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台積電5nm芯片的總成本是否超過2900元?



台積電的2nm製程研發進展遙遙領先,業界樂觀地認為其2023年下半年的風險試產良率可高達90%。 對於行業來說,這既是好消息,也有壞消息。 好處是,當前的AI和手機以及其他芯片可以藉助先進的製造工藝實現更高的能效比並進行更多的創新。 不好的是,先進工藝芯片的成本給無晶圓廠芯片設計公司帶來了巨大壓力。

喬治敦大學沃爾什外交學院安全與新興技術中心(CSET)的兩位作者撰寫的一份題為“ AI芯片:它們是什麼以及它們為何重要”的報告5納米晶圓的費用可能約為17,000美元,幾乎是7nm的兩倍。

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報告還估計,每塊300mm直徑的晶圓通常可以生產71.4個5nm芯片,這使得無晶圓廠芯片公司的製造成本達到238美元(約合人民幣1642元)。

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通過對半導體行業和AI芯片設計的調查,不僅劣等,作者不僅通過該模型估計5nm芯片的製造成本為238美元,而且還提出了每芯片108美元的設計成本以及封裝和測試成本每個芯片80美元。 。

這使得芯片設計公司為每塊5nm芯片支付的總成本高達426美元(約合2939元人民幣)。

5nm後的“高貴”先進工藝

根據市場研究組織國際商業策略(IBS)提供的數據,芯片成本在28nm之後迅速上升。 28nm製程的成本為6.629億美元。 當涉及到7nm和5nm時,芯片的原始價格飛漲,而5nm將增加到4.76億美元。 三星聲稱其3nm GAA的成本可能超過5億美元。

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從IBS

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設計5nm芯片的總成本將高達近5億美元。 每個芯片的平均成本有多高? 報告中CSET的模型類似於Nvidia P100 GPU,後者基於台積電的16nm節點,包含153億個晶體管。 管芯面積為610平方毫米,相當於25 MTr / mm的晶體管密度。 2

通過該計算,直徑為300毫米的矽晶片可以生產610平方毫米的71.4芯片。

假設5nm GPU的芯片面積為610平方毫米,並且晶體管密度高於P100 GPU,達到907億個晶體管。 下表是該模型估算的台積電90nm至5nm之間的節點晶體管密度。 對於90到7nm範圍內的節點,該模型使用具有相同規格的假設GPU,除了晶體管密度外還包括晶體管,並且假設5nm GPU與假設節點相關聯。

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CSET的成本模型使用了無晶圓廠的視角,包括成本,材料,人工,製造研發和建造工廠的利潤。 芯片製造後,它將外包給芯片測試和封裝(ATP)公司。

當然,採用更先進的工藝節點的芯片設計公司也將有相應的成本增加。 最後,芯片設計成本和ATP成本之和等於總生產成本。 結論是每個5nm芯片的總成本將高達426美元。

先進工藝芯片成本持續增長的原因是,半導體製造設備的成本每年增長11%,每個芯片的設計成本增長24%。 增長率高於半導體市場的7%增長率。

台積電首席執行官魏哲佳在2018年開玩笑地說,預計台積電將在5nm上投資250億美元。 您將知道將來的價格!

此外,隨著半導體複雜性的增加,對高端人才的需求也增加了,這進一步推高了先進工藝芯片的成本。 報告指出,從1971年到2015年,有效的研究人員數量,即半導體研發支出除以高技能研究人員的薪水,增長了18倍。

換句話說,摩爾定律繼續增加了很多投資和人才。

為了支持先進的製造工藝,台積電的研發人員在十年內增長了兩倍。 2017年,研發人員接近6200人,是2008年的近兩倍。這6200人僅從事研發而不是生產。

先進工藝的高成本如何影響半導體和AI的發展?

半導體市場的增長速度超過了世界經濟的3%。 目前,半導體產業佔全球經濟產出的0.5%。 對於半導體行業而言,先進的製造工藝和高性能芯片推動了該行業的發展,而晶體管已成為關鍵。

晶體管尺寸的減小減少了每個晶體管的功耗,CPU的峰值性能利用率每1.57年翻一番,並一直持續到2000年。此後,由於晶體管尺寸減小的減緩,效率每2.6年翻一番。 ,相當於每年提高30%的效率。

該報告指出,台積電聲稱的節點進展所帶來的速度提高和功耗降低以恆定的比例從90 nm變為5 nm,但趨勢已經穩定。 三星的兩個指標在14 nm至5 nm之間呈下降趨勢,但在大於14 nm的節點上缺少數據。

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但是,由於半導體設備和研究與開發成本的不斷增加,這也阻止了許多代工廠參與先進工藝的生產和競爭。 例如,GlobalFoundries不會生產14 nm以下的芯片。

下表顯示了每個工藝節點的批量生產時間和鑄造廠的數量。 可以看出,隨著工藝的發展,鑄造廠的數量正在減少。 目前,只有台積電,三星和英特爾是先進工藝技術的唯一代工廠。

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儘管鑄造廠越來越少,但是業界對先進製造工藝的需求並未減少。 AI芯片對先進製造工藝有大量需求。 最先進的AI芯片比最先進的CPU更快,並且具有更高的AI效率算法。AI芯片的效率是CPU的一千倍,相當於摩爾定律驅動的CPU 26年的改進。

這需要不斷改進晶體管,並且繼續改進晶體管,但是進展緩慢。 得益於FinFET晶體管的發明,英特爾於2011年推出了商用的22nm FinFET,並且業界還基於FinFET將半導體工藝從22nm發展到瞭如今的5nm。

台積電(TSMC)和英特爾(Intel)都採用2nm工藝,採用GAA(全能門)或GAAFET來保持先進工藝的性能改進。 魏哲嘉透露,隨著台積電每一代工藝的進步,客戶的產品速度和性能將提高30%-40%,功耗可降低20%-30%。

然而,高成本和降低的性能改進已使AI公司在計算上花費更多的時間和金錢,這已成為AI開發的瓶頸。

該報告指出,人工智能實驗室的培訓成本非常高。 據估計,AlphaGo,AlphaGo Zero,AlphaZero和AlphaStar模型的培訓費用在5000萬至1億美元之間。

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值得注意的是,CSET當前正在關注AI和高級計算技術進步的影響。 該報告指出,美國政府正在考慮如何控制AI技術,但是由於AI軟件,算法和數據集不是理想的控制目標,因此硬件成為重點。

將來,有多少AI芯片功能可以負擔先進的製造工藝? 人工智能的全球發展將如何受到限制?