擴產並不只包含晶圓製造,還包括近年成為瓶頸的 先進封裝(Advanced Packaging)。AI晶片通常採用多晶粒(chiplet)架構,並整合高頻寬記憶體(HBM)與高速互連,因此封裝能力與產能同樣關鍵。
除了提高產能,AMD也正在強化供應鏈本身。
台灣在全球晶片產業中扮演關鍵角色,從晶圓製造、封裝測試到伺服器製造都高度集中。AMD的投資計畫正是利用這一完整產業鏈,加速AI系統的量產能力。
其中重要合作夥伴包括:
相關技術將支援以 EPYC CPU 與 Instinct GPU 為核心的大型AI運算叢集。
AI不僅帶來短期需求,也改變了整個資料中心市場的規模預期。
這個預測比AMD幾個月前的估計幾乎翻倍,原因在於AI工作負載對CPU需求遠高於過去預期。
即使GPU是AI訓練的核心運算單元,大型AI系統仍需要大量CPU負責:
隨著AI應用滲透到更多產業,這些基礎設施需求也會同步擴大。
綜合目前的動作,AMD的AI戰略可以歸納為幾個關鍵方向:
AI正在引發半導體產業數十年來最強勁的一波需求成長,而AMD正迅速調整策略迎接這場競賽。
從資料中心業務的爆發式成長,到對台灣供應鏈的大規模投資,再到與台積電合作擴大先進製程與封裝產能,AMD正在為AI基礎設施的長期競爭打下基礎。