摩根士丹利对2027年CoWoS和HBM的估算：
AI HBM需求预计在2027年达到63亿GB。
AMD 预计将达到NVIDIA需求的44%
CoWoS分配份额：
值得注意的是，HBM需求几乎在GPU和ASIC之间达到50/50的平衡，GPU占比51%，ASIC占比49%
AMD预计将领先于每芯片HBM强度：
三点启示：
启示一：
HBM 与 CoWoS 份额的“剪刀差”：揭示谷歌的真实野心
这是这组数据中最隐蔽也最震撼的细节。
英伟达： 占据 44% 的 CoWoS 产能，但只消耗了 36% 的 HBM。
谷歌： 仅占据 24% 的 CoWoS 产能，却消耗了高达 35% 的 HBM。
逻辑解析： 这说明谷歌自研的 TPU v9 是一台极其疯狂的“内存吞噬巨兽”（单芯片 576GB 验证了这一点）。在算力通用性和 CUDA 生态上无法与英伟达硬刚，谷歌选择通过无脑堆砌 HBM 来强行拉高模型的吞吐上限。这也意味着，在 SK 海力士和三星的 HBM 大客户名单里，谷歌的话语权将在 2027 年逼近甚至平齐英伟达。
启示二：
51% vs 49% 的历史性拐点：ASIC 的全面逆袭
HBM 在 GPU 和 ASIC 之间达到 50/50 的平衡，是对前文“大厂去英伟达化”最有力的数据支撑。
逻辑解析： 英伟达的 GPU 是通用算力网，而 ASIC（以谷歌 TPU、大厂定制芯片为主）是专网。当近一半的昂贵内存被用来喂给 ASIC 时，意味着到 2027 年，全球 AI 算力的最大增量已经从“卖铲子给初创公司”转变为“云巨头内部的军备闭环”。博通（Broadcom）和世芯（GUC）等定制芯片设计巨头，迎来了彻底的价值重估时刻。
启示三：
AMD 的“暴力美学”：用物理参数对抗生态壁垒
AMD MI500 Arcadia 的单芯片 HBM 容量高达 768GB，是英伟达 Rubin Ultra（384GB）的整整两倍。
逻辑解析： 在缺乏 NVLink 护城河的背景下，AMD 的突围策略非常清晰——极致的性价比与单卡暴力堆料。AMD 试图通过在一张卡上塞入翻倍的 HBM，减少跨节点通信的需求，以此来吸引那些对算力互联要求不高、但对单节点显存极度饥渴的开源大模型客户。
结论
在巨头围绕架构（GPU vs ASIC）激烈厮杀时，底层的物理瓶颈依然是台积电的先进封装（CoWoS）和韩系双雄的高带宽内存（HBM）。
无论谁的路线胜出，HBM 单卡强度的剧增都是最确定的贝塔（Beta）。
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