江蘇芯緣半導(dǎo)體有限公司
Jiangsu Thankyou Semiconductor Co.,Ltd.
1. 沈向洋談中美之間在人工智能方面的差距
近日，在香港大學(xué)主辦的經(jīng)濟(jì)峰會上，著名計(jì)算機(jī)科學(xué)家沈向洋表示，中國在AI算法方面正在迅速趕上美國，但在芯片技術(shù)方面，與美國仍有較大差距，計(jì)算能力仍然是中國內(nèi)地和香港企業(yè)面臨的重大挑戰(zhàn)。
沈向洋指出，人工智能的競爭主要包含芯片、算法和應(yīng)用三個(gè)關(guān)鍵方面。中國在算法方面已經(jīng)取得了顯著進(jìn)展，他以DeepSeek為例，稱這家初創(chuàng)公司僅使用約1萬塊AI芯片就取得了與美國頂尖競爭對手相當(dāng)?shù)某晒鳲penAI和谷歌等公司則需要數(shù)十萬塊芯片。但在芯片領(lǐng)域，美國的領(lǐng)先優(yōu)勢明顯，中國在芯片生產(chǎn)方面面臨的差距“無法在一兩年內(nèi)彌補(bǔ)”。
2. 汽車芯片2030年將是蕭條還是繁榮？
汽車行業(yè)無疑正經(jīng)歷著顛覆性的時(shí)期，既有積極的一面，也有消極的一面。繼2023年強(qiáng)勁增長后，標(biāo)普全球移動出行公司最新報(bào)告稱，2024年輕型汽車產(chǎn)量下降了1.6%。造成這一現(xiàn)象的原因包括疫情后的高庫存水平、全球經(jīng)濟(jì)逆風(fēng)、政府對電動汽車購買激勵(lì)措施的減少以及復(fù)雜的供應(yīng)鏈挑戰(zhàn)。
但是從長遠(yuǎn)來看，汽車芯片行業(yè)的前景遠(yuǎn)非悲觀——事實(shí)上，我們有充分的理由保持樂觀。
盡管道路充滿曲折，國際貨幣基金組織和世界銀行均預(yù)測到2025年全球經(jīng)濟(jì)將穩(wěn)步增長，后者預(yù)計(jì)全球經(jīng)濟(jì)增長率為2.7%。利率也在緩慢下降，不過有人擔(dān)心美國的新關(guān)稅政策可能導(dǎo)致全球通脹壓力上升，從而抑制利率下行空間。如果利率持續(xù)穩(wěn)步下降，這將有助于全年提振消費(fèi)需求。
根據(jù)標(biāo)普全球移動出行公司的預(yù)測，到2030年，每輛車平均使用的半導(dǎo)體價(jià)值可能從目前的大約1,000美元上升至超過1,400美元，增幅高達(dá)40%。當(dāng)然，高端車輛中的半導(dǎo)體含量將遠(yuǎn)超這個(gè)平均水平。
具體到ADAS方面，根據(jù)美國交通安全分析研究伙伴關(guān)系(PRA)的一份報(bào)告指出，在14項(xiàng)ADAS功能中，已有10項(xiàng)在新車中的市場滲透率超過50%，其中前方碰撞預(yù)警、自動緊急制動(AEB)、行人檢測預(yù)警、行人AEB和車道偏離預(yù)警等功能的市場滲透率已經(jīng)達(dá)到了91%至94%。
ADAS的日益普及趨勢適用于電動汽車、混合動力汽車和內(nèi)燃機(jī)(ICE)汽車。標(biāo)普估計(jì)，僅用于ADAS的汽車半導(dǎo)體平均成本就將從目前的160美元增長到2030年的260美元以上。
就電動汽車而言，分析機(jī)構(gòu)RHO Motion估計(jì)，電動汽車所需的半導(dǎo)體數(shù)量是傳統(tǒng)燃油汽車的三倍。標(biāo)普預(yù)測，2023年至2030年間，電動汽車產(chǎn)量的復(fù)合年增長率將達(dá)到19%，而燃油汽車的產(chǎn)量則預(yù)計(jì)將以每年約12%的速度減少。這意味著到2030年，電動汽車將占汽車總產(chǎn)量的40%以上。
汽車座艙環(huán)境對美觀性、功能性和操作安全性的要求越來越高。(來源：Adobe Stock)
順便提一句，標(biāo)普估計(jì)，這些座艙功能所用半導(dǎo)體的價(jià)值甚至可能高于ADAS。目前每輛汽車的座艙半導(dǎo)體平均價(jià)值約為350美元，預(yù)計(jì)到2030年將升至約550美元。
廣義上講，受益于ADAS和座艙用戶體驗(yàn)增長的主要半導(dǎo)體需求類別包括微控制器(MCU)、存儲器和混合信號SoC。這些需求將受到多種因素的推動，比如各類傳感器對先進(jìn)信號處理和數(shù)據(jù)采集的需求、用于數(shù)據(jù)和視頻傳輸?shù)母咚倬W(wǎng)絡(luò)，以及用于設(shè)備接口、小型電機(jī)控制和復(fù)雜照明的強(qiáng)大電源管理和控制需求。
由于這些趨勢，麥肯錫預(yù)測汽車芯片銷售額的增長速度將高于整個(gè)行業(yè)水平。而標(biāo)普全球移動出行公司認(rèn)為，從2024年到2030年，汽車行業(yè)的潛在半導(dǎo)體市場規(guī)模將以9%的復(fù)合年增長率擴(kuò)大，這意味著市場將從去年的820億美元增長到本世紀(jì)末的1490億美元。
3. 海爾錨定新賽道進(jìn)軍集成電路裝備領(lǐng)域
6月26日，海爾集團(tuán)通過戰(zhàn)略入股上海新時(shí)達(dá)電氣股份有限公司，并與上海市嘉定區(qū)達(dá)成戰(zhàn)略合作，發(fā)力機(jī)器人和集成電路裝備領(lǐng)域，引發(fā)行業(yè)廣泛關(guān)注。海爾的布局折射出機(jī)器人與半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的新趨勢。隨著機(jī)器人行業(yè)的蓬勃發(fā)展，集成電路裝備領(lǐng)域有望迎來新一輪技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)變革。
6月26日，海爾集團(tuán)成功完成對上海新時(shí)達(dá)電氣股份有限公司（簡稱“新時(shí)達(dá)”）的戰(zhàn)略入股協(xié)議轉(zhuǎn)讓股份交割，標(biāo)志著新時(shí)達(dá)正式融入海爾卡奧斯工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)。據(jù)悉，海爾對上海新時(shí)達(dá)的戰(zhàn)略入股，交易金額高達(dá)13億元，用于收購10%的股份并獲得19.24%的表決權(quán)，此外還計(jì)劃投入超12億元參與新時(shí)達(dá)的定向增發(fā)項(xiàng)目。
新時(shí)達(dá)創(chuàng)立于1995年，聚焦工業(yè)自動化領(lǐng)域，于2010年在深圳證券交易所主板上市。新時(shí)達(dá)以算法和軟件為核心，主要有控制與驅(qū)動產(chǎn)品及系統(tǒng)業(yè)務(wù)、機(jī)器人產(chǎn)品及系統(tǒng)業(yè)務(wù)、電梯控制產(chǎn)品及系統(tǒng)業(yè)務(wù)等三大核心業(yè)務(wù)板塊。機(jī)器人是新時(shí)達(dá)近些年來的主攻方向之一，早在2010年，新時(shí)達(dá)便研制出首臺工業(yè)機(jī)器人，現(xiàn)已擁有9個(gè)系列80多款工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)品。
據(jù)悉，新時(shí)達(dá)擁有上海首個(gè)實(shí)現(xiàn) “機(jī)器人制造機(jī)器人” 的工廠，作為打造首款 “全長三角造” 機(jī)器人項(xiàng)目的 “鏈主” 企業(yè)，牽頭12家上下游企業(yè)協(xié)同研發(fā)，有力推動了長三角區(qū)域內(nèi)國產(chǎn)機(jī)器人零部件的整機(jī)應(yīng)用。
青島海爾卡奧斯工業(yè)智能有限公司成立于2025年2月，由海爾集團(tuán)實(shí)際控制。其核心業(yè)務(wù)聚焦于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺運(yùn)營與數(shù)字化解決方案輸出。旗下的卡奧斯COSMOPlat工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，以大規(guī)模定制為獨(dú)特核心，創(chuàng)新性地引入用戶全流程參與體驗(yàn)?zāi)Ｊ剑瑯?gòu)建起跨行業(yè)、跨領(lǐng)域、跨區(qū)域的立體化賦能新范式。截至目前，該平臺已成功賦能家電、汽車、電子、化工等15個(gè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，累計(jì)服務(wù)企業(yè)數(shù)量高達(dá)16萬家。
2025年，機(jī)器人行業(yè)呈現(xiàn)出迅猛的發(fā)展態(tài)勢，為集成電路半導(dǎo)體領(lǐng)域帶來了諸多機(jī)遇。
一些半導(dǎo)體國際巨頭早已布局機(jī)器人賽道。6月12日，英偉達(dá)CEO黃仁勛在GTC巴黎峰會期間接受媒體采訪時(shí)表示，未來十年將屬于自動駕駛和機(jī)器人。黃仁勛還表示：除了人工智能，機(jī)器人技術(shù)尤其是人形機(jī)器人，將是這家人工智能芯片巨頭的最大規(guī)模潛在增長市場。英偉達(dá)此前已發(fā)布全球首個(gè)開源人形機(jī)器人基礎(chǔ)模型 Isaac GR00T N1 ，采用獨(dú)特雙系統(tǒng)架構(gòu)，系統(tǒng)1負(fù)責(zé)快速動作執(zhí)行，類似人類直覺反應(yīng)，系統(tǒng)2專注深度推理，進(jìn)行復(fù)雜分析與決策，賦予機(jī)器人通用技能與推理能力，廣泛應(yīng)用于工業(yè)搬運(yùn)、精密檢測等領(lǐng)域。
此外，機(jī)器人市場規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)張也將形成龐大芯片需求增量。根據(jù)TrendForce集邦咨詢數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)中國市場2025年人形機(jī)器人本體產(chǎn)值將超過45億元人民幣，中國廠商如宇樹科技、優(yōu)必選、智元機(jī)器人、銀河通用、眾擎機(jī)器人、樂聚機(jī)器人等對2025年量產(chǎn)規(guī)劃超過千臺。
單臺機(jī)器人涉及傳感器、驅(qū)動、控制等多類芯片，從通用MCU到定制化ASIC芯片均存在廣闊市場空間，為半導(dǎo)體企業(yè)開辟新增長曲線。同時(shí)，機(jī)器人對實(shí)時(shí)感知、高速運(yùn)算與精準(zhǔn)控制的需求，也將驅(qū)動半導(dǎo)體行業(yè)向更高性能、更低功耗方向突破，如存算一體芯片、專用加速器（NPU、TPU）等創(chuàng)新形態(tài)正在不斷涌現(xiàn)。
4. Google說服OpenAI使用TPU來對抗英偉達(dá)？
這兩天大家都在談?wù)揙penAI要使用Google TPU的信息，這件事的源頭是The Information的一個(gè)報(bào)道：
OpenAI 的芯片策略調(diào)整
OpenAI 作為英偉達(dá)人工智能芯片的大型客戶之一，長期以來主要通過微軟和甲骨文租賃英偉達(dá)服務(wù)器芯片，用于開發(fā)、訓(xùn)練模型以及為 ChatGPT 提供算力支持 。過去一年，其在這類服務(wù)器上的投入超 40 億美元，訓(xùn)練和推理環(huán)節(jié)支出近乎對半分，且預(yù)計(jì) 2025 年在 AI 芯片服務(wù)器上的花費(fèi)將接近140 億美元 。
伴隨 ChatGPT 發(fā)展，其付費(fèi)訂閱用戶從年初 1500 萬增長至超 2500 萬，每周還有數(shù)億人免費(fèi)使用，算力需求急劇攀升 。在此背景下，OpenAI 近期開始嘗試從 Google Cloud 租賃 TPU 芯片，用于為 ChatGPT 等產(chǎn)品提供算力，這是其首次以有實(shí)際意義的方式使用非英偉達(dá)芯片，期望借此降低推理計(jì)算成本 。不過，OpenAI 發(fā)言人曾在相關(guān)報(bào)道發(fā)布前拒絕置評，報(bào)道發(fā)布數(shù)日后又表示 “目前沒有專門使用 TPU 的計(jì)劃”，使得合作細(xì)節(jié)尚不明朗 。這一點(diǎn)很重要，就是到現(xiàn)在其實(shí)雙方都還未證實(shí)。
Google 的 TPU 布局與博弈
約 10 年前，Google 啟動 TPU 研發(fā)，2017 年起向有訓(xùn)練自家 AI 模型需求的云客戶開放 。在 AI 軟硬件生態(tài)中，Google 是唯一在九大類別（涵蓋 AI 服務(wù)器芯片、訓(xùn)練集群、云服務(wù)器租賃、AI 應(yīng)用程序接口等 ）均布局相關(guān)技術(shù)或業(yè)務(wù)的主要企業(yè)，構(gòu)建起從芯片到 AI 全棧生態(tài)，強(qiáng)化競爭壁壘 。
盡管 Google Cloud 向客戶出租英偉達(dá)芯片服務(wù)器帶來的收益，仍顯著高于出租 TPU（因英偉達(dá)芯片是行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，開發(fā)者對控制芯片的專用軟件更熟悉 ），但 TPU 是 Google 開展差異化競爭的重要籌碼 。在與 OpenAI 的合作中，Google 并未將最強(qiáng)大的 TPU 租予對方，而是優(yōu)先預(yù)留，供自家 AI 團(tuán)隊(duì)開發(fā) Gemini 模型 。這一舉措，一方面保障自身 AI 研發(fā)的算力需求，另一方面也可試探 OpenAI 對 TPU 的需求究竟聚焦于推理環(huán)節(jié)，還是涉及訓(xùn)練環(huán)節(jié) 。
由于與 OpenAI 的合作使自身數(shù)據(jù)中心面臨算力緊張，Google 近期主動接觸其他主要出租英偉達(dá) GPU 的云服務(wù)商（如 CoreWeave ），探討在其數(shù)據(jù)中心安裝 TPU，為特定 Google Cloud 客戶服務(wù)的可能性 。雖然目前尚未確認(rèn)是否達(dá)成協(xié)議，但這一動作彰顯出 Google 擴(kuò)大 TPU 覆蓋范圍、挑戰(zhàn)英偉達(dá)生態(tài)主導(dǎo)地位的意圖 。
除 OpenAI 外，蘋果、Safe Superintelligence、Cohere 等企業(yè)也從 Google Cloud 租賃 TPU，部分原因在于這些企業(yè)的員工曾在 Google 工作，對 TPU 技術(shù)較為熟悉 。Meta 作為與 OpenAI 類似的英偉達(dá) AI 芯片大客戶，近期也考慮過使用 TPU，不過官方稱暫未采用，反映出行業(yè)內(nèi)企業(yè)對英偉達(dá)芯片 “替代方案” 的持續(xù)探索 。
微軟作為 OpenAI 緊密的合作伙伴和早期投資者，投入大量資源研發(fā) AI 芯片，期望 OpenAI 采用 。但研發(fā)過程中遭遇問題，不得不推遲新版本發(fā)布時(shí)間，導(dǎo)致其芯片短期內(nèi)難以與英偉達(dá)競爭 。OpenAI 轉(zhuǎn)向與 Google 合作，可能使微軟在這場 AI 算力博弈中遭遇挫折，凸顯出 AI 芯片自研的高難度，以及生態(tài)博弈的殘酷性 。
當(dāng)前，尚無企業(yè)能在 AI 訓(xùn)練芯片性能上與英偉達(dá)匹敵，但推理芯片研發(fā)熱潮已起，云服務(wù)商、AI 大廠紛紛布局，試圖減少對英偉達(dá)的依賴，并長期降低成本 。不過，云服務(wù)商推廣替代芯片時(shí)，常需借助 “財(cái)務(wù)激勵(lì)”（如向 Anthropic 等企業(yè)提供數(shù)十億美元融資，換取其使用自家芯片 ），可見生態(tài)替換之路充滿挑戰(zhàn) 。
為什么OpenAI會選擇TPU？
The Information的報(bào)道中也提了，OpenAI的算力需求在急劇攀升，一是因?yàn)榇蠹覍I的使用頻率越來越高，也是因?yàn)楝F(xiàn)在OpenAI 推出新的圖像生成平臺后，計(jì)算需求激增，運(yùn)營成本上升。
所以降低成本是OpenAI最優(yōu)先考慮的問題，而且現(xiàn)在OpenAI增加的需求絕大多數(shù)都是推理需求，而TPU也非常適合做推理的任務(wù)，在推理任務(wù)上具有高效性和較低的能耗。
還一個(gè)考量是OpenAI 可能希望減少對單一供應(yīng)商（如 Nvidia）和特定基礎(chǔ)設(shè)施（如 Microsoft 托管數(shù)據(jù)中心）的依賴，以增強(qiáng)靈活性和談判能力。
在Morgan Stanley的一個(gè)分析中，還認(rèn)為英偉達(dá)的產(chǎn)能限制可能也是 OpenAI 做此決定的一個(gè)因素，大摩認(rèn)為雖然Google有自己的TPU，但Google同樣也是英偉達(dá)的大客戶，今年光在Google的業(yè)務(wù)就增長了超過3倍，雖然 Google會稱英偉達(dá)的出貨量僅針對其業(yè)務(wù)的云部分，但大摩還是認(rèn)為英偉達(dá)在業(yè)務(wù)的非云部分的影響力也在擴(kuò)大。英偉達(dá)的產(chǎn)品已售罄，尤其是機(jī)架規(guī)模的產(chǎn)品。在大摩看來，替代架構(gòu)的發(fā)展至少部分是由推理能力短缺驅(qū)動的。
對OpenAI來說，目前最大的挑戰(zhàn)也就是將之前運(yùn)行在英偉達(dá)GPU上的軟件適配到TPU上。
對Google的影響
TPU 技術(shù)的驗(yàn)證和推廣，OpenAI 的采用驗(yàn)證了 Google 在 TPU 技術(shù)上的長期投資。TPU 是專為機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的 ASIC，在推理任務(wù)上具有高效性和較低的能耗。OpenAI 的選擇不僅證明了 TPU 的商業(yè)價(jià)值，還可能吸引更多 AI 公司轉(zhuǎn)向 Google Cloud，使用 TPU 作為其計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的一部分。
通過向 OpenAI 提供 TPU，Google 不僅在 AI 硬件市場上挑戰(zhàn)了 Nvidia 的主導(dǎo)地位，還在云服務(wù)領(lǐng)域增強(qiáng)了其競爭力。Google TPU的競爭對手不只有英偉達(dá)的GPU，還有其他公司的自研ASIC。
對英偉達(dá)的影響
即便考慮到目前英偉達(dá)GPU的稀缺性，OpenAI 轉(zhuǎn)向 TPU 仍然標(biāo)志著對 Nvidia 芯片的需求可能開始下降，尤其是對于推理任務(wù)。后面如果OpenAI在TPU上推理確實(shí)發(fā)現(xiàn)有很高的性價(jià)比，那就會有更多的推理任務(wù)選擇非英偉達(dá)的平臺。
OpenAI 的這一舉動對 Nvidia 來說是一個(gè)警醒，表明其客戶開始尋求更具成本效益的計(jì)算解決方案。Nvidia 可能需要在推理任務(wù)的硬件優(yōu)化上加大投資，以保持其在 AI 計(jì)算市場的競爭力。
但總歸來說，短期內(nèi)對Nvidia 的影響可能有限，因?yàn)?OpenAI 和其他大廠們?nèi)砸蕾?Nvidia 的 GPU 進(jìn)行模型訓(xùn)練。
對亞馬遜的影響
看到這里，可能有些讀者會有疑問，這跟亞馬遜有啥關(guān)系？
還是根據(jù)大摩的分析，若 OpenAI 與谷歌的合作得到證實(shí)，OpenAI 如今將在大多數(shù)主要云供應(yīng)商（包括谷歌云、Azure、甲骨文和 CoreWeave ）上運(yùn)行人AI的訓(xùn)練和推理任務(wù)，而亞馬遜卻不在這個(gè)名單中。
總結(jié)一下，這次OpenAI 與 Google 在 TPU 上的合作，是 AI 算力軍備競賽的一個(gè)縮影 。OpenAI 因算力需求調(diào)整芯片策略 “投石問路”，Google 借 TPU 拓展生態(tài)、挑戰(zhàn)英偉達(dá)，多方圍繞芯片控制權(quán)、成本、生態(tài)展開博弈 。盡管英偉達(dá)憑借技術(shù)與生態(tài)優(yōu)勢，仍在訓(xùn)練芯片領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)，但 TPU 等替代方案若能在性能、成本、生態(tài)協(xié)同上實(shí)現(xiàn)突破，行業(yè)格局有望迎來新變化 。
5. 中國大陸將拿下全球30%芯片產(chǎn)能，超越中國臺灣！
根據(jù)Yole Group的報(bào)告，中國大陸有望在2030年超越中國臺灣，成為全球最大的半導(dǎo)體晶圓代工中心。2024年中國大陸占全球21%的產(chǎn)能，隨著本土產(chǎn)能的快速擴(kuò)張，中國大陸的崛起凸顯了在分散且充滿戰(zhàn)略博弈的芯片制造格局中，行業(yè)話語權(quán)正在發(fā)生轉(zhuǎn)移。
6月23日，Yole Group發(fā)布的《半導(dǎo)體晶圓代工行業(yè)現(xiàn)狀報(bào)告》顯示，到2030年中國大陸有望成為全球半導(dǎo)體晶圓代工產(chǎn)能領(lǐng)導(dǎo)者，預(yù)計(jì)將占據(jù)全球總裝機(jī)產(chǎn)能的30%。2024年中國大陸以21%的全球代工產(chǎn)能份額位居第二，僅次于中國臺灣（23%）。韓國以19%的份額排名第三，日本（13%）、美國（10%）和歐洲（8%）緊隨其后。
在供需平衡方面，美國半導(dǎo)體企業(yè)占全球晶圓需求的57%，但其國內(nèi)晶圓代工產(chǎn)能僅約10%。與之相反，中國臺灣擁有全球23%的晶圓代工產(chǎn)能，卻只占4%的晶圓需求。歐洲和日本在半導(dǎo)體代工領(lǐng)域保持著穩(wěn)定的供需平衡，其產(chǎn)能的很大一部分用于滿足內(nèi)部市場需求。在東南亞地區(qū)，尤其是新加坡和馬來西亞，該地區(qū)占全球6%的晶圓代工產(chǎn)能，但這些產(chǎn)能完全由外資代工廠主導(dǎo)，因?yàn)樵摰貐^(qū)缺乏本土半導(dǎo)體代工企業(yè)。
報(bào)告描繪出全球晶圓代工格局正呈現(xiàn)分散化與戰(zhàn)略化趨勢，預(yù)計(jì)至2030年產(chǎn)能復(fù)合年均增長率將維持在4.3%的溫和水平。值得注意的是，實(shí)際產(chǎn)能利用率預(yù)計(jì)穩(wěn)定在70%左右，引發(fā)對投資回報(bào)率的擔(dān)憂。
2024年中國大陸晶圓代工產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)顯著增長，在重大投資和提升本土半導(dǎo)體制造能力的戰(zhàn)略舉措推動下，預(yù)計(jì)2025年將繼續(xù)保持?jǐn)U張態(tài)勢。
國際半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)協(xié)會（SEMI）數(shù)據(jù)顯示，2024年中國大陸芯片制造商產(chǎn)能增長15%，達(dá)每月885萬片晶圓。這一增長得益于18座新建半導(dǎo)體晶圓廠的投產(chǎn)，推動全球同年產(chǎn)能擴(kuò)張6%。此外，中國大陸芯片產(chǎn)能預(yù)計(jì)2025年將繼續(xù)保持14%的增幅，月度產(chǎn)能達(dá)1010萬片晶圓。這一擴(kuò)張屬于全球行業(yè)趨勢的一部分——2025年半導(dǎo)體制造行業(yè)預(yù)計(jì)增長7%，實(shí)現(xiàn)月度3370萬片晶圓的歷史最高產(chǎn)能。
6. 國內(nèi)處理器在ARM與RISC-V雙線突破
ARM與RISC-V雙線突破
在全球PC處理器市場變革之際，國內(nèi)廠商也在積極布局，飛騰、海思以及此芯科技等廠商基于ARM架構(gòu)積極自研，加速融入PC產(chǎn)業(yè)生態(tài)。
例如，飛騰騰銳D3000M作為其首款國產(chǎn)筆記本處理器，集成8核自研FTC862內(nèi)核，主頻達(dá)2.5GHz，通過PSPA2.0安全架構(gòu)和國產(chǎn)化供應(yīng)鏈實(shí)現(xiàn)自主可控，已獲聯(lián)想開天、中國長城等 多家整機(jī)廠商采用。
海思麒麟X90則采用ARMv9指令集和自研“泰山V3”架構(gòu)，支持“超線程+大小核異構(gòu)”設(shè)計(jì)，麒麟X90芯片主頻突破4.2GHz，與鴻蒙OS深度整合，在Geekbench 6測試中多核性能得分高達(dá)11640分，接近英特爾i7-13700H，并超越蘋果M2芯片。這標(biāo)志著國產(chǎn)ARM芯片在消費(fèi)級市場的實(shí)質(zhì)性突破；
此芯科技推出的異構(gòu)SoC此芯P1，采用6nm制程工藝和12核Arm架構(gòu)設(shè)計(jì)，集成CPU、GPU和NPU，提供45TOPS端側(cè)AI算力，支持百億參數(shù)內(nèi)大模型部署。該處理器具備高能效和安全特性，支持多操作系統(tǒng)及多種接口，滿足Windows AI PC算力要求，加速國產(chǎn)AI PC生態(tài)建設(shè)。
與此同時(shí)，開源的RISC-V架構(gòu)也在PC領(lǐng)域嶄露頭角，憑借高度靈活的定制化和模塊化設(shè)計(jì)優(yōu)勢，吸引了諸多行業(yè)廠商相繼布局，成為攪動市場的“鯰魚”，目前國內(nèi)已有達(dá)摩院、賽昉科技、超睿科技多家廠商在RISC-V架構(gòu)PC處理器領(lǐng)域展開探索，劍指x86腹地。
國內(nèi)廠商以ARM與RISC-V雙線破局，其技術(shù)突破不僅推動自主可控，更以“替代+創(chuàng)新”模式?jīng)_擊全球供應(yīng)鏈，加速PC芯片從x86走向“x86-ARM-RISC-V”多元競爭時(shí)代。
7. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)人工智能研究院可通過以下方式加速芯片設(shè)計(jì)流程：
- 利用人工智能算法優(yōu)化設(shè)計(jì)：運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對芯片設(shè)計(jì)中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測潛在問題，優(yōu)化電路結(jié)構(gòu)和布局。例如通過深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測芯片在不同工況下的性能表現(xiàn)，提前調(diào)整設(shè)計(jì)參數(shù)，減少后期驗(yàn)證階段的迭代次數(shù)。
- 開發(fā)專用設(shè)計(jì)工具：基于人工智能技術(shù)開發(fā)專用的芯片設(shè)計(jì)EDA工具，實(shí)現(xiàn)自動化設(shè)計(jì)和優(yōu)化。如利用生成式AI根據(jù)芯片功能需求自動生成初步的電路架構(gòu)，再由工程師進(jìn)行微調(diào)，可大幅縮短設(shè)計(jì)時(shí)間。
- 加強(qiáng)跨學(xué)科合作：研究院是跨校區(qū)、跨產(chǎn)學(xué)研模式建設(shè)的，可充分整合哈爾濱工業(yè)大學(xué)多校區(qū)資源以及校內(nèi)科研平臺和校外產(chǎn)學(xué)研合作平臺的優(yōu)勢，促進(jìn)人工智能與微電子、材料科學(xué)等學(xué)科交叉，從新材料研發(fā)、新架構(gòu)設(shè)計(jì)等方面為芯片設(shè)計(jì)加速提供支持。
- 優(yōu)化設(shè)計(jì)流程管理：采用數(shù)字化、智能化的項(xiàng)目管理系統(tǒng)，對芯片設(shè)計(jì)的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和優(yōu)化。通過智能調(diào)度資源，合理安排設(shè)計(jì)任務(wù)，確保各個(gè)階段高效銜接，減少流程中的等待時(shí)間和資源浪費(fèi)。
- 人才培養(yǎng)與交流：培養(yǎng)和引進(jìn)兼具人工智能與芯片設(shè)計(jì)知識的復(fù)合型人才，為加速芯片設(shè)計(jì)流程提供人才保障。同時(shí)，積極舉辦學(xué)術(shù)交流活動，與國內(nèi)外頂尖科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)分享經(jīng)驗(yàn)，了解最新技術(shù)動態(tài)，不斷改進(jìn)設(shè)計(jì)方法和流程。
8. 聯(lián)電進(jìn)軍6nm制程
近日，《日經(jīng)亞洲》報(bào)道指出，在成熟制程競爭愈發(fā)激烈的行業(yè)態(tài)勢下，臺灣地區(qū)第二大晶圓代工企業(yè)聯(lián)華電子（聯(lián)電 / UMC）積極探尋新的業(yè)績增長點(diǎn)，重新進(jìn)入先進(jìn)制程領(lǐng)域成為其重要考量方向。
聯(lián)電在半導(dǎo)體發(fā)展歷程中有著獨(dú)特軌跡。2018年，聯(lián)電宣布放棄12nm以下制程開發(fā) ，當(dāng)時(shí)其12nm級工藝采用與英特爾合作的模式，這一合作有效減輕了資產(chǎn)負(fù)擔(dān)。如今，據(jù)消息人士透露，聯(lián)電正在評估進(jìn)軍6nm生產(chǎn)的可能性，并且與英特爾的合作或許會延伸至這一節(jié)點(diǎn)。
然而，即便6nm并非最前沿的半導(dǎo)體工藝，實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)仍需高昂投入。消息人士指出，一條月產(chǎn)能約2萬片晶圓的6nm生產(chǎn)線，起步投資可能高達(dá)50億美元（現(xiàn)匯率約合358.19億元人民幣） 。此外，市場需求能否充分消化新增產(chǎn)能，也是聯(lián)電需要面對的一大挑戰(zhàn)。畢竟，當(dāng)前半導(dǎo)體市場需求波動，如何確保產(chǎn)能利用率是關(guān)鍵問題。
在探索先進(jìn)制程的同時(shí)，聯(lián)電也在積極拓展先進(jìn)封裝業(yè)務(wù)。近期有消息稱，聯(lián)電為推動封裝業(yè)務(wù)發(fā)展，正考慮收購瀚宇彩晶位于南科的現(xiàn)有工廠。先進(jìn)封裝技術(shù)在半導(dǎo)體行業(yè)重要性日益凸顯，通過收購相關(guān)工廠，聯(lián)電有望快速擴(kuò)充產(chǎn)能，提升技術(shù)水平，增強(qiáng)在先進(jìn)封裝領(lǐng)域的競爭力，進(jìn)而滿足市場對先進(jìn)封裝服務(wù)的需求。
9. 半導(dǎo)體制程從180nm到14nm技術(shù)演進(jìn)總結(jié)
半導(dǎo)體工藝從180nm到14nm的演進(jìn)中，各層結(jié)構(gòu)（Layer）的差異主要體現(xiàn)在器件尺寸、制程技術(shù)、材料選擇和復(fù)雜度等方面。
一、光刻層數(shù)（Mask Layers）
180nm-90nm：光刻層數(shù)約為20-30層，主要包含晶體管柵極、源漏區(qū)、接觸孔（Contact）和金屬互連層（Metal 1-3）。
65nm-45nm：層數(shù)增加至30-40層，引入淺溝槽隔離（STI）、應(yīng)力工程（Stress Engineering）和更多金屬層（如 Metal 4-5）。
28nm-14nm：層數(shù)超過50層，新增高K金屬柵（HKMG）、自對準(zhǔn)雙重圖案（SADP）、FinFET結(jié)構(gòu)等復(fù)雜工藝，金屬層擴(kuò)展至7-10層。
二、關(guān)鍵層技術(shù)差異
1)柵極結(jié)構(gòu)（Gate）
180nm-90nm：多晶硅柵極SiO?柵氧，柵長 180nm→90nm。
65nm-45nm：高K介質(zhì)（如HfO?）替代SiO?，降低漏電流；金屬柵極開始引入。
28nm：高 K 金屬柵（HKMG）全面應(yīng)用，提升柵極控制能力。
14nm：FinFET（鰭式場效應(yīng)晶體管）取代平面結(jié)構(gòu)，三維柵極顯著減少短溝道效應(yīng)。
工藝節(jié)點(diǎn) 柵極結(jié)構(gòu)
180nm 多晶硅柵 + SiO?柵氧
90nm 多晶硅柵 + 薄 SiO?/SiON
65nm 高 K 介質(zhì)（HfO?）試點(diǎn)
45nm 高 K / 金屬柵（HKMG）過渡
28nm 高 K / 金屬柵（HKMG）全面應(yīng)用
14nm FinFET（三維鰭式結(jié)構(gòu)）
2)隔離技術(shù)
180nm-90nm：局部氧化隔離（LOCOS）為主，尺寸較大。
65nm及以下：淺溝槽隔離（STI）成為主流，隔離效果更好，占用空間更小。
工藝節(jié)點(diǎn) 隔離技術(shù)
180nm 局部氧化隔離（LOCOS）
90nm 淺溝槽隔離（STI）
65nm STI優(yōu)化
45nm 應(yīng)變硅技術(shù)
28nm 應(yīng)變工程優(yōu)化
14nm STI尺寸微縮
3)互連層（Interconnect）
180nm-90nm：鋁互連SiO?介質(zhì)，層數(shù)較少（通常 3-4 層）。
65nm-45nm：銅互連全面取代鋁，低 K 介質(zhì)（如SiOC）減少寄生電容，金屬層數(shù)增加至 5-6 層。
28nm-14nm：超低 K 介質(zhì)（k<2.5）和大馬士革工藝優(yōu)化信號傳輸，金屬層數(shù)達(dá) 7-10 層
工藝節(jié)點(diǎn) 互連材料 介質(zhì)材料
180nm 鋁（Al）互連 SiO?（k≈4.0）
90nm 銅（Cu）互連試點(diǎn) SiO?（k≈4.0）
65nm 銅互連全面應(yīng)用 低 K 介質(zhì)（k≈3.0-3.5）
45nm 銅互連 + 低 K 介質(zhì) 低 K 介質(zhì)（k≈2.7-3.0）
28nm 銅互連 + 超低 K 介質(zhì) 超低 K 介質(zhì)（k≈2.5）
14nm 銅互連 + 超低 K 介質(zhì) 超低 K 介質(zhì)（k<2.5）
4)源漏區(qū)（Source/Drain）
180nm-90nm：輕摻雜漏（LDD）結(jié)構(gòu)，離子注入形成。
65nm-45nm：應(yīng)力工程（如 SiGe 應(yīng)力層）提升載流子遷移率。
28nm-14nm：嵌入式SiGe（eSiGe）源漏和超淺結(jié)（Ultra-Shallow Junction）技術(shù)進(jìn)一步優(yōu)化性能。
工藝節(jié)點(diǎn) 源漏工程
180nm 輕摻雜漏（LDD）
90nm 淺結(jié) + 應(yīng)力工程（SiGe 應(yīng)變）
65nm 嵌入式 SiGe（eSiGe）源漏
45nm 超淺結(jié)（USJ） + NiSi silicide
28nm raised S/D + 高遷移率溝道
14nm 鰭狀源漏 + 接觸優(yōu)化
三、工藝復(fù)雜度與新技術(shù)
90nm-65nm：引入沉浸式光刻（Immersion Lithography），提高光刻分辨率。
45nm-28nm：雙重圖案技術(shù)（DPT）解決光刻極限問題，鰭式場效應(yīng)晶體管（FinFET）在 28nm 節(jié)點(diǎn)開始研發(fā)。
14nm：FinFET量產(chǎn)，自對準(zhǔn)四重圖案（SAQP）實(shí)現(xiàn)更小線寬，EUV 光刻技術(shù)開始初步應(yīng)用。
四、關(guān)鍵工藝創(chuàng)新對比
工藝節(jié)點(diǎn) 圖案化技術(shù)
180nm 單層光刻
90nm 單層光刻
65nm 雙重曝光（DP）雛形
45nm 自對準(zhǔn)雙重圖案（SADP）
28nm 四重圖案（SAQP）/EUV 試點(diǎn)
14nm EUV（部分層） + SAQP
五、典型應(yīng)用場景
180nm-90nm：消費(fèi)電子、簡單微控制器、模擬電路。
65nm-45nm：智能手機(jī)基帶、中端處理器、物聯(lián)網(wǎng)芯片。
28nm：高性能計(jì)算、移動設(shè)備（如早期驍龍、麒麟芯片）。
14nm：高端處理器（如 Intel 酷睿、AMD Ryzen、蘋果 A9/A10）、AI 芯片
10. 英特爾代工業(yè)務(wù)或大調(diào)整，放棄18A外售轉(zhuǎn)向14A研發(fā)與量產(chǎn)
7月2日消息，有知情人士透露，在面臨激烈競爭和財(cái)務(wù)壓力下，英特爾新任CEO陳立武正醞釀一場代工業(yè)務(wù)的重大戰(zhàn)略調(diào)整，核心內(nèi)容是放棄18A（1.8納米）技術(shù)的外部銷售，轉(zhuǎn)而集中資源攻關(guān)下一代14A（1.4納米）工藝。這一決策標(biāo)志著英特爾從前任CEO基辛格的“技術(shù)開放”戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向更加聚焦客戶需求和定制化解決方案的新路線。
英特爾的代工業(yè)務(wù)自2021年基辛格提出IDM 2.0戰(zhàn)略以來，一直以“技術(shù)開放”為核心，試圖通過先進(jìn)制程吸引外部客戶。然而，這一戰(zhàn)略并未取得預(yù)期效果，客戶信任度較低，且18A的市場競爭力不足。
臺積電的N2制程技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入量產(chǎn)階段，而英特爾的18A仍處于試生產(chǎn)階段，面臨較大的競爭壓力。此外，英特爾去年凈虧損188億美元，是自1986年以來首次出現(xiàn)虧損，公司亟需通過戰(zhàn)略調(diào)整扭轉(zhuǎn)局面。
英特爾原本計(jì)劃將18A作為其代工業(yè)務(wù)的核心賣點(diǎn)，試圖通過這一先進(jìn)制程與臺積電和三星爭奪市場份額。然而，18A的客戶滲透率遠(yuǎn)低于預(yù)期，且其技術(shù)成熟度尚未達(dá)到大規(guī)模商用水平。
英特爾的這一戰(zhàn)略調(diào)整引發(fā)了行業(yè)內(nèi)的廣泛關(guān)注。一方面，市場分析師認(rèn)為，英特爾的18A工藝雖然在技術(shù)上具有競爭力，但其市場接受度仍需時(shí)間驗(yàn)證。另一方面，臺積電和三星的先進(jìn)制程技術(shù)（如N2和3納米）已經(jīng)進(jìn)入量產(chǎn)，英特爾若想在代工業(yè)務(wù)上取得突破，必須加快14A工藝的研發(fā)和量產(chǎn)。
此外，英特爾的這一決策也可能影響其與客戶的合作關(guān)系，例如亞馬遜和微軟是否繼續(xù)選擇英特爾作為代工廠，將取決于英特爾能否提供更具競爭力的產(chǎn)品和服務(wù)。
陳立武是英特爾歷史上首位華人CEO，擁有豐富的半導(dǎo)體行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和投資背景。他曾在Cadence Design Systems擔(dān)任高管，并被譽(yù)為“芯片創(chuàng)投教父”。上任后，他迅速推動公司重組，包括裁員、精簡中層、強(qiáng)化AI和先進(jìn)制程技術(shù)等。然而，英特爾目前面臨市場份額下滑、財(cái)務(wù)壓力和AI市場失利等多重挑戰(zhàn)，陳立武能否帶領(lǐng)公司走出困境，仍需時(shí)間檢驗(yàn)。
未來，英特爾能否通過14A工藝贏得大客戶的訂單，并在AI和數(shù)據(jù)中心市場與英偉達(dá)等競爭對手抗衡，將是其戰(zhàn)略調(diào)整成功與否的關(guān)鍵。