(2024.10.14)半导体一周要闻－莫大康

1. 为什么要重视发展高端传感器技术

当前，传感器已经从早期由敏感元件与处理电路构成的分立式装置，演变成集信息获取、处理、传输、供电等功能于一身的智能传感微系统，也就是我们常说的高端传感器，其数字化、微型化、智能化的特色十分突出。

传感器是物理世界与数字世界连接的桥梁，已经成为信息化社会最为重要的基石之一。传感器主要功能是将各种物理量、化学量或生物特征等待感知量转换为可检测与数字化的电信号，是我们感知世界的首要工具。

传感器的特点十分鲜明：一是传感器涉及很多新原理、新材料、新器件，所以它和很多基础科学、基础技术的创新关联十分密切。

二是传感器往往汇集了物理、化学、电子、机械、设计、制造、测试等各个学科领域的前沿尖端技术，学科交叉融合的特点十分明显；同时传感器产业的投入也非常大，高端传感器的敏感结构基本都是采用MEMS（微机电系统）制造技术，高端传感器的技术、资金双密集特点尤为突出。

三是由于传感器的应用十分广泛，使得传感器的技术门类十分庞杂。

传感器在工业技术体系中的定位是“基础零部件和元器件”，因为传感器是信息获取的源头，是物理世界与数字世界的接口，其重要意义体现在：它是“工业基石”，是各类现代工业赖以生存和发展的基础；它又是“性能关键”，直接决定重大装备和整机产品的性能和质量。正是由于传感器的基础性与关键性，又造成了瓶颈问题与依赖性：即高度依赖外国技术或产品，对我国产业造成严重影响，甚至威胁到国家安全和战略利益。

在国民经济主战场，传感器是“倍增器”。传感器的应用领域非常广泛，几乎渗透到社会生产生活的各个层面。例如：在仅有通讯功能的传统手机，集成了大量传感器：图像传感器、陀螺仪、加速度计、距离传感器、环境光传感器、磁强计、电容传感器、温度传感器、湿度传感器、气压传感器等。

传感器行业本身也具有不容低估的市场规模。根据德国Statista数据分析公司数据，2022年全球传感器市场规模为2512.9亿美元（约1.79万亿人民币）。其中我国传感器市场规模为3096.9亿元人民币，2019—2022年均复合增长率为12.26%。尽管我国传感器市场增速相对稳定，但全球龙头企业如爱默生、西门子、博世、意法半导体、霍尼韦尔等跨国公司占据约60%的国内传感器市场份额，尤其在高端传感器市场，我国约80%的传感器依赖进口。特别需要说明的是，传感器除了自身的万亿级市场之外，有研究表明，传感器带动的上下游产业链所创造的产值大约是传感器行业产值的6倍左右。

在国防安全中，传感器是“战斗力”。现代战争从某种程度上来讲，打的就是传感器。在最近的乌克兰危机中，有统计表明80%的毁伤效果是由占全部弹药总量20%的精确制导弹药，也就是导弹、制导炸弹等造成的。这些高精度的惯性、无线电、激光、光电、红外、卫星等精确制导技术中，惯性测量单元（IMU）、激光传感器、红外传感器、毫米波传感器、光电传感器、雷达等各类高端传感器发挥了决定性的关键作用。除此之外，隐身战机、航母舰队、卫星星座等武器装备，更加需要由各类高端传感器组成的信息感知网络提供数据，进行态势感知、目标打击、体系作战等各项行动。装备有各类高端传感器的无人系统已经开始在现代战场崭露头角，未来战场的无人机、无人车、机器人系统等武器装备将更加趋于常态化，这些“机器战士”的千里眼、顺风耳则完全要依靠高端传感器。而且，随着传感器等先进技术的快速发展和进一步赋能，各种新概念武器装备也将涌现出来，传感器技术在国防安全事业中将发挥更大作用。

传感器这么重要，市场规模也很大，我国一定要发展高端传感器。但是，我国高端传感器的发展现状不容乐观。我国的高端传感器，尤其是中高端传感器的MEMS芯片还大量依赖进口，被“卡脖子”之外，我国高端传感器行业创新生态、设计工具与研发平台、先进材料与核心器件、高端芯片与工艺设备、系统集成与转化应用等方面，还存在差距。

2. PCB和芯片Layout工程师会不会失业谷歌公布AI布局布线！

如果由人类来为 GPU 等复杂芯片设计平面图大约需要 24 个月。不太复杂的芯片的平面规划可能也至少需要几个月的时间，而这意味着数百万美元的成本，因为维持一个设计团队通常需要一大笔费用。谷歌表示，AlphaChip 加快了这一时间表，可以在短短几个小时内创建芯片布局。此外，据说它的设计非常出色，因为它们优化了电源效率和性能。AlphaChip 从空白网格开始，一次放置一个电路元件，直到完成所有元件的放置。然后根据最终布局的质量给予奖励。谷歌提出了一种新颖的「基于边」的图神经网络使 AlphaChip 能够学习互连芯片元件之间的关系，并在整个芯片中进行推广，让 AlphaChip 在其设计的每一个布局中不断进步。从数个月缩短至数小时。

自 2020 年以来，AlphaChip 一直被用于设计谷歌自己的 TPU AI 加速器，这些加速器驱动着谷歌的许多大规模 AI 模型和云服务。这些处理器运行基于 Transformer 的模型，为谷歌的 Gemini 和 Imagen 提供支持。为了设计 TPU 布局，AlphaChip 首先在前几代的各种芯片块上进行练习，例如片上和芯片间网络块、内存控制器和数据传输缓冲区。这个过程称为预训练。然后谷歌在当前的 TPU 块上运行 AlphaChip 以生成高质量的布局。与之前的方法不同，AlphaChip 解决了更多芯片布局任务实例，因此变得更好、更快，就像人类专家所做的那样。

谷歌表示，AlphaChip 的成功激发了一波新的研究浪潮，将人工智能用于芯片设计的不同阶段。这包括将AI技术扩展到逻辑综合、宏选择和时序优化等领域，Synopsys和Cadence已经提供了这些技术，尽管需要很多钱

虽然目前谷歌的服务器和基于联发科天玑 5G 的智能手机受益于 AlphaChip，但未来应用程序可能会扩展到几乎所有领域。目前AlphaChip 的未来版本已经在开发中，因此或许未来在AI的驱动下，芯片设计将会变得更加的简单。

3. 2025年存储器市场五大展望

2024年已经进入第四季度，到目前为止，存储器市场总体呈现复苏态势，但分化也明显。全球存储市场规模在2024年上半年达到了753.3亿美元，同比增长97.7%，其中NAND Flash和DRAM市场规模分别环比增长18.6%和24.9%，总体环比增长22.1%至414.2亿美元。存储器市场的复苏主要受人工智能的驱动。

虽然存储器整体市场在复苏，但消费类存储器市场仍面临严峻挑战。存储模组厂在消费类NAND Flash零售渠道的出货量大幅年减40%，这反映出全球消费性存储器市场正面临严峻挑战。消费电子需求的疲软和整机库存过高导致消费类存储器价格走弱。

人工智能的崛起，尤其是在机器学习、深度学习等数据密集型应用中，正驱动着对高带宽存储器（HBM）前所未有的需求。随着数据中心和AI处理器越来越依赖这种存储器来处理海量数据并实现低延迟，HBM的出货量预计将同比增长70%。HBM需求的激增预计将重塑DRAM市场，存储器制造商将优先生产HBM，而非传统的DRAM存储器类别。

尽管QLC SSD的写入速度相比其他NAND类型较慢，但由于其成本效益和适用于AI驱动的数据存储需求，QLC SSD将获得更多关注。数据中心NAND比特需求增长预计在2024年激增约70%后，2025年将继续增长超过30%。

受AI应用激增的推动，存储器市场的资本支出（capex）越来越多地流向DRAM，尤其是HBM。随着存储器制造商扩大产能以满足不断增长的需求，DRAM的资本支出预计将同比增长近20%。

边AI，即将AI处理能力更贴近智能手机和电脑等设备的数据源，预计将在2025年进入市场。然而，这一技术的全面影响要到2026年才会显现。具备真正在设备上运行AI功能的产品预计将在2025年末推出，但销量不太可能立即足够大以影响存储器市场。真正的转变应该发生在2026年，届时边缘AI将更加普及，推动对针对这些新功能量身定制的存储器解决方案的需求。

虽然AI是这些市场预期的主要驱动力，但也必须考虑AI发展突然放缓的潜在可能性。无论是由于宏观经济逆风、AI投资回报递减，还是在扩展AI模型时遇到的技术障碍，AI进展的显著放缓都将对存储器市场产生深远的负面影响。这样的停滞很可能导致对HBM、DRAM和高容量SSD的需求急剧下降，打乱这些领域预期的增长和投资模式。因此，虽然存储器市场在2025年有望大幅增长，但它们仍然极易受到AI发展整体趋势的影响。

4. 徐直军的逻辑胜负在制程之外

几周前，徐直军过于直率的话语被市场有意识地忽略了。当他在9月底的演讲中明说，中国所能制造的芯片的先进性将会受到制约，半导体工艺将在相当长时间处于落后状态

Chat GPT已经进化到可以“通人”的地步，除了套壳美式大模型，或者基于美式，做上面的Middle layer，中国AI创业者还有什么出路和机会？

关键之处还在于，华为的现有落后制程方案并不便宜。华为算力方案能否在提供情绪价值之后，还能提供真实的算力应用价值，然后再谋求大赚？

徐直军极为擅长总结概括，当前的困境是一句话：“只有基于实际可获得的芯片制造工艺，打造的算力才是长期可持续的，否则是不可持续的。”

战机和生机出路也是一句话：消费终端以体验为中心，而不是以算力为中心。“消费者的体验是第一位的，消费者难以理解芯片工艺、算力TFLOPS、模型参数量……究竟意味着什么，而是更加注重切身的使用体验。

《智物》外行人的观点来看，手机、汽车、PC等华为消费者业务，似乎是既要承担黑土地的使命，多打粮食，而更重要的是要承担试验田的功能，不光是试验终端型态，还要帮助重组后的海思试验芯片，既包括设计，更包括制程。

现在，何刚、余承东至少有一个敢与苹果、特斯拉叫板的设计团队。华为系芯片和终端的组合拳，能再赢一次吗？上一次，终端业务配合海思芯片设计能力飞升，这一次稍待辅助把国产制程提升上来？

此前， 各路拆解大神已经发现，Mate 60、Mate XT采用的都是稳稳的7纳米制程芯片，顺理成章的猜测是，华为什么时候会回到5纳米制程芯片？

华为采用7纳米芯片大约是在2016年前后，也正巧是在徐直军演讲中所提的，华为首款人工智能手机Mate 10发布前后。华为首次采用5纳米芯片制程，正是在供应链难题出现的2019年前后，当时华为还贵为台积电最大客户。

Mate XT和iPhone 16同一天上市，何刚和库克的胜负背后，全球最领先的3纳米制程，遇到10年前的7纳米制程，居然也是一场好胜负。短期看，是全球中产消费者的共同需求，遇到中国本土特殊消费者群体的特性，长期来看，胜负的关键在于，华为能不能把这种特性变成共性。

AI版的iOS和AI版的鸿蒙的竞争，就如同MateXT和iPhone16的竞争逻辑一样。也是两种生态，3纳米和落后于3纳米的生态竞争，胜负与份额有关系，也超越份额，影响到两个生态的路径。巧的是，两个系统，两种生态也都是在这个月月底登场。

非常推崇一本旧书《无限赛局》，书中曾经提到了一个极为有趣的小故事，当年的iPod出来之后，微软曾经推出了短命的Zune来竞争。硬件、软件的各个指标上，鲍尔默觉得都稳操胜券，甚至苹果公司的人也认为如此。

结果众所周知。两款硬件竞争的成败而已，更好的产品，是更对的产品，但不一定是局部参数最强的产品。智能手机的末法时代，路径和方向感比份额重要得多。

5. 我国科学家利用AI发现超16万种RNA病毒！

10月10日获悉，国际学术期刊《细胞》发表中山大学与阿里云合作的科研成果，研究团队利用云计算与人工智能（AI）技术发现了180个超群、16万余种全新RNA病毒，是已知病毒种类的近30倍，大幅提升业界对RNA病毒多样性和病毒演化历史的认知。

据介绍，科研团队开发的LucaProt人工智能算法能够对病毒和非病毒基因组序列进行深度学习，并在数据集中自主判断病毒序列。利用这套算法，团队对来自全球生物环境样本的10487份数据进行病毒挖掘，发现了513134条病毒基因组，代表161979个潜在病毒种及180个RNA病毒超群，其中23个超群无法通过序列同源方法识别，被称为病毒圈的“暗物质”。

该论文还揭示多个病毒学领域新发现：发现迄今为止最长的RNA病毒基因组，长度达到47250个核苷酸；识别出超出以往认知的基因组结构，展示了RNA病毒基因组进化的灵活性；此外，在高温的深海热泉等极端环境中，RNA病毒依旧存在多样性。

6. 台积电美国工厂试产5nmAMD继苹果成为第二大客户

台积电在美国亚利桑那州的Fab 21工厂已经开始试产5nm工艺节点，而AMD将成为继苹果之后该工厂的第二大客户。

自2020年公布赴美建厂计划以来，台积电已规划在美国亚利桑那州建设三座半导体工厂，总投资预计超过650亿美元，是美国史上最大的外方直接投资项目。这些投建项目也得到了美国政府的政策支持，预计将获得66亿美元补贴资金和50亿美元低息贷款，用于支持亚利桑那州凤凰城的先进半导体制造设施建设。

在美国半导体制造计划中，台积电扮演着重要的角色。除了Fab 21工厂之外，台积电还将在亚利桑那州投建第二、三座工厂，生产3纳米、2纳米更先进工艺的芯片。

此外，台积电Fab 21工厂将与封装大厂Amkor合作，在美国本土进行芯片封装。10月4日，台积电与Amkor共同发布新闻稿指出，双方已签署合作备忘录，以期在亚利桑那州提供先进封装测试服务，以进一步扩大当地的半导体生态圈。

目前Amkor的价值20亿美元的亚利桑那州芯片测试和封装工厂正在建设中，预计将于2026年开始生产，将允许使用台积电的专利CoWoS和InFO封装技术，从而让AI和HPC芯片在美国进行更完整的封装，缩短整体产品的生产周期。

7. 鸿海集团建设全球最大英伟达GB200工厂应对Blackwell芯片疯狂需求

随着AI算法的复杂性和计算需求的增加，高性能计算（HPC）芯片的需求显著上升。AI巨头英伟达在这一领域独占鳌头，其Blackwell芯片也受到市场热捧。

10月8日，在鸿海年度科技日上，鸿海董事长刘扬伟在接受采访时表示，市场对Blackwell芯片的需求达到了“疯狂程度”，并且鸿海正在墨西哥为英伟达建设全球最大的GB200芯片生产基地。此外，鸿海预计GB200芯片有望在第四季度发货。

刘扬伟表示，公司的供应链已为AI革命做好准备。富士康的制造能力包括“补充GB200服务器基础设施所需的先进液体冷却和散热技术”。

他还表示，鸿海是全球第一个出货英伟达GB200 AI芯片的公司。而且不仅是芯片，AI的关键零部件、模块与板卡、服务器与机柜、高性能交换机，甚至AI数据中心。鸿海将成为首家量产并出货搭载这些超级芯片的公司。

刘扬伟预计，该公司目前有望在今年第四季度推出英伟达下一代Blackwell GPU。他补充称，鸿海集团正在墨西哥建造新工厂，以帮助满足对该产品的超大需求。

此外，鸿海在本次年度科技日上还公布了其位于高雄超级计算中心的项目。

该项目基于英伟达的Blackwell架构构建，并采用GB200 NVL72平台。该平台共包含64个机架和4608个Tensor Core GPU，其AI性能预计将超过90百亿亿次浮点运算，并成为全球最强大的超级计算机之一。第一阶段预计将于2025年中期投入运营，全面部署计划于2026年完成。

该公司于当地时间10月7日发布声明称，最近已经为史上最大型的AI数据中心部署超过10万个基于液态冷却解决方案（DLC）的GPU，同时推出一系列新的DLC产品，实现了“最高的每机架GPU密度”，即每个机架最多可安装96个英伟达（NVIDIA）B200芯片。超微电脑当天股价上涨近16%。

随着AI数据中心建设的不断推进，Blackwell芯片已成为行业新宠，预计售价也较高。行业分析师预测，随着AI技术的持续进步，Blackwell芯片将为智能家居、智能汽车等新兴市场打开更广阔的可能性，吸引更多的投资和创新。根据集邦咨询此前预测，GB200芯片在2025年的出货量有望突破百万颗，占英伟达高端GPU近4~5成。

英伟达创始人兼CEO黄仁勋最近也表示，市场对Blackwell芯片的需求“疯狂”，许多客户希望能率先获得这款产品，甚至有企业正在争取获得更大的产量。

8. 英伟达送大礼OpenAI获B200超算提前体验GPT-5呼之欲出？

NVIDIA官方宣布，他们已经向OpenAI提供了一台工程版的DGX B200系统，这是搭载最新Blackwell架构的顶级AI超级计算机。

对于OpenAI这样的AI巨头来说，获得这样一台顶级设备的提前体验权，可谓是一份珍贵的礼物。

AGI很快就要来了🔥

这可能也是许多人的心声。有了B200的加持，OpenAI在通用人工智能（AGI）的研究上势必会取得更快的进展。

虽然OpenAI尚未正式宣布GPT-5的开发计划，但业内普遍认为，下一代大语言模型已经在筹备中。B200的到来必将会为GPT-5的训练提供强大的硬件支持。

9. 罕见三星台积电合作

台积电9日盘中衝至1,030元，且将于17日举行法说，国内外投资人高度关注，并引动押宝性买盘提前出笼。其中，摩根士丹利（大摩）证券指出，三星预计在 2026年将HBM4基底技术外包给台积电，且未来五年有望实现15%-20%的年均複合成长率（CAGR），引发产业界关注。

针对此次法说，外资圈普遍关注六大重点，包括：一、第4季及今年营运成长成长性为何；二、未来五年能实现15%-20%的年複合成长率吗；三、2025年先进制程晶圆代工调价是否顺利；四、2025年的营收、毛利率、及资本支出预期；五、AI及非AI（如智慧机、PC）需求状况；六、来自英特尔与三星的外包状况等。

值得注意的是，大摩半导体产业分析师詹家鸿指出，三星预计在 2026年将其HBM4基底技术外包给台积电，并採用12nm/6nm制程。台积电面临强劲需求的情况下，正积极进行产能扩张，预计在2025年将资本支出增加至380亿美元。

此外，在高效能运算（HPC）和AI需求的强劲增长下，台积电原先计划在 2026年将CoWoS产能扩展至8万片/月，但由于辉达（NVIDIA）对此技术需求强劲，台积电决定将此计划提前到2025年底前，因此台积电未来五年有望实现 15%-20%的年均複合成长率。

10. 2024年全球半导体市场秋季预测报告

世界集成电路协会（World Integrated Circuit Association,简称WICA）是由来自全球半导体业界的龙头企业、研究机构、科研院所、投资机构等共同发起成立的国际性产业组织，协会主要关注、研究集成电路产业链核心环节、下游应用市场、全球贸易、人才教育等领域。

根据世界集成电路协会（WICA）统计，2024年全球半导体市场规模预计将达到6202亿美元，同比增长17%。

从产品结构来看，预计主要两个集成电路类别将以两位数的增长推动市场的增长，逻辑芯片预计增速为21%，内存预计增速61.3%。其他品类如分立器件、光电子器件、传感器和模拟芯片预计将出2%-10%的负增长。得益于ChatGPT等AI大模型对算力芯片需求的激增，2024年GPU、FPGA、ASIC等逻辑芯片市场增速高于行业平均增速4个百分点。当前市场对Hopper需求依然强劲，AI厂商对Blackwell期待持续增长。随着AI大模型的迭代升级，未来市场对高性能逻辑芯片的需求将持续上升。AIGC需求的持续旺盛，在对HBM（高带宽内存）以及传统DRAM（内存）和服务器SSD（固态硬盘）的强劲需求的推动下，整个内存市场继续复苏，推动了平均销售价格（ASP）的上涨。

预计2024年中国大陆集成电路市场规模将达到1865亿美元，同比增长20.1%，增速位列全球主要国家和地区首位，占全球半导体市场份额30.1%。

从应用领域看。计算及通信是半导体产业主要两大增量市场。预计2024年市场规模分别为1600亿美元和2002亿美元，增速分别为18.4%和17.9%。汽车成为第三大应用领域，市场规模预计达到1060亿美元，同比增长16.7%。其他应用领域还包括消费电子、工业、政府，预计市场规模分别为660、840、40亿美元，增速分别为15%、16.7%、-20%。

莫大康：浙江大学校友，求是缘半导体联盟顾问。亲历50年中国半导体产业发展历程的著名学者、行业评论家。

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