跳到正文
世界时间EU--:--UK--:--USA--:--CN--:--PLDEFRIT中文EN

关于人工智能与技术的门户事件 · 分析 · 访谈 · 技术背景

搜索
直播
›

报道称三星第二座得州工厂产能已被AMD和英伟达预订,2030年投产

据《每日经济新闻》2026年11月3日报道,三星电子将在得克萨斯州泰勒市第二座工厂为AMD和英伟达生产高带宽内存的基础裸片,订单已覆盖该厂全部计划产能。其中大部分订单来自AMD,量产预计要到2030年。

科技解释王雅琴发布: 2026年11月5日3 分钟阅读资料来源 28
报道称三星第二座得州工厂产能已被AMD和英伟达预订,2030年投产

一座被AMD和英伟达提前订下的得州工厂

报道发表于2026年11月3日。《每日经济新闻》援引业内人士的说法称,泰勒第二座工厂将为这两家公司生产HBM基础裸片。

据该报报道,三星已拿下该厂全部计划产能的订单,其中大部分来自AMD。三星拒绝置评,报道中的客户承诺均未获官方确认。该厂将采用2纳米工艺,占地约270万平方英尺,约为泰勒第一座工厂的1.5倍。第一座工厂的核心是特斯拉的供货协议,价值约165亿美元。Crypto Briefing将新工厂称为“泰勒二厂”,视其为与特斯拉相关工厂的姊妹厂。

这笔交易为何不止关乎三星

如果报道属实,AMD将成为一座尚未开工工厂的主要客户。对AMD和英伟达来说,这些承诺锁定了专用基础裸片的产能,而产能要到多年以后才能运转。2030年之前,它们拿不到任何芯片。

GuruFocus指出,这些承诺不会立刻提升三星的代工或HBM市场份额。目前台积电主导代工市场,而从AMD和英伟达手中拿到订单,会让三星成为更可信的替代者。三星的代工业务一直难以从台积电手中争取大客户,AMD的大单可能为其2纳米工艺带来急需的提振。这些安排还说明,领先的AI芯片厂商正在锁定专用制造产能的长期使用权。三星没有说明合同金额,报道中的订单规模也未披露。

从长远看,AI加速器的买家多了一个基础裸片供应来源。短期内他们什么也得不到。

这座工厂究竟生产什么

基础裸片是HBM堆栈底部的逻辑层,负责管理上方内存与AI处理器之间的通信。HBM堆栈把多颗DRAM裸片组合起来,提供AI加速器所需的带宽。三星打算在得州生产基础裸片,再与韩国生产的DRAM核心裸片配对,成品堆栈因此是一件跨太平洋的产品。当前的HBM4技术使用4nm工艺制造的基础裸片,而泰勒工厂的目标是2纳米或更先进的节点。

这种分工决定了最终堆栈到底有多“美国”。

在得州制造基础裸片,为美国本土增加了一种关键AI部件的产能。但DRAM核心裸片仍来自韩国,堆栈在美国制造的比重因此受限。

时间表与投入

工厂定于本月正式开工,设备安装预计从2029年2月开始,2030年量产。从破土动工到工厂产生第一笔收入,中间大约有四年,这段空档要由投资者来扛。

三星已将资本开支提高60%以上,以增强半导体竞争力,公司押注AI内存需求能撑过这段空档。高额投入加上漫长等待,意味着如果AI芯片需求在工厂投产前令人失望,利润率和现金流可能承压。行业具有周期性,较长的交付周期等于押注需求能持续。

接下来会发生什么

下一个催化剂将是客户协议的确认以及得州工厂的建设进展。更近的考验是泰勒第一座工厂,预计2026年底达到满负荷运转,随后在2027年逐步走向量产。

第二座工厂的设备安装安排在2029年2月开始,之后是2030年的量产。在那之前,报道中的预订是该厂需求的一个公开信号。

评论 0

资料来源

28
  1. 01Samsung to make AMD, Nvidia chip parts at second Texas plant, Maeil Business reportsEN
  2. 02Samsung to make AMD, Nvidia chip parts at second Texas plant: ReportEN
  3. 03Samsung Secures AMD, Nvidia Orders for New Texas Chip PlantEN
  4. 04Samsung Secures AMD, Nvidia Orders for New Texas Chip PlantEN
  5. 05Samsung to produce AMD and Nvidia chip parts at second Texas plantEN
  6. 06AMD Could Become Samsung's Biggest Customer at New Texas Chip PlantEN
  7. 07Samsung Targets Texas Plant for AMD and Nvidia Chip OrdersEN
  8. 08Samsung ka bada daanv! Texas plant mein banenge AMD aur Nvidia ke AI chipsHI
  9. 09The new factory in Texas by Samsung produces chips for AMD and NVIDIAEN
  10. 10Samsung targets second Texas plant to produce HBM base dies for AMD and Nvidia: reportEN
  11. 11 Nvidia can only fulfill 1% of China’s massive $70 billion GPU order for AI chips, report claims — supply constraints choke export-friendly RTX Pro 5500 deliverEN
  12. 12Nvidia tells data center partners to cut China exposure, limits RTX chip sales to mainlandEN
  13. 13Chipfertigung: EU investiert Hunderte Millionen in Chipdesign-PlattformEN
  14. 14Texas was the new epicenter of the AI data center buildout. That might be kaput.EN
  15. 15 Nintendo ROM chip supplier Macronix quits to focus on chips for AI data centers, reports indicate EN
  16. 16‘Every solar plant can be a data center’EN
  17. 17What does a blue Texas sweep mean for Elon Musk, Tesla & SpaceX?EN
  18. 18Chinese AI chipmaker Iluvatar CoreX says new GPU matches Nvidia’s H200 as chip gap closesEN
  19. 19A Michigan utility’s iffy plan to trap CO2 from its new gas plantsEN
  20. 20Accelerating Plug-And-Play Prototyping In Chiplet-Based DesignsEN
  21. 21Beyond The Chip: How AI Is Reshaping Semiconductor Design And ManufacturingEN
  22. 22NVIDIA's controversial DLSS 5 is coming to RTX Remix to 'enhance' older gamesEN
  23. 23Tesla wins trade zone status for Texas Megapacks, but China tariffs stayEN
  24. 24 Nvidia tells data center operators to limit business from Chinese customers with new global restrictions, report claims EN
  25. 25Chiplets: Meta-Scale Chiplet Velocity Accelerating AI SoC Development to Match the Rapid Evolution of AI ModelEN
  26. 26Kazakhstan Eyes Ambitious 2035 Goal for 2 Nuclear Power PlantsEN
  27. 27Synopsys to Offer EDA Software Through European Chips Design PlatformEN
  28. 28 AI chip smugglers exploit trade control loophole to bring banned HBM from South Korea into China EN

本文所有数字与引语均来自下列来源,未添加来源之外的内容。

本内容由编辑部在人工智能辅助下制作完成。

王雅琴

王雅琴

人工智能、模型与技术

王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

编辑部 →

评论

0
  1. 还没有评论——来说两句吧。

写评论

评论公开展示。我们不发布辱骂、垃圾信息和广告内容。