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陈根:半导体行业内卷,越来越离谱!

文/陈根

       芯片是继大飞机之后,最能体现一个国家科技实力的代表性技术。今天,从28nm到17nm,再到10、7、5、4nm,芯片正在开启一场关于2nm工艺的超精细(Ultra-Fine)制造竞赛,而这个舞台上的主角,是台积电、三星和英特尔。

       近日,有媒体报道,晶圆代工巨头台积电已经开启了2nm试产的前置作业。其中在光刻计算方面,台积电紧跟AI潮流,导入了英伟达DGX H100的AI系统辅助生产,用来提升试产效率,减少能源消耗。其实引入AI进入芯片领域可以说目前还只是一个开始,接下来我们将会看到人工智能技术芯片产业链上越来越广泛的使用,从芯片设计到芯片制造的全过程都将会与人工智能深刻绑定。

       为什么呢?我在后续跟大家来分析。

       那么按照台积电的规划,将于今年年底前试产1000块2nm芯片,并在2025年实现大规模量产供应。

       与此同时,台积电的竞争对手三星电子也正在加速,目前三星主打的GAA工艺已经在3nm节点上实现,在2nm工艺上将更加成熟。什么是GAA工艺呢?GAA是Gate-All-Around的缩写,GAA即环绕式栅极工艺,该技术通过降低工作电压水平来提高能耗比,同时通过增加驱动电流增强芯片性能,从而突破FinFET(鳍式场效应晶体管)技术的性能限制。

       另一家芯片巨头英特尔官方也高调宣布,率先在代号为“Blue Sky Creek”产品级测试芯片上实现了背面供电技术,这项为摩尔定律续命的先进技术,将在Intel 20A工艺(2nm)节点上正式落地。

       当我们还在7nm量产的困境中,国际舞台上却正在上演着2nm的竞争大戏,这内卷都已经卷到了这么尖端的科技领域了,这场半导体行业的内卷,似乎越来越离谱了。因为这些大厂们不仅仅是在秀技术,更是在挑战摩尔定律的极限。

       这就意味着,在传统经典物理技术下继续发展芯片,面临着就是挑战传统物理材料的极限,也就意味着这种挑战将会以极高的资本为代价。按照台积电的说法,2nm的芯片挑战的难度有多大呢?就是要在指甲盖大小(100mm²)的芯片上安装490亿个晶体管,这听上去就如同天方夜谭,但芯片大厂还是想出了解决办法。

       台积电的设计方案是将晶体管像积木一样堆叠起来,这样就能有效减少电路的占位面积,晶体管的密度或许就能翻倍。这种工艺被称作nanosheet/nanowire(纳米片/纳米线)晶体管结构,在2021年就被台积电确定用在2nm节点上。

       怎么样理解这种技术呢?形象的说就是在最早的Planar工艺下,半导体材料像一张2D平面的白纸;到了FinFET时代,这张白纸被折成了3D的形状(鳍(Fin)形),缩小了闸长。而进入堆叠时代,半导体材料像盖楼一样被堆叠起来,可以装下更多晶体管。当然最大的困难还不在晶体管的叠加,而是在于叠加了之后的散热和漏电现象。

       也就是说,在2nm节点,集成电路的线宽接近电子波长,精细程度几乎达到了原子级别,理论上量子隧穿效应已经来到物理极限。在这种情况下,电子很容易通过隧穿效应穿透绝缘层,使器件无法正常工作。

       这样的漏电不仅白白浪费了电能,还能引起芯片严重发热,如果这个问题解决不好,最后可能出来的产品就是一款高功耗的产品。

       为了解决这个问题,不论是台积电还是三星,或者英特尔,都在寻找各自的解决路径。以目前相对比较成熟的是三星GAA工艺,按照三星的说法,同样是7nm节点,GAA工艺可以将电压下降至0.7V,并且能够提升35%的性能、降低50%的功耗和45%的芯片面积,这还只是最初的实验品,未来的量产型号将更加强悍。

       而英特尔还押注了背面供电技术(PowerVia),就是将芯片上的电源线转移到晶圆空置的背面,背面供电的优势十分明显,可以大幅应用硅片区域,同时电压降低多达7倍。对于“寸金寸土”的晶圆来说,这项技术确实吸引力够大。

       除了结构以外,三家巨头还在材料等方面带来了各种奇思妙想的方案,其目的都是在传统经典物理的道路上不断的挑战与突破摩尔定律,为芯片发展继续铺路。但是基于传统经典物理的这种半导体产业到底还能走多远,谁也不知道,只是越走越艰难,当然所构建的技术门槛也越来越高。

       而真正要实现根本性的突破,还在于量子计算芯片技术的实现。但是在量子技术获得真正的商业化突破之前,我们还是要基于传统经典物理的路径发展芯片

       当然也有人认为发展2nm只是一种技术表演,没有太多的商业使用价值,因为2nm的芯片超级贵,按照目前台积电的报价,2025年量产的2nm芯片价格是24570美元每片晶圆。这就意味着并不是普通民用领域能够消费的起,不论是手机还是笔记本电脑,或者汽车,都消费不起这种昂贵的先进芯片。但它却会加速尖端行业的技术差距,因为就这个底层的芯片就已经产生了巨大的落差。

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