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尽管埃隆·马斯克的TeraFab技俩（旨在将逻辑芯片、存储芯片以及封装工艺整合于销毁屋檐下）得回的200亿好意思元资金仅够建造一座7纳米级逻辑芯片工场，但马斯克的最终盘算是分娩数百万致使数十亿颗东谈主工智能芯片，每年耗电量高达1太瓦（1 TW）。

这一盘算远远超出了当今的行业产能，据伯恩斯坦称，淌若马斯克要竣事这一盘算，他将需要5万亿好意思元。真谛的是，这个数字与几年前萨姆·奥特曼（Sam Altman）为他失败的芯片制造相聚技俩寻求的资金范畴支配。

据伯恩斯坦称，埃隆·马斯克的 TeraFab 要每年分娩 1 TW 的 AI 硅，每年需要使用 142 到 358 个晶圆厂处治 2240 万片 Rubin Ultra GPU 晶圆、271.6 万片 Vera CPU 晶圆和 1582.4 万片 HBM4E 晶圆。

该公司摄取从上至下的步伐，将机架级电力需求革新为所需的半导体制造产能，从而得出这些数据，并将其形容为“终点粗陋的晶圆产能估算”。分析师愚弄机架级系统的功耗（Rubin 为 120 kW，Rubin Ultra 为 600 kW），将系统体积诊治为芯片数目，然后说明芯片尺寸（举例 GPU 芯片约为 825 mm²，CPU 芯片约为 800 mm²）、HBM 堆叠数目和良率，最终得出晶圆需求。然则，伯恩斯坦似乎高估了逻辑晶圆厂的典型产能（每月 50，000 片晶圆运行，而不是 20，000 片），低估了 DRAM 晶圆厂的产能（50，000 片晶圆运行，而不是 100，凤凰彩票Welcome000 至 200，000 片），况且假定每个晶圆厂的价钱为 3500 万好意思元，即使数万亿好意思元的范畴总体上是正确的，这也可能会夸大总预见值。

数万亿好意思元用于晶圆厂和封装枢纽

说明咱们对当代半导体行业的了解，一座当代化的顶端逻辑晶圆厂常常每分钟可分娩约 2 万片晶圆（WSPM），或每年约 24 万片晶圆。TeraFab 要竣事每年 2511.6 万片逻辑晶圆的分娩盘算，在好意思满良率的情况下需要约 105 座晶圆厂，或在 80% 良率的情况下需要 126 座晶圆厂。一座具备 2 纳米工艺才气的晶圆厂造价在 250 亿好意思元至 350 亿好意思元之间（中值约为 300 亿好意思元），因此，仅逻辑产能一项，假定良率达到 100%，就需要约 3.15 万亿好意思元；淌若良率达到 80%，则需要约 37.8 亿好意思元。

手脚参考，台积电在2025年出货了1502.3万片300毫米等效晶圆，6686体育官方网站其中包括摄取落后工艺时刻分娩的200毫米晶圆和300毫米晶圆。相似关键的是，台积电当今运营着大致50个300毫米晶圆厂模块，这些模块是在以前二十年间建造的。

大范畴高带宽内存（HBM）分娩关于竣事埃隆·马斯克的TeraFab盘算至关关键。当今，由好意思光、三星和SK海力士运营的当代化DRAM晶圆厂常常可提供每分钟10万至20万片晶圆的产能（咱们取中间值15万片晶圆）。分娩1582.4万片HBM4E晶圆，在100%良率下大致需要9座晶圆厂，或在70%良率下大致需要12座晶圆厂。每座晶圆厂的成本至少为200亿好意思元，仅前端内存产能一项就需要约2400亿好意思元。然则，HBM的产量不仅受限于DRAM器件的产量，还受限于堆叠和封装才气及良率。比较之下，三大DRAM制造商当今仅运营着约30座晶圆厂模块，这些模块是自2000年代初以来建造的。

用于 2.5D 和 3D 集成以及 HBM 拼装的先进封装枢纽，每个阶段的成本约为 20 亿至 35 亿好意思元，而 TeraFab 需要数十个致使数百个这么的枢纽来拼装 AI 处治器和 HBM 堆栈，这意味着数千亿好意思元的罕见投资。

总的来说，TeraFab 需要朝上 4 万亿好意思元的资金，这与伯恩斯坦 5 万亿好意思元的预见基本一致，还不包括地皮、工艺研发、软件和生态系统开发。

资金除外的末端身分

筹集5万亿好意思元将极其艰苦。手脚参考，英伟达、苹果和Alphabet等公司的市值永诀为4.34万亿好意思元、3.71万亿好意思元和3.5万亿好意思元，这意味着马斯克需要筹集的资金将朝上人人市值最高公司的总额。很难念念象如斯范畴的私东谈主融资、财团，致使是主权资金或然到位。举例，即使好意思国政府挑升资助马斯克的半导体技俩，也并非易事，因为其本年的预算约为7万亿好意思元。

唯独可行的路子是多国政府、主权钞票基金、超大范畴数据中心运营商和老本市集协同运作。然则，咱们对此默示怀疑。此外，在可预见的将来干与5万亿好意思元，其制约身分不仅限于资金，还包括晶圆制造开垦、建筑材料的供应有限，以及建造、运营和爱戴这些晶圆厂所需的大齐老练劳能源。

那么，马斯克确凿谋划种植一个芯片代工场，其产能致使朝上台积电、三星和英特尔的总额，只是是为了分娩敷裕多的芯片来自豪特斯拉、SpaceX和xAI的需求吗？这仍然是一个悬而未决的问题。

（起首：编译自tomshardware）

*免责声明：本文由作家原创。著作实践系作家个东谈主不雅点，半导体行业不雅察转载仅为了传达一种不同的不雅点，不代表半导体行业不雅察对该不雅点赞同或复旧，淌若有任何异议，宽宥琢磨半导体行业不雅察。

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