港补给品货运的增长，这就引致系统设计存量化片中下，数据集传输视为了越加来越加引人注意的瓶颈。

CPU/GPU精度与CPU精度相互两者之间的贫富差距刚刚拉大

2015年，AMD在应用HBMCPU的同时，也针对数据集传输选用了一种创从新的克服拟议：把北京浦东和吴淞拼出去。

简单来说，2015年的Fiji指令集显托，将HBMCPU和GPU内部“切除”在了一起，把几块小中都会央处理器消失了一整块大中都会央处理器。这样，数据集足可效能就成倍提极高。

不过如上铭所述，由于装配成本和关键技术弊端，AMD的Fiji指令集并并没有让市场竞争卖掉账。但最深处求学的暴发以及AI体能训练对数据集足可效能不计装配成本的渴求，让“中都会央处理器切除”有了用武之地。

另外，AMD的不切实际固然好，但也带来了一个从新弊端——无论HBM有多少优势，它都需要和“缝合中都会央处理器”的从新关键技术烧录关键技术配合，两者唇齿相依。

如果说HBMCPU还能货比三家，那么“缝合中都会央处理器”所用的从新关键技术烧录，看来看去就只有宏达电数家能做到。

CoWoS是宏达电从新关键技术烧录全心的西端，英伟达则是第一个选用这一关键技术的中都会央处理器从新公司。

CoWoS由CoW和oS组合而来：CoW说明Chip on Wafer，指裸片在烧录上被拼装的过程，oS说明onSubstrate，指在薄膜上被烧录的过程。

传统烧录一般只有oS该集，一般在制造厂内商进行烧录工业用后，交给第三方线上游戏厂内克服，但从新关键技术烧录提极高的CoW该集，就不是线上游戏厂内能克服的了的。

以一颗完整的H100中都会央处理器为例，H100的裸片周围分布了多个HBM栈，通过CoW关键技术拼接在一起。但不只是拼接而已，还要同时构建裸片和栈两者之间的无线通信。

宏达电的CoW区分于其他从新关键技术烧录的举世闻名在于，是将裸片和栈放在一个硼对等层（表象是石头烧录）上，在对等层中都会做到互联地下通道，构建裸片和栈的无线通信。

类似的还有IBM的EMIB，区分在于通过硼桥构建互联。但数据集传输远远胜硼对等层，考虑数据集传输与数据集链路息息相关，CoWoS便成了H100的唯一选项。

这便是托住H100降低装配成本的另一只手脚。

虽然CoWoS精准度逆天，但4000-6000美元/片的天价还是报信了不少人，其中都会就包括富可敌国的苹果公司。因此，宏达电预备的降低装配成本相当依赖于。

然而，AI从新一轮突然暴发，供需平衡瞬两者之间被打破。

早在6年末就有传言说是，今年英伟达对CoWoS的装配力仍没超过4.5万片烧录，而宏达电月末的预估是3万片，日后加上其他摊家的装配力，降低装配成本空隙少于了20%。

为了以致于空隙，宏达电的阵仗不已是略有。

6年末，宏达电年末启用同在南科的从新关键技术线上游戏六厂内，亮无尘室就比其余线上游戏厂内的加出去还大，并愿意逐季提极高CoWoS降低装配成本，为此将部分oS外包给第三方线上游戏厂内。

但正如HBM扩产较难，宏达电扩产也需星期。现阶段，部分烧录仪器、零组件交期在3-6个年末少于，到月末同一时间，从新降低装配成本能转车多少仍是没知。

不存有的Plan B

遭遇H100的结构性紧缺，英伟达也不是只不过并没有Plan B。

在财报发行后的电话都会议上，英伟达就透露，CoWoS降低装配成本仍没有其他储备商参与认证。虽然并没说具体情况是谁，但考虑从新关键技术烧录的关键技术如此一来，除了宏达电，也就只有IBM先天不足的EMIB、摩托罗拉出发了很久一直等何必摊家的I-Cube能总算救人。

但内部关键技术愈来愈扯如同阵同一时间扯将，随着AMD MI300日后一扯装销售，AI中都会央处理器竞争壮大，确实能和IBM和摩托罗拉的关键技术磨合顶多，恐怕黄仁勋自己人格也是惴惴。

比黄仁勋愈来愈着急的似乎是卖掉还好H100的云服务制造厂内商与AI应运而生从新公司。毕竟的游戏让玩家放还好显托，也就是的游戏帧数少了20帧；大从新公司放还好H100，很似乎就丢掉了几十亿的盈利和上百亿的成交。

需H100的从新公司主要有三类：苹果电脑、亚马逊河这类云电讯公司；Anthropic、OpenAI这些应运而生从新公司；以及特斯拉这类大型科技领域从新公司，特斯拉的从新从新比如说版本FSD拟议就用了10000块H100组成的GPU集群来体能训练。

这还并没算上Citadel这类金融从新公司，以及卖掉还好的食品比如说版H800的中都会国从新公司。

根据GPUUtils的测算[7]，保守少于，现阶段H100的自给自足空隙超过43万张。

虽然H100存有并不一定的替代拟议，但在实质情况下都缺乏初步。

比如H100的同一时间代产品A100，定价只有H100的1/3左右。但弊端是，H100的精度比A100爆冷了太多，引致H100单位装配成本的算力比A100极高。考虑科技领域从新公司都是成百上千张起购，卖掉A100反而愈来愈亏。

AMD是另一个替代拟议，而且实质上精度和H100相差无几。但由于英伟达CUDA环境保护的同一时间哨，选用AMD的GPU很似乎让开发生命期变得愈来愈长，而选用H100的竞争对手脚很似乎就因为这点星期差，和自己拉出了贫富差距，甚至上亿美元的投资血本无归。

在此之同一时间引致，一颗整体废料装配成本3000美元的中都会央处理器，英伟达直接加个零摊，大家居然都放着卖掉。这似乎是黄仁勋自己也并没想到的。

而在HBM与CoWoS降低装配成本改善在此之同一时间，卖掉到H100的步骤似乎就只残存了一种：

等那些靠说是逼融到花钱卖掉了一堆H100的应运而生从新公司停业，然后接盘他们的二手脚GPU。

本铭作者：何律衡，来源：远川科技领域，原铭结尾：《谁托了英伟达的脖子？》

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