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      蘋果救不了臺積電,但英偉達可以

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      今年8月,The Information爆料了蘋果和臺積電之間的“甜心交易”(sweetheart deal):蘋果下單了臺積電3nm工藝,但臺積電必須獨自承受報廢芯片的良率損失,這一舉措能為蘋果省下幾十億美元的成本[1]。

      曾經蘋果和臺積電被稱為“最完美的合作關系”:借由規模龐大的研發投入和資本開支,臺積電在芯片制造上始終保持領先,蘋果則用大規模的訂單給臺積電報銷開發成本,幫助其進一步擴大領先優勢。

      然而,這個雙贏合作卻在這兩年出了些問題。

      一方面,先進制程的開發成本越來越高,臺積電也有點扛不住。另一方面,由于手機市場的萎靡,最爽快的兩大客戶蘋果和高通也難免囊中羞澀。

      面對巨大的利潤壓力,臺積電選擇先漲為敬。根據媒體報道進行估算,2023年臺積電的晶圓代工價格與兩年前相比大約上漲了16%(先進制程)到34%(成熟制程)。在過去十多年里,臺積電都從未大幅提價。


      在臺積電宣布漲價后,蘋果曾以一貫的強勢態度表示堅定拒絕[2],幾經博弈之下,才有了那份“按良率付費”的協議。

      去年10月,臺積電還頗有先見之明的表示,預計2023年整個半導體行業可能會下滑,于是下調資本開支至360億美元。

      結果兩個月后ChatGPT橫空出世,全世界的AI芯片公司又把臺積電送上了神壇。

      昂貴的進步

      今年9月蘋果發布會結束,頂著“首個3nm制程芯片”的A17 pro問世,10%的CPU性能提升讓人忍不住感嘆牙膏還能這么擠。臺媒第一時間出來為臺積電甩鍋,表示主因在于蘋果的設計過于保守,加上iPhone散熱效率太差,影響了3nm制程的發揮。
      為了3nm工藝節點,臺積電不可為不盡力,創下歷史新高的資本開支就是最好的證明。


      一般來說,芯片制程越先進,需要的生產環節也就越多,成本自然水漲船高。在一些特殊節點,由于生產工藝的徹底改變,原本的設備和產線會被徹底淘汰,成本瞬間被拉高。

      前者的代表就是刻蝕環節的增加:

      所謂刻蝕,就是將光刻標記出來的區域,通過物理或化學方法去除,精準雕刻出設計好的功能外形。由于光刻技術受波長限制,單憑光刻機很難滿足5nm、3nm及更先進的工藝,只能通過反復的刻蝕來實現更小的尺寸。

      現階段先進制程工藝的提升,相當程度上源于刻蝕步驟的疊加。因此近兩年刻蝕和薄膜沉積(刻蝕的逆過程)在設備行業的市場份額極速上升,甚至超越了光刻機。

      后者則創造了14/16nm這個經典制程:在14/16nm之前,芯片制造的主流工藝是HKMG(High-k Metal Gate),2014年,三星依靠梁孟松團隊搶先臺積電攻克14nm。當時,梁孟松用了FinFET工藝解決了生產問題,但工藝變化也意味著設備、產線的大手術。

      一些晶圓廠在14nm的生產良率反而超過28nm,也是工藝變化的原因。

      而由于DUV光刻機的精度限制,芯片制造深入到7nm制程后,就需要用EUV光刻機,價格是DUV光刻機的至少3倍。[3]臺積電曾嘗試利用DUV光刻機+多重曝光的方式生產7nm芯片,但扛不住低良率的巨額成本,最后還是老老實實買EUV光刻機。


      這個昂貴的技術爬坡之所以多年來行之有效,是因為以蘋果為首的一大批芯片設計公司,每年會排著隊給臺積電下訂單。但當財大氣粗的蘋果都嫌貴的時候,這個循環就會出現問題。

      根據IBS的測算,10nm,7nm和5nm芯片的IC設計成本分別1.7億、3.0億和5.4億美元,而3nm芯片的設計成本則達到驚人的5億至15億美元。

      由于芯片架構和IP復用等因素影響,業界對芯片設計成本的測算常常被高估。但即便排除這些影響,這也是個天文數字。任何芯片設計公司下單之前都得掂量掂量,自己有沒有那么大的出貨量。


      越來越貴的成本只是臺積電的焦慮之一。過去幾年,臺積電面臨的問題有兩個:

      一是先進制程的高成本,導致錢砸的越來越多客戶反而越來越少。

      二是幾個耗資巨大的工藝節點,產能高峰也就一兩年,難以持續造血。

      前者在業內被反復提及,后者則常常被忽略。

      7nm:既不先進,也不落后

      2019年,臺積電痛失大客戶華為,結果蘋果、AMD這些大客戶立馬承包了閑置的產能,所以臺積電一邊說“影響不大”,一邊宣布2021年起,臺灣地區工作的5萬名員工的通通漲薪20%。
      由于眾所周知的原因,7nm的熱度在今年又被炒了起來。不過在臺積電,7nm制程的處境一度尷尬。

      臺積電的7nm工藝創造了很多經典產品,比如蘋果的A12芯片,AMD的Zen 2/3架構處理器,以及海思的麒麟985芯片。

      一般來說,當一個新制程量產后,蘋果和高通是第一個吃螃蟹的。而隨著工藝升級,蘋果和高通、AMD會更新到下一代制程,上一代制程的產能會降價,留給AMD等芯片公司。隨著制程繼續升級,成熟制程就會慢慢留給服務器芯片、汽車芯片等等產品代工。

      對臺積電來說,老制程雖然已經落后了,但產能不會被浪費。隨著產線的成本慢慢折舊完,持續開動的產線反而能貢獻可觀的利潤。在臺積電的營收里,將近1/3都是40/45nm以上的成熟制程貢獻的。

      了解了這個背景,就能看出7nm的尷尬之處:說它是先進制程,也沒有那么先進;說它是成熟制程,也沒有那么成熟。

      隨著蘋果和高通已經用上了更先進的5nm甚至3nm,作為關鍵替補隊員的汽車芯片,卻仍在使用成熟制程。截至2021年,14nm以下的車用芯片比例僅為6%。

      從臺積電的年報中也可以發現,從2020-2022年,5nm份額逐年增加,但16nm以上的產品占比卻變化不大。理論上的“末位淘汰”邏輯并未發生,真正遭到擠兌的是上一代冠軍:7nm。

      2020-2022年,臺積電7nm的收入占比從33%下降至27%。根據臺媒爆料,臺積電7nm的產能利用率在2021年一度超過100%,到2022年底跌到了不足50%,今年年初更是一度跌至30%。


      原因也很簡單,對于替補隊員們來說,7nm還是太貴了。

      正如前文所述,7nm是由DUV光刻機換為EUV光刻機的重要節點,也成了成本激增的起點。另外,7nm流片時,用于對向硅片上投影芯片圖像的耗材掩膜版急劇增加,這一項就能花掉一千多萬美元。

      和前兩代的16nm相比,7nm的設計成本增至將近3倍。這些成本最終傳導到下游客戶的報價上,物聯網、汽車等設備等芯片出貨量遠低于動輒年產十幾億的智能手機,面對高昂的價格自然望而卻步。

      所以蘋果、高通、AMD陸續在7nm節點短暫停留后,長期為臺積電7nm貢獻收入的產品只有英偉達的車載芯片Orin X和A100 GPU。

      如果沒有新的增量市場,7nm大概率不會是唯一尷尬的一代,5nm,4nm甚至3nm都很快就會步其后塵。

      但ChatGPT的橫空出世改變了這一點。

      躲得過英偉達,躲不過臺積電

      今年9月,臺媒DigiTimes傳來捷報,臺積電各制程產能集體回升:6/7nm制程的產能利用率自10月起,有望逐步回到60%以上,4/5nm制程的產能則將回升至80%左右[4]。
      瘋狂下單的除了老客戶蘋果和高通,還有兩個關鍵角色:英偉達和英偉達的客戶。
      英偉達的熱情不難理解,目前追夢大模型的硬通貨H100就采用了臺積電N4(5nm)工藝,順便帶火了臺積電的CoWoS先進封裝產能。
      按照分析師Robert Castellano的測算,一片N4工藝的12寸晶圓價格為13400美元,理論上可以切割86顆H100芯片。如果不考慮生產良率,那么每生產一顆H100,臺積電就能獲得155美元的收入。但封裝一塊H100,臺積電可以入賬723美元。
      也就是說,每顆H100給臺積電帶來的收入很可能超過1000美元。
      同時,AMD的MI300、英特爾的Gaudi 3也都采用了臺積電5nm工藝。
      一直以來,面向AI訓練和推理的高性能GPU市場并不算大,但ChatGPT引發了科技公司和云服務商的恐慌性搶購,導致產能不足反而成了限制英偉達的問題。考慮到英偉達敢于把H100按照物料成本直接加個零賣,就算臺積電漫天要價,英偉達也有能力照單全收。
      處境尷尬的7nm則在同一時期等來了關鍵的替補隊員:英偉達的客戶。
      谷歌從2016年開始投入使用的自研AI芯片TPU,就一直交由臺積電代工。2015年“內測”階段的AlphaGo還需要英偉達的顯卡訓練,到了2016年酣戰李世石,就已經換上了自家的TPU。
      目前,最新的第四代TPUv4就采用了7nm工藝。英國明星初創公司Graphcore的IPU芯片,同樣采用了7nm制程,還用上了臺積電的WoW硅晶圓堆疊技術。
      7nm的另一個大客戶是特斯拉:2021年8月,馬斯克在特斯拉AI Day活動上公布了Dojo ExaPOD超級計算機,內置自研7nm工藝的D1芯片,由臺積電代工。
      Dojo ExaPOD由120個訓練模塊組成,每一個訓練模塊包含25塊特斯拉自研的D1芯片,總芯片數量達到了3000塊,直接讓Dojo以1.1 EFLOP的算力,成為全球第五大算力規模的計算機。


      Dojo負責人Ganesh展示D1芯片,2021 AI Day

      早在幾年前,特斯拉還曾被黃仁勛視為標桿客戶。但隨著Dojo的問世,兩家公司的塑料友誼暴露無遺。

      一方面,D1芯片是特斯拉為了適配自家產品,專門針對汽車、機器人等應用場景的研發,強調視覺處理等功能。和英偉達的通用GPU相比,制程要求略低,同時不會造成算力的浪費。另一個目的就是省錢,根據摩根士丹利的測算,芯片自研讓特斯拉足足省下了65億美元。

      時至今日,全球主要的AI芯片中,超過80%都由臺積電生產,既有谷歌和英偉達這類老牌列強,也有Graphcore這類初創公司,中國大陸的GPU設計公司,目前也依賴臺積電的產能。

      臺積電能照單全收的另一個原因,恐怕也是老對手三星的掉隊。雖然三星在每個節點都沒落后太多,甚至率先宣布量產了3nm工藝。但由于良率和功耗控制等原因,不僅沒等來大客戶,反而接連坑哭了高通和英偉達。這也難怪SemiAnalysis在報告里陰陽怪氣的說:就連英特爾也能搶走三星的客戶了。

      要知道去年10月,臺積電總裁魏哲家在內部溝通時,還罕見地鼓勵員工休假。沒想到一年過去,訂單就擠滿了臺積電十八廠的N4/N5產線。

      躲過了英偉達的算力稅,終究沒躲過臺積電的寶刀。


      參考資料:

      [1] How Apple Will Save Billions of Dollars on Chips for New iPhone,The Information

      [2] TSMC Reportedly Overpowers Apple in Negotiations Over Price Increases,tom's hardware

      [3] 光刻機光學:國產之路道阻且長,“中國蔡司”未來可期,國金證券

      [4] NVIDIA下代B100訂單簽定,臺積電7/5/3納米大客戶全回歸,DigiTimes

      編輯:李墨天

      視覺設計:疏睿

      責任編輯:陳彬


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