(2025.1.27)半导体一周要闻－莫大康

1. 2nm要来了

“2nm”或“20埃”（英特尔使用的术语）与晶体管的任何实际物理特征（例如栅极长度、金属间距或栅极间距）无关。根据电气和电子工程师协会(IEEE)发布的2021 年更新的《国际设备和系统路线图》中的预测，“2.1 nm节点范围标签”预计接触栅极间距为 45 nm，最紧密金属间距为 20 nm。 

一般而言，5nm 芯片每平方毫米的晶体管数量大约在 1.7 亿 - 2 亿个左右。随着制程微缩到 3nm，晶体管密度会有显著提升，能达到每平方毫米 2.5 亿 - 3 亿个左右。而 2nm 制程更是实现了巨大飞跃，其晶体管密度有望超过每平方毫米 3.5 亿个，相较于 3nm 又提升了约 15% - 20%，相比 5nm 提升幅度超 75%。

台积电已经开始小规模生产先进光刻技术，但目前的产能仅限于 5,000 片晶圆。不过，此前有报道称，该公司在试运行期间已达到 10,000 片，预计今年晚些时候将达到 50,000 片。到 2026 年，这一数字预计将达到 80,000 片。

N2 晶圆每片的价格可能在 2.5-3 万美元之间，具体取决于台积电如何调整，但与 3nm 相比，这是一个巨大的上涨，据说 3nm 的价格约为 2 万美元。首先是推出名为“CyberShuttle”的服务，该服务将于今年 4 月晚些时候启动。这种方法将允许苹果、高通等公司在同一测试晶圆上评估他们的芯片，从而降低成本。苹果预计将是该代工厂的第一个客户，其次是高通和联发科。

三星预计将于 2025 年第一季度开始试产 2nm 工艺。这并不是台积电和三星首次争夺高通订单，据悉三星自2020年起已失去高通部分骁龙旗舰芯片订单，其5nm良率也引发担忧。高通计划于 2025 年下半年发布的“骁龙 8 Elite 2”将采用台积电的 N3P 工艺生产。

三星对 2nm 工艺研发投入海量资源，在韩国华城的 “S3” 工厂快马加鞭地安装设备，构建 2nm 生产线，目标指向 2025 年第一季度达成每月 7000 片晶圆的产量，并计划在 2025 年末将 “S3” 工厂剩余的 3nm 生产线全面升级为 2nm 生产线，实现产能的迭代升级。

据英特尔临时联席 CEO 米歇尔・约翰斯顿・霍尔索斯在去年12月介绍，英特尔已经为一些客户提供了 Panther Lake 的 E0 工程样品，有 8 个客户已开机，硅晶圆质量很好。在 1月6日的英特尔 CES 2025 演讲中，霍尔索斯还宣布首款 Intel 18A 制程芯片 —— 英特尔 Panther Lake 处理器将于 今年下半年发布，英特尔会在今年及以后继续增强 AI PC 产品组合，向客户提供领先的英特尔 18A 产品样品。

奋起直追在 2024 年 12 月从 ASML 获得第一台 EUV 机器后，Rapidus计划于今年4月启用其在日本北海道千岁市兴建的首座2nm以下逻辑芯片工厂“IIM-1”的试产产线，并在2027年开始进行量产。

2. 台积电在AI时代意味着什么？

台积电会引领21世纪AI时代，甚至是超越英伟达的存在。随着2025年的到来，台积电几乎确立了后摩尔时代之王的地位。遥想当年，台积电All in 先进制程的战略，让自己走上了一条康庄大道。

台积电在2024年几乎垄断了全球的2.5D封装 CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）业务。未来2025年的CoWoS产能相比于2024年将会实现翻倍增长，并在2026年达到每月8万片。

更先进的3D封装 SoIC（System-on-Integrated-Chips）业务的霸主地位更是无可撼动，从2023年开始到2026年，产能几乎每年都会翻倍增长。

一个有力的佐证来自于英伟达的GB200A芯片，其采用了CoWoS-S先进封装技术。该技术采用3.3倍光罩尺寸，同时封装8个HBM3。这里的光罩尺寸指的是单次曝光过程中，光刻机可以照射的晶圆片区域的大小，为858平方毫米。预计，英伟达是2025年台积电CoWoS的最主要客户，占整体产能63%。未来英伟达更先进的Rubin GPU芯片将会采用CoWoS-L技术，该技术采用5.5倍光罩尺寸，同时封装12个HBM3。

另一个有力的佐证来自于博通26年的3.5D XDSiP ASIC芯片量产方案，同样采用了台积电CoWoS-L封装技术，实现5.5倍光罩尺寸，同时封装12个HBM3。台积电还计划在27年转向采用光罩尺寸达到8倍的CoWoS-L，并能够同时封装12个HBM4，进一步推动封装技术的进步。

此外，还有众多初创公司，比如Cerebras公司的最新产品，晶圆级Wafer Scale Engine 3 (WSE-3) 芯片，使用了台积电的先进5纳米制程制造。这款芯片的面积非常大，约为46225平方毫米，大约是常规芯片面积的50倍以上。它集成了高达4万亿个晶体管和90万个专为AI设计的计算核心，配备了44GB的超高速片上SRAM内存。WSE-3的内存带宽达到了21PB/s，结构带宽更是高达214PB/s，支持极高速度的数据处理。在性能上，WSE-3的峰值达到了125 FP16 PetaFLOPS，是其前一代WSE-2的两倍，极大提升了处理能力，特别适合进行复杂的人工智能计算任务。

众所周知，全球超过98%的HBM都被应用在使用了CoWoS封装技术的人工智能（AI）芯片上。前面三星HBM3E未通过英伟达验证，被曝出来主要原因在于其与台积电的协作过程中存在一些技术和工艺上的差异和挑战。除去三星产品本身竞争力的问题，这凸显的是台积电在整个AI芯片界的话语权。可以说，生杀予夺尽由台积电掌控。

另一方面，一年要用多少HBM，甚至什么时候要用多少HBM，都要依赖于台积电的CoWoS产能。毫不夸张地说，台积电就是“一朝权在手，便把令来行”。我们根据台积电2025年的CoWoS产能可以推导出：全球HBM总需求为1.28亿颗。SK海力士已经是台积电公认的“战略同盟”，销量自然有保障；美光因为体量小，作为NV的二供也能带来不错的销量增长；至于三星，笔者认为只能自求多福。

谈起网络，就不得不以最近大火的CPO/OIO概念谈起了。台积电在24年底的IDEM 2024大会上高调展示了其COUPE 2.0硅光平台。

从电子技术的先进制程到先进封装，到HBM，再到光电子技术的COUPE硅光平台，台积电无疑实现了全方位的领先：传统的电芯片技术领先，并不断迭代进化生产线，断代领先其余半导体生产商，这已经是构建了台积电自己的“小院高墙”。利用先进封装技术打造的先进制程GPU、ASIC以及HBM全平台话语权进一步巩固了自己的霸主地位。众所周知，未来推理端ASIC会大放异彩，GPU和ASIC双轮驱动的台积电，业绩一定有所保障。最后，台积电先进的光电子集成平台，更使得英伟达、博通等大厂欲罢不能。从纯电到光电，再到未来可能的纯光，台积电都实现了超前布局。“大院高墙”的台积电，在可预见的十年之内，仍然是难觅敌手。

3. 软银、OpenAI、甲骨文斥巨资建AI项目星际之门，马斯克质疑没钱

星际之门项目将成立一家新公司，名为“Stargate”，公司初始股权投资者包括软银、OpenAI、甲骨文（Oracle）和MGX。Arm、微软、英伟达、甲骨文和OpenAI是这个项目最初的关键技术合作伙伴。

软银和OpenAI作为星际之门项目的牵头，将由软银负责新公司的财务事宜，OpenAI负责运营事宜。孙正义（Masayoshi Son）将担任董事长。

OpenAI在公告中表示，“目前该项目的建设已在德克萨斯州开始，随着最终协议的敲定，我们正在评估全国各地的潜在地点，以建立更多的园区。”

美国总统唐纳德·特朗普宣布了一项名为“星际之门”（The Stargate Project）的巨额人工智能基础设施投资计划。该项目初始资金为1000亿美元，计划在未来四年内将资金增加至5000 亿美元。

该项目旨在建设下一代人工智能所需的物理和虚拟基础设施，包括数据中心等核心设施，以支持人工智能技术的发展。特朗普称其为“史上最大的人工智能基础设施投资项目”，并强调该项目将创造超过10万个就业机会，旨在确保美国在人工智能领域的领导地位。 

4. Lam Research推出用于晶圆制造设备维护优化的协作机器人

Lam Research科林研发推出Dextro半导体协作机器人 （cobot），旨在优化晶圆制造设备的关键维护任务。Dextro现已部署至全球多个先进晶圆厂中，可实现准确、高精度的维护保养，以最大限度地减少设备停机时间和生产变异。它驱动了一步到位（FTR）的显著成果，从而提高了良率。

科林研发客户服务事业群副总裁Chris Carter表示，Dextro的推出是半导体制造设备维护保养领域里一次激励人心的技术大跃进。它能与晶圆厂工程师协同合作，以超越人类工作能力的精确度和重复性，执行复杂的维护任务，实现更长的设备正常运行时间和更高的生产良率。Dextro是科林研发广泛的设备和服务组合中强而有力的生力军，可协助芯片制造商优化其晶圆厂的成本和生产力。

精确性在设备维护保养中至关重要，其中子系统的准确重新组装更是关键。实现FTR可节省时间和成本。重复性的维护保养还可以减少耗材、劳动力和生产停机时间的相关浪费，从而减少生产变异并提高生产良率。

三星电子副总裁兼内存蚀刻技术团队负责人Young Ju Kim表示，当制造设备需要维护保养时，必须迅速有效地完成工作，以避免延长设备停机时间和浪费成本。Dextro正确无误的维护保养能力有助于改善生产变异和良率。

Dextro是一种带有机械手臂的行动装置，可由晶圆厂的技术人员或工程师进行操控。它使用各种末端执行器作为手部来处理关键设备维护任务，而这些任务在手动进行时，非常耗时且容易出错。例如：它能够以超过人类手动两倍以上的精度，精确地安装和压紧部件。

精确组装有助于控制晶圆边缘的蚀刻表现，从而提高良率。Dextro紧固真空密封的高精度螺栓至精确规格，减轻了晶圆厂工程师的重复性任务，这项工作在手动操作时，错误率高达5%。

准确地满足规格可消除使设备停止生产并影响芯片良率的腔室温度偏差。使用自动化清洁技术，在不需要拆卸下腔室的情况下，Dextro可清除腔室内侧壁堆积的聚合物。重要的是，对于需要配戴重型防护性呼吸设备来手动执行任务的人类来说，它可以较低的风险完成任务。

5. DeepSeek开源o1击毙OpenAI，强化学习惊现「啊哈」时刻！网友：AGI来了

中国版o1刷屏全网。DeepSeek R1成为世界首个能与o1比肩的开源模型，成功秘诀竟是强化学习，不用监督微调。AI大佬们一致认为，这就是AlphaGo时刻。

一觉醒来，AGI就实现了？！中国开源版o1，直接冲爆了整个AI圈。

继DeepSeek V3之后，DeepSeek再次官宣了全新推理模型——DeepSeek-R1。

让所有人为之震惊的是，新模型直接与o1打平手，关键还是开源版的o1。

DeepSeek-R1在后训练时大量运用强化学习技术，在只有少量标注数据的情况下，就能大幅提升模型的推理能力。

在数学、代码以及自然语言推理等任务中，DeepSeek-R1的性能与OpenAI o1正式版不相上下。

在AIME2024测试中，R1取得了79.8%的成绩，略高于OpenAI-o1-1217。

在MATH-500测试里，它更是获得了97.3%的出色成绩，表现与OpenAI-o1-1217相当，且明显超越其他模型。

在编码类任务方面，R1在代码竞赛中展现出专家级水平，在Codeforces平台上获得了2029的Elo评级，在竞赛里的表现超过了96.3%的人类参赛者。

在工程任务中，DeepSeek-R1的表现也稍胜OpenAI-o1-1217一筹。

6. 超600亿元国家队重拳出击AI！

2025年1月17日，国家人工智能产业投资基金合伙企业（有限合伙）成立，出资额600.6亿元。该基金的合伙人包括国智投（上海）私募基金管理有限公司与国家集成电路产业投资基金三期股份有限公司。

此次国家人工智能产业投资基金的成立，是大基金三期在人工智能领域的重要布局，也是对国家大力发展人工智能战略的积极响应。

根据中国互联网络信息中心（CNNIC）去年11月数据显示，截至2024年6月，我国生成式人工智能产品的用户规模达2.3亿人，占整体人口的16.4%；到2023年底，我国人工智能核心产业规模已接近6000亿元，人工智能企业数量超过4500家。这一系列数据充分展示了我国人工智能产业的发展态势。

国家集成电路产业投资基金三期（简称大基金三期）自2024年5月24日注册成立以来备受瞩目，其注册资本达3440亿元，并由财政部、国开金融、上海国盛集团、工商银行、农业银行、建设银行、中国银行、亦庄国投等19家股东共同持股。

去年年底，大基金三期一鼓作气，一天内投资了两支基金，合计出资额超1600亿，分别是国家集新（北京）股权投资基金（有限合伙）、华芯鼎新（北京）股权投资基金（有限合伙）。其中华芯鼎新注册资本高达930.93亿元，国家大基金三期出资930亿元，占比99.9001%；国投集新注册资本为710.71亿元，其中国家大基金三期出资710亿元，占比99.9001%。

据全球半导体观察不完全统计，大基金一期主要聚焦半导体制造领域，龙头企业受益明显，产业链方面，过半资金投向IC制造，此外则是IC设计、封装测试、设备材料环节；大基金二期高度聚焦半导体设备、材料等上游领域，重点关注包括刻蚀机、薄膜设备、测试设备、清洗设备等，材料则涵盖大硅片、光刻胶、掩模版、电子特气等。此外，还将继续扶持芯片设计、封装测试等产业链。

而大基金三期也有着全面且深远的集成电路布局版图，对产业链各环节进行全面支持，避免出现发展短板，提升我国集成电路产业的整体竞争力。该基金将重点投向重资本开支的晶圆制造环节，助力先进晶圆厂扩产；聚焦重点卡脖子环节，侧重于国产化率低的半导体设备、材料、零部件，如光刻机、光刻胶等细分领域；并关注AI相关领域，加大对AI算力的支持力度，还包括先进封装、高端存储（如HBM）等。

目前国家大基金队伍分别有大基金一期、二期与三期。公开资料显示，大基金一期与二期分别在2014年和2019年成立，均有着为期15年的投资计划，投资期、回收期、延展期各五年。目前大基金一期已进入了回收期尾声，二期将进入回收期。值得一提的是，大基金三期于2024年5月底宣布成立，在投资上述华芯鼎新、国投集新两支基金之前，大基金三期自成立以来尚无公开投资记录，是大基金三期首次对外投资。

7. 欧洲启动1nm芯片试验生产线弥合研究与制造差距

1月20日，欧洲四大顶尖研究机构（比利时imec、法国CEA-Leti、德国Fraunhofer-Gesellschaft和意大利CSIC）宣布首批五条欧盟芯片法案试点生产线的启动，其中包括一个名为NanoIC的试验线，该试验线专注于从1nm到7A的工艺技术。

NanoIC试验线由imec主导，投资金额高达14亿美元，旨在超越目前的2nm工艺技术，进一步推动半导体制造技术的发展。其他合作伙伴包括芬兰的 VTT、罗马尼亚的 CSSNT、爱尔兰的廷德尔国家研究所以及光刻设备制造商 ASML。

imec 还与其他试验线合作，由 CEA-Leti 协调的低功率 FD-SOI（FAMES 试验线）、由 Fraunhofer-Gesellschaft 协调的异构系统集成（APECS 试验线）以及由 ICFO 协调的光子集成电路（PIXEurope），第五条试验线由意大利 Consiglio Nazionale delle Ricerche 牵头，专注于新型宽带隙材料 (WBG)。

8. 美国彼得森研究所：芯片法案难以实现预期目标，需作四大方向调整

《芯片和科学法案》以390亿美元直接补贴资金以及高达25%的投资税收抵免，吸引了台积电、三星、英特尔、美光科技在美国本土数千亿美元的投资，将一定程度摆脱半导体供应链脆弱性，实现国家经济安全的目标。但高昂的建设成本、短缺的技术工人以及环境法的限制等，也将使该法案的实施效果并不会展现预期效果。

美国总统和国会就承诺投入2000 亿美元来提高美国芯片产量和提升美国科技能力。而且，美国国会也没有讨论确保国防和商业用途有足够的芯片的替代方法，比如激励建立库存或在加拿大等安全盟友建造晶圆厂。

这些需要考量的事项总结起来就是三个指标：一是加强供应链弹性，使美国不会因关键部件中断而措手不及；二是通过吸引前沿外国企业（例如台积电、三星、SK海力士）在美国建厂来提升技术领导地位；三是支持充满活力的晶圆厂集群以促进企业之间的学习。目前，除了英特尔、美光科技之外，台积电、三星和SK海力士是芯片法案最大的被授予补贴的海外企业。

同时，芯片法案的拨款通常仅限于资本支出成本的15%，这使得其他资金来源必不可少，其中投资税收抵免是一个重要来源。

彼得森研究所表示，芯片法案出台的一个重要动机是美国没有生产先进逻辑芯片的代工厂。然而，当依赖进口先进逻辑芯片时，美国如何出口相对高价值的芯片？解释似乎取决于以中国台湾和韩国为中心的纯代工厂。这些代工厂履行合同，将指定芯片出口给美国设计公司。反过来，这些美国公司以非常高的加价零售芯片，以反映专有设计中所体现的知识产权。

同时，目前台积电、三星和SK海力士（均获得芯片法案拨款）宣布的资本支出总额为1140亿美元，远远低于BCG和SIA预测的2024年至2032年期间韩国和中国台湾芯片企业在美国本土上的4460亿美元资本支出。而鉴于美国预算赤字的规模，尚不清楚特朗普的第二任总统任期（2025-2029 年）内是否会继续支持相关的政策补贴。

另外，韩国和中国台湾的芯片巨头已在本土启动了自身大规模资本支出计划。根据BCG和SIA的预测，2024年至2032年期间台湾的晶圆资本支出预计将达到7160亿美元，几乎全部由中国台湾企业（以台积电为主）提供，而韩国的晶圆资本支出预计将达到3000亿美元，全部由韩国企业（以三星和SK海力士为主）提供。如果未来全球芯片销售与当前预测相比有所下降，这些亚洲芯片巨头可能会在减少本土资本支出之前减少美国资本支出，特别是亚洲的资本和运营成本低于美国。

因此，彼得森研究所认为：基于以上原因，“2030年美国本土制造先进芯片实现占全球产能20%”的目标，似乎值得怀疑。

9. 长鑫存储量产DDR5

2024年12月，据韩媒ZDNetKorea报道，中国DRAM芯片制造商长鑫存储（CXMT）已成功实现DDR5内存芯片的量产。该公司公布的良品率约为80%，与韩国企业生产DDR5的80-90%良品率相比，双方差距并不显著。已有数家DRAM模组厂商开始销售基于长鑫存储DDR5芯片的DRAM模组。

Counterpoint Research预测，到2024年，长鑫存储将占据全球DRAM总产能的13%，出货量占比约为6%，营收占比约为3.7%。该机构还预计，到2025年，长鑫存储的产能将接近美国内存巨头美光。

10. OpenAI《美国 AI 经济蓝图》折射的AI国家战略

1 月 13 日，OpenAI 官方发布了 16 页的经济蓝图报告《AI In American: OpenAI’s Economic Blueprint》，描绘了美国如何最大限度地发挥 AI 优势、加强国家安全，以及推动经济增长的政策建议。

01 未来已来：AI的全球影响力

OpenAI 副总裁 Chris Lehane 在报告开篇中写道，OpenAI 是一家致力于让人工智能（AI）造福于所有人的公司。他们的使命是通过帮助解决复杂问题，使 AI 能最大限度地造福人类。这些问题包括提升医疗水平和教育质量、加速科学发现、改进公共政策和服务以及提高生产效率。

当然，AI的潜力巨大，但同时也伴随着风险。OpenAI强调，AI必须由民主国家引领，而非被专制政权主导。美国需要立即行动，最大化AI的潜力，同时最小化其危害。

02 美国的AI机遇与挑战

AI不仅是技术变革，更是经济和社会发展的新引擎。美国在AI领域的全球领导地位至关重要。

OpenAI指出，全球约有1750亿美元的资金正等待投资于AI项目，如果美国不能吸引这些资金，它们将流向中国支持的项目，从而增强中国在全球的影响力。

因此，AI不仅是技术竞争，更是地缘政治的博弈。美国需要制定基于民主价值观的AI规则，确保技术的安全和公平使用。

03 竞争与安全：AI的国家战略

AI的安全和竞争力是美国国家战略的核心。

OpenAI提出，美国政府应像当年推动汽车工业发展一样，为AI行业铺平道路。这包括制定全国性的安全标准、简化行业与国家安全机构的合作流程，以及推动AI技术向盟友和伙伴国家的安全出口。同时，美国需要制定替代方案，避免各州和国际上日益复杂的法规对竞争力造成阻碍。

04 规则制定：AI的“交通规则”

AI的广泛应用需要明确的规则来保障安全和信任。OpenAI强调，AI不是社交媒体，而是引领人类进入“智能时代”的基础设施技术。

05 基础设施：AI的经济引擎

AI的发展需要强大的基础设施支持，这不仅是技术需求，更是经济发展的机遇。

OpenAI提出，美国需要建立足够的基础设施，以确保全球AI技术基于美国而非中国的技术。这包括芯片、数据、能源和人才等关键资源。通过大规模投资基础设施，美国可以降低计算成本，创造数以万计的高技能工作岗位，并推动长期经济增长。

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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