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2023-11-07

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苹果救不了台积电，但英伟达可以

去年10月，台积电还颇有先见之明的表示，预计2023年整个半导体行业可能会下滑，于是下调资本开支至360亿美元。为了3nm工艺节点，台积电不可为不尽力，创下历史新高的资本开支就是最好的证明。不过在台积电，7nm制程的处境一度尴尬。所以苹果、高通、AMD陆续在7nm节点短暂停留后，长期为台积电7nm贡献收入的产品只有$英伟达$的车载芯片Orin X和A100 GPU。疯狂下单的除了老客户苹果和高通，还有两个关键角色：英伟达和英伟达的客户。

苹果救不了台积电，但英伟达可以

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title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"775\"/>在台积电宣布涨价后，苹果曾以一贯的强势态度表示坚定拒绝，几经博弈之下，才有了那份“按良率付费”的协议。去年10月，台积电还颇有先见之明的表示，预计2023年整个半导体行业可能会下滑，于是下调资本开支至360亿美元。结果两个月后ChatGPT横空出世，全世界的AI芯片公司又把台积电送上了神坛。昂贵的进步今年9月苹果发布会结束，顶着“首个3nm制程芯片”的A17 pro问世，10%的CPU性能提升让人忍不住感叹牙膏还能这么挤。台媒第一时间出来为台积电甩锅，表示主因在于苹果的设计过于保守，加上iPhone散热效率太差，影响了3nm制程的发挥。为了3nm工艺节点，台积电不可为不尽力，创下历史新高的资本开支就是最好的证明。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/e2de6ddeb7cbd135be98a8ae63ca280f\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"916\"/>一般来说，芯片制程越先进，需要的生产环节也就越多，成本自然水涨船高。在一些特殊节点，由于生产工艺的彻底改变，原本的设备和产线会被彻底淘汰，成本瞬间被拉高。前者的代表就是刻蚀环节的增加：所谓刻蚀，就是将光刻标记出来的区域，通过物理或化学方法去除，精准雕刻出设计好的功能外形。由于光刻技术受波长限制，单凭光刻机很难满足5nm、3nm及更先进的工艺，只能通过反复的刻蚀来实现更小的尺寸。现阶段先进制程工艺的提升，相当程度上源于刻蚀步骤的叠加。因此近两年刻蚀和薄膜沉积（刻蚀的逆过程）在设备行业的市场份额极速上升，甚至超越了光刻机。后者则创造了14/16nm这个经典制程：在14/16nm之前，芯片制造的主流工艺是HKMG（High-k Metal Gate），2014年，<a href=\"https://laohu8.com/S/SMSN.UK\">三星</a>依靠梁孟松团队抢先台积电攻克14nm。当时，梁孟松用了FinFET工艺解决了生产问题，但工艺变化也意味着设备、产线的大手术。一些晶圆厂在14nm的生产良率反而超过28nm，也是工艺变化的原因。而由于DUV光刻机的精度限制，芯片制造深入到7nm制程后，就需要用EUV光刻机，价格是DUV光刻机的至少3倍。台积电曾尝试利用DUV光刻机+多重曝光的方式生产7nm芯片，但扛不住低良率的巨额成本，最后还是老老实实买EUV光刻机。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/31a1da4b29534cfec05566a8478d6e2e\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"864\"/>这个昂贵的技术爬坡之所以多年来行之有效，是因为以苹果为首的一大批芯片设计公司，每年会排着队给台积电下订单。但当财大气粗的苹果都嫌贵的时候，这个循环就会出现问题。根据IBS的测算，10nm，7nm和5nm芯片的IC设计成本分别1.7亿、3.0亿和5.4亿美元，而3nm芯片的设计成本则达到惊人的5亿至15亿美元。由于芯片架构和IP复用等因素影响，业界对芯片设计成本的测算常常被高估。但即便排除这些影响，这也是个天文数字。任何芯片设计公司下单之前都得掂量掂量，自己有没有那么大的出货量。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/f7b168dbd65cdc63413a7b3558bd3313\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"869\"/>越来越贵的成本只是台积电的焦虑之一。过去几年，台积电面临的问题有两个：一是先进制程的高成本，导致钱砸的越来越多客户反而越来越少。二是几个耗资巨大的工艺节点，产能高峰也就一两年，难以持续造血。前者在业内被反复提及，后者则常常被忽略。7nm：既不先进，也不落后2019年，台积电痛失大客户华为，结果苹果、AMD这些大客户立马承包了闲置的产能，所以台积电一边说“影响不大”，一边宣布2021年起，台湾地区工作的5万名员工的通通涨薪20%。由于众所周知的原因，7nm的热度在今年又被炒了起来。不过在台积电，7nm制程的处境一度尴尬。台积电的7nm工艺创造了很多经典产品，比如苹果的A12芯片，AMD的Zen 2/3架构处理器，以及海思的麒麟985芯片。一般来说，当一个新制程量产后，苹果和高通是第一个吃螃蟹的。而随着工艺升级，苹果和高通、AMD会更新到下一代制程，上一代制程的产能会降价，留给AMD等芯片公司。随着制程继续升级，成熟制程就会慢慢留给服务器芯片、汽车芯片等等产品代工。对台积电来说，老制程虽然已经落后了，但产能不会被浪费。随着产线的成本慢慢折旧完，持续开动的产线反而能贡献可观的利润。在台积电的营收里，将近1/3都是40/45nm以上的成熟制程贡献的。了解了这个背景，就能看出7nm的尴尬之处：说它是先进制程，也没有那么先进；说它是成熟制程，也没有那么成熟。随着苹果和高通已经用上了更先进的5nm甚至3nm，作为关键替补队员的汽车芯片，却仍在使用成熟制程。截至2021年，14nm以下的车用芯片比例仅为6%。从台积电的年报中也可以发现，从2020-2022年，5nm份额逐年增加，但16nm以上的产品占比却变化不大。理论上的“末位淘汰”逻辑并未发生，真正遭到挤兑的是上一代冠军：7nm。2020-2022年，台积电7nm的收入占比从33%下降至27%。根据台媒爆料，台积电7nm的产能利用率在2021年一度超过100%，到2022年底跌到了不足50%，今年年初更是一度跌至30%。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/64f6cb4ef278b9df7d233090dc2c2bd2\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"972\"/>原因也很简单，对于替补队员们来说，7nm还是太贵了。正如前文所述，7nm是由DUV光刻机换为EUV光刻机的重要节点，也成了成本激增的起点。另外，7nm流片时，用于对向硅片上投影芯片图像的耗材掩膜版急剧增加，这一项就能花掉一千多万美元。和前两代的16nm相比，7nm的设计成本增至将近3倍。这些成本最终传导到下游客户的报价上，物联网、汽车等设备等芯片出货量远低于动辄年产十几亿的智能手机，面对高昂的价格自然望而却步。所以苹果、高通、AMD陆续在7nm节点短暂停留后，长期为台积电7nm贡献收入的产品只有<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>的车载芯片Orin X和A100 GPU。如果没有新的增量市场，7nm大概率不会是唯一尴尬的一代，5nm，4nm甚至3nm都很快就会步其后尘。但ChatGPT的横空出世改变了这一点。躲得过英伟达，躲不过台积电今年9月，台媒DigiTimes传来捷报，台积电各制程产能集体回升：6/7nm制程的产能利用率自10月起，有望逐步回到60%以上，4/5nm制程的产能则将回升至80%左右[4]。疯狂下单的除了老客户苹果和高通，还有两个关键角色：英伟达和英伟达的客户。英伟达的热情不难理解，目前追梦大模型的硬通货H100就采用了台积电N4（5nm）工艺，顺便带火了台积电的CoWoS先进封装产能。按照分析师Robert Castellano的测算，一片N4工艺的12寸晶圆价格为13400美元，理论上可以切割86颗H100芯片。如果不考虑生产良率，那么每生产一颗H100，台积电就能获得155美元的收入。但封装一块H100，台积电可以入账723美元。也就是说，每颗H100给台积电带来的收入很可能超过1000美元。同时，AMD的MI300、<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>的Gaudi 3也都采用了台积电5nm工艺。一直以来，面向AI训练和推理的高性能GPU市场并不算大，但ChatGPT引发了科技公司和云服务商的恐慌性抢购，导致产能不足反而成了限制英伟达的问题。考虑到英伟达敢于把H100按照物料成本直接加个零卖，就算台积电漫天要价，英伟达也有能力照单全收。处境尴尬的7nm则在同一时期等来了关键的替补队员：英伟达的客户。<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>从2016年开始投入使用的自研AI芯片TPU，就一直交由台积电代工。2015年“内测”阶段的AlphaGo还需要英伟达的显卡训练，到了2016年酣战李世石，就已经换上了自家的TPU。目前，最新的第四代TPUv4就采用了7nm工艺。英国明星初创公司Graphcore的IPU芯片，同样采用了7nm制程，还用上了台积电的WoW硅晶圆堆叠技术。7nm的另一个大客户是<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>：2021年8月，马斯克在特斯拉AI Day活动上公布了Dojo ExaPOD超级计算机，内置自研7nm工艺的D1芯片，由台积电代工。Dojo ExaPOD由120个训练模块组成，每一个训练模块包含25块特斯拉自研的D1芯片，总芯片数量达到了3000块，直接让Dojo以1.1 EFLOP的算力，成为全球第五大算力规模的计算机。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/bad171a96c3cff17ba9659bc71b2846f\" title=\"Dojo负责人Ganesh展示D1芯片，2021 AI Day\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"592\"/>Dojo负责人Ganesh展示D1芯片，2021 AI Day早在几年前，特斯拉还曾被黄仁勋视为标杆客户。但随着Dojo的问世，两家公司的塑料友谊暴露无遗。一方面，D1芯片是特斯拉为了适配自家产品，专门针对汽车、<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>等应用场景的研发，强调视觉处理等功能。和英伟达的通用GPU相比，制程要求略低，同时不会造成算力的浪费。另一个目的就是省钱，根据<a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>的测算，芯片自研让特斯拉足足省下了65亿美元。时至今日，全球主要的AI芯片中，超过80%都由台积电生产，既有谷歌和英伟达这类老牌列强，也有Graphcore这类初创公司，中国大陆的GPU设计公司，目前也依赖台积电的产能。台积电能照单全收的另一个原因，恐怕也是老对手三星的掉队。虽然三星在每个节点都没落后太多，甚至率先宣布量产了3nm工艺。但由于良率和功耗控制等原因，不仅没等来大客户，反而接连坑哭了高通和英伟达。这也难怪SemiAnalysis在报告里阴阳怪气的说：就连英特尔也能抢走三星的客户了。要知道去年10月，台积电总裁魏哲家在内部沟通时，还罕见地鼓励员工休假。没想到一年过去，订单就挤满了台积电十八厂的N4/N5产线。躲过了英伟达的算力税，终究没躲过台积电的宝刀。</body></html>","source":"lsy1571969218062","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>苹果救不了台积电，但英伟达可以</title>\n<style 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pro问世，10%的CPU性能提升让人忍不住感叹牙膏还能这么挤。台媒第一时间出来为台积电甩锅，表示主因在于苹果的设计过于保守，加上iPhone散热效率太差，影响了3nm制程的发挥。为了3nm工艺节点，台积电不可为不尽力，创下历史新高的资本开支就是最好的证明。一般来说，芯片制程越先进，需要的生产环节也就越多，成本自然水涨船高。在一些特殊节点，由于生产工艺的彻底改变，原本的设备和产线会被彻底淘汰，成本瞬间被拉高。前者的代表就是刻蚀环节的增加：所谓刻蚀，就是将光刻标记出来的区域，通过物理或化学方法去除，精准雕刻出设计好的功能外形。由于光刻技术受波长限制，单凭光刻机很难满足5nm、3nm及更先进的工艺，只能通过反复的刻蚀来实现更小的尺寸。现阶段先进制程工艺的提升，相当程度上源于刻蚀步骤的叠加。因此近两年刻蚀和薄膜沉积（刻蚀的逆过程）在设备行业的市场份额极速上升，甚至超越了光刻机。后者则创造了14/16nm这个经典制程：在14/16nm之前，芯片制造的主流工艺是HKMG（High-k Metal Gate），2014年，三星依靠梁孟松团队抢先台积电攻克14nm。当时，梁孟松用了FinFET工艺解决了生产问题，但工艺变化也意味着设备、产线的大手术。一些晶圆厂在14nm的生产良率反而超过28nm，也是工艺变化的原因。而由于DUV光刻机的精度限制，芯片制造深入到7nm制程后，就需要用EUV光刻机，价格是DUV光刻机的至少3倍。台积电曾尝试利用DUV光刻机+多重曝光的方式生产7nm芯片，但扛不住低良率的巨额成本，最后还是老老实实买EUV光刻机。这个昂贵的技术爬坡之所以多年来行之有效，是因为以苹果为首的一大批芯片设计公司，每年会排着队给台积电下订单。但当财大气粗的苹果都嫌贵的时候，这个循环就会出现问题。根据IBS的测算，10nm，7nm和5nm芯片的IC设计成本分别1.7亿、3.0亿和5.4亿美元，而3nm芯片的设计成本则达到惊人的5亿至15亿美元。由于芯片架构和IP复用等因素影响，业界对芯片设计成本的测算常常被高估。但即便排除这些影响，这也是个天文数字。任何芯片设计公司下单之前都得掂量掂量，自己有没有那么大的出货量。越来越贵的成本只是台积电的焦虑之一。过去几年，台积电面临的问题有两个：一是先进制程的高成本，导致钱砸的越来越多客户反而越来越少。二是几个耗资巨大的工艺节点，产能高峰也就一两年，难以持续造血。前者在业内被反复提及，后者则常常被忽略。7nm：既不先进，也不落后2019年，台积电痛失大客户华为，结果苹果、AMD这些大客户立马承包了闲置的产能，所以台积电一边说“影响不大”，一边宣布2021年起，台湾地区工作的5万名员工的通通涨薪20%。由于众所周知的原因，7nm的热度在今年又被炒了起来。不过在台积电，7nm制程的处境一度尴尬。台积电的7nm工艺创造了很多经典产品，比如苹果的A12芯片，AMD的Zen 2/3架构处理器，以及海思的麒麟985芯片。一般来说，当一个新制程量产后，苹果和高通是第一个吃螃蟹的。而随着工艺升级，苹果和高通、AMD会更新到下一代制程，上一代制程的产能会降价，留给AMD等芯片公司。随着制程继续升级，成熟制程就会慢慢留给服务器芯片、汽车芯片等等产品代工。对台积电来说，老制程虽然已经落后了，但产能不会被浪费。随着产线的成本慢慢折旧完，持续开动的产线反而能贡献可观的利润。在台积电的营收里，将近1/3都是40/45nm以上的成熟制程贡献的。了解了这个背景，就能看出7nm的尴尬之处：说它是先进制程，也没有那么先进；说它是成熟制程，也没有那么成熟。随着苹果和高通已经用上了更先进的5nm甚至3nm，作为关键替补队员的汽车芯片，却仍在使用成熟制程。截至2021年，14nm以下的车用芯片比例仅为6%。从台积电的年报中也可以发现，从2020-2022年，5nm份额逐年增加，但16nm以上的产品占比却变化不大。理论上的“末位淘汰”逻辑并未发生，真正遭到挤兑的是上一代冠军：7nm。2020-2022年，台积电7nm的收入占比从33%下降至27%。根据台媒爆料，台积电7nm的产能利用率在2021年一度超过100%，到2022年底跌到了不足50%，今年年初更是一度跌至30%。原因也很简单，对于替补队员们来说，7nm还是太贵了。正如前文所述，7nm是由DUV光刻机换为EUV光刻机的重要节点，也成了成本激增的起点。另外，7nm流片时，用于对向硅片上投影芯片图像的耗材掩膜版急剧增加，这一项就能花掉一千多万美元。和前两代的16nm相比，7nm的设计成本增至将近3倍。这些成本最终传导到下游客户的报价上，物联网、汽车等设备等芯片出货量远低于动辄年产十几亿的智能手机，面对高昂的价格自然望而却步。所以苹果、高通、AMD陆续在7nm节点短暂停留后，长期为台积电7nm贡献收入的产品只有英伟达的车载芯片Orin X和A100 GPU。如果没有新的增量市场，7nm大概率不会是唯一尴尬的一代，5nm，4nm甚至3nm都很快就会步其后尘。但ChatGPT的横空出世改变了这一点。躲得过英伟达，躲不过台积电今年9月，台媒DigiTimes传来捷报，台积电各制程产能集体回升：6/7nm制程的产能利用率自10月起，有望逐步回到60%以上，4/5nm制程的产能则将回升至80%左右[4]。疯狂下单的除了老客户苹果和高通，还有两个关键角色：英伟达和英伟达的客户。英伟达的热情不难理解，目前追梦大模型的硬通货H100就采用了台积电N4（5nm）工艺，顺便带火了台积电的CoWoS先进封装产能。按照分析师Robert Castellano的测算，一片N4工艺的12寸晶圆价格为13400美元，理论上可以切割86颗H100芯片。如果不考虑生产良率，那么每生产一颗H100，台积电就能获得155美元的收入。但封装一块H100，台积电可以入账723美元。也就是说，每颗H100给台积电带来的收入很可能超过1000美元。同时，AMD的MI300、英特尔的Gaudi 3也都采用了台积电5nm工艺。一直以来，面向AI训练和推理的高性能GPU市场并不算大，但ChatGPT引发了科技公司和云服务商的恐慌性抢购，导致产能不足反而成了限制英伟达的问题。考虑到英伟达敢于把H100按照物料成本直接加个零卖，就算台积电漫天要价，英伟达也有能力照单全收。处境尴尬的7nm则在同一时期等来了关键的替补队员：英伟达的客户。谷歌从2016年开始投入使用的自研AI芯片TPU，就一直交由台积电代工。2015年“内测”阶段的AlphaGo还需要英伟达的显卡训练，到了2016年酣战李世石，就已经换上了自家的TPU。目前，最新的第四代TPUv4就采用了7nm工艺。英国明星初创公司Graphcore的IPU芯片，同样采用了7nm制程，还用上了台积电的WoW硅晶圆堆叠技术。7nm的另一个大客户是特斯拉：2021年8月，马斯克在特斯拉AI Day活动上公布了Dojo ExaPOD超级计算机，内置自研7nm工艺的D1芯片，由台积电代工。Dojo ExaPOD由120个训练模块组成，每一个训练模块包含25块特斯拉自研的D1芯片，总芯片数量达到了3000块，直接让Dojo以1.1 EFLOP的算力，成为全球第五大算力规模的计算机。Dojo负责人Ganesh展示D1芯片，2021 AI Day早在几年前，特斯拉还曾被黄仁勋视为标杆客户。但随着Dojo的问世，两家公司的塑料友谊暴露无遗。一方面，D1芯片是特斯拉为了适配自家产品，专门针对汽车、机器人等应用场景的研发，强调视觉处理等功能。和英伟达的通用GPU相比，制程要求略低，同时不会造成算力的浪费。另一个目的就是省钱，根据摩根士丹利的测算，芯片自研让特斯拉足足省下了65亿美元。时至今日，全球主要的AI芯片中，超过80%都由台积电生产，既有谷歌和英伟达这类老牌列强，也有Graphcore这类初创公司，中国大陆的GPU设计公司，目前也依赖台积电的产能。台积电能照单全收的另一个原因，恐怕也是老对手三星的掉队。虽然三星在每个节点都没落后太多，甚至率先宣布量产了3nm工艺。但由于良率和功耗控制等原因，不仅没等来大客户，反而接连坑哭了高通和英伟达。这也难怪SemiAnalysis在报告里阴阳怪气的说：就连英特尔也能抢走三星的客户了。要知道去年10月，台积电总裁魏哲家在内部沟通时，还罕见地鼓励员工休假。没想到一年过去，订单就挤满了台积电十八厂的N4/N5产线。躲过了英伟达的算力税，终究没躲过台积电的宝刀。","news_type":1,"symbols_score_info":{"AAPL":1,"NVDA":1,"TSM":1,"TWmain":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3396,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":27,"subscribersOnly":false,"subscribersOnlyAccessible":false,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"hasMoreComment":false,"orderType":2}