《台积电难以逾越得五大优势》

  • 来源专题:集成电路制造与应用
  • 编译者: shenxiang
  • 发布时间:2020-11-25
  • 三星目标 2022 年以 3 奈米製程超越台积电,不过,台积电 现阶段仍具备先进制程技术与产能优势,并以先进封装稳固金字塔顶端客户需求,且与客户没有竞争关係也是最大优势之一;即便三星 3 纳米要以 GAA 架构迎战台积电,但必须建立新的 GAA 生态系统,且从良率、技术成熟度等层面来看,台积电仍相对具备优势,三星短期内要与台积电抗衡,恐怕还有段距离。

    三星近来动作频频,除日前发表採用自家 5 纳米制程生产的 5G 手机芯片,近期又传出目标 2022 年量产 3 纳米制程,赶上台积电的 3 纳米量产时程,是近年来双方在先进制程争霸竞赛中,量产时间最接近的一次。

    台积电与三星为目前全球唯「二」能同时生产 7 纳米、5 纳米制程的厂商,不过,从目前双方最先进的制程来看,台积电 5 纳米制程已于今年第二季量产,通吃苹果、超微等大客户订单,5 纳米强化版也预计明年量产;三星则传出今年底可望量产 5 纳米,除满足自家 5G 手机芯片需求外,客户也包括高通、Vivo。

    不过,台积电在客户积极抢单下,5 纳米制程已满载,产能供不应求,明年更将大增 3 倍之多,今年 5 纳米制程营收占比约 8%,明年至少 20%,据研调机构集邦科技最新报告指出,台积电积极扩充 5 纳米制程明年底将囊括近 6 成先进制程市占率,而三星 5 纳米虽有扩产计划,但相较台积电仍有约 2 成的产能落差。

    除在先进制程技术与产能领先三星,台积电也搭配先进封装技术,整合 SoIC(系统整合芯片)、InFO(整合型扇出封装技术)、CoWoS(基板上晶圆上晶片封装) 等 3DIC 技术平台为 3D Fabric,以服务 Google、超微等金字塔顶端客户的高阶封装需求。

    三星也以 3D IC 封装技术 X-Cube 要与台积电比拚,并宣布已在旗下 7 纳米与 5 纳米制程技术进行验证;但台积电在先进封装技术上已大有斩获,传出正与 Google 共同开发 SoIC 创新封装科技,且先进封装产能将在明年启动建置,并于 2022 年开始量产。

    相较三星,台积电身为纯晶圆代工厂,多年来始终强调「不与客户竞争」,成为其最大优势之一,对客户来说,台积电没有竞争利害关係;反观三星并非纯晶圆代工厂,本身也生产手机等终端产品,客户向其投片容易存有疑虑,信任成为客户是否愿意交付订单的影响因素之一。

    另一方面,台积电 3 纳米仍将沿用现行的、较成熟的鳍式场效应电晶体 (FinFET) 架构,三星则计划采用全新的闸极全环场效电晶体 (Gate-All-Around, GAA),能更精准控制通道电流、缩小芯片面积、降低耗电量,要藉此弯道超车台积电。

    不过,台积电过去累积下来的 FinFET 架构与设计生态系统,可直接将验证过的 IP,提供给 3 奈米客户使用,让客户能快速完成设计;三星采用GAA 架构下,客户需要调整 IC 设计,三星也必须建立新的 GAA 生态系统。

    此外,随著先进制程难度持续推进,台积电在量产时程或产能拉升速度上,均按部就班、甚至优于原定时程,而三星新製程良率始终备受质疑,无论从 3 纳米的成本、技术成熟度等层面来看,台积电仍相对具备优势;这也是即便三星积极抢单,目前还是只能分食台积电「吃」不下、或以低价争取而来的订单的原因。

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  • 《AI+储能“五大风口”》

    • 来源专题:能源情报网监测服务平台
    • 编译者:郭楷模
    • 发布时间:2025-03-13
    • 自deepseek问世以来,包括五大能源集团、两大电网在内的半数以上能源电力央企接入模型,采日能源等储能企业也相继接入。全球能源转型的齿轮正被AI+储能的深度融合加速转动。 AI+储能,站在风口。 据报道,宁德时代、比亚迪、LG新能源在着手利用AI造电池。当用AI造电池逐步进入现实,AI+储能的风口逐渐显现。2025年,国家能源局印发的《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》明确提出,到2030年,能源系统各环节数字化智能化创新应用体系初步构筑、数据要素潜能充分激活。 3月12日,卓阳数字能源正式推出全新AI助手——“卓小阳”。该智能体专为新能源行业设计,旨在通过大模型赋能提升行业效率,优化决策支持。“卓小阳”的核心应用场景包括:行业知识问答,场景解决方案输出,资产收益组合分析,能源电站投资分析等。 在此之前,基于DeepSeek在“融和·白泽”系统下的私有化部署,日电芯监控超2000万颗、日处理信息量达TB级,效率提升超50%;毫秒级故障检测与调度响应,运维成本进一步降低超30%的能力表现,是融和元储以一场“AI+储能”的深度联姻解码了在现如今储能行业波潮涌动情况下的运营新范式。 事实上,自deepseek问世以来,包括五大能源集团、两大电网在内的半数以上能源电力央企接入模型,采日能源等储能企业也相继接入。 包括宁德时代、卓阳数字能源、融和元储、阳光电源、比亚迪、海博思创等企业正利用AI+储能,在电池创新、运营优化、智慧运维等多方面展露“实力”。全球能源转型的齿轮正被AI+储能的深度融合加速转动。 AI+储能将带来哪些风口? AI+储能的风口之下,机遇与挑战如同硬币的两面。 正如宁德时代曾毓群所言:“没有颠覆性的技术突破,就不会有真正的能源革命。”当DeepSeek将AI训练成本降低90%,当华为实现储能系统全生命周期数字化,这场变革已不可逆转。 一是智能运维,储能电站的运维成本占全生命周期成本的30%,而AI正在改写这一经济模型。 阳光电源推出的iSolarBPS系统深度融合电力电子、电化学与AI算法(GeneSafe算法集群),可实时监测电芯健康状态,提前7天预警一致性异常、提前100小时识别内短路风险、提前1小时预判热失控,形成三级主动防御机制。该系统通过五维诊断(数据质量、行为分析、异常老化、故障告警、风险预警)覆盖50+指标,百兆瓦电站1分钟生成诊断报告,精准定位故障至电芯级,运维效率提升30%。 东方日升开发的Risen Cloud系统,通过分析10万+电芯的实时数据,将故障预警准确率提升至98%。这背后是深度学习算法对电池内阻、温差等200+参数的动态建模,使得电芯循环寿命突破10000次。 德国国王湖独立储能电站项目规模为10.35MW/22.36MWh,配备了海博思创 HyperBlock II液冷储能系统。作为海博思创大储类别旗舰产品,HyperBlock II性能卓越,具有成熟度高、安全可靠、低 LCOS、长寿命以及环境适应性强等显著优势。配备海博思创 AI 云平台的自动巡检、远程运维功能,可实现高效预警,及时消除消防隐患。 更颠覆性的变革在于商业模式创新。领储宇能打造的智能运维云平台,已实现“每GWh储能资产运维人力减少70%”,其电芯健康状态预测模型在青海某200MW/400MWh项目中,将意外停机损失降低540万元/年。这种从“卖设备”向“卖服务”的转型,正催生千亿级智慧能源管理市场。 远景能源为英国某200MW储能项目构建的数字孪生体,通过实时仿真预测未来72小时系统状态,使运维响应速度提升至毫秒级。这种“虚实共生”模式,正在重新定义能源资产管理的内涵。 二是电力交易。当光伏出力曲线遇上电力现货市场的价格波动,AI成为最大化收益的关键变量。 某头部储能企业披露,其基于强化学习的交易策略系统,在山东电力市场中将储能套利空间从0.25元/kWh提升至0.38元/kWh。这相当于将20年运营期的项目IRR提高4.2个百分点,彻底改变储能项目的投资逻辑。 清华大学张强教授团队在论文中提到,AI助力储能设备系统优化,清华四川院助力江苏首座AI智慧调控光储充换一体化站建设,率先应用了基于大模型的微电网协同控制技术,成功将光伏消纳率从96.0%提升至99.7%,储能日均放电量提升48.12千瓦时,套利能力提高25.1%,综合收益增长14.07%。 更深层的变革发生在虚拟电厂领域。科华数能开发的源网荷储一体化平台,通过聚合分布式储能资源,在长三角某试点区域实现15秒内完成200MW灵活调节能力调用。 据弘正储能副总经理张鹏介绍,目前该公司数字化团队已开发了具有自学习能力的AI算法体系,依托大量数据训练,预测未来负荷需求、新能源发电功率和电力市场价格等相关数据 ,通过算法模型生成动态调度策略,优化储能参与峰谷套利、辅助服务、电力现货交易和新能源消纳的收益,进一步深挖工商业储能的投资运营价值。 三是,极端环境适应。针对高温、高湿等极端工况,AI可构建“热-电-力”多物理场耦合模型,模拟电芯在极端应力下的失效过程。 例如,清华大学开发的电池热失控模型,在超过500℃的温度范围内对15种电池体系实现高精度预测,为极端环境下安全阈值设定提供依据。 在沙特50℃高温沙漠中,比亚迪MC Cube-T魔方系统以CTS集成技术创造2.6GWh零故障运行记录。其秘诀在于AI驱动的动态热管理系统:384个温度传感器实时调整液冷流速,使电芯温差控制在±1.5℃以内。 更具想象力的是极地储能市场。远景能源为南极科考站定制的AI储能系统,在-60℃环境下仍保持85%以上容量效率。其自研的低温自加热算法,使锂电池在无外部供能情况下实现“冷启动”,这项技术已延伸至俄罗斯北极圈内的微电网项目。 四是,数据中心储能。全球正加速迈入以人工智能、区块链和物联网为核心的算力经济时代,模型对算力的需求正以惊人的速度增长,过去年均增长超400%,远超摩尔定律增长速度。 传统上,数据中心主要使用锂电池作为UPS系统的一部分,在市电中断时提供短暂的备用电力。随着数据中心转向绿电供能,锂电池应用从备电类型向供能类型转变。GGII预计2027年全球数据中心储能锂电池出货量将突破69GWh,到2030年这一数字将增长至300GWh,2024-2030年复合增长率超过80%。 某云服务商采用光储一体化解决方案后,不仅将PUE从1.5降至1.2,更通过AI调度算法将储能系统的峰谷套利收益提升至0.72元/kWh。这标志着储能正从“备用电源”进化为“算力基础设施的核心组件”。 更前沿的探索在于算力-储能联合优化。某企业开发的“算力任务-储能充放电”协同算法,可根据GPU集群的工作负载预测,动态调整储能系统的SOC状态。在训练大模型的波谷时段储能充电,在推理高峰期放电,这种模式使算力中心购电成本降低18%。 五是AI颠覆电池创新。传统锂电材料研发需经历“试错法”迭代,而AI将这一过程压缩数倍。 清华大学陈翔–张强团队利用可解释机器学习方法解释了影响电解液还原稳定性的关键因素,并进一步开发知识与数据双驱动的电解液分子性质预测框架,从数十万分子中预测了29个潜在适用于宽温域和高安全性的电池场景下的分子,为高性能电解液设计和高通量开发提供了指导。 “宁德时代正利用人工智能寻找下一代革命性材料和超越锂离子的化学系统。”早在2024年9月,宁德时代董事长曾毓群在接受挪威主权财富基金主席尼古拉·坦根访谈时谈道,宁德时代拥有超过两万名工程师,致力于基础材料结构研究、模拟分析、材料相互作用探索等工作。据宁德时代研发总监欧阳楚英透露,目前宁德时代开发了电池材料智能化设计平台,基于AI材料智能设计算法,90天内就可完成材料筛选与闭环验证。 比亚迪也在利用AI技术。深圳市比亚迪锂电池有限公司CTO孙华军表示,在材料设计、材料筛选、电池自动化设计以及工艺制造质量管控、电池管理等方面,AI的应用可以提高设计效率,甚至会有产生新材料、新体系的机会。 近日,LG新能源也透露,已着手利用人工智能技术,为客户量身定制电池。 “电池设计正从第二代的仿真驱动,向第三代基于AI的电池智能设计技术方向发展。”中国科学院院士欧阳明高论断指出,电池智能设计技术可将电池研发效率提升1~2个数量级,节省研发费用70%~80%。 在回收领域,AI同样展现魔力。华友钴业建立的退役电池分选系统,通过X射线图像识别和容量预测算法,将梯次利用电池筛选效率大幅提升。这种技术突破,正推动锂电池全生命周期管理进入智能时代。 AI+储能狂欢下的隐忧 据不完全统计,2023年全球储能领域融资规模超过500亿美元,其中AI+储能相关企业融资占比超过30%。国内外科技巨头纷纷布局,如特斯拉的Autobidder平台、宁德时代的AI储能管理系统、阳光电源收购AI上市企业等,进一步推高了市场热度。 但狂欢之下隐忧凸显:AI+储能仍有许多问题亟待解决。一是,技术瓶颈。AI与储能的深度融合尚需突破。AI模型的准确性高度依赖数据质量,而储能系统的数据采集和标准化仍存在不足。此外,现有算法在复杂场景下的适应性有限。AI在储能领域的应用仍处于初级阶段,许多技术尚未经过大规模验证,实际效果存疑。 二是成本压力。AI赋能的高成本与回报周期AI技术的引入需要高昂的研发投入和硬件支持,这对中小型储能企业构成较大压力。短期内,AI+储能的成本优势难以体现,回报周期较长,可能影响企业盈利能力。 三是网络安全难题。AI系统的网络安全问题不容忽视,一旦遭受攻击,可能导致储能系统失控,引发安全事故。储能数据的隐私保护也成为焦点,如何在数据共享与隐私保护之间找到平衡,是行业亟待解决的问题。 四是政策与标准缺失。目前,AI+储能领域缺乏统一的技术标准和行业规范,可能导致市场混乱和技术壁垒。政策支持力度虽大,但具体实施细则和监管机制仍需完善。 一个行业人士提出一个有趣的问题:当AI开始自主决策储能系统的充放电策略,如何界定算法失误的法律责任?欧盟最新发布的《能源AI伦理指南》要求关键决策保留人类干预接口,这或许可为中国相关立法提供镜鉴。 欧阳明高也谈道,DeepSeek在电池知识问答和电池文本挖掘任务上均表现优异,在电池设计任务上具备初步的总结能力,但尚欠缺科学分析能力,仍需要垂直领域大模型解决。 站在2025年的节点回望,AI对储能行业的改造尚处“工具赋能”阶段。而展望2035年,颠覆性趋势可能正在孕育。正如厦门科华数能总裁崔剑所言:“我们不是在改造储能,而是在重塑人类与能量的对话方式。
  • 《五大“风向标”,全方位展示半导体产业现状》

    • 来源专题:光电情报网信息监测服务平台
    • 编译者:husisi
    • 发布时间:2022-07-14
    • 2022年疫情依旧没有过去,在疫情的持续影响下半导体产业发生了微妙的变化。 2022年已经度过一半,半导体产业在过去的半年里起起伏伏。在这半年中,半导体产业的全球市场发生了变化,需求和供应相较于去年有了不一样的转变;同时产业中也出现了曾经预测的新工艺与技术等。 ICVIEWS对半导体产业的2022上半年进行了总结,五大“风向标”全方位展示半导体产业的现状。 产业链:需求疲软与代工涨价双重压力 去年年底时,半导体可谓火热。由于需求火热且产能紧张,晶圆代工厂赚的盆满钵满。台积电的市值甚至达到6000亿美元,成为亚洲市值最高的公司。与此同时,三星、英特尔也纷纷宣布扩产、建厂。 而2022年上半年,半导体市场发生了变化。在新冠疫情持续三年后,电脑、平板、手机等需求逐渐下滑。2022 年第一季度全球智能手机出货量为3.112 亿部,同比下降 11%。Gartner预计到今年年底全球PC出货量将下降9.5%。 半导体产业在经历了2021年的供应不足之后,许多企业此前积累的库存开始释放,半导体行业正从全面缺芯转变为结构性缺货。 模拟芯片、面板驱动IC、MCU、GPU、DRAM、NAND Flash、NOR Flash等芯片价格持续下跌,甚至MLCC、电阻等被动元件价格也持续承压。 与此同时,半导体材料价格不断上调。硅晶圆大厂胜高(SUMCO)计划在 2022 年至 2024 年调高长期合约价格约 30%,昭和电工从 2023 年 1 月起,也要将芯片制造的高纯气体价格提高 20% 以上。 上游厂商的高成本将通过晶圆代工厂转嫁到IC设计公司。台积电表示将从2023年1月起,将大多数制程的代工价格上涨约6%,三星计划今年把半导体生产费率提高多达20%,以此以应对材料和物流成本上升压力。 在此种状态下,设计厂的盈利将同时都受到下游客户与上游代工的双重挤压。 工艺:3nm揭开面纱、Chiplet成为热点 2022年的上半年也将先进制造推向一个新高峰。讨论火热的3nm制程上,台积电进一步拓展了3nm,除了基础的N3工艺外,还衍生出了N3E、N3P、N3S和N3X的四种制造工艺。同时N3工艺也有望在今年下半年开始大规模生产,实际芯片将于2023年初交付给客户。三星更是直接宣布,已经开始在其位于韩国华城的工厂大规模生产3nm芯片,历经艰险’的三星3nm终于尘埃落定了。 此外,对先进制程的探索仍在继续,一直在传言中的2nm展现的更加清晰。台积电在今年上半年的技术研讨会上,首次清晰的披露其2nm的计划。目前来看,尽管对于2nm的架构选择一直有很多争议,但台积电、三星、英特尔都选择了GAA开发2nm。 工艺方面除去制程的进步,封装方面的探索让“Chiplet”成为2022年上半年的热门词汇。在今年3月,英特尔联合AMD、Arm、高通、台积电、三星、日月光、谷歌云、Meta、微软等行业巨头成立Chiplet标准联盟,制定了通用Chiplet的高速互联标准UCIe,使得Chiplet不再成为少数人的游戏。同时,针对未来的数据中心市场,英特尔、AMD、英伟达都先后推出了CPU+GPU类型的混合芯片。可以预见,下一顶级芯片也将会是多芯片设计。 趋势:硅光、忆阻器、碳化硅等新技术、新材料崛起 在今年上半年,摩尔定律的极限仍然是人们讨论的重点。半导体也通过对新技术、新材料的探索向继续延续摩尔定律。而这其中,硅光芯片是今年的火爆词汇。光芯片曾经在与电子芯片的竞争中落后,但由于光子芯片采用频率更高的光波作为信息载体,较于电子芯片有独特优势。也因此,将光子芯片与成熟电子芯片技术相融合的硅光技术成为探索的未来主流形态。 在2022年上半年,英特尔和英伟达投资Ayar Labs,华为入股微源光子及长光华芯,格芯推出新硅光子技术,新思科技成立OpenLight公司,种种举动都反映这半导体产业对于硅光技术的态度。 此外,在晶体管方面,忆阻器成为重点。由于忆阻器的可以突破晶体管无法小于原子间距的问题,学术界提出忆阻器将成为新的开关技术标准。中国国内的忆阻器成果颇多,清华大学、中国科学院微电子所等都在忆阻器方面取得新进展。 在新型材料方面,第三代半导体不再只是纸上谈兵。搭载意法半导体碳化硅器件的特斯拉Model3的问世,将特斯拉的逆变器效率从Model S的82%提升至Model3的90%,并降低了传导和开关损耗。由此也正式拉开了碳化硅“上车”的序幕。 英飞凌将为中国整车厂的电动汽车逆变器和车载充电机应用提供产品,合同总金额达到上亿欧元。意法半导体已经搭上特斯拉,碳化硅产品已经在75个客户的98个项目中送样测试。国内方面,闻泰科技披露其碳化硅技术研发进展顺利,碳化硅二极管产品已经出样;三安光电的碳化硅二极管已经拓展送样客户超过500加,出货客户超过200家,超过60中碳化硅二极管进入量产阶段。 地区博弈:国家焦虑不断升级 当半导体成为全球政治博弈的重要筹码时,无法全部掌控半导体产业链,将是危险的。特别是在美国的渲染下,加强半导体产业成为众多国家或地区的重要事项。 失去芯片制造业的美国认为半导体产能70%集中于中国台湾地区是不安全的,也正因如此,在2021年提出了“芯片法案”,希望借此刺激美国晶圆制造产业。当然,砸钱是有用的。英特尔、台积电、三星、环球晶圆都表示将赴美建厂。英特尔计划在美国俄亥俄州建造至少2个芯片制造厂、台积电在亚利桑那州兴建一座120亿美元(约合人民币804.56亿元)的5纳米厂。 但在今年上半年,“芯片法案”似乎无法起到刺激产业的作用。究其原因在于时间,芯片法案已经提出逾一年,在美国众议院与参议院的轮番踢皮球下,半导体企业的期待变成了失落的等待。 现在,英特尔已无限期延后俄亥俄州200亿美元芯片厂,日经亚洲报道称,英特尔表示,“芯片法案的进度比原本预期缓慢,不知何时才能敲定”。台积电也表示在美建厂的速度视美国政府的补贴而定。 美国的制造“焦虑”似乎已经无法在唤醒大厂的兴趣。 除去美国,日本也同样有“焦虑”,但日本的焦虑是关于其一直占据优势的功率半导体。尽管2021年日本企业在功率半导体公司销售额排名前十位中占据五席,但相较前一年其合计市占率下降的1.2个百分点。日经也多次因此发出担忧,认为中国大幅增产的功率半导体可能会抢夺日本的市场份额。 兴起力量:中国半导体实力不断增长 在2022年上半年,中国半导体出现了很多惊喜。从政策来看,上半年中各地方政府开始推出重磅政策。其中深圳大手笔的规划了对半导体与集成电路产业的布局。提出到2025年,产业营收突破2500亿元,形成3家以上营收超过100亿元和一批营收超过10亿元的设计企业,引进和培育3家营收超20亿元的制造企业。 此外,深圳地区发力存储产业,深圳国资成立50亿DRAM芯片企业,并且任命坂本幸雄为首席战略官。要知道,坂本幸雄是日本半导体产业的领袖,是前尔必达存储社长。这些举措,透露出了深圳进一步发展半导体的决心。 此外,合肥、济南也在上半年先后发布集成电路本地化政策,以推动当地半导体的发展。合肥对集成电路设计企业、高校院所对拥有自主知识产权产品开展多项目晶圆(MPW)流片,按照流片费用70%给予补助,年度补助总额最高300万元(高校院所最高150万元)。济南提出在半导体方面,到2025年培育8-10家龙头企业,20家以上具有核心竞争力的领军领先企业,形成500亿级产业规模。 中国的产业创新方面,上半年最为重要的方向是存储大厂长江存储将跳过原定 192 层技术,直接挑战 232 层 NAND,并于 2022 年底量产。这是什么概念?根据此前韩国研究机构OERI的一份报告,其表示中韩闪存技术差距目前已经缩短至两年,理由是三星和SK海力士明年初会量产超200层闪存,长江存储则要到2024年。比预测中提前两年量产,这代表着中国存储差距的不断缩小。 中国的半导体发展势头凶猛。数据显示,在过去四个季度中,全球20家增长最快的芯片行业公司中,有19 家来中国大陆。彭博社对此评价为:“遭受美国制裁后,中国芯片行业增速比全球任何地方都快。” 到现在,2022年已经过半。在2022年疫情依旧没有过去,半导体在疫情的影响下一点点变化。上半年过去,那些预计2022下半年实现的量产与突破,是否能够准时兑现,ICVIEWS将持续观察。