觀察近十來年的全球半導體業究竟發生了什么?首先映入業內的是定律已經趨緩,尺寸縮小快走到盡頭,以及產業的發展模式稍有所改變,許多頂級的終端客戶,包括蘋果、華為、facebook等開始自已研發芯片,它表明市場需要差異化,另外也反映終端客戶提出更多的要求,目前市場無法滿足它們。
之前是英特爾一家獨大,如今它仍是很大,但是真正沖在前面的是蘋果、華為、高通、三星、Nvidia、AMD、Xilinx等。然而細想起來,如果缺乏臺積電,及ASML的EUV光刻機的支持,全球半導體業會是怎么樣?簡直讓人不敢去想。
臺積電一馬當先
推動半導體業進步由互聯網時代轉向移動時代,手機成為中心,而手機的創新離不開它的基帶處理器、存儲器、RF、CIS及功率電子等芯片的不斷更新,所以臺積電能跟蹤定律,而幫助fabless等實現夢想。它的作用與地位非常穾出。
近期臺積電的成功決不是偶然的,歸納起來有以下諸多方面:
具有張忠謀等卓越的領軍人物
堅持代工模式,以客戶優先
持續的加大研發與投入
全方位發展,如進入先進封裝領域等
2019年它的營收高達347億美元,晶圓產能每月226萬片(8英寸計),平均價格每片高達1,530美元,其中16納米FinFET及以下制程全年占比首次突破50%,達50.7%;其中7納米從2018年第三季開始,營收占比節節攀升,至2019年第四季營收為36億美元占比達35%,2019年7納米的營收高達94億美元,占比達27%。
臺積電從2012年至2019年投入的研發費用高達192億美元,平均每年24億美元,超過聯電、中芯國際、力晶科技、華虹宏力、世界先進五家公司的研發費用總和。
在2018年,臺積電就以261種制程技術,為481個客戶生產了10436種芯片。
臺積電已于2019年試產5nm制程,它的南科18廠產能規劃接近70,000片,囊括主要客戶訂單,包括Apple、海思、AMD、Qualcomm等。從設備商訂單追加情況來判斷,它的5nm與3nm量產都設定在18廠,因此除了既有的5nm產能外,也可能提前將3nm研發計劃同步在18廠進行 。
臺積電會在5納米量產后一年推出5納米加強版(N5+),與5納米制程相較,在同一功耗下可再提升7%運算效能,或在同一運算效能下可再降低15%功耗。N5+制程將在2020年第一季開始試產,2021年進入量產。目標它的5納米營收占全年的10%。
臺積電從原來的晶圓制造代工角色,逐步跨界至封測代工領域(InFO、CoWoS及SoIC等封裝技術),試圖完整實體半導體的制作流程。
EUV光刻
之前對于EUV光刻的成功幾乎很難想象,如今不容置疑已經真的成功。歸結為產業鏈的共同努力及ASML的堅持不懈。
盡管EUV光刻從7納米開始導入,可能在2納米及以下,由于價格奇高而無法再推進下去,但是不可否認,近期半導體業如果沒有EUV技術,至少產業可能發生暫時的減緩。所以EUV光刻技術的成功導入其功不可沒。
格芯首席技術官Gary Patton表示,如果在5nm的時候沒有使用EUV光刻機,那么光刻的步驟將會超過100步,會讓人瘋狂。所以EUV光刻機無疑是未來5nm和3nm芯片的最重要生產工具,未來圍繞EUV光刻機的爭奪戰將會變得異常激烈。因為這是決定這些廠商未來在先進工藝市場競爭的關鍵。
據ASML的年報得知,2016年,他們總共才出貨了四臺EUV光刻機,2017年則交付了10臺EUV系統。而2018年,ASML的EUV光刻機產量可以達到18臺,但到2019年,全年EUV光刻機訂單量達到了62億歐元,總計出貨了26臺EUV光刻機。預計2020年交付35臺,及2021年則會達到45臺到50臺的交付量,是2019年的兩倍左右。
目前的250W光源應用在7nm甚至5nm都是沒問題的,但到了3nm,對光源的功率需求將會達到500W,到了1nm的時候,光源功率要求甚至達到了1KW,這也不會是一個容易的問題。
EUV技術已成功在臺積電,三星等生產線中開始實現量產,由于各種問題仍不少,包括它的掩膜、Pellicle,缺陷檢測及光源功率等,所以EUV技術需要進一步完善。
由于EUV設備的價格每臺約1.5億美元,2019年它的銷售額已上升至108億美元,非常接近于排名第一應用材料公司的110億美元。
結語
今年全球半導體業的發展態勢變得更加撲朔迷離,受新冠疫情的影響,不但中國,如韓國及日本等也可能波及,所以未來半導體業的態勢尚難預料。
從先進工藝制程角度,如邏輯工藝,目前到5納米,預期2022-2023年能達3納米,甚至2納米及以下;DRAM,目前制程達1z納米,約16-15納米,未來采用EUV技術可能達近10納米,而3D NAND,目前量產已達128層,至2025年時有可能超過300層。
半導體業持續不斷的進步,依賴于市場需求上升及產業鏈的共同努力。從尺寸縮小角度定律可能止步,然而在5G,AI,IoT,自動駕駛等市場推動下,產業的自適性提高,產業的生存期仍很長。但是未來的技術,包括SiP,堆壘技術,AI,IoT,及自動駕駛等,挑戰都很大,需要時間的積累。
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