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AI_ASIC設計分工

更新 2026-10-28
#供應鏈/AIASIC#產業/AI伺服器#技術/ASIC#技術/CoWoS#環節/IC設計#環節/先進製程

來源：報告_MS_AI供應鏈ASIC_20251008（Morgan Stanley，2025-10-08）Exhibit 23。 用途：查詢某晶片放量或利多時，快速找到對應設計服務商（台股映射）。

供應鏈結構圖（台股設計服務商視角）

flowchart LR
  classDef tw fill:#a5d8ff ,color:#1a2b35
  classDef csp fill:#fff3bf ,color:#1a2b35
  classDef foundry fill:#d0bfff ,color:#1a2b35
  classDef overseas fill:#ffd8a8 ,color:#1a2b35

  TSMC[台積電 2330\n代工 + 先進封裝]:::foundry

  Alchip[世芯-KY 3661\nAlchip]:::tw
  GUC[創意電子 3443\nGUC]:::tw
  MTK[聯發科 2454\nMediaTek]:::tw
  BRCM[Broadcom\nAVGO]:::overseas
  MRVL[Marvell\nMRVL]:::overseas

  AWS[AWS]:::csp
  Google[Google]:::csp
  Microsoft[Microsoft]:::csp
  Meta[Meta]:::csp
  Intel_H[Intel-Habana]:::csp
  Tesla[Tesla/xAI]:::csp

  Alchip -- Trainium3/1 --> AWS
  Alchip -- Gaudi1/2/3 --> Intel_H
  Alchip -- Dojo/xAI --> Tesla

  GUC -- Axion CPU\nMaia 200\nMTIA v4/v5 --> Google
  GUC -- Maia 100/200\nCobalt 100 --> Microsoft
  GUC -- MTIA v4/v5 --> Meta

  MTK -- TPU v8 --> Google
  BRCM -- TPU v3-v7 --> Google
  MRVL -- Trainium2\nGraviton --> AWS
  MRVL -- MTIA v1/v2/v3 --> Meta

  Alchip & GUC & MTK & BRCM & MRVL --> TSMC

核心對照表：晶片 → 設計服務商 → 台股映射

查詢方式

若某晶片有放量或利多消息，查此表找到 設計服務商 欄，即可映射到對應台股。

AWS（Amazon Web Services）

晶片 製程 設計服務商 代工廠 台股 / 受惠股
Inferentia2 / Trainium1 7nm 3661_世芯-KY（市） (Alchip) 2330_台積電（市） 3661
Trainium2 / Trainium2.5 5nm MRVL.US(marvell) (Marvell) 2330_台積電（市） —
Trainium3 3nm 3661_世芯-KY（市） (Alchip) 2330_台積電（市） 3661 ★
Graviton 1 16nm MRVL.US(marvell) (Marvell) 2330_台積電（市） —
Graviton 2 7nm MRVL.US(marvell) (Marvell) 2330_台積電（市） —
Graviton 3 5nm MRVL.US(marvell) (Marvell) 2330_台積電（市） —
Nitro Networking Chip — MRVL.US(marvell) (Marvell) — —

Amazon Lab 126

晶片 製程 設計服務商 代工廠 台股
Kindle processor — 3661_世芯-KY（市） (Alchip) 2330_台積電（市） 3661
Echo processor 12nm 3661_世芯-KY（市） (Alchip) 2330_台積電（市） 3661
Echo processor 5nm 3443_創意電子（市） (GUC) 2330_台積電（市） 3443

Google

晶片 製程 設計服務商 代工廠 台股
TPU v3 / v4 — AVGO.US(broadcom) (Broadcom) 2330_台積電（市） —
TPU v5 / v6e (Trillium) 5nm AVGO.US(broadcom) (Broadcom) 2330_台積電（市） —
TPU v7p (Ironwood) 3nm AVGO.US(broadcom) (Broadcom) 2330_台積電（市） —
TPU v7e 3nm AVGO.US(broadcom) (Broadcom) 2330_台積電（市） —
TPU v8p / v8e 3nm 2454_聯發科（市） (MediaTek) 2330_台積電（市） 2454 ★
Tensor (Edge AI) 7nm / 5nm / 3nm TSMC direct 2330_台積電（市） —
Axion1 CPU 5nm 3443_創意電子（市） (GUC) 2330_台積電（市） 3443
Axion2 CPU 3nm 3443_創意電子（市） (GUC) 2330_台積電（市） 3443 ★
Axion3 CPU — 3443_創意電子（市） (GUC) IP Only 2330_台積電（市） 3443
Security Chip — 3443_創意電子（市） (GUC) 2330_台積電（市） 3443

Microsoft

晶片 製程 設計服務商 代工廠 台股
Maia 100 5nm 3443_創意電子（市） (GUC) 2330_台積電（市） 3443
Cobalt 100 5nm 3443_創意電子（市） (GUC) 2330_台積電（市） 3443
Maia 200 3nm 3443_創意電子（市） (GUC) 2330_台積電（市） 3443 ★
Maia 200 enhancement 3nm MRVL.US(marvell) (Marvell) 2330_台積電（市） —
Azure IoT / Xbox Bluray — MRVL.US(marvell) (Marvell) — —

Meta

晶片 製程 設計服務商 代工廠 台股
MTIA v1 / v2 — MRVL.US(marvell) (Marvell) 2330_台積電（市） —
MTIA v3 (Iris) 3nm MRVL.US(marvell) (Marvell) 2330_台積電（市） —
MTIA v3.5 3nm TSMC direct 2330_台積電（市） —
MTIA v4 (CoWoS) — 3443_創意電子（市） (GUC) 2330_台積電（市） 3443
MTIA v5 (SoW) — 3443_創意電子（市） (GUC) 2330_台積電（市） 3443 ★
Oculus ASIC — 3661_世芯-KY（市） (Alchip) / 2454_聯發科（市） — 3661 / 2454
AI Networking — MRVL.US(marvell) (Marvell) — —

Tesla / xAI

晶片 製程 設計服務商 代工廠 台股
D1 / Dojo 7nm 3661_世芯-KY（市） (Alchip) 2330_台積電（市） 3661
D2 / Dojo 5nm 3443_創意電子（市） (GUC) 2330_台積電（市） 3443
xAI 晶片 5nm 3661_世芯-KY（市） (Alchip) 2330_台積電（市） 3661
xAI 晶片 3nm 3661_世芯-KY（市） (Alchip) 2330_台積電（市） 3661
Autopilot 3.0 / FSD 1 14nm TSMC direct 2330_台積電（市） —
Autopilot 4.0 / FSD 2 7nm TSMC direct 2330_台積電（市） —
AI5 (HW 5.0) 3nm 3443_創意電子（市） (GUC) 2330_台積電（市） 3443
AI6 (HW 6.0) 2nm 3443_創意電子（市） (GUC) — 3443

Microsoft / Intel Habana / 其他

晶片 終端客戶 設計服務商 代工廠 台股
Gaudi 1 Intel-Habana 3661_世芯-KY（市） (Alchip) TSMC 16nm 3661
Gaudi 2 / Goya 2 Intel-Habana 3661_世芯-KY（市） (Alchip) TSMC 7nm 3661
Gaudi 3 / Goya 3 Intel-Habana 3661_世芯-KY（市） (Alchip) TSMC 5nm 3661
AI Custom Chip OpenAI TSMC direct 2330_台積電（市） —
Kunlun 1 Baidu TSMC direct TSMC 14nm —
Kunlun 2 / 3 Baidu MRVL.US(marvell) (Marvell) TSMC 7nm / 5nm —
Hanguan Baidu Samsung direct Samsung —
Generation 1 Alibaba T-head 3443_創意電子（市） (GUC) — 3443
ADAS (High / Low) Li Auto 3661_世芯-KY（市） (Alchip) TSMC 5nm 3661
GB10 x86 CPU Nvidia Samsung direct Samsung —
N1X Nvidia Intel direct Intel —
AI accelerator ByteDance AVGO.US(broadcom) (Broadcom) 7nm / 2454_聯發科（市） 3nm TSMC 2454
DSC ASIC Sony AVGO.US(broadcom) (Broadcom) — —

台股設計服務商：各家承接全覽

3661_世芯-KY（市） (Alchip) — 主要客戶

客戶 晶片 製程
AWS Trainium1 / Inferentia2 7nm
AWS Trainium3 ★ 3nm
Amazon Lab 126 Kindle / Echo 12nm
Intel-Habana Gaudi 1/2/3 16/7/5nm
Tesla/xAI D1/Dojo 7nm
Tesla/xAI xAI 晶片 5nm / 3nm
Meta Oculus ASIC —
Li Auto ADAS 5nm

3443_創意電子（市） (GUC) — 主要客戶

（OCP 2026：創意與緯穎、Ayar Labs 展示機櫃級 CPO 共同展示件，GUC 負責 COUPE 測試流程；展示非訂單，見 報告_OCP2026_創意_AI運算記憶體連接擴展_20261015）

客戶 晶片 製程
Google Axion1 / Axion2 / Axion3 CPU 5nm / 3nm
Microsoft Maia 100 / 200 / Cobalt 100 5nm / 3nm
Meta MTIA v4 (CoWoS) / v5 (SoW) ★ —
Alibaba T-head Generation 1 —
Tesla D2/Dojo 5nm
Tesla AI5 (HW 5.0) 3nm
Tesla AI6 (HW 6.0) 2nm
Horizon Robotics Journey 6P 7nm
Horizon Robotics Starry 6P 5nm
Amazon Lab 126 Echo 5nm

2454_聯發科（市） (MediaTek) — 主要 AI 客戶

客戶 晶片 製程
Google TPU v8p / v8e ★ 3nm
ByteDance AI accelerator 3nm
Meta Oculus ASIC (競爭中) —

OCP 2026 補充（報告_OCP2026_聯發科_資料中心晶片效率_20261015，2026-10，公司簡報）：聯發科 2025 起列 NVLink Fusion 路線，p16 展示兩種含客戶 IP 的 ASIC shell——NVLink C2C Chiplet 版與 PCIe／Ethernet 版，並展示「MediaTek ASIC 運算托盤搭 NVSwitch 托盤」同櫃圖，稱可共同設計客製機櫃。客戶全未具名，為展示圖而非訂單，勿連到 Google TPU 或任何特定客戶。2.5D（<10,000 mm²）與 3.5D（10,000–20,000 mm²）分界見 技術_Chiplet。

AI ASIC 放量預測（Morgan Stanley 2025-10-08）

晶片 終端客戶 設計服務商 2025e 2026e 2027e 備註
Trainium3 AWS Alchip 20k 1,190k 1,500k Alchip 承接 ~600k 單位；2H26 後段加重
Trainium2 / 2.5 AWS Marvell 1,200k / 20k 320k / — — Trainium2 1H26 需求無增加
TPU v7p (Ironwood) Google Broadcom 500k 2,500k 1,200k 最大 ASIC 量
TPU v8 (N/3nm) Google MediaTek — 200k 1,000k 切入 2026 量產
MTIA 3 (Iris) Meta Marvell 500k — 1,500k —
MTIA 3.5 (Arke) Meta TSMC direct — 500k 1,600k —
Maia 200 Microsoft GUC — 80k — —
Maia 300 Microsoft GUC — 250k（舊預估） 500k（舊預估） 2026-10 Microsoft OCP 主題演講（字幕）稱 Maia 300 於 2026-10 發表、2027 多 GW 放量；2026e 250k 為 MS 2025-10 的舊預估，Maia 300 不早於 2027 放量，Maia 200 為現行世代（字幕校正推斷，信心降一級）

總量預測：AI ASIC 2026e 5.7mn 單位、2027e 8mn 單位

CoWoS 全球分配（k wafers）

客戶 / 設計鏈 2026E 2027E 主要設計服務商 / 分工 備註
NVIDIA 780 1,222 自研 Rubin/Blackwell、Vera CPU 等
AVGO.US(broadcom) (Broadcom) 300 484 Google TPU、Meta MTIA GFHK 2026-08-24：Meta MTIA 300/400/400+/450/500 design service 皆列 Broadcom
AMD 130 530 自研 MI455/MI450 與 Venice CPU；部分走非 TSMC CoW
MediaTek 40 180 Google TPU v8t／v10 周邊協調（MS 口徑） v9/v10 ownership 與 GFHK 口徑分歧，詳見 供應鏈_GoogleTPU
AWS / Annapurna 62 90 Marvell / 內部 Trainium3 由 Marvell 貢獻 CY26/27 約 US$1bn/2bn（GFHK）
AWS / Alchip 26 36 3661_世芯-KY（市） Trainium4 2nm；MS 2026-08-24 估 Alchip 2028 revenue US$8bn
MRVL.US(marvell) (Marvell) 17 64 Microsoft Maia、Google CXL/DPU/MPU、AWS/Meta attach silicon GFHK 估 Google CXL/DPU 各 2028 約 US$3bn，MPU 2Q28 start
3443_創意電子（市） (GUC) 14 60 Google／Microsoft／Meta 設計服務 MS 2026-08-24 延續 2027 60k CoWoS booking 觀察
總計 約 1,440 約 2,690 — MS 2026-08-24 global CoWoS demand 口徑

Google v10 後端分工不可寫成定論

MS（2026-08-24）認為 MediaTek 仍是 v10／Icefish major coordinator 之一；GFHK（2026-08-24）在 v10t Icefish back-end design 欄位寫 GOOG or MTK。本頁只用「分工待定／多供應商化」描述，不把 GOOG、MTK、Marvell 或 GUC 任何一方寫成已確定單一後端主導。

Google 2028-2029 ASIC roadmap 補充（永豐投顧論壇，程正樺，2026-09-16）

2029 世代不確定性極高——講者原話

「V10（TPU v10）Broadcom/MediaTek 競爭狀況？Google 兩顆產品定位不同：Merope 3nm 低價、量大；Icefish 有兩個解決方案（A14 or 三星 2nm），製程都還沒決定。2029 年的東西目前不確定性都還很高，任何人說拿到都是唬爛的，因為連 Google 都還不知道。」本節 2029 世代（Merope／Icefish）內容一律標低信心，僅供方向參考。

  • 2028 年（中信心）：Humfish & Triggerfish——兩者主要差別在 HBM（Humfish 8Hi、Triggerfish 12Hi），都由 MediaTek（聯發科）拿下、都用 EMIB-T 封裝、都是 2nm compute die + 3nm I/O die。
  • 2029 年（低信心）：Merope & Icefish——Merope 主打性價比（3nm、低價、量大），由 AMD + Broadcom 合作，採 SoIC + CoWoS；Icefish 可能由 MediaTek + 創意電子（GUC） 合作，可能採 SoIC + EMIB-T，製程於 A14 或三星 2nm 間尚未決定。
  • 產品代號為 PDF OCR 轉寫，原文「Humfish」／既有 供應鏈_GoogleTPU 頁「Humufish」兩種拼法並存，拼法待核對，應指同一晶片。

與上方 MS／GFHK 世代表至少三處分歧，未收斂

  1. Merope 定義不同：上方「MS 全世代出貨量表」與 供應鏈_GoogleTPU 引用同一 MS 表格，將 Merope 列為 2nm、US design service（傾向 Marvell）承接的 fast-inference SRAM 型晶片；本次來源稱 Merope 為 3nm、AMD+Broadcom 合作的性價比款。製程節點與晶片定位皆不同，可能是同名不同案或其中一方報導有誤，本頁不做取捨判斷。
  2. Icefish 時程不同：GFHK 表列 Icefish 為 v10t、4Q28 量產；本次來源歸入 2029 規劃。
  3. Icefish 後端夥伴增加創意電子：GFHK 表 v10t 後端僅列「GOOG or MTK」；本次來源首次提出 MTK + 創意電子（GUC）合作的可能性，尚無其他來源佐證。 完整世代表與既有分歧討論見 供應鏈_GoogleTPU。

來源：報告_永豐_AI產業趨勢簡報memo_20260916 — 永豐投顧論壇（騰旭投資程正樺），2026-09-16

競爭格局觀察

IC 設計成本門檻推升：ASIC 設計服務不再是輕資產生意（永豐投顧論壇，程正樺，2026-09-16）

28nm 晶片開發成本約 1 億美元，1nm 晶片開發成本已突破 10 億美元。講者判斷 IC 設計已不再是輕資產行業，只有資本雄厚的大廠有能力持續投入——這是本供應鏈頁聚焦少數幾家設計服務商（Alchip／GUC／MediaTek／Broadcom／Marvell）而非長尾供應商的結構性原因之一，也解釋為何 CSP 傾向與既有大型設計服務商深化合作，而非自行從零建立完整團隊。來源：報告_永豐_AI產業趨勢簡報memo_20260916 — 永豐投顧論壇（騰旭投資程正樺），2026-09-16

  • Alchip (3661)：Trainium3 是 2026 最重要放量主軸，Trainium4 2nm/NPO scale-up 為 2028 upside；MS 2026-08-24 模型較 ML 更樂觀。
  • GUC (3443)：Google Axion CPU、Microsoft Maia、Meta 題材仍是多客戶組合；2027 60k CoWoS booking 是新 CSP／Meta 或另一 US CSP 的關鍵追蹤點。
  • MediaTek (2454)：TPU v8t 2027 放量主軸，v10 仍有封裝與 I/O die 角色，但 GFHK 對 v10 ownership 未定，需持續查證。
  • Broadcom：Google TPU 與 Meta MTIA 仍是核心 design service 主軸；GFHK 2026-08-24 將 Meta MTIA 300-500 世代皆歸 Broadcom。
  • Marvell：AWS Trainium3/4、Google CXL/DPU/MPU 與長期 TPU v10/Merope 可能性是新增觀察點；目前更偏 attach silicon / networking，而非已確認替代 Google TPU core design。
  • 智原 (3035)：已取得美國客戶雲端 AI 的 2 奈米 GAA 專案（三星代工，NRE 美金數千萬元，3D 客製化 DRAM 堆疊與 Hybrid Bonding，第一筆 NRE 最快 2027 上半年認列；進度＝設計階段，尚未量產；智原法說 2026-10-27，見 活動_智原3035_3Q26法說memo_20261027）；3Q26 AI 相關營收占比約 8%，由先進封測出貨帶動。瑞銀指出此案為智原首個客製化 3D DRAM 與 hybrid bonding 專案，另在 OCS、CXL、矽電容等新應用延伸（報告_UBS_智原3035_3Q26_20261027，2026-10-27）。

中信投顧產業簡報口徑：市占與台廠定位（2026-10-21）

來源：報告_CTBC_ASIC產業近況_20261021。AI ASIC 年複合成長約 27%～35%，高於 GPU 的 14%～26%（綜合研調，截至 2026 年中），但 GPU 未來 5～10 年仍占絕對主導。市占：AVGO.US(broadcom) 約 60%～70%；MRVL.US(marvell) 由 2023 年不到 5% 升至 2026 年約 25%。兩家可包辦前段設計、後段設計到量產；簡報認為台廠（聯發科、創意、世芯）依 COT 模式、與 CSP 及台積電合作，憑較高性價比滲透率將逐步提高。設計服務收入結構：NRE 毛利率約 50%～80% 以上、規模為數千萬美元級；Turnkey 毛利率約 10%～25%、高階 AI 晶片可達數十億美元，Turnkey 比重上升會稀釋整體毛利率（見 3443_創意電子（市） 2Q26 毛利率 21.5%）。 簡報客戶出貨時程（與上方 MS 世代表並列）：Broadcom — Google TPU v7 4Q25、TPU v8 4Q26，Meta MTIA 300／400／450／500 為 1Q26／3Q26／1Q27／2027，ByteDance N5 客製 ASIC 4Q26～1Q27，OpenAI Jalapeño 3Q26；Marvell — AWS Trainium2／2.5／3 為 4Q24／1H26／3Q26，Microsoft Maia 300 4Q26，Google TPU v10 2028（潛在設計廠商之一）；聯發科 — Google TPU v8i（Zebrafish）2H26、v9x 4Q27；世芯 — Trainium3 6 月量產、Trainium4 2026 年底 tape-out、2027 年底量產。 ⚠️ 歸屬與時點差異：簡報將 Maia 300 歸 Marvell、Meta MTIA 全歸 Broadcom，與上方 MS 表（Maia 300 → GUC；MTIA v1～v3 → Marvell）不一致；聯發科 Zebrafish 簡報稱 v8i 推論、庫內多源稱 TPU 8t 訓練（見 2454_聯發科（市））。不裁定，並列。

相關頁面

中國 AI GPU TAM 對本鏈的映射（2026-06-22 更新）

Morgan Stanley（2026-06-22）將中國 AI 晶片 TAM 上修至 2030E US$91bn（CAGR 23%），中國本土自給率由 42%（2025E）升至 70%（2030E）。對本鏈的直接意涵：

  • CCATS 合規廠商（如壁仞 Iluvatar CoreX）採 TSMC 7nm/6nm，是台灣 ASIC 鏈在中國 AI GPU 場景中的主要接觸點——台積電為核心受惠者，台灣中間設計服務商（Alchip / GUC / MediaTek）在中國 CSP 自研鏈中仍較邊緣。
  • ByteDance AI 晶片（MS 點名 Broadcom 7nm + 聯發科 3nm）是台灣 ASIC 鏈中罕見可直接對應的中國 CSP 案例，對2454_聯發科（市）具體量仍待確認。
  • 中國境外 CSP AI 算力部署（MS 模型假設 2028 起佔境外 CSP capex 3→10→20%）為長線新增 TAM 但高度不確定。

詳細 TAM 數據與供應鏈映射見：分析_中國AI_GPU_TAM_MS_20260622

來源

被誰引用

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