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NVIDIA 搶先採用台積電 A16 製程，打造 2028 年 Feynman 系列 GPU，鞏固 AI 霸主地位。A16 製程專為高效能運算設計，助力 NVIDIA 在 AI 領域持續領先。AI 霸主 NVIDIA 為了維持算力領先，再度出手搶佔先進製程產能。根據供應鏈消息指出，NVIDIA 已確認成為台積電 A16 製程節點的首位、也是目前「唯一」的客戶。這項專為高效能運算（HPC）量身打造的技術，預計將用於 NVIDIA 2028 年推出的殺手級產品——「Feynman」（費曼）系列 GPU 。 A16 製程強在哪？專為 AI 打造的神兵利器 台積電的 A16 製程可說是下一個世代的技術指標。它採用了奈米片（Nanosheet）電晶體結構，並首度導入超級電軌（Super Power Rail, SPR）背面供電技術 。簡單來說，這項技術能讓晶片在塞入更多電晶體的同時，還能解決供電不穩與散熱問題。 根據數據顯示，A16 相較於 N2P 製程，運算速度提升了 8% 至 10%，功耗卻降低了 15% 至 20%，邏輯密度也提高了 7% 至 10% 。由於技術複雜且成本高昂，初期產量有限，主要由 NVIDIA 率先進行試產 。 蘋果為何不跟？兩大陣營策略大不同 有趣的是，長期佔據台積電先進製程首發名單的蘋果（Apple），這次似乎有不同打算。據悉，蘋果在進入 2nm 時代後，將選擇跳過 A16 製程，直接放眼更先進的 A14 製程 。這顯示出蘋果與 NVIDIA 在產品迭代節奏上的差異，NVIDIA 更急需針對 AI 伺服器優化的製程技術。 台積電先進製程客戶策略對比：NVIDIA vs. Apple 比較項目 NVIDIA (輝達) Apple (蘋果) A16 製程策略   獨家採用 / 首發客戶   跳過 目標產品 Feynman 系列 GPU (2028 年)    M 系列 / A 系列晶片 (推測直攻 A14) 製程需求重點 AI 加速、HPC 高效能運算、散熱 (背面供電) 行動裝置功耗平衡、成本效益 近期主力製程 3nm (Rubin 系列)、A16 (Feynman 系列) 3nm (M3/M4/A17/A18)、2nm (預期)   黃仁勳的四年藍圖：Blackwell 只是開始 NVIDIA 執行長黃仁勳在 GTC 2025 大會上，大方公開了未來四年的 AI GPU 發展藍圖，展現了驚人的更新速度 ： 2025 年：Blackwell Ultra 2026 年：Rubin（採用台積電 3nm ） 2027 年：Rubin Ultra 2028 年：Feynman（採用台積電 A16 ） 這款以物理學家費曼命名的 GPU，被視為繼 Blackwell 架構後最具突破性的產品，將成為 NVIDIA 鞏固 AI 王朝的核心戰略武器 。為了配合這張藍圖，台積電高雄 P3 廠預計將於 2027 年開始大規模量產 A16 製程，全力支援 NVIDIA 的產能需求 。   延伸閱讀：HBM4E 將迎來客製化時代，台積電祭出 N3P 製程打造最強基礎裸晶 延伸閱讀：日本 Rapidus 要挑戰台積電？2027 年蓋 1.4 奈米晶圓廠，目標 2029 投產 延伸閱讀：英特爾CEO駁斥「挖角洩密」傳聞：我們尊重台積電的IP權益  加入T客邦Facebook粉絲團