10月6日，彭博給臺積電三季度收入做了個預測：原來覺得會同比下滑13%，現在情況比較好，大概只會下滑11%了。

翻譯翻譯，好消息是由於AI芯片需求旺盛，英偉達這位大客戶爲臺積電帶來的收入超出預期，因此原來市場預測三季度營收爲5315億新臺幣，現在彭博預測能有5467億新臺幣了。

也就是說AI芯片大概有150億新臺幣的超預期部分。

壞消息則是，今年二季度臺積電的營收已經同比下滑了10%，即便是彭博的樂觀預期下，依然要同比下滑11%，從6131億新臺幣下滑到5315億新臺幣。

而這大約816億新臺幣的下滑，彭博認爲主要是受到智能手機和筆記本電腦銷量疲軟所導致的。

圖片來源Choice，單位：新臺幣

說白了，AI芯片的火熱依舊沒能彌補消費電子寒冬所帶來的缺口。

但營收的下滑其實只是臺積電最表層的尷尬，更大的問題則是擁有最先進芯片製造工藝的臺積電，反而被先進所困——

大家都用5nm、4nm甚至3nm的工藝去了，我花大價錢搞出來的7nm才三年就沒人用了。

在細說這事之前，首先要理解臺積電代工生意得以長期領先的原因：率先推出先進工藝——蘋果、AMD等大客戶迅速下單用在自家產品上——臺積電拿着錢繼續搞研發推出先進工藝，同時擴產能。

也就是說臺積電先進工藝出來，一般都是消費電子巨頭先喫螃蟹，等到更先進的製程出來，巨頭們也跟着升級，汽車芯片、服務器芯片等出貨量較小的公司接盤成熟工藝。

在2011年的時候，臺積電率先量產28nm，該節點的營收佔比在一年的時間裏從2%提升到了22%，2018年，率先量產7nm後，蘋果、華爲、AMD的訂單擠爆了臺積電產能，2019年的營收佔比達到27%。

可到了2021年，7nm的營收佔比就開始被更先進的5nm擠佔，到了今年年初，臺積電7nm產能利用率暴跌至20%~30%左右。

另一邊，7nm以上的成熟製程營收佔比依舊穩定在50%左右。

等於是蘋果都用上3nm了，本該接盤的汽車/服務器/物聯網等等後備軍還是不願用7nm。

這就體現了7nm這個工藝的尷尬之處：說它是先進製程，也沒有那麼先進；說它是成熟製程，也沒有那麼成熟。

前半段很好理解，儘管iPhone 15 Pro系列用的A17 Pro芯片是3nm製程，性能也沒多少提升，反倒傳出疑似發熱的幺蛾子，但這依舊不能阻止蘋果持續不斷把最先進的玩意裝進最新一代的產品裏。

堪稱AI競賽戰略物資的H100，在去年9月20日正式推出，由臺積電4N工藝代工。相較於前任A100的7nm製程，H100單卡在推理速度上提升3.5倍，在訓練速度上提升2.3倍；如果用服務器集羣運算的方式，訓練速度更是能提高到9倍，原本一個星期的工作量，現在只需要20個小時。

這些性能上的提升都不如一個更簡單的數字：在英偉達這裏，一塊H100的成本大約3000美元，而售價則是35000美元。

蘋果是高端消費電子的代表，英偉達則是當紅炸子雞AI產業的賣鏟人，兩位都是實打實的臺積電大客戶，他們不用7nm，足以證明這玩意不夠先進。

而7nm不夠成熟的原因也只有一個字：貴。

對設計公司來說，28nm節點上的開發需要投入5310萬美元，16nm需要1億美元，而到了7nm，則需要將近3億美元。在這之中，僅僅流片一項付出的成本，就從14nm的300萬美元躍升至7nm的3000萬美元。所以7nm就算降價，還是貴。

一個冷知識是，芯片代工成本的增加並不是線性的，畢竟14nm是DUV光刻機能生產的最先進製程，到了7nm開始就變成EUV光刻機了。

這種成本上的斷崖式激增，傳導至芯片公司，就成爲了一份不可承擔之痛，汽車/服務器/物聯網設備芯片公司遠低於蘋果英偉達等巨頭的出貨量，自然得掂量掂量有沒有必要升級。

同時，即便英偉達的車載芯片Orin X用的是7nm工藝，但這新能源車的出貨量相比於消費電子實在感人，今年2季度車載芯片佔英偉達總收入比重不過2.7%，作爲市佔率44%的龍頭公司尚且如此，其餘自不用說。

回到臺積電這裏，這條7nm的產線就顯得異常尷尬。

那些早已收回開發成本的28nm、16nm還在每年貢獻穩定收入，甚至每多造一塊都是純利潤，相對更高毛利的先進製程，也在熱火朝天地爲大廠們提供彈藥，唯獨7nm產線放在那生鏽。

當然還是有好消息，特斯拉的超級計算機Dojo用的是自研的D1芯片，7nm工藝由臺積電代工。

貼心的摩根士丹利還專門發了一篇66頁的研報爲大家算了一筆賬——特斯拉這樣繞開英偉達足足省下了65億美元。

光吹特斯拉還不夠，大摩沒過兩天又發了一篇研報，稱基於特斯拉定製芯片的成功，非常看好定製芯片市場的機遇。

說是說定製芯片市場飛速發展，實際上就只吹了一家公司：臺積電。

簡單來說，大摩的核心觀點，就是每一家做AI的都會意識到定製化芯片的“單美元效率”更高，定製芯片早晚會超越通用GPU，因此代工廠臺積電的所有先進製程將會開足馬力生產。

畢竟在定製這個語境下，特斯拉已經證明7nm也是足夠具有性價比的選項。

也難怪又有新消息傳出來：臺積電7nm產能利用率又恢復到50%~60%了。

說到底，今年臺積電的收入也就這樣了，大概率不會有什麼反轉，畢竟3nm除了蘋果顯然還沒人嚐鮮，出貨量也乏善可陳。

不過可以期待一下，英偉達顯卡一般兩年迭代一次，去年下半年推出的4N工藝的RTX 40系列，到明年又該更新了，說不定就用上3nm了呢？

參考材料：

[1] 臺積電：寒氣已經傳遞給我了，遠川研究所

[2] Correction: More aggressive AI custom chip designs from hyperscalers ，摩根士丹利

[3] Unlocking Tesla’s AI Mojo… Enter the Dojo: Upgrade to OW， PT$400， Top Pick，摩根士丹利

[4] TSMC: Why Near-Term Downside Is Highly Probable，Seeking Alpha