黄仁勋再甩“王炸”：1.6纳米AI芯片问世，国产替代能否接招？

“这并非易事，因为所有技术都已逼近物理极限。”在谈及即将发布的下一代芯片时，连“皮衣刀客”黄仁勋都罕见地流露出对技术边界的敬畏 。就在业界普遍认为2纳米已是“纳米游戏”终点的2026年，一场关于未来的对话被提前引爆。

黄仁勋给出的答案，代号“Feynman”。这款预计2028年问世的全球首款1.6纳米AI芯片，不仅是一记投向市场的“核弹”，更是一份针对行业顽疾的“诊断书”与“解决方案”。

当“翻译”比“思考”还慢，GPU的“偏科”危机

在传统认知中，GPU是AI时代的“万能钥匙”。然而，随着AI应用从“实验室训练”转向“大规模落地”，一个尴尬的短板暴露无遗——推理延迟。

1. 从“训练”到“推理”的重心转移

过去几年，业界比拼的是谁能在更短时间内训练出万亿参数的大模型。但在未来，当每个人都习惯用语音对话AI助手、实时翻译、自动驾驶决策时，响应速度就成了用户体验的生命线。传统的GPU虽然在并行计算上无敌，但在处理这类需要“即时反应”的推理任务时，存在天然的“偏科”。

2. SRAM的“缩放困境”与功耗墙

造成延迟的元凶之一是内存瓶颈。随着制程向1.6纳米逼近，逻辑晶体管越变越小，但负责数据暂存的SRAM却几乎“缩不动”了。这就好比CPU（中央处理器）这个“大脑”转得飞快，但用来记事的“便利贴”（SRAM）却太小且离得太远，导致大脑不得不频繁去远处的“文件柜”（HBM显存）翻找资料，产生了巨大的延迟和功耗浪费。

3. “物理极限”下的产能焦虑

除了技术痛点，还有地缘政治带来的供应链痛点。全球超过90%的最先进AI芯片依赖台积电，这种“单点故障”风险让英伟达如坐针毡。随着美国“芯片主权”概念的强化，如何确保供应链安全，成为英伟达必须解决的商业难题。

不只是“1.6纳米”，这是芯片界的“立体战”

Feynman不仅仅是制程上的跃进，它更像一次针对上述痛点的“外科手术式”打击，引入了全新的三维架构。

台积电A16制程：引入“超级电轨”

Feynman是全球首款采用台积电A16（1.6纳米）制程的AI芯片。这一制程的关键在于引入了“超级电轨”（SPR）背面供电技术。SPR技术将供电线路搬到晶圆背面，相当于在芯片背面建了座“地下变电站”。这不仅释放了正面空间用于信号传输，还降低了15%的功耗，并提升了10%的逻辑密度。

X3D堆叠：给GPU“加盖一层楼”

为了根治SRAM瓶颈，Feynman借鉴了类似AMD 3D V-Cache的思路，但玩得更极致。它计划利用台积电的SoIC混合键合技术，将Groq公司的LPU（语言处理单元）直接堆叠在GPU计算核心之上。由于采用了背面供电，腾出的正面空间正好用来做高速垂直连接，让上下两层芯片之间的数据交换延迟极低。

LPU赋能：让AI响应从“秒级”迈向“毫秒级”

为什么非要堆叠LPU？因为Groq的LPU核心优势在于“确定性执行”。传统GPU处理任务像多线程的“流水线”，可能因排队产生延迟；而LPU采用编译驱动的数据流设计，任务执行顺序和内存配置在开始前就已确定，极大减少了“等待时间” 。这对于语音对话、实时翻译这种低批处理、高即时性的任务来说，堪称“性能外挂”。

打破“单吊”台积电，开启“双代工”时代

Feynman不仅是技术上的革命，更是英伟达在地缘政治风险下的商业豪赌——告别独家代工，拥抱“双轨制”。

算力核心留台积电，I/O交给英特尔

根据最新供应链信息，英伟达采取了前所未有的分拆策略：Feynman最核心的计算晶圆（Compute Die）继续由台积电采用A16制程独家生产；而负责数据输入输出的I/O晶圆（I/O Die）则外包给英特尔，采用其更先进的14A（1.4nm级）制程和EMIB先进封装技术。

50亿美元的“投名状”与战略对冲

英伟达已在2024年底完成了对英特尔50亿美元的股权投资。此举一方面缓解了台积电产能单一的压力，为英伟达每年节省了因台积电涨价可能带来的巨额成本；另一方面，顺应了美国政府对“先进制造业回归”的诉求，让Feynman部分芯片打上“美国制造”的标签，有效对冲了地缘政治带来的断供风险。

初期独家垄断，后期“价高者得”

在台积电A16初期，英伟达是首个且几乎是唯一的客户。这种“包圆”策略虽然成本高昂，但能确保在最前沿的制程上拥有排他性优势，让竞争对手AMD等无法在同等节点上获得产能。

冰冷的数字，滚烫的性能

为了让性能提升可视化，以下是基于现有资料整理的Feynman关键数据指标（注：部分数据为行业预测，最终以官方发布为准）：

AI基础设施的“分水岭”与大陆产业的“压力测试”

Feynman的提前到来，将对全球及中国大陆的AI产业产生深远影响。

对大陆芯片制造业——

1. 严峻考验：当中芯国际还在巩固7纳米、攻坚5纳米时，英伟达已经迈入1.6纳米时代。受EUV光刻机禁运影响，差距非但没缩小，反而在制程数字上被拉大。加上台积电A16初期产能被英伟达独占，大陆厂商获取全球最顶尖AI芯片的窗口期被大幅压缩。

1. 倒逼创新：这迫使国产芯片必须换道竞争。既然在传统硅基制程上追赶无望，就必须在3D堆叠、 Chiplet互联、先进封装、以及光子芯片等新架构上加大投入。Feynman采用的SoIC和背面供电技术，恰恰指明了未来5-10年的技术方向，这给国产供应链提供了“绕过光刻机”的另一种解题思路。

对大陆AI行业——

短期内，大陆AI企业仍将依赖英伟达的存量芯片（如H20等特供版）。但Feynman的量产会让“买不到最强芯片”的痛点更加突出：当海外同行用Feynman将大模型推理成本降低20%-30%时，国内企业的运营成本劣势将直接转化为市场竞争力的差距。这无疑会倒逼国内AI芯片生态（如华为昇腾、寒武纪等）加速成熟。

理查德·费曼曾说：“没有人真正理解量子力学。”同样，面对2028年的AI世界，我们也未必能完全预见Feynman芯片带来的全部变革。

从制程突破到战略博弈，这颗芯片不仅是英伟达对物理极限的突围，更是地缘政治变局下的供应链重构。对于中国大陆而言，它是警钟，更是教科书——它证明，即使在“逼近极限”的时代，创新依然没有天花板。