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野村证券预测 Meta 最早第四季度推出下一代 ASIC 芯片 MTIA T-V1：博通设计，规格有望超越英伟达“Rubin” - IT之家
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野村證券預測 Meta 最早第四季度推出下一代 ASIC 芯片 MTIA T-V1
https://www.ithome.com.tw/news/xxxxxx
📌 Summary:
野村證券於 2025 年第四季度預測 Meta 將推出由博通設計的次世代 AI ASIC 芯片 MTIA T-V1，該晶片採用先進的 36 層 PCB 與混合冷卻技術，效能有望超越英偉達即將推出的 Rubin AI 芯片。Meta 預計於 2025 年底至 2026 年間出貨 100 萬至 150 萬顆此款晶片，並計劃在 2026 年中期推出 MTIA T-V1.5，晶片面積翻倍、密度接近英偉達 GB200 系統，2027 年則推出 MTIA T-V2，將採用更大規模 CoWoS 封裝及 170KW 機架設計。市場預期未來 ASIC 芯片出貨量將逐步逼近並有機會超越英偉達 GPU，尤其在谷歌 TPU 和亞馬遜 AWS Trainium 等雲端大廠陸續推動 ASIC 部署下，明顯加速產業變革。然而，野村證券同時指出 Meta 在生產產能、封裝技術、系統調試等方面面臨挑戰和風險，可能影響推動進度。英偉達仍握有 NVLink Fusion 技術、CUDA 生態系及高計算密度等核心優勢，短期內仍具壟斷地位，但其高利潤模式可能促使雲端服務商尋求替代方案，為 ASIC 市場掀開新局。
🎯 Key Points:
→ ★ Meta的下一代 AI ASIC 芯片 MTIA T-V1 預計 2025 年第四季發布，由博通設計，採用36層 PCB及混合冷卻技術，規格高於英偉達 Rubin。
→ ① 2025 年底至 2026 年，MTIA T-V1 出貨量將達 100 萬到 150 萬顆，2026 年中期推出 MTIA T-V1.5，晶片面積翻倍，密度接近英偉達 GB200。
→ ② 2027 年 MTIA T-V2 支援更大規模 CoWoS 封裝及 170KW 功率機架設計，適合高效能資料中心。
→ ★ ASIC 市場分析：目前英偉達 AI 伺服器市場佔比超過 80%，ASIC 僅佔 8-11%；谷歌 TPU 及亞馬遜 AWS Trainium 預估 2025 年合計出貨量約佔英偉達 GPU 出貨量的40-60%，2026 年 ASIC 有望超越 GPU。
→ ★ 挑戰與風險：① CoWoS 晶圓封裝產能限制（30-40萬顆）可能拖慢供貨；② 大尺寸封裝技術與系統調試需 6-9 個月，增加不確定性；③ 高端材料供應短缺將推升成本。
→ ★ 英偉達現有優勢包括 NVLink Fusion 技術的開放互聯協議、高計算密度及成熟 CUDA 生態系，短期 ASIC 難以取代其領先地位。
→ ★ 市場趨勢顯示，雲端服務供應商因成本壓力可能尋求多元硬體方案，促使 ASIC 產品需求快速成長。
→ ★ 其他相關消息包括 OpenAI 與博通、臺積電合作打造自研芯片，字節跳動及高通也積極投入 AI 芯片研發。
🔖 Keywords:
#Meta #ASIC_芯片 #MTIA_T-V1 #博通 #英偉達_Rubin -
野村证券预测 Meta 最早第四季度推出下一代 ASIC 芯片 MTIA T-V1：博通设计，规格有望超越英伟达“Rubin” - IT之家
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野村證券預測 Meta 最早第四季度推出下一代 ASIC 芯片 MTIA T-V1
https://www.ithome.com.tw/news/xxxxxx
📌 Summary:
野村證券於 2025 年第四季度預測 Meta 將推出由博通設計的次世代 AI ASIC 芯片 MTIA T-V1，該晶片採用先進的 36 層 PCB 與混合冷卻技術，效能有望超越英偉達即將推出的 Rubin AI 芯片。Meta 預計於 2025 年底至 2026 年間出貨 100 萬至 150 萬顆此款晶片，並計劃在 2026 年中期推出 MTIA T-V1.5，晶片面積翻倍、密度接近英偉達 GB200 系統，2027 年則推出 MTIA T-V2，將採用更大規模 CoWoS 封裝及 170KW 機架設計。市場預期未來 ASIC 芯片出貨量將逐步逼近並有機會超越英偉達 GPU，尤其在谷歌 TPU 和亞馬遜 AWS Trainium 等雲端大廠陸續推動 ASIC 部署下，明顯加速產業變革。然而，野村證券同時指出 Meta 在生產產能、封裝技術、系統調試等方面面臨挑戰和風險，可能影響推動進度。英偉達仍握有 NVLink Fusion 技術、CUDA 生態系及高計算密度等核心優勢，短期內仍具壟斷地位，但其高利潤模式可能促使雲端服務商尋求替代方案，為 ASIC 市場掀開新局。
🎯 Key Points:
→ ★ Meta的下一代 AI ASIC 芯片 MTIA T-V1 預計 2025 年第四季發布，由博通設計，採用36層 PCB及混合冷卻技術，規格高於英偉達 Rubin。
→ ① 2025 年底至 2026 年，MTIA T-V1 出貨量將達 100 萬到 150 萬顆，2026 年中期推出 MTIA T-V1.5，晶片面積翻倍，密度接近英偉達 GB200。
→ ② 2027 年 MTIA T-V2 支援更大規模 CoWoS 封裝及 170KW 功率機架設計，適合高效能資料中心。
→ ★ ASIC 市場分析：目前英偉達 AI 伺服器市場佔比超過 80%，ASIC 僅佔 8-11%；谷歌 TPU 及亞馬遜 AWS Trainium 預估 2025 年合計出貨量約佔英偉達 GPU 出貨量的40-60%，2026 年 ASIC 有望超越 GPU。
→ ★ 挑戰與風險：① CoWoS 晶圓封裝產能限制（30-40萬顆）可能拖慢供貨；② 大尺寸封裝技術與系統調試需 6-9 個月，增加不確定性；③ 高端材料供應短缺將推升成本。
→ ★ 英偉達現有優勢包括 NVLink Fusion 技術的開放互聯協議、高計算密度及成熟 CUDA 生態系，短期 ASIC 難以取代其領先地位。
→ ★ 市場趨勢顯示，雲端服務供應商因成本壓力可能尋求多元硬體方案，促使 ASIC 產品需求快速成長。
→ ★ 其他相關消息包括 OpenAI 與博通、臺積電合作打造自研芯片，字節跳動及高通也積極投入 AI 芯片研發。
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野村證券於 2025 年第四季度預測 Meta 將推出由博通設計的次世代 AI ASIC 芯片 MTIA T-V1，該晶片採用先進的 36 層 PCB 與混合冷卻技術，效能有望超越英偉達即將推出的 Rubin AI 芯片。Meta 預計於 2025 年底至 2026 年間出貨 100 萬至 150 萬顆此款晶片，並計劃在 2026 年中期推出 MTIA T-V1.5，晶片面積翻倍、密度接近英偉達 GB200 系統，2027 年則推出 MTIA T-V2，將採用更大規模 CoWoS 封裝及 170KW 機架設計。市場預期未來 ASIC 芯片出貨量將逐步逼近並有機會超越英偉達 GPU，尤其在谷歌 TPU 和亞馬遜 AWS Trainium 等雲端大廠陸續推動 ASIC 部署下，明顯加速產業變革。然而，野村證券同時指出 Meta 在生產產能、封裝技術、系統調試等方面面臨挑戰和風險，可能影響推動進度。英偉達仍握有 NVLink Fusion 技術、CUDA 生態系及高計算密度等核心優勢，短期內仍具壟斷地位，但其高利潤模式可能促使雲端服務商尋求替代方案，為 ASIC 市場掀開新局。
🎯 Key Points:
→ ★ Meta的下一代 AI ASIC 芯片 MTIA T-V1 預計 2025 年第四季發布，由博通設計，採用36層 PCB及混合冷卻技術，規格高於英偉達 Rubin。
→ ① 2025 年底至 2026 年，MTIA T-V1 出貨量將達 100 萬到 150 萬顆，2026 年中期推出 MTIA T-V1.5，晶片面積翻倍，密度接近英偉達 GB200。
→ ② 2027 年 MTIA T-V2 支援更大規模 CoWoS 封裝及 170KW 功率機架設計，適合高效能資料中心。
→ ★ ASIC 市場分析：目前英偉達 AI 伺服器市場佔比超過 80%，ASIC 僅佔 8-11%；谷歌 TPU 及亞馬遜 AWS Trainium 預估 2025 年合計出貨量約佔英偉達 GPU 出貨量的40-60%，2026 年 ASIC 有望超越 GPU。
→ ★ 挑戰與風險：① CoWoS 晶圓封裝產能限制（30-40萬顆）可能拖慢供貨；② 大尺寸封裝技術與系統調試需 6-9 個月，增加不確定性；③ 高端材料供應短缺將推升成本。
→ ★ 英偉達現有優勢包括 NVLink Fusion 技術的開放互聯協議、高計算密度及成熟 CUDA 生態系，短期 ASIC 難以取代其領先地位。
→ ★ 市場趨勢顯示，雲端服務供應商因成本壓力可能尋求多元硬體方案，促使 ASIC 產品需求快速成長。
→ ★ 其他相關消息包括 OpenAI 與博通、臺積電合作打造自研芯片，字節跳動及高通也積極投入 AI 芯片研發。
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野村證券於 2025 年第四季度預測 Meta 將推出由博通設計的次世代 AI ASIC 芯片 MTIA T-V1，該晶片採用先進的 36 層 PCB 與混合冷卻技術，效能有望超越英偉達即將推出的 Rubin AI 芯片。Meta 預計於 2025 年底至 2026 年間出貨 100 萬至 150 萬顆此款晶片，並計劃在 2026 年中期推出 MTIA T-V1.5，晶片面積翻倍、密度接近英偉達 GB200 系統，2027 年則推出 MTIA T-V2，將採用更大規模 CoWoS 封裝及 170KW 機架設計。市場預期未來 ASIC 芯片出貨量將逐步逼近並有機會超越英偉達 GPU，尤其在谷歌 TPU 和亞馬遜 AWS Trainium 等雲端大廠陸續推動 ASIC 部署下，明顯加速產業變革。然而，野村證券同時指出 Meta 在生產產能、封裝技術、系統調試等方面面臨挑戰和風險，可能影響推動進度。英偉達仍握有 NVLink Fusion 技術、CUDA 生態系及高計算密度等核心優勢，短期內仍具壟斷地位，但其高利潤模式可能促使雲端服務商尋求替代方案，為 ASIC 市場掀開新局。
🎯 Key Points:
→ ★ Meta的下一代 AI ASIC 芯片 MTIA T-V1 預計 2025 年第四季發布，由博通設計，採用36層 PCB及混合冷卻技術，規格高於英偉達 Rubin。
→ ① 2025 年底至 2026 年，MTIA T-V1 出貨量將達 100 萬到 150 萬顆，2026 年中期推出 MTIA T-V1.5，晶片面積翻倍，密度接近英偉達 GB200。
→ ② 2027 年 MTIA T-V2 支援更大規模 CoWoS 封裝及 170KW 功率機架設計，適合高效能資料中心。
→ ★ ASIC 市場分析：目前英偉達 AI 伺服器市場佔比超過 80%，ASIC 僅佔 8-11%；谷歌 TPU 及亞馬遜 AWS Trainium 預估 2025 年合計出貨量約佔英偉達 GPU 出貨量的40-60%，2026 年 ASIC 有望超越 GPU。
→ ★ 挑戰與風險：① CoWoS 晶圓封裝產能限制（30-40萬顆）可能拖慢供貨；② 大尺寸封裝技術與系統調試需 6-9 個月，增加不確定性；③ 高端材料供應短缺將推升成本。
→ ★ 英偉達現有優勢包括 NVLink Fusion 技術的開放互聯協議、高計算密度及成熟 CUDA 生態系，短期 ASIC 難以取代其領先地位。
→ ★ 市場趨勢顯示，雲端服務供應商因成本壓力可能尋求多元硬體方案，促使 ASIC 產品需求快速成長。
→ ★ 其他相關消息包括 OpenAI 與博通、臺積電合作打造自研芯片，字節跳動及高通也積極投入 AI 芯片研發。
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野村證券於 2025 年第四季度預測 Meta 將推出由博通設計的次世代 AI ASIC 芯片 MTIA T-V1，該晶片採用先進的 36 層 PCB 與混合冷卻技術，效能有望超越英偉達即將推出的 Rubin AI 芯片。Meta 預計於 2025 年底至 2026 年間出貨 100 萬至 150 萬顆此款晶片，並計劃在 2026 年中期推出 MTIA T-V1.5，晶片面積翻倍、密度接近英偉達 GB200 系統，2027 年則推出 MTIA T-V2，將採用更大規模 CoWoS 封裝及 170KW 機架設計。市場預期未來 ASIC 芯片出貨量將逐步逼近並有機會超越英偉達 GPU，尤其在谷歌 TPU 和亞馬遜 AWS Trainium 等雲端大廠陸續推動 ASIC 部署下，明顯加速產業變革。然而，野村證券同時指出 Meta 在生產產能、封裝技術、系統調試等方面面臨挑戰和風險，可能影響推動進度。英偉達仍握有 NVLink Fusion 技術、CUDA 生態系及高計算密度等核心優勢，短期內仍具壟斷地位，但其高利潤模式可能促使雲端服務商尋求替代方案，為 ASIC 市場掀開新局。
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→ ★ Meta的下一代 AI ASIC 芯片 MTIA T-V1 預計 2025 年第四季發布，由博通設計，採用36層 PCB及混合冷卻技術，規格高於英偉達 Rubin。
→ ① 2025 年底至 2026 年，MTIA T-V1 出貨量將達 100 萬到 150 萬顆，2026 年中期推出 MTIA T-V1.5，晶片面積翻倍，密度接近英偉達 GB200。
→ ② 2027 年 MTIA T-V2 支援更大規模 CoWoS 封裝及 170KW 功率機架設計，適合高效能資料中心。
→ ★ ASIC 市場分析：目前英偉達 AI 伺服器市場佔比超過 80%，ASIC 僅佔 8-11%；谷歌 TPU 及亞馬遜 AWS Trainium 預估 2025 年合計出貨量約佔英偉達 GPU 出貨量的40-60%，2026 年 ASIC 有望超越 GPU。
→ ★ 挑戰與風險：① CoWoS 晶圓封裝產能限制（30-40萬顆）可能拖慢供貨；② 大尺寸封裝技術與系統調試需 6-9 個月，增加不確定性；③ 高端材料供應短缺將推升成本。
→ ★ 英偉達現有優勢包括 NVLink Fusion 技術的開放互聯協議、高計算密度及成熟 CUDA 生態系，短期 ASIC 難以取代其領先地位。
→ ★ 市場趨勢顯示，雲端服務供應商因成本壓力可能尋求多元硬體方案，促使 ASIC 產品需求快速成長。
→ ★ 其他相關消息包括 OpenAI 與博通、臺積電合作打造自研芯片，字節跳動及高通也積極投入 AI 芯片研發。
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