(2024.12.2)半导体一周要闻－莫大康

1. 台积电1.6纳米芯片采用超级电源轨背面供电网络，2026年底量产

台积电在荷兰阿姆斯特丹举行的欧洲开放创新平台（OIP）生态系统论坛上宣布，该公司未来几年的计划基本保持不变，将于2025年底开始量产N2（2纳米级）制程，并于2026年底量产A16（1.6纳米级）制程。

2024年4月，台积电在北美技术研讨会上正式宣布了名为“A16”的1.6纳米工艺技术，并计划于2026年下半年开始量产。

据介绍，台积电的1.6纳米芯片“A16”技术具有多项创新点，其中最显著的是其超级电源轨（SPR）背面供电网络。这一技术是台积电首创，专为高性能计算产品设计，旨在提高芯片的性能和降低功耗。

具体来说，A16技术采用了栅极全环（GAAFET）纳米片晶体管，并结合了背面电源轨（SPR）技术。

台积电还与新思科技合作开发了支持A16工艺的背面布线功能，以解决万亿晶体管设计中的电源分配和信号布线问题。台积电还与另一家软件公司ANSYS展开深度合作，双方将整合AI技术，以加速3D集成电路的设计进程。

然而，背面供电技术的实施也面临一些挑战。台积电设计解决方案探索总监Ken Wang 就指出，背面供电也增加了必须缓解的散热问题。

这种创新的供电方式通过背面接触取代传统的电源通孔，从而提升了逻辑密度和性能。与上一代N2P工艺相比，A16在相同电压下速度提升了8%-10%，功耗降低了15%-20%，芯片密度也提升了1.1倍。

2. 黄仁勋谈三种机器人将实现大规模量产并加速三星HBM认证

黄仁勋于2024年11月23日出席了中国香港科技大学的荣誉博士学位颁授典礼，并被授予工程学荣誉博士学位，以表彰他在人工智能和加速运算领域的卓越贡献。

黄仁勋在中国香港科技大学的演讲中，深入探讨了人工智能（AI）对科学和产业的变革性影响。他指出，人工智能正在开启一个全新的计算时代，这一变革不仅影响每一个科学领域，也深刻改变了各个行业。软件行业正在积极采用机器学习和生成式AI，而硬件行业则在对传统计算基础设施进行现代化改造。

黄仁勋谈到未来发展的两大趋势：机器人和AI Agents。

AI Agents（AI助理/AI智能体）将很快融入到公司的每个团队，包括营销、销售、供应链、芯片设计和软件开发等各个部门。这些AI Agents将与人类员工并肩工作，加速创新并提高生产力。他指出，全球的企业家们正以前所未有的热情拥抱AI技术，试图通过这一技术加速创新，提升生产力。

黄仁勋预测，未来三种机器人有望实现大规模生产：汽车、无人机和人形机器人。

实际上，虽然只有三种机器人能真正实现大规模生产，但其中两种将会成为产量最高的。原因在于，这三种机器人都能在当前世界中部署。我们称之为“棕色地带”（即有待重新开发的领域）。这三种机器人分别是：汽车，因为我们在过去150到200年间构建了一个适应汽车的世界；其次是无人机，因为天空几乎没有限制；当然，产量最大的将是人形机器人，因为我们为自己构建了一个世界。凭借这三种类型的机器人，我们可以将机器人技术的应用扩展到极高的产量，这正是中国大湾区这样的制造生态系统所具备的独特优势。

马斯克表示赞同黄仁勋的说法，他还称，“它们（人形机器人）的普及程度将比汽车高出10倍。

黄仁勋表示，英伟达正在对三星提供的8层和12层堆叠的HBM3E内存芯片进行评估，并强调了加快认证进程的重要性。

3. 真要成美积电？台积电37年来首次赴美召开董事会

近日，台积电宣布将于2025年2月10日在美国举行董事会，这将是公司成立37年以来首次在中国台湾地区以外的地方举行董事会。台积电董事之一的刘镜清已公开证实收到赴美参加董事会的通知，并表示此举意义深远。

业界人士分析指出，台积电此举或有相当的政治考虑。随着美国新总统的上任，台积电需要维系与新政府的关系，以确保公司在美国的业务能够顺利开展。同时，台积电在美国亚利桑那州的晶圆厂2020年5月开始建设，该项目不仅搬来自家最尖端的人才和设备，累计投资也高达 650 亿美元，是美国史上最大的外方直接投资项目，已陆续规划在该州建 3 座工厂。但4 年过去了还未产出任何半导体产品，直到近期才对外宣布，预计2025年开始量产5纳米工艺芯片（预计在12月6日举办开工典礼）。

值得注意的是，台积电目前10位董事成员中，具中国台湾籍者有4位，包括魏哲家（董事长暨总裁）、曾繁城（台积电荣誉副董事长）、刘镜清、林全；5位独立董事为美国籍，分别为麦克·史宾林特、摩西·盖弗瑞洛夫、拉斐尔·莱夫、乌苏拉·伯恩斯（女）、琳恩·埃尔森汉斯（女）；彼得·邦菲爵士则为英国籍。

截至11 月21日，台积电的外资持股比例高达73%，累计持股逾 1900 万张股票。而且台积电不只在台湾地区挂牌上市，也是美国纽约证交所挂牌的企业。

市场人士还表示，台积电美国亚利桑那州晶圆厂落成典礼原计划在更早的时间举行，但据传已延后至新总统特朗普就职后（2025年1月20日）。此次董事会同样选择在新总统就职后举行，就不用纠结是请拜登来还是请特朗普来，不难看出台积电在因应美国新政府方面的用心。

外界注意到，台积电同时被拜登和特朗普视为自己的政绩。为了巩固自己的政绩，拜登近期终于答应发放拖延已久的台积电赴美建厂的 66 亿美元补贴，这和台积电建厂的650亿美元相比其实微不足道。而且其中附加了较多条件，包括台积电必须同意在 5 年内放弃股票回购，仅部分例外，同时将根据 “收益分享协议 ”与美国政府分享任何超额利润等。对此，有舆论认为，“这哪里是补贴，这分明是入股，美国政府以补贴之名索要台积电的利润，是台积电沦为‘美积电’的重要一环 。”

4. 狂飙十年国产CIS挤上牌桌

芯片巨头的下坡路，在2024年迎来了美国汽车芯片大厂安森美。

第三季度营收继续大跌20%，核心业务传感器连续三个季度两位数下降。CEO在电话会上熟练地把锅甩给中国市场：汽车需求下降，收入不及预期。

安森美下滑的同时，中国本土汽车芯片厂商们迎来了业绩大爆发。同赛道对手韦尔股份（旗下豪威）、思特威三季度营收大增，净利润均暴涨5倍以上，把安森美的市场份额从巅峰期的60%，拉到了去年的33%[1]。

豪威崛起的大背景是依靠CIS，淘汰了老旧的CCD传感器，并依靠智能手机的爆发迅速增长。

作为iPhone的核心供应商，豪威一度独占全球50%的市场份额。但2010年后，索尼凭借BSI技术和自有产能优势，成为苹果的传感器一号供应商，三星带资进组，同样杀进CIS业务。

到2015年，豪威的CIS份额萎缩至10%出头，在索尼、三星身后艰难跟随，这才有了“卖身中国财团”的背景。

从替补队员做起。

2016年，一个由中国机构组成的财团买下了一家名叫豪威（OmniVision）的美国公司，后者的拳头产品是CIS——全名CMOS图像传感器（CMOS Image Sensor），是如今手机摄像头里不可或缺、价值量最高的零部件之一。

2019年，豪威又被韦尔股份收入囊中，与此同时，全球智能手机格局迎来巨变，豪威的命运也随之改变。

2020年，豪威的OV48C传感器被小米10至尊纪念版搭载，这是可查的公开资料中，豪威被收购后第一次成为旗舰机型的主摄传感器供应商。

同时，由于有复杂繁琐的验证流程，车企与供应商的绑定也更加紧密。因此，手握六成车用CIS市场份额的安森美，气定神闲的理直气壮。

直到一场疫情，把稳固的格局撕开了一道缝隙。

2022年4月，由于众所周知的原因，安森美关闭上海的全球配送中心，一时间车用CIS供应紧张，成为缺芯重灾区。

虽然职责都是将光线转化为数字信号，但汽车与消费电子产品对应的是两种产品形态，竞争逻辑也截然不同。

手机CIS直接服务于摄像场景，对画质呈现效果要求更高。作为对比，手机CIS已经卷到了一亿像素，而主流的高端车用CIS，也“只有”800万像素。车用CIS更关注功能的实现和可靠性，强调感光能力、防抖范围、抑制LED闪烁等实用性，对分辨率的要求属于“能看清就行”。

对供应链来说，真正的门槛是两大车规级验证——AEC-Q系列和功能安全标准ISO 26262，以及不同车企的验证流程，短则两三年，长则七八年。

由于安森美占据了车用CIS超过60%的份额，因此下游车企的供给，几乎都取决于安森美的产能规划。因此，汽车芯片公司往往都抱着“死道友不死贫道”的想法，产能供应永远抠抠索索，供不应求总好过供过于求。

但正所谓人算不如天算，突如其来的疫情，正好撞上了安森美的转型期。

垂直一体化的生产模式纵有千般优势，但改变不了其重资产的特点。晶圆厂其实是一个很烂的生意，不仅产线投资巨大，一旦需求与产能不匹配，设备折旧压力很容易将利润率拖垮。台积电的特殊性源于恐怖的技术优势，但并没有改变其重资产的特点——本意是坏的，被台积电执行好了。

随着芯片制程提升，产线投资成倍增长，晶圆厂的开支会严重侵蚀利润率。作为上市公司，安森美计划将部分订单交给台积电这类代工厂，自家晶圆厂陆续“关停并转”，提高利润率。

芯片荒最严重的那几年，安森美一口气卖掉4座晶圆厂，产能直接腰斩。

豪威曾经因为依赖台积电产能导致供货不足，最终失去iPhone订单，但“入籍”中国后，曾经的产能弱势被本土产业链迅速弥补。

车用CIS的制造工艺不算先进，大陆成熟制程产能酝酿多年，量大管饱，下游的封测产能本就是本土优势，豪威虽然没有一座生产工厂，实际上到处都是产能。卖掉晶圆厂的安森美，反而要面对制造、封测产能双贫的美国供应链。

2023年，安森美汽车CIS市场份额仅剩33%，豪威距离超车，只差最后一个加速。

相比于集中力量做高端的安森美，主打高中低端“全家桶”的豪威和思特威，更能给出车企满意的高性价比方案。

残酷的价格战背后，中国供应链向汽车产业的渗透正在有条不紊地发生。除了CIS，在碳化硅、MCU等传统弱势项目上，都有不同程度的突破。

5. 前五大晶圆制造设备商，前三季度来自中国营收年增48%

全球晶圆制造设备市场稳健增长，2024年前三季前五大厂商营收增长3%。

近日，市场调研机构Counterpoint Research发布了一份关于全球晶圆制造设备（WFE）市场的详细报告。

报告指出，2024年前三季度，全球前五大晶圆制造设备厂商——应用材料（Applied Materials）、ASML、东京电子（Tokyo Electron，简称TEL）、科磊（KLA-Tencor）和泛林集团（Lam Research）——的营收实现了3%的增长，其中存储需求的强劲增长成为主要驱动力。

在区域市场方面，Counterpoint Research的分析显示，前五大晶圆制造设备厂商在2024年前三季度的中国市场中取得了显著的营收增长。来自中国的营收年增长率高达48%，占总系统销售额的42%。

对于2024年全年的市场表现，该机构预计，全球前五大晶圆制造设备厂商的总营收将比2023年增长4%。这一增长主要得益于生成式AI和高性能计算（HPC）应用的快速推进，这些新兴领域对先进半导体技术的需求正在不断增加。此外，随着终端需求的逐步回暖，相关产业的投资力度也将进一步加强，为晶圆制造设备市场提供持续的增长动力。

6. 百分之90的AI公司还在烧钱，盈利遥遥无期

自从2022年末Chat GPT的强势出圈，AI已成为资本、技术、人才的高度密集区，全世界最大的科技公司都想来分一杯羹，国外以微软、谷歌、亚马逊为主，国内以百度、字节、阿里为首，开启了世界范围内的百模大战。

这给了人一种错觉，好像做AI就能赚很多钱。

但实际上，第一批赚钱的除了提供基础芯片的英伟达公司和赶上AI风口利用信息差割韭菜的自媒体博主。

真正做模型、做应用的企业仍在烧钱。

入不敷出的大模型公司

根据摩根士丹利的估算，亚马逊、谷歌、Meta和微软这四大科技巨头在2024年的资本支出将达到约3000亿美元，其中大部分资金流向了AI领域。

这种“高投入、低回报”的局面主要源于大模型开发和运营的巨大成本：训练一个先进的大语言模型可能需要数百万美元的投入，而维护和运行这些模型的持续成本也十分高昂。例如，每次ChatGPT查询的成本在1-2美分之间，考虑到其庞大的用户基础，一天也会高达几十万美元。

各家公司的AI研发投入 

2023 to 2024倒闭的AI公司

7. 到2027年百分之40的AI数据中心将面临电力短缺

Gartner副总裁分析师Bob Johnson表示：“为了实现GenAI，超大规模的新的数据中心数量呈爆炸式增长，这导致对电力的需求无止境，超出了公用事业供应商快速扩容的能力。反过来，这可能会扰乱能源供应并导致短缺，从而限制2026年以后用于GenAI和其他用途的新数据中心的增长。”

Gartner估计，数据中心运行增量AI优化服务器所需的电力将在2027年达到每年500太瓦时(TWh)，是2023年水平的2.6倍。

短期解决方案也会对零碳可持续发展目标产生负面影响，因为需求激增迫使供应商不择手段地增加产量。在某些情况下，这意味着让原本计划退役的化石燃料电厂在计划关闭后继续运行。

Johnson说：“现实情况是，短期内，数据中心使用量的增加将导致二氧化碳排放量增加，以产生所需的电力。反过来，这将使数据中心运营商及其客户更难实现与二氧化碳排放相关的积极可持续发展目标。”

Gartner称，数据中心需要全天候供电，而风能或太阳能等可再生能源无法提供全天候供电，除非在停电期间有某种替代供电。只有水力发电、化石燃料或核电站才能提供可靠的全天候供电。从长远来看，改进电池存储的新技术（例如钠离子电池）或清洁能源（例如小型核反应堆）将会出现，并有助于实现可持续发展目标。

Gartner建议各企业组织根据未来几年的数据中心需求和电源情况，重新评估与二氧化碳排放相关的可持续发展目标。在开发GenAI应用程序时，他们应该专注于使用最少的计算能力，并考虑其他选项的可行性，例如边缘计算和更小的语言模型。

8. 3nm 小米敲定量产

近些年，联发科和高通已成为安卓阵营智能手机处理器的“双子星”。Canalys数据显示，2024Q3全球处理器出货量份额排名前几依次是联发科出货量达1.193亿台，市占率约38%，高通24%，苹果18%，紫光展锐9%。

处理器作为智能手机的最核心SoC，尽管已引无数“英雄”尤其是手机厂商竞折腰，但除了苹果和谷歌成功地将其全系列设备过渡到自主设计的芯片，以及国内的HW之外，甚至行业领导者三星电子也严重依赖高通芯片，包括OPPO等都中途铩羽，但总有无畏者敢于冒着炮火前进，小米最近以昂扬姿态杀入这一市场。

据最新报道，小米将于2025年正式推出自研3nm SoC芯片，该处理器可能有助于小米提高自给自足能力，并在安卓手机市场中脱颖而出。早在8月，就有报道称小米将在2025年上半年推出采用台积电4nm N4P工艺的定制芯片，它将提供与高通骁龙8 Gen 1相当的性能。今年10月，据悉小米已经完成其首款3nm芯片的流片，这意味着剩下的唯一一步就是量产。

高通的最新第四代骁龙8处理器在10月发布，预计其平均售价增长约15%，达到1281元。根据TrendForce集邦咨询估算，由于手机处理器在面积上普遍增大了10%至15%，进一步推动了生产成本的上升。

显然，小米量产其首款3nm SoC的决定将受到严格审查，是否会迎来绿灯？

值得关注的是，由于采用3nm工艺，鉴于三星在提高其3nm GAA 技术良率方面面临的无数障碍，小米最大可能是与台积电代工制造3nm芯片。

而最近由于“白手套”事件曝出，台积电已宣称将不再接收中国大陆客户7nm AI芯片订单。由此也引发新的担忧，这一事态的转变是否会导致对小米实施贸易制裁？恐无法排除这一可能性。

9. 人工智能真有能耐？

2024年诺贝尔化学奖花落三位科学家，其中两位获奖者来自谷歌DeepMind公司-Demis Hassabis和John Jumper。他们因开发了革命性的AI工具AlphaFold而获此殊荣，另一位获奖者是David Baker，他在设计全新蛋白质方面取得了突破性进展。

这AlphaFold，说白了就是谷歌DeepMind开发的一个突破性人工智能系统。简单来说，它是专门用来预测蛋白质结构的。

蛋白质可以说是生命的“积木”，它们在人体内负责执行各种重要功能。但关键是，蛋白质要发挥作用，必须折叠成特定的三维结构。

这个AI系统最厉害的地方在于，它能够准确预测蛋白质会折叠成什么样的形状。科学家们通过AlphaFold，可以在实验室里快速获得假设并进行测试，大大加快了科研进度。这就好比，以前科学家们要花几个月甚至几年时间才能搞清楚一个蛋白质的结构，现在用AlphaFold几天就能得到结果。

要知道，预测蛋白质结构这个难题可是困扰了科学界整整50年！

但是现在，借助AI的力量，我们终于能够准确预测几乎所有已知蛋白质的结构了。

不过，这还不是AI最牛X的部分。要知道，蛋白质结构的准确预测，对新药研发具有革命性的意义。

其实，在过去的几年里，从发现潜在药物分子到优化药物结构，AI都在发挥着越来越重要的作用。

甚至，AI的出现，还为某些在创新药方面处于追赶地位的国家，例如我国，提供了一个“弯道超车”的机会。

10. 台积电推出超大版CoWoS封装达9个掩模尺寸

台积电11月欧洲开放创新平台（OIP）论坛上宣布，该公司有望在2027年认证其超大版本的CoWoS（晶圆上芯片）封装技术，该技术将提供高达9个掩模尺寸的中介层尺寸和12个HBM4内存堆栈。新的封装方法将解决性能要求最高的应用，并让AI（人工智能）和HPC（高性能计算）芯片设计人员能够构建手掌大小的处理器。

最初的CoWoS在2016年实现约1.5个掩模尺寸的芯片封装，然后发展到今天的3.3个掩模尺寸，这使得可以将8个HBM3堆栈放入一个封装中。接下来，台积电承诺在2025年至2026年推出5.5个掩模尺寸的封装，最多可容纳12个HBM4内存堆栈。然而，这比起该公司的终极版CoWoS仍相形见绌，后者支持多达9个掩模尺寸的系统级封装（SiP），板载12个甚至更多的HBM4堆栈。

该9个掩模尺寸的“超级载体”CoWoS（为芯片和内存提供高达7722平方毫米的面积）具有12个HBM4堆栈，计划于2027年获得认证，推测它将在2027年至2028年被超高端AI处理器采用。

然而，这些超大型CoWoS封装面临着重大挑战。5.5个掩模尺寸的CoWoS封装需要超过100x100毫米的基板（接近OAM 2.0标准尺寸限制，尺寸为102x165毫米），而9个掩模尺寸的CoWoS将采用超过120x120毫米的基板。如此大的基板尺寸将影响系统的设计方式以及数据中心的配备支持。特别是电源和冷却。每个机架的电源功率达到数百千瓦，需要采用液体冷却和浸没方法，以有效管理高功率处理器。

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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