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台積電資本支出飆破600億美元!設備、封測供應鏈誰能吃到紅利?內行人都在看這個

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台積電二奈米正式進入放量,先進封裝也同步加速升級。從N2、A16到CoWoS、SoIC與CoPoS,AI晶片競爭正從製程微縮一路延伸至系統整合。伴隨資本支出持續擴張,設備、材料、封測等供應鏈,也迎來下一波成長機會。 文/吳旻蓁 當全球半導體產業全面迎向AI時代,先進製程的競賽,也開始出現新的變化。過去幾十年,晶片產業幾乎沿著摩爾定律一路向前,誰能把電晶體做得更小、更密,誰就有機會取得效能與成本優勢。但到了AI時代,單靠製程微縮已經愈來愈難滿足晶片設計需求。原因很直接。現在一顆高階AI晶片,不只有GPU或CPU,還要整合多顆高頻寬記憶體(HBM),甚至將不同功能的Chiplet小晶片封裝在一起。晶片愈做愈複雜,半導體競爭也不再只是幾奈米的較量。 對台積電來說,二奈米因此不只是三奈米之後的下一個製程節點,而是另一個更大的起點。二五年第四季N2製程正式進入量產,二六年開始加速爬坡,新竹與高雄二奈米產能陸續開出。與過往先進製程主要由智慧型手機率先採用不同,這一輪二奈米需求,同時來自行動裝置、高效能運算與AI。 台積電跨進2奈米世代 N2效能升、功耗最高降3成 二奈米最大的技術變化,首先發生在電晶體本身。從十六奈米一路到三奈米,台積電長期採用FinFET鰭式場效電晶體,透過立體鰭狀結構,加強閘極對電流的控制。但製程持續微縮後,FinFET面對的漏電、功耗與效能問題也愈來愈難處理。到了二奈米,台積電正式跨入奈米片電晶體(Nanosheet)世代。 奈米片架構讓閘極能更完整包覆電流通道,提高對電流的控制能力,也讓晶片在持續縮小尺寸的同時,進一步改善效能與功耗。根據台積電公布的技術資料,相較N3E製程,N2在相同功耗下,速度可提升約十至十五%;若維持相同速度,功耗則可下降約二五至三○%,晶片密度也可再提升逾十五%。 效能與功耗改善的改善對AI晶片來說尤其重要,因為現在AI資料中心最棘手的問題之一,已經不只是晶片夠不夠快,而是電力跟不跟得上。資料中心大量部署AI加速器,單顆晶片即使只省下一部分功耗,放大到整座機房後,累積下來就是可觀的用電與散熱成本。更重要的是,在電力供應有限的情況下,晶片愈省電,也代表同樣的電力可以塞進更多算力。 AI拚的不只算力 「每瓦效能」成先進製程新戰場 因此,先進製程的價值正在改變。過去市場最在意的是速度提高多少,如今「每一瓦電可以換到多少算力」,愈來愈成為AI晶片的重要指標。這也讓二奈米不只是一次製程升級,而是直接切進AI資料中心最現實的電力問題。 N2只是第一棒!N2P、A16接力 2奈米家族全面成形 台積電對二奈米的布局,也不只停在N2。回頭看五奈米、三奈米,台積電向來不是只推出單一製程,而是隨著不同客戶與應用需求,延伸出一整個製程家族。二奈米也走上同樣的路。率先量產的是N2,接下來則有強化效能與功耗表現的N2P,以及主攻高效能運算市場的A16。N2P/A16皆規劃於二六年下半年量產,讓智慧型手機、CPU、AI加速器等不同產品,都可以在二奈米平台上找到適合的製程。 A16導入背面供電 AI、HPC晶片再迎關鍵升級 其中,A16的變化又比N2P更進一步。除了採用奈米片電晶體,A16另一項關鍵技術,就是超級電軌(Super Power Rail; SPR)。過去晶片正面同時要處理訊號傳輸與供電,電晶體愈密,金屬線路也愈複雜。A16則把部分供電網路移到晶圓背面,讓電力與訊號各走各的路,減少彼此干擾,也替晶片正面騰出更多空間。 對AI與HPC晶片而言,背面供電的重要性尤其突出。因晶片整合大量運算核心,供電需求高、訊號線路複雜,如何降低供電損耗、把電力穩定送到各個運算單元,本身就是設計難題,因此背面供電的價值,也在高階運算晶片上更加突出。台積電預估,相較N2P,A16在相同電壓下速度可再提升約八至十%;若維持相同速度,功耗可下降約十五至二○%,晶片密度最高可提升至約一.一倍。由此,從N2到N2P,再到A16,可以看出二奈米不會只是一代產品,而可望成為台積電未來數年的先進製程主力平台。 台積電資本支出衝600億美元 設備、材料、封測跟著吃紅利 對此,也可見台積電資本支出持續擴張。其七月再將今年資本支出上修至六○○億至六四○億美元,其中約七○至八○%投入先進製程,約十%投入特殊製程,另有約十至二○%投入先進封裝、測試、光罩及其他項目。而隨著先進製程往前推進,不只是EUV曝光機價格愈來愈高,薄膜沉積、蝕刻、清洗、研磨、量測乃至廠務系統等,都必須同步升級。(全文未完) 文章授權:《先探投資週刊2424期》

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