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Physical AI 半導體供應鏈 — Nvidia Orin vs Thor vs Tesla FSD 晶片

Nvidia Orin vs Thor vs Tesla FSD 晶片：AV 推論運算供應鏈（台積電、三星、先進封裝）如何制約 Physical AI 的擴產節奏。

實體 AI 感測器供應鏈 2026：Waymo 雷射雷達成本軌跡 vs Tesla 攝影機與 FSD 晶片台積電風險——硬體經濟學基準

雷射雷達從 2009 年每顆估 7.5 萬美元降至今日不到 1,000 美元。Tesla 純攝影機方案每輛車感測成本估比 Waymo 多感測器套件低 3-10 倍。

實體 AI 供應鏈分析 — 硬體製造商、瓶頸與量產限制

誰製造驅動實體 AI 車隊的晶片、感測器與致動器，以及哪些供應鏈瓶頸可能在軟體就緒後仍阻礙量產擴展。

NVIDIA 與台積電把 AI 推進晶圓廠深處：cuLitho 砍微影成本 20-50%，FabTwin 邁向數位化

為什麼值得讀 這不是資本支出那條頭條：NVIDIA 正把運算賣進「打造 NVIDIA 自家晶片」的供應鏈。cuLitho 的 20-50% 微影成本／週期時間削減才是承重數字——它決定先進製程晶圓多快、多便宜地放量。一個垂直迴圈。

在 GTC 台北，台積電於微影、模擬與檢測全面採用 NVIDIA 的 CUDA-X 堆疊，其中 cuLitho 將微影成本最高砍至五成。

AMD 256 核 EPYC「Venice」成首款在台積電 2nm 量產的 HPC 晶片

為什麼值得讀 大家都盯著 GPU。但 AI 叢集仍需要主機 CPU 來餵資料，而 AMD 搶先把 256 核伺服器晶片放上最先進節點。真正的槓桿在於功耗牆下的能效——還伴隨一段低調的亞利桑那在地化故事。

AMD 宣布 EPYC「Venice」於台積電 2nm 製程量產（5/21）——256 核／512 緒，業界首款在該節點量產的 HPC 產品，效能較 Turin 提升逾 70%。

台積電：$312.8 億美元 capex 過關、$200 億美元注入亞利桑那、53% 投先進製程

為什麼值得讀 追蹤的是「前段 vs 後段」比例，不是頭條的美元金額。先進製程從 37% → 53% 的轉折，才是決定下一代 Blackwell/MI400 是否如期出貨的變數 —— 也就是你 2027 年的推論成本曲線。

5/12 董事會：$312.8 億美元 capex + $200 億美元注亞利桑那。先進前段製程占 53%（2024-25 為 37%）—— 直讀 AI 加速器需求。