英特尔要为老黄代工?黄仁勋透露:正在考虑使用英特尔代工厂

2022 年 3 月 25 日 新智元



  新智元报道  

编辑:LRS

【新智元导读】英伟达CEO黄仁勋最近表示正考虑使用英特尔代工厂,一旦合作达成,那生产的显卡堪称芯片界的燕「双英」,但也有分析师表示这只是个客套话。


什么?英伟达竟然要和英特尔合作了?

 

黄仁勋在近日一场在线发布会上,透露出他们将会考虑采用英特尔的代工服务,并表示,英特尔也非常有兴趣让英伟达使用他们的代工服务。

 

 

不过,就目前所公布的消息来看,英伟达并不会很快就把芯片交给英特尔代工,双方围绕芯片代工服务的谈判可能还需要一段时间。

 

老黄表示,毕竟这不是上超市买瓶牛奶那么简单。双方需要大量的时间进行深入的谈判,包括供应链的整合等等。英伟达过去几年同台积电和三星之间的合作也经过了多年的发展,他们对与英特尔的合作也持开放态度,对于英特尔方面的努力也感到十分高兴。

 

消息一出,英特尔股价一度上涨2.5%,收盘时股价回落。

 

但外界对此次合作也表示十分担忧,英伟达毕竟和英特尔在多个领域都是竞争对手。

 

 

不管是英伟达在Grace CPU研发上的努力,还是英特尔即将发布的DG2显卡,都能看到双英打算在「敌方阵营」抢占地盘。

 

对此,老黄的回应是,他们一直都在同英特尔有紧密的合作。早在他们公布路线图之前就已经向英特尔分享了路线图,英特尔知道他们的很多秘密,AMD也知道,但英伟达足够成熟,也意识到他们需要合作。

 

老黄还说,英特尔需要学会调整自己来适应客户的需求,因为芯片代工并非是英特尔的专长,不过进入代工领域也是英特尔必须要做的事。

 

 

一些分析人士认为,黄仁勋提及与英特尔的合作可能是「客套话」。

 

Bernstein分析师Stacy Rasgon表示,「选择英特尔对于英伟达而言是一种选择,而且说这话也不会付出任何代价。但现在你仍然无法知道任何有关双方将会如何合作的信息。」

 

Gartner分析师盛陵海表示,「任何可能性都是存在的,对于英特尔来说,它现在迫切需要用x86架构来吸引代工客户,否则很快就会被arm赶超。」

 

所以英伟达到底对英特尔动真感情了吗?

 

英特尔转型代工


纵观历史,英特尔并不是一个「正经的」代工厂。

 

牙膏厂曾经拥有世界上最先进的技术,以一己之力与全世界简单指令集抗衡,利用自己的市场规模以及与微软的合作,称霸全球计算机CPU市场。

 

2008年时,英特尔就对外公开宣称要开放代工业务,在2013年的时候又称要对所有芯片企业开放芯片代工业务,而且也的确给LG和展讯等厂商生产过芯片,但限制很多,不能代工所有类型的产品,价格也比市场价高,所以体量一直不是很大。

 

对于庞大的英特尔来说,代工一直都是可有可无的状态。英特尔自身的芯片需求就已经很大了,生产线上光自身这块业务的产能已经跑满了,同时英特尔自身的芯片研发、生产一条龙服务的话,产能越大越能摊薄成本,有利于英特尔挣取更多的利润。

 

因为英特尔自身一直坚持IDM(垂直整合制造)模式,也就是自己设计、自己生产、自己封测,不需要别人帮助自己代工,并且靠x86架构英特尔已经能躺着挣钱了,何必代工打苦力,也没有太大兴趣帮助别人,自给自足了。

 

船大难掉头,进入移动时代以后,习惯挤牙膏的英特尔反而被甩下去一大截。

 

随着AMD的崛起,服务器市场和桌面处理器都被农企锤得没脾气,卖的又便宜,核心还多。

 

 

而且ARM阵营对英特尔的市场也是虎视眈眈,过去苹果电脑一直依赖英特尔的芯片,但新品M1芯片的表现良好,也说明了ARM不光可以占领移动端,对于PC端来说也可以大有作为,而且微软也表示了对ARM的支持。

 

英特尔腹背受敌的同时,坏消息又传来,工艺进展不顺,投入市场的仍然是老旧的14nm,难产的10nm芯片直到2021年才发布,而使用7nm技术生产的芯片则要等到2023年才能问世。

 

相比之下,2020年AMD就已经发布7nm的Zen3了,今年还将发布5nm的Zen4。

 

 

不过英特尔的技术底蕴不容小觑,英特尔工艺在目前10nm节点上晶体管密度已经达到了已经达到了1.06亿/mm²,略超三星与台积电在7nm上分别0.95亿/mm²和0.97亿/mm²的密度。而在下一代7nm的节点,英特尔目标将晶体管密度提升至1.8亿/mm²,如果计划达成,其密度不仅将超过目前台积电最新的5nm工艺,更大幅甩开三星的5nm。

 

但不可否认的是,英特尔的市场地位正在逐年下降,去年背靠自有工厂,靠着现货的优势和AMD还能抗衡一番,但接下来怎么办?

 

2021年,英特尔新任CEO基尔辛格(Pat Gelsinger)上任就宣布了英特尔IDM 2.0战略,计划重新成为全球芯片制造第一。打算在美国本土投资200亿美元建立两座芯片工厂,成立英特尔代工服务部门,负责为其他厂商代工芯片。

 

芯片厂在去年9月25日正式动工,建在英特尔位于亚利桑那州钱德勒的Ocotillo园区,计划2024年投入运营。

 

 

去年7月Inel Accelerated大会上,基尔辛格透露已与AWS签约,亚马逊将成为第一个使用英特尔代工服务(IFS)封装解决方案的客户。同时,高通也将采用Intel 20A制程工艺技术,这一技术预计将在2024年推出。

 

 

2022年初,基尔辛格又重拳出击:宣布投资可能增加到1000亿美元,建立8座工厂,计划在美国俄亥俄州建造全球最大的芯片制造基地。但是否会继续建造其他6座晶圆厂,关键要看英特尔代工服务需求情况。英特尔还把苹果M1开发团队领导者Jeff Wilcox也挖回来,负责所有SoC架构设计。

 

如果这次再拿下英伟达的订单,不光可以「偷师」一些显卡技术,或许也将改变英特尔在晶圆制造领域的被动局面。

 

台积电还不够


在采访会上,黄仁勋曾提及,英伟达目前的主要代工厂包括台积电和三星,并未提及英特尔。

 

但他也提到,造一座像台积电规模的代工厂并不适合胆小的人,台积电在全球范围内和超过300个公司合作。

 

英特尔代工厂有可能发展成台积电规模吗?

 

台积电是一个纯粹的代工厂,自己并不会设计完整的芯片,虽然他们做很多模块的能力可能远强于设计厂商。但由于台积电「只做代工」的商业定位,客户才不会有后顾之忧,才会放心把订单给台积电。

 

当年英特尔就是防止自己的技术泄露,才采用IDM模式生产芯片。如今,英特尔一方面代工,另一方面还要生产自有品牌的芯片,一些大厂很难放心把设计文件交给英特尔,所以很难说英特尔代工厂能否发展到台积电的规模。

 

 

不过台积电的火爆市场也说明了,客户生产芯片需要排队。

 

为争夺台积电5nm产能,截至去年第四季,英伟达已支付90 亿美元的高额预付款确保产能,今年第一季还将支付17.9亿美元,总金额已超过100亿美元。

 

英伟达新一代显卡 GeForce RTX 40 将内建 Ada Lovelace GPU,与AMD同样采用台积电 5 nm制程,英伟达砸下巨资,主要是为了确保 RTX 4080、4090 及其他 RTX 40 系列 5nm产能。

 

 

有分析师认为,英伟达砸钱抢台积电产能,原因在于 GPU 是其主要营收来源,若销售欠佳对营运将是重大打击。并且据分析机构数据显示,英伟达去年占台积电营收约 5.8%,是第七大客户。

 

高昂的费用,产能不足,或许也是英伟达拥抱英特尔的一个理由。

 

但,双英能否合璧,远远还是一个未知数。


参考资料:

https://www.bloomberg.com/news/articles/2022-03-23/nvidia-ceo-to-look-at-intel-for-foundry-says-shift-will-be-hard

https://wukong.toutiao.com/question/6834331881677259023/



登录查看更多
0

相关内容

英特尔公司是世界上最大的半导体公司,也是第一家推出x86架构处理器的公司,总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉。由罗伯特·诺伊斯、高登·摩尔、安迪·葛洛夫,以“集成电子”之名在1968年7月18日共同创办公司,将高级芯片设计能力与领导业界的制造能力结合在一起。 维基百科
阿里云发布《中国云原生数据湖应用洞察白皮书》
专知会员服务
41+阅读 · 2022年4月15日
《人工智能在无人机中的应用》报告,60页pdf
专知会员服务
140+阅读 · 2022年3月30日
【简明书】数学,统计和机器学习的动手入门,57页pdf
专知会员服务
62+阅读 · 2022年3月3日
【干货书】贝叶斯推理决策,195页pdf
专知会员服务
84+阅读 · 2021年12月11日
《Julia数据科学》及代码,166页pdf
专知会员服务
44+阅读 · 2021年11月4日
专知会员服务
16+阅读 · 2021年4月5日
美国人工智能国家安全委员会发布最终报告, 130页pdf
专知会员服务
129+阅读 · 2021年3月2日
【2020新书】Google软件工程方法论,617页pdf
专知会员服务
78+阅读 · 2020年11月11日
【2020新书】数据科学:十大Python项目,247页pdf
专知会员服务
212+阅读 · 2020年2月21日
听说,英特尔要对外开放 x86 授权?
CSDN
0+阅读 · 2022年2月17日
英伟达18个月收购计划将破产,Arm加紧筹备上市
机器之心
0+阅读 · 2022年1月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Estimation of the Shapley value by ergodic sampling
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月16日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
Arxiv
19+阅读 · 2018年10月25日
VIP会员
相关VIP内容
阿里云发布《中国云原生数据湖应用洞察白皮书》
专知会员服务
41+阅读 · 2022年4月15日
《人工智能在无人机中的应用》报告,60页pdf
专知会员服务
140+阅读 · 2022年3月30日
【简明书】数学,统计和机器学习的动手入门,57页pdf
专知会员服务
62+阅读 · 2022年3月3日
【干货书】贝叶斯推理决策,195页pdf
专知会员服务
84+阅读 · 2021年12月11日
《Julia数据科学》及代码,166页pdf
专知会员服务
44+阅读 · 2021年11月4日
专知会员服务
16+阅读 · 2021年4月5日
美国人工智能国家安全委员会发布最终报告, 130页pdf
专知会员服务
129+阅读 · 2021年3月2日
【2020新书】Google软件工程方法论,617页pdf
专知会员服务
78+阅读 · 2020年11月11日
【2020新书】数据科学:十大Python项目,247页pdf
专知会员服务
212+阅读 · 2020年2月21日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员