人工智能是目前最炙手可熱的話題，泡沫非常明顯。然而中美歐日四大央行都瘋狂放水，各種資產(chǎn)泡沫都極為明顯，所以人工智能這個(gè)泡沫相對來說也不算很大。人工智能最終還要芯片來承載，軟件和硬件是分不開的。

說到芯片就需要說到晶圓代工行業(yè)，除英特爾和三星外，全球絕大多數(shù)的數(shù)碼類芯片都是晶圓代工廠制造的，華為、高通、蘋果、英偉達(dá)、AMD、NXP、谷歌、微軟、IBM這一系列科技領(lǐng)域的巨頭都離不開晶圓代工廠，還包括英特爾。

雖然英特爾先進(jìn)制程能力絲毫不次于臺(tái)積電，然而那只是CPU領(lǐng)域，英特爾收購了FPGA大廠Altera，Altera的FPGA依然是臺(tái)積電獨(dú)家代工。深度學(xué)習(xí)及人工智能（AI）是2017年美國消費(fèi)性電子展（CES）重頭戲之一，英特爾為AI推出的Intel Nervana平臺(tái)將在2017年內(nèi)陸續(xù)推出。英特爾依然要與臺(tái)積電合作，Altera Arria 10可程序邏輯閘陣列（FPGA）的深度學(xué)習(xí)加速卡（DLIA）由臺(tái)積電20納米代工，Lake Crest處理器的類神經(jīng)網(wǎng)路加速平臺(tái)由臺(tái)積電28納米代工。兩個(gè)關(guān)鍵的芯片還是由臺(tái)積電代工，實(shí)際上Xilinx在制程上一直領(lǐng)先Altera，背后原因就是臺(tái)積電。臺(tái)積電2016年毛利率為50.1%，營業(yè)利潤率為39.9%，凈利率38%，英特爾的毛利率60.9%，營業(yè)利潤率21.7%，凈利率是17.3%。臺(tái)積電比英特爾的凈利率高出很多。

晶圓代工行業(yè)的技術(shù)含量絲毫不次于芯片設(shè)計(jì)，甚至高于芯片設(shè)計(jì)，人工智能芯片由晶圓代工業(yè)者掌控，而非芯片設(shè)計(jì)者。這就像美國人最早發(fā)明了CCD，然而將其工業(yè)化量產(chǎn)的是索尼，雖然CCD已是昨日黃花，但是全球能量產(chǎn)CCD的只有日本廠家，沒有一個(gè)美國廠家能夠量產(chǎn)，這也奠定了日本在CCD數(shù)碼相機(jī)時(shí)代絕對的霸主地位。

 10納米還是7納米？

為什么數(shù)字芯片需要不斷追隨先進(jìn)制程？所謂制程納米，是CMOS FET晶體管閘極的寬度，也就是閘長。閘長可以分為光刻閘長和實(shí)際閘長，光刻閘長則是由光刻技術(shù)所決定的。由于在光刻中光存在衍射現(xiàn)象以及芯片制造中還要經(jīng)歷離子注入、蝕刻、等離子沖洗、熱處理等步驟，因此會(huì)導(dǎo)致光刻閘長和實(shí)際閘長不一致的情況。另外，同樣的制程技術(shù)下，實(shí)際閘長也會(huì)不一樣，比如雖然三星也推出了 14nm 制程芯片，但其芯片的實(shí)際閘長和 Intel 的 14nm 制程芯片的實(shí)際閘長依然有一定差距。

 閘長越短，有兩大好處，一是可以提高晶體管密度，在同樣大小的硅晶圓制造更多的晶體管，需要的運(yùn)算資源越強(qiáng)，對應(yīng)的晶體管數(shù)量就越多。英偉達(dá)的Xavier Tegra處理器號稱是“全球第一個(gè)AI汽車超級芯片”，將采用臺(tái)積電16nm FinFET+工藝制造，集成多達(dá)70億個(gè)晶體管。性能方面，Xavier預(yù)計(jì)可以達(dá)到30 DLTOPS，比現(xiàn)在的Drive PX 2平臺(tái)提高50％，同時(shí)功耗只有30W。擁有多達(dá)八個(gè)NVIDIA自主設(shè)計(jì)的ARMv8-A 64位CPU核心，GPU則會(huì)基于下一代“Volta”(伏特)架構(gòu)，最多512個(gè)流處理器，還有基于硬件的視頻流編碼解碼器，最高支持7680×4320 8K分辨率，以及各種IO輸入輸出能力。

英偉達(dá)還有一片GTX 1080 TI，同樣采用臺(tái)積電16nm FinFET+工藝制造，集成多達(dá)120億個(gè)晶體管，硅片面積是471平方毫米。英特爾至強(qiáng)E5 2600 V4，引入了14nm工藝，456平方毫米的核心面積里集成了72億個(gè)晶體管，相比之下上代22nm Haswell-EP Xeon E5-2600 v3只有56.9億個(gè)晶體管，而核心面積達(dá)662平方毫米。

英偉達(dá)專為深度學(xué)習(xí)訂做的芯片Tesla P100，則在600平方毫米內(nèi)集成了150億個(gè)晶體管，仍然是臺(tái)積電的16nm FinFET+工藝制造，單精度浮點(diǎn)運(yùn)算能力達(dá)9.3TFLOPS。高通的驍龍835則是集成了30億個(gè)晶體管，

閘長的短的另一個(gè)好處是降低功耗。

電流從 Source（源極）流入 Drain（漏級），Gate（閘極）相當(dāng)于閘門，主要負(fù)責(zé)控制兩端源極和漏級的通斷。電流會(huì)損耗，而柵極的寬度則決定了電流通過時(shí)的損耗，表現(xiàn)出來就是手機(jī)常見的發(fā)熱和功耗，寬度越窄，功耗越低。

業(yè)內(nèi)公認(rèn)，10納米不是關(guān)鍵，關(guān)鍵是7納米，10納米只是低功耗過渡工藝，性能上與14納米相差無幾，意義不大，7納米才是關(guān)鍵之戰(zhàn)。相關(guān)下游業(yè)者也表示，未必會(huì)使用10納米產(chǎn)品，如20納米為16納米制程之過渡期產(chǎn)品，反而7納米才是下一代鎖定的主力目標(biāo)。

從ARM的態(tài)度也能看出7納米才是重點(diǎn)。2016年3月，ARM和臺(tái)積電宣布簽訂針對7納米FinFET工藝技術(shù)的長期戰(zhàn)略合作協(xié)議，涵蓋了未來低功耗，高性能計(jì)算SoC的設(shè)計(jì)方案。該合作協(xié)議進(jìn)一步擴(kuò)展了雙方的長期合作關(guān)系，并將領(lǐng)先的工藝技術(shù)從移動(dòng)手機(jī)延伸至下一代網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)中心。ARM全球執(zhí)行副總裁兼產(chǎn)品事業(yè)群總裁Pete Hutton表示：“現(xiàn)有基于ARM的平臺(tái)已展現(xiàn)提升高達(dá)10倍運(yùn)算密度的能力，用以支持特定數(shù)據(jù)中心的工作負(fù)載。未來的ARM技術(shù)將適用于數(shù)據(jù)中心和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，并針對臺(tái)積電7納米 FinFET進(jìn)行優(yōu)化，從而幫助我們共同的客戶將行業(yè)最低功耗的架構(gòu)應(yīng)用于不同性能要求的領(lǐng)域?！?/span>

ARM當(dāng)然不是只說說而已，2017年3月21日，ARM在北京宣布推出面向人工智能領(lǐng)域的全新的DynamIQ技術(shù)，為AI的多核處理邁出一大步。DynamIQ技術(shù)在業(yè)界被稱為是面向未來ARM Cortex-A系列處理器的基礎(chǔ)，代表了多核處理設(shè)計(jì)行業(yè)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，其所具有的靈活多樣性將重新定義更多類別設(shè)備的多核體驗(yàn)，覆蓋從端到云的安全、通用平臺(tái)。在此背景下，DynamIQ技術(shù)能被廣泛應(yīng)用于汽車、家庭以及數(shù)不勝數(shù)的各種互聯(lián)設(shè)備，這些設(shè)備所產(chǎn)生的以澤字節(jié)(ZB，一澤字節(jié)大約等于1萬億GB)為計(jì)算單位的數(shù)據(jù)會(huì)在云端或者設(shè)備端被用于機(jī)器學(xué)習(xí)，以實(shí)現(xiàn)更先進(jìn)的人工智能。

針對機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能(AI)的全新處理器指令集：第一代采用DynamIQ技術(shù)的Cortex-A系列處理器在優(yōu)化應(yīng)用后，可實(shí)現(xiàn)比基于Cortex-A73的設(shè)備高50倍的人工智能性能，并最多可提升10倍CPU與SoC上指定硬件加速器之間的反應(yīng)速度。DynamIQ技術(shù)為ADAS解決方案帶來更快的響應(yīng)速度，并能增強(qiáng)安全性，確保合作伙伴能夠設(shè)計(jì)ASIL-D合規(guī)系統(tǒng)，即使在故障情況下仍然能夠安全運(yùn)行。

當(dāng)然這一切都離不開臺(tái)積電的7納米。

三星、臺(tái)積電、英特爾三方惡戰(zhàn)

道德經(jīng)有句話，企者不立，跨者不行。還有句話是欲速則不達(dá)。三星就是最典型的例子，三星總想跳躍式發(fā)展，超過臺(tái)積電。

在十四／十六納米競爭時(shí)代，即使三星領(lǐng)先臺(tái)積電六個(gè)月量產(chǎn)，且有較細(xì)的硅間閘（contacted gate pitch，臺(tái)積電規(guī)格為九十納米、三星為七十八納米）；但其輸在穩(wěn)定良率、成本控制、產(chǎn)能和布線等方面。而在十納米時(shí)代，三星的同步量產(chǎn)，就更無法扭轉(zhuǎn)這個(gè)劣勢。在七納米時(shí)代，三星和英特爾應(yīng)會(huì)卷土重來，但敗象仍高。高通會(huì)將90%的七納米先進(jìn)制程訂單，從三星轉(zhuǎn)回臺(tái)積電。

為何臺(tái)積電總能在先進(jìn)制程屢戰(zhàn)屢勝呢？首先也是最重要的一點(diǎn)，臺(tái)積電從來不會(huì)試圖跳躍式發(fā)展，一步一步來。其次不像其他競爭者，與臺(tái)積電無利益沖突的客戶群（蘋果、賽靈思、英偉達(dá)、博通／安華高、瑞薩、谷歌、海思、聯(lián)發(fā)科）數(shù)量龐大，不斷地追求先進(jìn)制程，投入研發(fā)，改善設(shè)計(jì)規(guī)則，與臺(tái)積電共同改善制程良率、降低成本，來加快量產(chǎn)速度；也就是說，臺(tái)積電背后有著全球所有最頂尖的IC設(shè)計(jì)公司在支持。而且臺(tái)積電有超過50％產(chǎn)能，已完全折舊、做成熟制程；而且五年折舊的新機(jī)器設(shè)備，約可使用十五年以上，這樣可提供足夠的現(xiàn)金流，來大量投資初期獲利較差的最先進(jìn)制程。而三星和英特爾因不具備足夠晶圓客戶，三星和英特爾盡量將舊制程轉(zhuǎn)換成新制程（機(jī)器設(shè)備多使用三至五年），并利用主流產(chǎn)品（三星的內(nèi)存，英特爾的中央處理器）現(xiàn)金流，來補(bǔ)助晶圓代工的投資；因此三星會(huì)出現(xiàn)虧損，英特爾的營業(yè)利潤率和凈利率會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后臺(tái)積電。臺(tái)積電則使用其優(yōu)異的布線，來微縮芯片尺寸和加快速度，而不是一味追求最小硅間閘和金屬間閘（metal pitch or interconnects），進(jìn)行可能威脅順利量產(chǎn)的微縮。

英特爾也深知晶圓代工這個(gè)領(lǐng)域與臺(tái)積電競爭無異于自殺，與臺(tái)積電合作是雙贏之路。論制程技術(shù)，英特爾當(dāng)然還是全球第一，不過臺(tái)積電與英特爾之間的差距越來越小。在過去14╱16納米競爭時(shí)代，盡管英特爾對Altera14納米生產(chǎn)晶圓出貨，落后賽靈思（Xilinx）使用臺(tái)積電16納米出貨數(shù)月之久，英特爾還是不斷強(qiáng)調(diào)，其14納米同樣晶體管數(shù)量的芯片大小比臺(tái)積電16納米小30%以上，并有較佳的速度和耗電表現(xiàn)， 估計(jì)英特爾有22%較窄的硅間閘（TSMC’s 90vs. Intel’s 70納米）和19%較小的金屬間距（interconnects, TSMC’s 64 vs. Intel’s 52納米）。到10納米步入量產(chǎn)，臺(tái)積電應(yīng)會(huì)足足領(lǐng)先英特爾x86 CPU量產(chǎn)長達(dá)半年以上，只是臺(tái)積電的芯片還是比英特爾大10-20%左右。

但到了7納米時(shí)代，臺(tái)積電應(yīng)會(huì)于2018下半年開始量產(chǎn)蘋果手機(jī)A12芯片，并足足領(lǐng)先英特爾7納米量產(chǎn)時(shí)程超過兩年。換句話說，臺(tái)積電有史以來第一次有機(jī)會(huì)于2020下半年，用5納米強(qiáng)壓英特爾于2021年的7納米量產(chǎn)。 臺(tái)積電5納米制程在硅間閘（44納米）、金屬間距（32納米）、同樣數(shù)量晶體管的芯片大小，速度與英特爾7納米不相上下，在耗電表現(xiàn)、穩(wěn)定良率、成本控制、產(chǎn)能和布線等方面，已經(jīng)略優(yōu)于英特爾。

預(yù)計(jì)全球晶圓代工市場規(guī)模567億美元，臺(tái)積電市場占有率超過50%，而在28納米以下的先進(jìn)制程市場，臺(tái)積電市場占有率超過85%，16納米超過95%。大陸廠家SMIC則遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后臺(tái)積電，2016年28納米工藝僅占其總收入的1.6%，而臺(tái)積電的28納米及28納米以下工藝所占總收入的比例是54%，2017年1季度更逼近60%。三星在規(guī)模方面不及臺(tái)積電的10%。

7納米時(shí)代，臺(tái)積電的市場占有率可能超過90%。不管你是谷歌還是IBM，人工智能芯片都得看臺(tái)積電的臉色。臺(tái)積電肯定會(huì)優(yōu)先照顧大客戶，像高通，海思，蘋果，聯(lián)發(fā)科這樣出貨量上億的客戶，至于人工智能芯片，得排隊(duì)等著。 

人工智能芯片價(jià)格會(huì)逐漸降低嗎？

半導(dǎo)體硬件需要長期持續(xù)的投入，不是靠收購或挖人能夠建立技術(shù)體系的，這需要幾十年的技術(shù)積累。

大部分人都以為芯片價(jià)格當(dāng)然是逐漸降低的，2014年以前可以算正確，2014年后就不對了。一是芯片制造這個(gè)領(lǐng)域市場集中度越來越高，先進(jìn)制程領(lǐng)域，基本上由臺(tái)積電壟斷。臺(tái)積電從不擔(dān)心訂單，訂單都排隊(duì)數(shù)年，甚至很多愿意提前付全額現(xiàn)金，臺(tái)積電會(huì)維持產(chǎn)能平衡，并且28納米以下晶圓代工領(lǐng)域，產(chǎn)能擴(kuò)張非常困難。二是先進(jìn)工藝帶來了高成本，就像前面所說的英偉達(dá)的P100，英偉達(dá)聲稱開發(fā)成本高達(dá)20億美元。28納米工藝以后，IC設(shè)計(jì)公司的成本不斷上升。

據(jù)Gartner估算，設(shè)計(jì)公司開發(fā)一款7納米工藝的芯片，總成本將在2.7億美元左右，差不多是28納米開發(fā)成本的9倍。（注：現(xiàn)在Gartner估算14納米開發(fā)總成本在8000萬美元左右，去年一份報(bào)告中估算是2億美元）。開發(fā)成本高了，然而產(chǎn)品的生命周期卻短了，像蘋果的A系列芯片，生命周期不超過3年。這就需要更高的售價(jià)來彌補(bǔ)。

芯片制程越先進(jìn)，產(chǎn)能就越難擴(kuò)展。

當(dāng)晶體管閘極寬度縮小至65納米左右時(shí)，卻發(fā)現(xiàn)小于193納米波長的光學(xué)微影技術(shù)相當(dāng)困難，因此開始把晶圓泡在水中進(jìn)行微影，這就是液浸微影技術(shù)。由于水的折射率高，193納米的光由空氣進(jìn)入水中，其波長會(huì)再度降低，有利微影圖案的真實(shí)性。不過，今日晶體管閘極已縮小至20納米左右，比193納米小了約10倍，電路布局圖案印到晶圓上產(chǎn)生非常嚴(yán)重的扭曲現(xiàn)象。為解決這問題，便研究利用接近X光波長的極端紫外光來微影，使用的是波長13納米的紫外光，而能大幅改進(jìn)微影圖案的質(zhì)量。

極紫外光（EUV）技術(shù)能印出極精細(xì)高質(zhì)量的納米級圖形，但曝光速度沒有傳統(tǒng)微影技術(shù)快。極端紫外光技術(shù)利用雷射光照射真空中熔化的金屬錫，其散射出的光波恰好是13納米。而這種方式產(chǎn)生的光的強(qiáng)度十分微弱，因此曝光時(shí)間較傳統(tǒng)微影長，對量產(chǎn)不利。產(chǎn)能提升非常困難，需要非常大的資金投入。EUV光刻機(jī)一臺(tái)要一億歐元。

內(nèi)存上漲就表明，先進(jìn)工藝制程并不會(huì)降低價(jià)格。

2012年前后大白菜價(jià)、2013年大漲價(jià)、2014年有所回落、2015年降到低谷、2016年持續(xù)上揚(yáng)，2017年……。2017年，僅僅用了不到1個(gè)月時(shí)間，內(nèi)存整體價(jià)格就上漲幅度超18%，漲價(jià)之兇猛多年未見了。SSD更瘋狂，小廠家根本拿不到貨。你會(huì)說這是短期現(xiàn)象，的確，大幅度上漲是短期現(xiàn)象，但是指望價(jià)格下降是別想了，芯片的價(jià)格已經(jīng)是易漲難跌，主要還是產(chǎn)業(yè)集中度越來越高，競爭激烈程度下降了很多，廠家沒有降價(jià)的動(dòng)機(jī)。

同時(shí)，需求持續(xù)增加，看看英偉達(dá)的財(cái)報(bào)就知道，數(shù)據(jù)中心的收入增幅驚人。再有就是先進(jìn)工藝良率提升困難，3D NAND已經(jīng)提出5年了，廠家摸索了也超過3年，但良率依然很低，導(dǎo)致產(chǎn)出有限，因此大幅度上漲就不足為奇了。

中國角色

要衡量一個(gè)地區(qū)或國家半導(dǎo)體領(lǐng)域的投入，最簡單的方法莫過于看荷蘭ASML的訂單，荷蘭ASML壟斷了晶圓廠最關(guān)鍵的設(shè)備光刻機(jī)的市場，也只做光刻機(jī)。在40納米時(shí)代以前，日本的佳能和尼康還有能力生產(chǎn)光刻機(jī)，40納米以下就只有ASML能夠做了，完全壟斷了市場。也就是說，你要新建40納米以下的晶圓廠就必須提前（通常要提前半年到一年）向ASML訂貨，全球僅此一家。順便說下，ASML的光刻機(jī)是全球最貴的設(shè)備，一套EUV光刻機(jī)要價(jià)一億歐元。一套EUV光刻機(jī)的大小大約是一套60平米的一室一廳的體積。

上圖為ASML 在2017年1月手中訂單的地區(qū)分布狀況，可以看出中國市場所占比例甚微。中國半導(dǎo)體領(lǐng)域高達(dá)數(shù)千億的投資，似乎還沒有投到關(guān)鍵點(diǎn)上。