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老虎里怎么屏蔽这个媒体？老是拿旧消息说外行话

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Size（裸片尺寸）为300平方毫米为上限，最终晶体管数量将不超过300亿个。举个更直观的例子，2020年发布的<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>A100芯片，其晶体管数量为542亿；某款与英伟达A100对标，且已经广泛运用在算力集群搭建的国产AI芯片，其晶体管数量约为500亿个。也就是说，即便不考虑后续芯片架构升级，现阶段的国产AI芯片，基本全都面临着接受审查的问题。一个可能的情况是，未来国产AI芯片将再无法使用中国大陆以外的产能进行生产。当然，这也并不意味着国内芯片行业受此影响，成为惊弓之鸟，在笔者与多位从业者谈及此事时，他们大多表示，在2022年美国《芯片与科学法案》签订后，对于外部政策的逐渐收紧，早有心理准备。而在此般行业情绪中，因为半导体产业链国产化进程的提速，从业者们也都普遍保持着乐观预期。影响几何？首先需要明确的一点是，台积电不存在“向大陆全面断供7纳米及更先进制程工艺的芯片”情况，正如上文所提到的，大陆厂商能否继续通过台积电代工芯片，取决于能否通过新的“投片资质”审查。在新规中，小芯片厂商基本都不在限制范围内，比如手机上的SoC，尽管目前手机的主流SoC工艺制程基本都在7纳米及以下，但SoC的Die Size（裸片尺寸）较小，因此即便是更先进的制程节点，也不会受到更多限制。吴梓豪表示，就Die Size和晶体管总数来看，未来国产SoC推进到台积电3纳米制程问题不大。值得一提的是，虎嗅结合多方信源得知，国内某大厂自研的3纳米SoC项目，已于前不久在台积电完成流片，预计在明年下半年规模量产。而在“大芯片”厂商中，ADAS（高级驾驶辅助系统）芯片可能会受到部分影响，因为目前国内自研的ADAS芯片，部分尺寸都在300平方毫米左右，且采用的工艺制程为7纳米。至于究竟哪些国内ADAS芯片厂商会受到影响，还需要在台积电新规细则公布后讨论。但基本可以肯定的一点是，AI芯片几乎全部在新规的限制中，以英伟达A100芯片为例，其使用7纳米工艺制程的基础上，Die Size约为826平方毫米，其他性能接近的国产AI芯片的Die Size也近似于这个尺寸。这种情况下，国产AI芯片的流片将无法再依赖台积电，大概率需要转单到中国大陆。而在大陆的代工厂商中，在先进制程领域中，基本靠<a href=\"https://laohu8.com/S/688981\">中芯国际</a>独扛大旗。在谈论<a href=\"https://laohu8.com/S/00981\">中芯国际</a>这家公司时，有一个话题热度始终不减，即“EUV光刻机”。由于众所周知的原因，中芯国际自2020年12月后，便无法从ASML获得先进的EUV光刻机，只能通过多重曝光的技术，用DUV光刻机去完成先进制程的生产，而中芯国际本身也从未向外界公布过，现阶段先进制程的研发进展。不过，一位国内某晶圆代工厂研发负责人向笔者表示，从技术路径来看，利用多重曝光做先进制程芯片的方式完全没有问题，因为台积电在获得EUV光刻机之前，就是通过此方式完成对7nm工艺制程的技术预研，已经得到了充分的技术验证。真正可能存在限制的是产能问题。按照中芯国际此前发布的财报，今年3季度，公司各条产线的整体稼动率已经达到90.4%，月产能达到88.43万片。即便是明年中芯国际的产能100%的满载，所能提供的产能对于中国大陆AI芯片厂商来说，依然是杯水车薪。而对于此次事件的另一方台积电来说，与大陆AI芯片厂商一齐面临着“双输”的局面。这里需要说明的是，尽管台积电对大陆的芯片代工被各种限制，但结合台积电2023全年及今年前三季度的财报来看，现阶段中国大陆客户在总营收中占据的比例约在11%-13%左右。我们可以做个简单的测算，根据台积电三季度财报，目前在先进制程方面，公司的3纳米、5纳米及7nm合计占晶圆代工收入七成左右。也就是说，如果未来台积电对大陆AI芯片代工做出限制，那么对于这家公司来说，可能会造成7%-9%的营收损失。可能没那么急迫对于中国大陆的AI芯片厂商来说，接下来芯片的代工，将成为需要解决的首要问题。除了向大陆代工厂转单外，也有厂商选择与国外厂商合作的方式来绕过监管。比如某互联网大厂在自研AI芯片时，就选择与<a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a>联合研发，两者合作开发的芯片最终可能交由<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>代工。当然，这种策略的弊端也是显而易见的，随着外部政策的收紧，与国外芯片设计厂商合作下单充满不确定性。而另外一种可能发生的情况是，过去to B的AI芯片厂商转入消费级GPU赛道。这里需要说明的是，无论是叫AI芯片，还是叫高性能计算卡，亦或者叫AI加速器，本质上这类芯片与消费级GPU并无太大差异——少数采用FPGA与ASIC方案的除外，因此转型相对容易。而从消费级GPU来看，目前台积电的新规对此类产品并没有限制。以英伟达RTX 4080为例，作为一款高端消费级GPU，在使用台积电4N（等效5毫米制程）工艺的情况下，其Die Size面积约为293平方毫米，算是踩着新规的上限。不过，消费级GPU的门槛丝毫不比专业AI芯片低。虽然两者在架构上趋近，但前者需要解决大量的兼容性及适配问题。回到AI芯片的问题上，在台积电新规生效后，大陆的AI行业是否因此会受到冲击？如果只是从下游应用端来看，真的没有“那么急迫”。因为目前AI行业中存在着明显的“算力过剩”问题。前不久，美国AI推理服务供应商Featherless.AI的联合创始人Eugene Cheah撰文指出，目前部分H100芯片的租赁价格已经从去年的8美元/小时，下降至2美元/小时。虽然国内的降价幅度没有海外那么明显，但在AI服务器租赁价格上也出现了价格腰斩的情况。一位服务器租赁从业者表示，他所在公司在近期对H800（80G*8显存、2T内存）服务器的报价为12万元/月，而同等配置下，该型服务器的月租赁价格在去年高点时为28万元。另有一位互联网大厂系统架构师向笔者表示，去年互联网大厂与电信运营商在智算中心的搭建上花了大力气，各家手里都要“大几万卡，乃至十万卡级别”的集群，算力在短期内是完全不缺的。“在智算中心搭建时，有相当大一部分是需要满足国产化的需求，但本身国产AI芯片对各种模型的兼容性还没有那么高，即便大模型厂商想把原本NV的Workload（工作负载）迁移过来，这个过程也比较慢，因此可能会造成进一步的算力闲置”，这位系统架构师向笔者说道。一言以蔽之，台积电向中国大陆AI芯片厂商展开重新审查，对于大陆AI产业的发展来说，并不会带来什么次生影响。半导体国产化，迫在眉睫就在“台积电内部审查”的消息被爆出不久，据台媒《经济日报》报道，<a href=\"https://laohu8.com/S/SMSN.UK\">三星</a>的晶圆代工业务部门也向中国大陆客户发出了类似审查投片资质的通知。由于三星先进制程在国内的客户较少，笔者暂无法核实该条消息的真实性，但可以肯定的一点是，在特朗普政府上台后，对于中国大陆半导体行业的限制大概率会持续收紧。有从业者向笔者表示，相较于台积电代工的限制，他们更担心的是HBM（高带宽内存）芯片供应受限。用一个不完全准确的例子说明，在大模型训练中，AI芯片需要处理大量的并行数据，其中算力决定了每秒处理数据的速度，而带宽则决定了每秒可访问的数据，HBM的设计初衷就是向GPU提供更多的内存及带宽需求。就目前的行业现状来看，AI芯片的算力增长幅度是要高于带宽增长的，这使得GPU资源实际上并没有得到充分利用。在全球范围内，能够量产HBM芯片的只有SK海力士、三星及美光三家，且前两者去年的市场份额合计达到91%。而对于国内AI芯片厂商来说，SK海力士的主要产能基本被英伟达等大厂包揽，美光对国内出口存在限制，三星的HBM芯片几乎是他们唯一能够拿到的HBM产品。这是一个非常值得警醒的信号，无论外部政策会不会继续压缩，在AI时代下，半导体行业的国产化都是个刻不容缓的问题。值得欣慰的是，近几年半导体产业链的国产化进程十分显著。一位国内晶圆厂高管向笔者表示，在半导体代工端，国产化设备的占比，基本已经成为各厂商建线时最先考虑的问题。“倒退回10年前，在常见的半导体11类设备中，除了清洗设备外，几乎就看不到国产设备，而现在除了光刻机外，包括刻蚀、溅射、CVD等几乎所有工段的设备均实现了国产化。”而从去年开始，国内晶圆厂对设备的国产化需求，甚至已经到了对设备上的零部件逐一排查的地步。此前，就有半导体设备制造商向笔者提到，她所接触的客户中，就有不少人表示，哪怕设备上的进口零部件可以保证三年不出故障，而国产零部件只能用一年，还是得用国产。“因为他们中间，真的有厂商经历过因无法取得进口设备零件，导致设备停工半年的情况。”这位半导体设备制作商表示。另结合多位从业者的判断，目前国内晶圆代工的情况是，除光刻机外，28纳米及以上的工艺制程，半导体设备国产化较高，虽尚未实现“完全国产化”，但足以保障芯片安全。</body></html>","source":"ifeng_tech","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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Size（裸片尺寸）为300平方毫米为上限，最终晶体管数量将不超过300亿个。举个更直观的例子，2020年发布的英伟达A100芯片，其晶体管数量为542亿；某款与英伟达A100对标，且已经广泛运用在算力集群搭建的国产AI芯片，其晶体管数量约为500亿个。也就是说，即便不考虑后续芯片架构升级，现阶段的国产AI芯片，基本全都面临着接受审查的问题。一个可能的情况是，未来国产AI芯片将再无法使用中国大陆以外的产能进行生产。当然，这也并不意味着国内芯片行业受此影响，成为惊弓之鸟，在笔者与多位从业者谈及此事时，他们大多表示，在2022年美国《芯片与科学法案》签订后，对于外部政策的逐渐收紧，早有心理准备。而在此般行业情绪中，因为半导体产业链国产化进程的提速，从业者们也都普遍保持着乐观预期。影响几何？首先需要明确的一点是，台积电不存在“向大陆全面断供7纳米及更先进制程工艺的芯片”情况，正如上文所提到的，大陆厂商能否继续通过台积电代工芯片，取决于能否通过新的“投片资质”审查。在新规中，小芯片厂商基本都不在限制范围内，比如手机上的SoC，尽管目前手机的主流SoC工艺制程基本都在7纳米及以下，但SoC的Die Size（裸片尺寸）较小，因此即便是更先进的制程节点，也不会受到更多限制。吴梓豪表示，就Die Size和晶体管总数来看，未来国产SoC推进到台积电3纳米制程问题不大。值得一提的是，虎嗅结合多方信源得知，国内某大厂自研的3纳米SoC项目，已于前不久在台积电完成流片，预计在明年下半年规模量产。而在“大芯片”厂商中，ADAS（高级驾驶辅助系统）芯片可能会受到部分影响，因为目前国内自研的ADAS芯片，部分尺寸都在300平方毫米左右，且采用的工艺制程为7纳米。至于究竟哪些国内ADAS芯片厂商会受到影响，还需要在台积电新规细则公布后讨论。但基本可以肯定的一点是，AI芯片几乎全部在新规的限制中，以英伟达A100芯片为例，其使用7纳米工艺制程的基础上，Die Size约为826平方毫米，其他性能接近的国产AI芯片的Die Size也近似于这个尺寸。这种情况下，国产AI芯片的流片将无法再依赖台积电，大概率需要转单到中国大陆。而在大陆的代工厂商中，在先进制程领域中，基本靠中芯国际独扛大旗。在谈论中芯国际这家公司时，有一个话题热度始终不减，即“EUV光刻机”。由于众所周知的原因，中芯国际自2020年12月后，便无法从ASML获得先进的EUV光刻机，只能通过多重曝光的技术，用DUV光刻机去完成先进制程的生产，而中芯国际本身也从未向外界公布过，现阶段先进制程的研发进展。不过，一位国内某晶圆代工厂研发负责人向笔者表示，从技术路径来看，利用多重曝光做先进制程芯片的方式完全没有问题，因为台积电在获得EUV光刻机之前，就是通过此方式完成对7nm工艺制程的技术预研，已经得到了充分的技术验证。真正可能存在限制的是产能问题。按照中芯国际此前发布的财报，今年3季度，公司各条产线的整体稼动率已经达到90.4%，月产能达到88.43万片。即便是明年中芯国际的产能100%的满载，所能提供的产能对于中国大陆AI芯片厂商来说，依然是杯水车薪。而对于此次事件的另一方台积电来说，与大陆AI芯片厂商一齐面临着“双输”的局面。这里需要说明的是，尽管台积电对大陆的芯片代工被各种限制，但结合台积电2023全年及今年前三季度的财报来看，现阶段中国大陆客户在总营收中占据的比例约在11%-13%左右。我们可以做个简单的测算，根据台积电三季度财报，目前在先进制程方面，公司的3纳米、5纳米及7nm合计占晶圆代工收入七成左右。也就是说，如果未来台积电对大陆AI芯片代工做出限制，那么对于这家公司来说，可能会造成7%-9%的营收损失。可能没那么急迫对于中国大陆的AI芯片厂商来说，接下来芯片的代工，将成为需要解决的首要问题。除了向大陆代工厂转单外，也有厂商选择与国外厂商合作的方式来绕过监管。比如某互联网大厂在自研AI芯片时，就选择与博通联合研发，两者合作开发的芯片最终可能交由英特尔代工。当然，这种策略的弊端也是显而易见的，随着外部政策的收紧，与国外芯片设计厂商合作下单充满不确定性。而另外一种可能发生的情况是，过去to B的AI芯片厂商转入消费级GPU赛道。这里需要说明的是，无论是叫AI芯片，还是叫高性能计算卡，亦或者叫AI加速器，本质上这类芯片与消费级GPU并无太大差异——少数采用FPGA与ASIC方案的除外，因此转型相对容易。而从消费级GPU来看，目前台积电的新规对此类产品并没有限制。以英伟达RTX 4080为例，作为一款高端消费级GPU，在使用台积电4N（等效5毫米制程）工艺的情况下，其Die Size面积约为293平方毫米，算是踩着新规的上限。不过，消费级GPU的门槛丝毫不比专业AI芯片低。虽然两者在架构上趋近，但前者需要解决大量的兼容性及适配问题。回到AI芯片的问题上，在台积电新规生效后，大陆的AI行业是否因此会受到冲击？如果只是从下游应用端来看，真的没有“那么急迫”。因为目前AI行业中存在着明显的“算力过剩”问题。前不久，美国AI推理服务供应商Featherless.AI的联合创始人Eugene Cheah撰文指出，目前部分H100芯片的租赁价格已经从去年的8美元/小时，下降至2美元/小时。虽然国内的降价幅度没有海外那么明显，但在AI服务器租赁价格上也出现了价格腰斩的情况。一位服务器租赁从业者表示，他所在公司在近期对H800（80G*8显存、2T内存）服务器的报价为12万元/月，而同等配置下，该型服务器的月租赁价格在去年高点时为28万元。另有一位互联网大厂系统架构师向笔者表示，去年互联网大厂与电信运营商在智算中心的搭建上花了大力气，各家手里都要“大几万卡，乃至十万卡级别”的集群，算力在短期内是完全不缺的。“在智算中心搭建时，有相当大一部分是需要满足国产化的需求，但本身国产AI芯片对各种模型的兼容性还没有那么高，即便大模型厂商想把原本NV的Workload（工作负载）迁移过来，这个过程也比较慢，因此可能会造成进一步的算力闲置”，这位系统架构师向笔者说道。一言以蔽之，台积电向中国大陆AI芯片厂商展开重新审查，对于大陆AI产业的发展来说，并不会带来什么次生影响。半导体国产化，迫在眉睫就在“台积电内部审查”的消息被爆出不久，据台媒《经济日报》报道，三星的晶圆代工业务部门也向中国大陆客户发出了类似审查投片资质的通知。由于三星先进制程在国内的客户较少，笔者暂无法核实该条消息的真实性，但可以肯定的一点是，在特朗普政府上台后，对于中国大陆半导体行业的限制大概率会持续收紧。有从业者向笔者表示，相较于台积电代工的限制，他们更担心的是HBM（高带宽内存）芯片供应受限。用一个不完全准确的例子说明，在大模型训练中，AI芯片需要处理大量的并行数据，其中算力决定了每秒处理数据的速度，而带宽则决定了每秒可访问的数据，HBM的设计初衷就是向GPU提供更多的内存及带宽需求。就目前的行业现状来看，AI芯片的算力增长幅度是要高于带宽增长的，这使得GPU资源实际上并没有得到充分利用。在全球范围内，能够量产HBM芯片的只有SK海力士、三星及美光三家，且前两者去年的市场份额合计达到91%。而对于国内AI芯片厂商来说，SK海力士的主要产能基本被英伟达等大厂包揽，美光对国内出口存在限制，三星的HBM芯片几乎是他们唯一能够拿到的HBM产品。这是一个非常值得警醒的信号，无论外部政策会不会继续压缩，在AI时代下，半导体行业的国产化都是个刻不容缓的问题。值得欣慰的是，近几年半导体产业链的国产化进程十分显著。一位国内晶圆厂高管向笔者表示，在半导体代工端，国产化设备的占比，基本已经成为各厂商建线时最先考虑的问题。“倒退回10年前，在常见的半导体11类设备中，除了清洗设备外，几乎就看不到国产设备，而现在除了光刻机外，包括刻蚀、溅射、CVD等几乎所有工段的设备均实现了国产化。”而从去年开始，国内晶圆厂对设备的国产化需求，甚至已经到了对设备上的零部件逐一排查的地步。此前，就有半导体设备制造商向笔者提到，她所接触的客户中，就有不少人表示，哪怕设备上的进口零部件可以保证三年不出故障，而国产零部件只能用一年，还是得用国产。“因为他们中间，真的有厂商经历过因无法取得进口设备零件，导致设备停工半年的情况。”这位半导体设备制作商表示。另结合多位从业者的判断，目前国内晶圆代工的情况是，除光刻机外，28纳米及以上的工艺制程，半导体设备国产化较高，虽尚未实现“完全国产化”，但足以保障芯片安全。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":51,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":43,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"isTiger":false,"isWeiXinMini":false,"url":"/m/post/372738926383192"}