1摩爾定律的終點何時到來？也許是2025年。21納米會是摩爾定律的終點嗎？也許會。除非新工藝和新材料出現(xiàn)突破。3“后摩爾時代”，中國芯片如何突圍？

在不久前召開的IC CHINA 2020（中國國際半導體博覽會）上，中國工程院院士、浙江大學微納電子學院院長吳漢明預測，“隨著工藝節(jié)點演進，摩爾定律越來越難以持續(xù)，預計將走到2025年。”

半導體企業(yè)的制程工藝正向這個終點進發(fā)。最新消息是，臺積電將在2022年量產(chǎn)3納米工藝芯片，2024年推行2納米工藝。

1納米會是摩爾定律的終點嗎？現(xiàn)有制程工藝下，也許會。除非新工藝和新材料出現(xiàn)突破。臺積電曾樂觀預測，在此前提下，或許到2050年，制程工藝可以達到0.1納米。

但無論如何，那將是一個少數(shù)人的游戲，而基于眾所周知的原因，中國在這個游戲中暫時落后。“后摩爾時代”，中國芯片的機會在哪里？

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不可承受的“AI之重”

圖源：Oracle“產(chǎn)業(yè)發(fā)展的驅(qū)動是算力，根據(jù)OpenAI預估，AI算力約每3.4個月翻倍，但算力需求增長速率是10倍/年增長，就算摩爾定律不放緩，都難以滿足日益增速的算力需求?！盜C CHINA2020上，上海燧原科技有限公司創(chuàng)始人兼CEO趙立東如是說。

AI算力雖然從2012年開始大約每3.4個月翻一倍，但依然低于算力需求的增速，圖源：OpenAI

摩爾定律認為，一塊芯片中可容納的晶體管數(shù)量每隔18至24個月就會增加一倍，性能也將提升一倍。自1965年摩爾提出此觀點后，芯片性能的提升基本以每5年增長10倍，每10年增長100倍的速度前進。

但是，制程工藝從22nm進入“后摩爾時代”，摩爾定律開始放緩，英偉達創(chuàng)始人黃仁勛甚至在CES2019上表示，摩爾定律每年只能增長幾個百分點，芯片性能的增速已降至每10年可能只有2倍。

不同工藝節(jié)點時的芯片設計成本水漲船高。據(jù)調(diào)查機構IBS估算，16納米制程開發(fā)費用達1億美元，10納米為 1.74億美元，目前主流7納米要沖上3億美元，5納米要價約4.36億美元，3納米更飆到6.5億美元。

芯片不同工藝節(jié)點開發(fā)成本，圖源：IBS美國半導體行業(yè)協(xié)會總裁兼首席執(zhí)行官John Neuffer透露，美國半導體公司每年大約將五分之一的收入用于應對芯片設計成本上升的挑戰(zhàn)。

制程工藝同樣面臨挑戰(zhàn)，吳漢明表示，我國集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展艱難，尤其是芯片制造工藝存在三大挑戰(zhàn)：光刻是基礎挑戰(zhàn)、新材料&工藝是核心挑戰(zhàn)、提升良率是終級挑戰(zhàn)。

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20納米以上還有很大空間

圖源：IBM算力和摩爾定律的矛盾顯而易見，但現(xiàn)狀是，先進制程工藝基本被臺積電、三星壟斷，加上今年以來復雜的國際關系，僅僅依靠工藝升級已經(jīng)不能滿足算力的需求。

但對中國企業(yè)而言，未嘗不是件好事。吳漢明預測，“新材料、新工藝將是未來成套工藝研發(fā)的主旋律，包括光刻技術、薄膜技術在內(nèi)的很多關鍵技術，進行完整的工藝集成后，形成可以商用的成套工藝。

2019年全球 82%的晶圓代工產(chǎn)能都是 20nm以上節(jié)點，20nm以下節(jié)點先進產(chǎn)能僅占12%，這為企業(yè)留下了巨大的創(chuàng)新空間?！?/p>

事實上，晶體管密度更高的芯片，大多被用于手機制造，而隨著AI時代的到來，當萬事萬物都需要增加一個“大腦”時，大多數(shù)智能化產(chǎn)品不會像手機一樣，對單位面積內(nèi)的計算速度有不可替代的需求。

換句話說，很多AI芯片，可以在并不需要頂尖制程工藝的前提下，通過成套工藝的創(chuàng)新，達到和先進制程工藝同樣的計算能力。

如果說臺積電和荷蘭ASML公司“鎖死”了中國通過制程工藝改良制造高端芯片的方向，那么中國芯片必須“另辟蹊徑”。

“全球半導體產(chǎn)業(yè)經(jīng)過三次轉移，而每次轉移都是因為需求發(fā)生變化，從20世紀90年代開始，隨著PC和手機相繼普及，產(chǎn)業(yè)鏈從韓國、中國臺灣逐漸轉移至中國大陸，等到了智能物聯(lián)網(wǎng)時代，輕設計廠商將成為主流?！毙驹煞荻麻L戴偉民表示。

數(shù)據(jù)顯示，中國已經(jīng)成為全球規(guī)模最大、增速最快的集成電路市場。John Neuffer透露，2019年，中國市場貢獻了美國半導體公司36%的收入，中國的PC、手機、電視、可穿戴設備的出口額在全球份額中均是第一位。

2016年統(tǒng)計的美國半導體行業(yè)的公司對中國市場的依賴性，圖源：Quartz

國內(nèi)邊緣計算芯片企業(yè)地平線創(chuàng)始人余凱認為，未來自動駕駛對于車載智能算力的需求是一種機遇，新的封裝技術、軟件硬件的高度協(xié)同、面向自動駕駛人工智能所做的創(chuàng)新型架構設計以及編譯器操作系統(tǒng)，會使人工智能算力以指數(shù)級的“摩爾定律”向前發(fā)展，但這要求人工智能企業(yè)要有全新的思維設計芯片。

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突破：Chiplet的嘗試

創(chuàng)新之路在哪里？新結構、新材料、新集成設計創(chuàng)新，是業(yè)內(nèi)基本公認的三條路，但設備和材料方面，日本崛起較早，如今是市場領頭羊，中國最有可能在設計領域有所突破。

戴偉民認為Chiplet（芯粒）是一條可行之路。所謂Chiplet，是由Marvell創(chuàng)始人周秀文提出的MoChi（Modular Chip，模塊化芯片）架構，顧名思義，就是將不同工藝節(jié)點的die（裸片）通過異構的方式混裝，這樣可以大大降低企業(yè)在先進工藝制程方面的成本。

比如蘋果A13在16納米工藝下成本為4.98美元/10億晶體管，但在7納米工藝下成本只需2.65美元/10億晶體管。

但正如前文所言，高制程的芯片設計開發(fā)成本驚人，一般企業(yè)無法承受。

戴偉民認為，Chiplet新形態(tài)是未來芯片重要趨勢之一。比如一塊芯片可以做到CPU用7nm工藝，I/0則用14nm工藝，這樣與完全由7nm打造的芯片比成本大約降低50%。

但Chiplet的問題在于，不同芯片間互連的功耗和性能如果沒有標準，可能效果適得其反。

目前芯原提出IP即Chiplet，可以將ISP（圖像處理）、NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡處理器）、VPU（視頻處理器）、GPU（圖形處理器）等芯片形成基于不同工藝節(jié)點的Chiplet，并做到“即插即用”。

如此，對中國企業(yè)而言，Chiplet將大規(guī)模降低芯片設計的門檻；半導體IP授權商能升級為Chiplet供應商，提升IP的價值且有效降低芯片客戶的設計成本。

更重要的是，Chiplet可以更好利用中國的封裝資源，盡管在先進制程上被“卡脖子”，但中國的封裝工藝基本接近世界頂級水平。

“領頭羊”長電科技如今正在持續(xù)推進Chiplet的量產(chǎn)和2.5D/3D的封測技術開發(fā)，預計到2021年，可以實現(xiàn)2.5D封裝工藝，從而推動Chiplet更快落地。

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未來：減少試錯成本

2019年，我國集成電路產(chǎn)業(yè)規(guī)模實現(xiàn)7000多億元，同比增長15.8%。工業(yè)和信息化部電子信息司副司長楊旭東在IC China上表示，中國在全球市場份額中占比接近50%。

盡管近年來美國開始實行“脫鉤”政策，但中國芯片產(chǎn)業(yè)正在迅速崛起。數(shù)據(jù)顯示，今天中國已經(jīng)擁有世界17%的芯片產(chǎn)量。John Neuffer預計，到20世紀末，這一比例將增加到28%，尤其是在無晶圓廠和OSAT（封測代工廠）領域，中國具有明顯優(yōu)勢。

但中國的劣勢也很明顯。2020年，美國半導體行業(yè)協(xié)會最新調(diào)研顯示，中美摩擦將改變?nèi)騃C產(chǎn)業(yè)格局，目前中國本土IC自給率只有14%，中國本土IC設計業(yè)的全球市占率為15%，整體IC產(chǎn)業(yè)全球市占率只有5%。相比之下，美國的各項占比均在50%以上。

據(jù)上海集成電路產(chǎn)業(yè)投資基金管理有限公司總經(jīng)理陳剛介紹，從材料、裝備、制造/封測、設計四個環(huán)節(jié)來看，科創(chuàng)板對于光掩模、12寸拋光片等材料領域的企業(yè)尋求二級市場資本有了一定覆蓋，但在先進工藝所需的高端材料和光刻機設備、拋光機方面，仍是空白，設計領域的EDA、CPU、FPGA、DRAM、NAND等領域也都存在空白。

在最為核心的半導體設備市場，中國與全球差距甚遠。2019年，中國的半導體設備國產(chǎn)化率為18.8%，但盛美半導體設備股份有限公司董事長王暉坦承，其中核心設備占比很小。

從各國研發(fā)經(jīng)費分配來看，我國與世界先進國家的差距仍然很大，尤其在基礎研究領域，大部分研發(fā)停留在試驗階段，難以產(chǎn)生革命性的創(chuàng)新。

吳漢明指出，中國的集成電路研發(fā)經(jīng)費的總額不比英美法日少，但比例嚴重失衡，只有5%經(jīng)費投入基礎研發(fā)，尤其是一些芯片制造企業(yè)，試錯成本占了整個研發(fā)經(jīng)費的84%，“我們必須要有一個基礎引導，使這種所謂試錯式研發(fā)變成實驗式研發(fā)?！?/p>

責任編輯：PSY