富邦：Rubin推遲不改AI需求，CoWoS/HBM/TPU三線重塑半導體格局
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富邦維持台灣科技板塊增持，核心判斷是Nvidia Rubin推遲只擾動供應鏈收入節奏、不改AI總需求方向，CoWoS產能分配、HBM成本走勢、Google TPU放量才是決定2027至2028年產業彈性的三條主線。
CoWoS產能分配——誰拿到產能，誰就拿到話語權？
富邦預測台積電2027年底CoWoS月產能約19萬片，2028年進一步升至約22萬片，並可能繼續上修。這意味著→ 台積電正將資源從SoIC（一種將多顆晶片垂直堆疊的封裝技術）挪向CoWoS（將晶片平鋪在矽中介層上連接的封裝技術），2028年四季度SoIC產能預測已從4.3萬片下調至2萬片。
日月光CoWoS產能預測上調至5萬片/月，主要服務CPU和網絡客戶。簡單來說＝ 先進封裝不再是台積電一家獨佔，日月光正在承接溢出的需求。
客戶端，Nvidia仍佔台積電CoWoS產能超50%，2027年分配從約6.2萬片升至約10.3萬片；博通居次，聯發科和AMD分配亦在提升，AMD增量大部分來自日月光、總量可能升至約3萬片。
這反映出 CoWoS產能分配本質上就是AI半導體的權力分配——不再是Nvidia單線邏輯，而是多客戶、多產品共同拉動。
Rubin推遲——到底丟了甚麼、沒丟甚麼？
Rubin Ultra取消或推遲了Kyber機櫃和四計算裸晶設計，富邦因此下調Rubin短期出貨預測至約100萬顆。但2026年整體CoWoS晶片輸出預測大致不變——Blackwell在三季度出貨更強，部分抵消了缺口。
富邦估算Rubin和Rubin Ultra每片CoWoS晶圓分別可切出約12個和10個中介層，Nvidia 2027年總晶片輸出預計從2026年約820萬顆升至約1240萬顆。這意味著→ 推遲影響的是收入確認節奏：高單價的Rubin延後、利潤由Blackwell暫時補位，短期供應鏈可能跑輸，但中長期AI需求判斷不變。
機櫃架構層面，Nvidia仍在評估兩種新方案：一是沿用Oberon機櫃、四櫃傳統連接合計576個計算裸晶；二是兩機櫃方案、櫃間用NPO/CPO（近封裝光學互連/共封裝光學——將光信號收發器件做到封裝內部，縮短數據傳輸距離）做規模擴展連接。兩種均未定案，但富邦判斷Nvidia對NPO/CPO仍然積極。
HBM成本——2027年物料清單裡最大的未知數？
Rubin採用HBM4（第四代高頻寬記憶體，頻寬更高但成本亦更高）後，HBM成本明顯上台階。富邦估算非Nvidia客戶（議價能力更弱的GPU和定制ASIC項目）HBM成本可能達到85至90美元/GB，2027年HBM成本翻倍仍是AI伺服器物料清單中最大的不確定變量。
簡單來說＝ 記憶體漲價誰來買單？富邦的判斷是：只要整機性能提升能令每個token的推理成本繼續下降，雲服務商就不會因HBM漲價而停止投資。這意味著→ token成本才是雲廠商資本開支決策的真正錨點，而非單一零部件價格。
Google TPU放量——2028年最大增量來自哪裡？
富邦預計Google 2028年部署1200萬至1500萬顆TPU，進入V9世代後將採用四計算裸晶設計，先進封裝消耗大幅增加。這意味著→ 單靠台積電可能不夠，英特爾EMIB-T（一種用矽橋將多個晶片連接起來的封裝技術）供應變得非常關鍵。
報告重點看好日月光和聯發科：日月光受益於AMD和CPU客戶產能分配提升；聯發科有望憑定制ASIC能力在多客戶格局中擴大市佔率。
2028年的兩個關鍵驗證節點：Google TPU能否按期放量、英特爾EMIB-T良率能否達標。這反映出 AI封裝的供應瓶頸正從「台積電夠不夠」擴展到「英特爾能不能接住」。
整體判斷——三條線怎麼交匯？
富邦的框架是：CoWoS產能分配 = 權力分配，HBM成本 = 利潤彈性，TPU放量 = 增量來源。三條線共同決定2027至2028年AI半導體的產業節奏。
Rubin推遲是節奏擾動、不是方向逆轉。說白了＝ 錢還是要花的，只是花錢的時間表和花在誰身上會變。
這反映出 AI半導體競爭已從單顆GPU性能，轉向先進封裝產能、系統架構與客戶產能分配的多維博弈——誰能拿到CoWoS、控制HBM成本、跑通機櫃架構，才是2027年以後最核心的問題。
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