DeepSeek對台積電影響有多大？彭博：短空長多

彭博資訊分析師指出，在短期內，DeepSeek的AI模型可能對台積電用來生產輝達高階AI訓練晶片的CoWoS封裝訂單帶來不利因素，原因是小型和中型開發商可能減緩AI晶片升級，然而，隨著低成本的模型將驅動更廣泛的採用，長期而言會加速AI推論晶片需求成長，而這類晶片大致仰賴台積電進行生產。

彭博分析師說，DeepSeek包括混合專家模型（MoE）系統在內的創新架構，建立了一條新道路，迅速改善推論效率以及成本的可負擔性，會帶動廣泛AI技術採用，最終加速基於ASIC的AI推論晶片升級周期。

較新世代的AI推論晶片將被大量部署於PC、智慧手機和頭戴裝置等個人裝置，而且這些晶片需要更嚴格的功耗效率和較低的延遲（latency），這些規格終將需要台積電更多先進的2奈米和3奈米製程、甚至更先進的節點製程進行製造。

在CoWoS封裝方面，彭博分析師提到，台積電的先進封裝部門短期內面臨不確定性，因為DeepSeek的AI模型節省成本的做法，會讓其他規模較小的AI開發商延後從輝達Hopper晶片轉向採用輝達的Blackwell晶片、甚至是即將推出的Bubin加速器，延後升級周期，可能會讓台積電更高階複雜的CoWoS-L封裝需求成長受到侷限。這種封裝技術預定主要用於輝達2026-27年的高階AI加速器生產。但分析師說，AI的基本擴展需求仍維持不變，代表強勁的高效能運算成長還是無可避免的。

彭博分析師說，CoWoS-L準備成為未來三年台積電先進封裝營收的新驅動因素，補充現有的CoWoS-S平台。分析師估算，台積電CoWoS逾40%的產能，今年將用於為輝達新的Blackwell GPU AI晶片進行CoWoS-L封裝。CoWoS-S將更多用於生產像是博通為Google設計的張量處理單元（Tensor processing unit）。