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在台积电Q2的业绩演示材料中，我们发现了一个明显变化，那就是他们首次披露了公司2nm的营收占比——3%。
据了解，首批采用台积电2nm工艺量产的智能手机芯片组将于下月开始上市，但这仅仅展现了这家台湾巨头的新一代工艺如今的受欢迎程度。在2026年日本技术研讨会上，台积电高级副总裁Kevin Zhang透露，2nm工艺的芯片流片量是上一代3nm工艺的四倍，这充分表明了众多企业对采用这一先进工艺的渴望。
台积电首款2nm工艺芯片N2于2025年第四季度开始量产，短短两个季度后，尽管尚未有商用产品出货，但其制造业务已贡献了公司晶圆收入的3%。幸运的是，随着Tensor G6有望成为智能手机行业 首款2nm SoC，以及 即将发布的iPhone 18 Pro和iPhone 18 Pro Max所搭载的A20 Pro芯片，台积电正迎来前所未有的市场需求浪潮。
N2 制程节点最终将被速度稍快的 N2P 版本所取代，性能提升可达 5%。据悉，骁龙 8 Elite Gen 6 和骁龙 8 Elite Gen 6 Pro以及联发科天玑 9600都将采用这一制程，其目的是为了在与 A20 Pro 的竞争中获得优势，即使这种优势微乎其微。
N2X计划于2027年推出，主要面向高端应用；DigiTimes 报道称，N2U预计将于2028年量产，并将服务于主流产品。虽然智能手机公司的订单在台积电总收入中所占比例较小，但其2nm工艺的大部分客户将是英伟达等AI GPU制造商。
果不其然，他们会想要独占全部芯片供应，迫使台积电再次面临与3nm工艺相同的供应瓶颈。这种永无止境的需求最终将迫使苹果在短短两代产品后放弃2nm工艺，转而采用1.4nm工艺，以避免任何可能影响其业务的芯片短缺风险。不幸的是，苹果和其他智能手机品牌预计不会从台积电获得任何特殊待遇，因为台积电的重心已逐渐转向非智能手机公司。
人工智能芯片贡献了台积电约三分之一的收入
IT 行业有一句古老的谚语，可能可以追溯到大型机时代：当电子元件和整个系统的价格超过需求时，你可以榨干这头摇钱树，但你无法割掉它的奶头。
任何兜售企业计算产品的人，无论是传统系统还是人工智能集群，都在竭力避免触怒那些“贝西”（指人工智能领域的巨头），同时也在尽可能快地榨取利润，因为人工智能系统的投资供应似乎永无止境，每个人都指望着从这股人工智能大趋势中大赚一笔。IT领域数万亿美元的新增投资能否最终奏效还有待观察，但如果超大规模数据中心、云平台建设者、模型构建者、新型云平台以及主权国家/地区的预算行动可以作为参考的话，那么到本十年末，人工智能将承担与人类同等的工作量。没有人真正知道这对全球经济及其文化意味着什么，至少我无法给出令人满意的答案，可能你也无法。
正是在人工智能时代（GenAI）带来的这股消费热潮中，台积电（TSMC）不得不进行产能规划。这家全球最大的晶圆代工厂不仅要与最大的客户沟通以获取产能规划数据，还要更深入地与这些客户的最大客户沟通，以了解市场动态。然后，台积电的高层会根据实际情况做出最佳预测。因此，台积电的营收和资本支出预测或许是衡量未来发展趋势的最佳指标。
目前，台积电首席执行官兼董事长魏志强尚未准备好更新其人工智能业务的预测。今年1月，台积电曾表示，预计其人工智能业务在2026年至2030年间的复合年增长率将达到50%中高段，这一数字相当惊人。魏志强在今天与华尔街的电话会议上没有给出更新后的数字，但他表示，这一数字正在增长，复合年增长率“越来越高”。
魏先生开玩笑说，尽管台积电对未来的可见性比以往更高，但所有这些数字仍然很模糊，因为客户希望锁定代工厂的产能，以免错过未来的人工智能机遇。
“记住，我相信每个客户都跟我说真话——每个客户都一样。但你把所有真话加起来，也未必是真话。所以我们必须做出一些判断。你明白我的意思，因为你笑了。因为所有客户都很强势，对吧？那是CEO的工作。CEO必须强势。所以他们会告诉我他们的需求量，我相信他们尽力告诉我真话。但我把所有真话加起来，也未必是真话。记住这个词。所以，是的，我们会非常谨慎地做出判断。结果可能不完全正确，但我们很谨慎，因为这笔钱数额巨大。”
这笔投资确实数额巨大。台积电在电话会议上宣布，将追加1000亿美元用于扩建其位于亚利桑那州的晶圆厂，使其在美国业务的总投资额在未来几年内达到2650亿美元。（我们尚不清楚具体是三年、四年还是五年，因为台积电目前还不确定客户希望产能提升多少以及提升速度如何。）但我们知道，这1000亿美元将用于在亚利桑那州新建四座晶圆厂，这些晶圆厂将专注于2纳米及更小尺寸的晶体管。
亚利桑那州目前正在建设一座3纳米晶圆代工厂，这原本就在计划之中，与台湾和日本新建的3纳米晶圆代工厂遥相呼应。该公司还在将现有的5纳米晶圆代工厂改造为3纳米晶圆代工厂，以提升该节点的产能。
如下所示，台积电3纳米制程的营收正在增长，但5纳米制程的营收仍然略高一些：
你还会注意到，这是 2 纳米工艺首次实现营收，营收为 12.1 亿美元。
这很大程度上要归功于AMD的“威尼斯”Epyc 9006 CPU和预计将于今年晚些时候推出的MI450 GPU。（实际上，或许就在下周AMD的“Advancing AI 2026”活动上……）其他产品也会随着产能和预算的允许陆续推出。我估计2纳米芯片比3纳米芯片更贵，而且制造风险也更大。但总得有人推动产能爬坡以提高良率，AMD现在正在这样做，就像几年前英伟达利用台积电4纳米工艺所做的那样。
魏提醒大家，建设这些晶圆厂需要五到七年时间，并非一朝一夕就能完成。这也是为什么台积电的年度资本支出低于其承诺支出额的原因。
为了让您更直观地了解情况，台积电2024年的资本支出为298亿美元，2025年则增长了37.4%，达到409亿美元。今年早些时候，台积电预计2025年的资本支出为520亿至560亿美元，而现在这一数字已上调至600亿至640亿美元之间。如果按上限计算，这意味着今年的资本支出将增长56.5%，这将消耗台积电在银行和股市中持有的1102.2亿美元现金及等价物的一半以上。
这笔资金的一部分用于提高 2026 年的产能，但一部分也用于提高设施和设备的价格，因为世界各地的需求都超过了供应，导致价格上涨。
我估计，新增资本支出中略低于一半是由于通货膨胀造成的，其余部分则用于超出原计划的实际产能扩张。总体而言，约70%的资本支出用于各类芯片（CPU、GPU、DPU、智能手机、嵌入式设备等）的前端晶圆生产，10%至20%用于芯片封装设施，剩余的10%至20%用于特殊产品。魏表示，未来这些比例将大致保持不变，并补充说，他很高兴看到英特尔的EMIB-T中介层技术取得了进展，因为它缓解了其CoWoS中介层封装供应的压力，而CoWoS的供应压力甚至超过了其芯片蚀刻供应。
这似乎表明台积电应该在CoWoS和目前正在快速发展的COUPE共封装光学器件方面投入更多资金。但台积电希望获得丰厚的回报，而高需求下的供应短缺意味着台积电可以推高价格。
截至6月的第二季度，12英寸晶圆当量（部分老工艺仍采用8英寸晶圆）出货量为434万片，同比增长16.6%，环比增长3.9%。单片晶圆收入为9271美元，同比增长14.6%，环比增长7.8%。难以置信的是，四年前单片晶圆收入只有现在的一半，而七年前，单片晶圆收入更是只有现在的三分之一。
显然，先进的工艺成本更高，利润也更高，尤其是在需求超过供应的情况下。
台积电公布的6月季度营收创历史新高，达402亿美元，同比增长33.7%，环比增长12%。但净利润增速是营收的2.2倍，同比增长74.7%至223.7亿美元，占营收的55.6%。
不难理解为什么台积电并不急于实现供需完全平衡。供不应求反而更有利可图。关键在于不要供过于求。否则只会助长英特尔晶圆代工和三星晶圆代工的气焰。三星晶圆代工得益于DRAM和HBM内存的蓬勃发展，资金雄厚，足以加速其CPU和GPU业务的扩张；而英特尔晶圆代工则可能蚕食台积电的封装业务。中芯国际（SMIC）拥有中国政府的支持，目前占据晶圆代工市场6%的份额，随着中国基本上无法使用台积电的高端芯片，其市场份额还将继续增长。台积电最终会面临竞争，就像英伟达一样。
在等待那一天到来之前，请深吸一口气，因为可能还需要四五年时间。
与此同时，台积电的“高性能计算”业务（包括各种数据中心 XPU、交换机 ASIC 和 FPGA，以及台式机和笔记本电脑 CPU 和 APU）发展迅猛，如今已远远超过台积电从智能手机电路中获得的收入，而智能手机电路多年来一直是其业务的主要驱动力。
具体而言，高性能计算（HPC）业务贡献了265.3亿美元的销售额，同比增长47.1%，其中服务器CPU和数据中心XPU占据主导地位。智能手机业务环比下降5.2%，但仍同比增长8.9%，销售额达到88.4亿美元。其他所有业务板块——包括物联网（IoT）、汽车、数字消费电子（DCE）以及军事/航空航天等——共贡献了48.2亿美元的销售额，同比增长23.4%。
大家都很想知道人工智能对台积电的销售增长贡献有多大。该公司过去会透露一些信息，让消费者可以做出合理的猜测，但几个季度前就停止了这种做法。我们出于兴趣，尝试估算了一下，请看：
我估计，台积电生产的AI训练和推理芯片在2026年第二季度的营收将达到133.1亿美元，同比增长68.3%，远高于台积电今年早些时候预测的50%至50%的复合年增长率。非AI高性能计算芯片（采用台积电对高性能计算的定义）的营收可能达到132.3亿美元，同比增长30.5%。如果我的模型正确，AI产品约占台积电总营收的三分之一，约占高性能计算业务营收的一半。
我很想知道人工智能究竟为利润贡献了多少，但我认为人工智能芯片几乎肯定比其他任何业务板块都更赚钱，即使它们采用的工艺可能非常古老，用途也比较冷门，但良率却极高。而且，这部分业务在台积电的业务中占比相对较小，即便单价很高，总利润也可能比不上人工智能产品。
（来源：编译自nextplatform ）
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