美國制造:英偉達5000 億美元的服務器賭注

本周，Nvidia 及其合作伙伴 Amkor、富士康、SPIL、臺積電和緯創軟件宣布計劃在未來四年內在美國建造價值 5000 億美元的 AI 硬件。該公告包括實際 AI 處理器的生產、測試和包裝，以及組裝實際的 AI 服務器。但是，盡管該公告代表了構建價值五萬億美元的 AI 硬件的計劃，但它缺乏細節，這讓人懷疑它是否能做到。因此，我們決定仔細研究一下。

在美國構建本地 AI 供應鏈

臺積電已經承諾在其 Fab 21 制造工廠投資 1650 億美元，時間未知，因此可以肯定地說，有（并且將有）先進的制造能力來為 Nvidia 制造芯片。

支持 4nm 的 Fab 21 第一階段已經在量產，支持 3nm 的 Fab 21 第二階段預計將于 2028 年開始量產（在 Nvidia 計劃在臺灣量產其基于 3nm 的 Rubin GPU 后 1-2 年），支持 2nm/1.6nm 的 Fab 21 第三階段預計將在本十年末開始大批量制造芯片。

在封裝方面，TSMC 承諾在美國建造兩個先進的測試和封裝設施。

Amkor 正在建造一座耗資 20 億美元的先進封裝設施，建成并配備齊全后，將擁有 500,000 平方英尺（46,451 平方米）的潔凈室空間。本周，SPIL 還宣布將在美國建造一家封裝工廠，根據 Nvidia 的新聞稿，它還將擁有 500,000 平方英尺（46,451 平方米）的潔凈室空間。該公司沒有透露計劃的投資，但它可能會與 Amkor 的工廠處于同一位置。

以 Amkor 和 SPIL 的投資為例：TSMC 目前的先進封裝設施成本不到 20 億美元，而且由于需求量很大，它們無法滿足所有使用 CoWoS 和其他封裝方法的客戶的需求。

然而，兩座價值 20 億美元的 OSAT 工廠可能足以滿足 Apple、AMD 和 Nvidia 在美國制造的產品的需求。但是，您應該記住，Amkor 的工廠計劃于 2027 年開始運營，目前尚不清楚 SPIL 的工廠何時準備就緒。

除了芯片生產和封裝設施外，英偉達的合作伙伴還將在美國建造實際的 AI 服務器組裝廠。富士康打算在德克薩斯州休斯頓建廠，而緯創打算在德克薩斯州達拉斯建廠。兩家公司都計劃很快開始建設，并將在從現在起的 12-15 個月內開始制造服務器。

據《韓國郵報》報道，富士康子公司 Ingrasys 已投資高達 1.42 億美元，在德克薩斯州休斯頓附近購買了 349,000 米^2 的土地（是五角大樓占地面積的三倍）和一個 93,000 米^2 的設施（與典型的亞馬遜配送中心大小大致相同）。

該工廠似乎適合組裝 AI 服務器，盡管按照富士康的標準，它算不上什么大工廠。例如，富士康鄭州（又名 iPhone City）工廠擁有 140 萬米^2 的工廠空間。還值得注意的是，據彭博社報道，富士康還在建設其所謂的墨西哥最大的 AI 服務器組裝廠，預計耗資 9 億美元，并于 2025 年底或 2026 年初準備就緒。

緯創資聰設施的規模尚不清楚。需要注意的是，Nvidia 及其制造合作伙伴計劃部署 Nvidia 的 Omniverse 來模擬工廠運營并對其進行優化，并使用 Isaac GR00T 為這些設施開發自動化機器人系統。鑒于這些優勢，有理由預期新工廠將比已部署的工廠具有更高的效率。

什么是 5000 億美元的 AI 設備？

毫無疑問，5000 億美元是一筆過高的數目。但是，就 AI 硬件而言，這個數字實際上會變成什么呢？

根據經驗，AI GPU 的成本是 AI 硬件的一半，因此 Nvidia 預計在美國生產價值 2500 億美元的 AI GPU 和價值 2500 億美元的支持硬件。

一臺配備 8 個 B200 GPU、2 個 56 核 Intel Xeon 8570 處理器、2 TB DDR5 內存、30 TB NVMe 存儲、6 個 NVLink 交換機、8 個 Nvidia ConnectX-7 VPI 卡和軟件的不含稅成本為 593,000 歐元（670,000 美元）。5000 億美元可以為您提供超過 746000 臺 DGX B200 服務器。據報道，Nvidia 配備 78 個 B200 GPU 的 NVL72 機架售價 300 萬美元。花五萬億美元，您可以獲得 166,667 個 NVL72 機架。

您還必須質疑，富士康和美國的工廠（從現在開始運營 12-15 個月后開始運營）能否在接下來的三年內構建 746000 臺 8 路 DGX 服務器，或 16667 個配備 72 個 GPU 的機架。

為此，他們必須每年構建 249,000 個 8 路 DGX 服務器（每天 682 臺計算機），或每年構建 55,500 個 AI 機架（每天 152 個機架），這是很多。根據 DigiTimes Research 的數據，到 2024 年，AI 服務器的全球出貨量約為 639,000 臺。根據 TrendForce 的數據，AI 服務器的價值去年達到 2050 億美元。

在兩個設施中構建約 40% 的 2024 年 AI 服務器供應（通過 Omniverse 和高級機器人增強）是一項雄心勃勃的計劃。眾所周知，富士康和緯創將他們的設施設計為運行數十條并行生產線，而 100,000 米^2 的設施可以容納數十條專業化和高度自動化的生產線，因此他們很可能每年能夠生產數十萬臺 AI 服務器。

但是，到 2029 年，Nvidia 是否有可能在美國生產價值 2500 億美元的數據中心產品（包括 GPU、CPU 和網絡設備）？為了實現 Nvidia 在未來四年內在美國生產價值 2500 億美元的面向 AI 的芯片的宏偉目標，Nvidia 及其合作伙伴每年必須在美國生產價值 655 億美元的芯片。英偉達在 2025 財年的數據中心收益為 1150 億美元，因此，如果它以某種方式將其 55% 的服務器產品的生產轉移到美國，那么每年制造價值 655 億美元的芯片是可能的。

然而，考慮到臺積電的 Fab 21 第二階段將于 2028 年開始生產 3nm Rubin GPU，而 Amkor 的先進封裝設施有望在 2027 年開始運營，我們只能想知道 Nvidia 是否真的可以在 2026 年至 2027 年將其 55% 的數據中心生產轉移到美國。

雖然到 2029 年在美國生產 5000 億美元 AI 硬件的目標可能是一個過于雄心勃勃的項目，但 Nvidia 及其合作伙伴可能會在未來四年內生產價值數千億美元的 AI 硬件。