點知，三個月後嘅6月30日，晶片研究機構 SemiAnalysis 就喺 X（前稱 Twitter）上爆料，話呢個四晶片設計已經被取消咗。新嘅 Rubin Ultra 會縮水到得返兩粒計算晶片同8組 HBM4E 記憶體，物理尺寸同實際性能都大約減半。呢個消息一傳出，即刻喺晶片行業同投資界引起哄動。

重要嘅係：Nvidia 官方至今未有正式確認呢個取消消息。有市場參與者喺6月30日當日已經指出，SemiAnalysis 可能只係翻炒咗2026年4月已經出現過嘅供應鏈傳聞，唔係新料。事實上，台灣媒體《工商時報》同《鉅亨網》喺2026年4月初已經報道過呢個設計修訂。

台積電搞唔掂：CoWoS-L 封裝嘅物理極限

點解Nvidia要放棄呢個咁進取嘅設計？根由喺台積電嘅先進封裝技術。

• 原設計嘅4晶片封裝，尺寸大約係標準光刻極限（reticle limit）嘅7.5至8倍，製造良率同成本都係大問題。
• 台積電嘅 CoWoS-L 封裝製程，根本無辦法經濟咁處理咁大規模嘅多晶片互連。
• 喺4晶片（2+2排列）嘅配置下，封裝基板出現咗翹曲（warping）問題——基板向多個方向彎曲，導致計算晶片無法同基板完全接觸，信號傳輸即時失效。
• SemiAnalysis 將原因歸結為「製造執行方面嘅憂慮」，簡單講就係個設計太進取，現有嘅3nm製程同 CoWoS-L 封裝技術根本頂唔順。

業界估計（嚟自一位行業分析師嘅 LinkedIn 帖子），4晶片設計嘅封裝良率大約得 60% ；改用2晶片之後，良率預計會提升到 85% ，每張卡嘅成本大約可以降低 30% 。

為咗解決呢個問題，台積電正在開發一種叫 CoPoS（Chip-on-Panel-on-Substrate） 嘅新封裝方案，用大約310×310毫米嘅大型方形/矩形面板，取代大約300毫米嘅矽中介層。未來仲可以擴展到515×510毫米，甚至750×620毫米。

可惜嘅係，遠水救唔到近火。台積電嘅 CoPoS 預計要到2028年底至2029年初先能量產，完全趕唔切2027年 Rubin Ultra 嘅推出時間表。

新舊版本對比：縮水版性能減半，但仲係有3.5倍提升？

SemiAnalysis 爆料嘅新 Rubin Ultra，性能同記憶體規格同原設計嘅分別，可以睇下表：

有啲台灣業界消息（TrendForce / 工商時報）喺2026年4月已經報道過，供應鏈嘅規劃一直係以雙晶片設計為目標。呢啲分析認為，四晶片計劃可能只係Nvidia一個「理想目標式」嘅預先公布，由始至終都未達到量產可行性。

不過，Nvidia 據報打算用另一種方式達到原設計嘅性能：就係喺 電路板/系統層面 做手腳。佢哋會採用「2+2」配置，即係將兩個獨立嘅2晶片封裝，一齊安裝喺同一塊伺服器板上，以達到原本4晶片嘅吞吐量。

冰火兩重天：Near-term 冇問題，但長線競爭壓力浮現

SemiAnalysis 喺同一份報告入面，唔單止爆咗 Rubin Ultra 嘅料，仲對 Nvidia 嘅競爭環境做咗深入分析。佢哋提出三個層面嘅競爭壓力：

• Hyperscaler 自研晶片蠶食市場：Google 嘅 TPU、Amazon 嘅 Trainium、Microsoft 嘅 Maia ASIC，呢啲自行研發嘅晶片喺各自嘅雲端平台入面，正逐步取代 Nvidia GPU 嚟處理最大型嘅內部 AI 工作負載。
• ASIC 增長跑贏 GPU：TrendForce 嘅數據（由 SemiAnalysis 引用）顯示，2026年自訂 AI ASIC 嘅出貨量增長係 44.6% ，而通用 GPU 嘅增長只得 16.1% ——呢個係 AI 年代以來，ASIC 增長首次跑贏 GPU。ASIC 喺多年期嘅推理部署中，仲有 40–65% 嘅總擁有成本（TCO）優勢。
• CUDA 護城河正在被沖刷：SemiAnalysis 認為，Nvidia 嘅 CUDA 生態系統屏障正面對「緩慢但穩定嘅侵蝕」。Hyperscaler 不斷優化自己嘅軟件棧，而且硬件無關嘅框架（例如 Triton、ONNX Runtime、OpenXLA）亦降低咗擺脫 CUDA 嘅轉換成本。
• 獨立 AI 晶片公司加入戰團：Groq、Cerebras 同 Etched 呢啲公司，正專門針對數據中心推理市場推出自家嘅 ASIC，挑戰 Nvidia 嘅推理經濟效益。

有趣嘅係，同一日 SemiAnalysis 亦發表咗另一個睇法：Nvidia 2026年下半年嘅數據中心運算收入，可能會 比華爾街普遍預期高出 20% 。主要原因係 HBM4 嘅供應瓶頸已經解決咗。

呢個就係 SemiAnalysis 形容嘅「冰火兩重天」局面：短期業績好強勁，但旗艦產品路線圖就俾人打咗個折扣。

總結：Nvidia 嘅「超級晶片」夢，仲有排先實現

SemiAnalysis 呢份報告描繪咗一個好複雜嘅圖像：Nvidia 確實在製造上面對真正嘅限制，迫到佢哋要重新設計旗艦產品；但同時間，公司嘅短期收入勢頭仍然強勁。

Hyperscaler 自研晶片同硬件無關軟件嘅競爭威脅係真實存在嘅，而且有數據支持；不過 Nvidia 嘅主導市場地位，意味住呢啲風險係以年計、唔係以季計咁慢慢浮現嘅。

Rubin Ultra 嘅取消，到底只係一次單純嘅封裝技術失誤，定係 Nvidia 結構性競爭優勢被削弱嘅開端？一切取決於台積電下一代 CoPoS 封裝技術，能否做到 CoWoS-L 做唔到嘅多晶片規模化。

點知，三個月後嘅6月30日，晶片研究機構 SemiAnalysis 就喺 X（前稱 Twitter）上爆料，話呢個四晶片設計已經被取消咗。新嘅 Rubin Ultra 會縮水到得返兩粒計算晶片同8組 HBM4E 記憶體，物理尺寸同實際性能都大約減半。呢個消息一傳出，即刻喺晶片行業同投資界引起哄動。

重要嘅係：Nvidia 官方至今未有正式確認呢個取消消息。有市場參與者喺6月30日當日已經指出，SemiAnalysis 可能只係翻炒咗2026年4月已經出現過嘅供應鏈傳聞，唔係新料。事實上，台灣媒體《工商時報》同《鉅亨網》喺2026年4月初已經報道過呢個設計修訂。

台積電搞唔掂：CoWoS-L 封裝嘅物理極限

點解Nvidia要放棄呢個咁進取嘅設計？根由喺台積電嘅先進封裝技術。

• 原設計嘅4晶片封裝，尺寸大約係標準光刻極限（reticle limit）嘅7.5至8倍，製造良率同成本都係大問題。
• 台積電嘅 CoWoS-L 封裝製程，根本無辦法經濟咁處理咁大規模嘅多晶片互連。
• 喺4晶片（2+2排列）嘅配置下，封裝基板出現咗翹曲（warping）問題——基板向多個方向彎曲，導致計算晶片無法同基板完全接觸，信號傳輸即時失效。
• SemiAnalysis 將原因歸結為「製造執行方面嘅憂慮」，簡單講就係個設計太進取，現有嘅3nm製程同 CoWoS-L 封裝技術根本頂唔順。

業界估計（嚟自一位行業分析師嘅 LinkedIn 帖子），4晶片設計嘅封裝良率大約得 60% ；改用2晶片之後，良率預計會提升到 85% ，每張卡嘅成本大約可以降低 30% 。

為咗解決呢個問題，台積電正在開發一種叫 CoPoS（Chip-on-Panel-on-Substrate） 嘅新封裝方案，用大約310×310毫米嘅大型方形/矩形面板，取代大約300毫米嘅矽中介層。未來仲可以擴展到515×510毫米，甚至750×620毫米。

可惜嘅係，遠水救唔到近火。台積電嘅 CoPoS 預計要到2028年底至2029年初先能量產，完全趕唔切2027年 Rubin Ultra 嘅推出時間表。

新舊版本對比：縮水版性能減半，但仲係有3.5倍提升？

SemiAnalysis 爆料嘅新 Rubin Ultra，性能同記憶體規格同原設計嘅分別，可以睇下表：

有啲台灣業界消息（TrendForce / 工商時報）喺2026年4月已經報道過，供應鏈嘅規劃一直係以雙晶片設計為目標。呢啲分析認為，四晶片計劃可能只係Nvidia一個「理想目標式」嘅預先公布，由始至終都未達到量產可行性。

不過，Nvidia 據報打算用另一種方式達到原設計嘅性能：就係喺 電路板/系統層面 做手腳。佢哋會採用「2+2」配置，即係將兩個獨立嘅2晶片封裝，一齊安裝喺同一塊伺服器板上，以達到原本4晶片嘅吞吐量。

冰火兩重天：Near-term 冇問題，但長線競爭壓力浮現

SemiAnalysis 喺同一份報告入面，唔單止爆咗 Rubin Ultra 嘅料，仲對 Nvidia 嘅競爭環境做咗深入分析。佢哋提出三個層面嘅競爭壓力：

• Hyperscaler 自研晶片蠶食市場：Google 嘅 TPU、Amazon 嘅 Trainium、Microsoft 嘅 Maia ASIC，呢啲自行研發嘅晶片喺各自嘅雲端平台入面，正逐步取代 Nvidia GPU 嚟處理最大型嘅內部 AI 工作負載。
• ASIC 增長跑贏 GPU：TrendForce 嘅數據（由 SemiAnalysis 引用）顯示，2026年自訂 AI ASIC 嘅出貨量增長係 44.6% ，而通用 GPU 嘅增長只得 16.1% ——呢個係 AI 年代以來，ASIC 增長首次跑贏 GPU。ASIC 喺多年期嘅推理部署中，仲有 40–65% 嘅總擁有成本（TCO）優勢。
• CUDA 護城河正在被沖刷：SemiAnalysis 認為，Nvidia 嘅 CUDA 生態系統屏障正面對「緩慢但穩定嘅侵蝕」。Hyperscaler 不斷優化自己嘅軟件棧，而且硬件無關嘅框架（例如 Triton、ONNX Runtime、OpenXLA）亦降低咗擺脫 CUDA 嘅轉換成本。
• 獨立 AI 晶片公司加入戰團：Groq、Cerebras 同 Etched 呢啲公司，正專門針對數據中心推理市場推出自家嘅 ASIC，挑戰 Nvidia 嘅推理經濟效益。

有趣嘅係，同一日 SemiAnalysis 亦發表咗另一個睇法：Nvidia 2026年下半年嘅數據中心運算收入，可能會 比華爾街普遍預期高出 20% 。主要原因係 HBM4 嘅供應瓶頸已經解決咗。

呢個就係 SemiAnalysis 形容嘅「冰火兩重天」局面：短期業績好強勁，但旗艦產品路線圖就俾人打咗個折扣。

總結：Nvidia 嘅「超級晶片」夢，仲有排先實現

SemiAnalysis 呢份報告描繪咗一個好複雜嘅圖像：Nvidia 確實在製造上面對真正嘅限制，迫到佢哋要重新設計旗艦產品；但同時間，公司嘅短期收入勢頭仍然強勁。

Hyperscaler 自研晶片同硬件無關軟件嘅競爭威脅係真實存在嘅，而且有數據支持；不過 Nvidia 嘅主導市場地位，意味住呢啲風險係以年計、唔係以季計咁慢慢浮現嘅。

Rubin Ultra 嘅取消，到底只係一次單純嘅封裝技術失誤，定係 Nvidia 結構性競爭優勢被削弱嘅開端？一切取決於台積電下一代 CoPoS 封裝技術，能否做到 CoWoS-L 做唔到嘅多晶片規模化。