人工智能是目前最炙手可熱的話題，泡沫非常明顯。然而中美歐日四大央行都瘋狂放水，各種資產泡沫都極為明顯，所以人工智能這個泡沫相對來說也不算很大。人工智能最終還要芯片來承載，軟件和硬件是分不開的。

說到芯片就需要說到晶圓代工行業(yè)，除英特爾和三星外，全球絕大多數(shù)的數(shù)碼類芯片都是晶圓代工廠制造的，華為、高通、蘋果、英偉達、AMD、NXP、谷歌、微軟、IBM這一系列科技領域的巨頭都離不開晶圓代工廠，還包括英特爾。

雖然英特爾先進制程能力絲毫不次于臺積電，然而那只是CPU領域，英特爾收購了FPGA大廠Altera，Altera的FPGA依然是臺積電獨家代工。深度學習及人工智能（AI）是2017年美國消費性電子展（CES）重頭戲之一，英特爾為AI推出的Intel Nervana平臺將在2017年內陸續(xù)推出。英特爾依然要與臺積電合作，Altera Arria 10可程序邏輯閘陣列（FPGA）的深度學習加速卡（DLIA）由臺積電20納米代工，Lake Crest處理器的類神經網路加速平臺由臺積電28納米代工。兩個關鍵的芯片還是由臺積電代工，實際上Xilinx在制程上一直領先Altera，背后原因就是臺積電。臺積電2016年毛利率為50.1%，營業(yè)利潤率為39.9%，凈利率38%，英特爾的毛利率60.9%，營業(yè)利潤率21.7%，凈利率是17.3%。臺積電比英特爾的凈利率高出很多。

晶圓代工行業(yè)的技術含量絲毫不次于芯片設計，甚至高于芯片設計，人工智能芯片由晶圓代工業(yè)者掌控，而非芯片設計者。這就像美國人最早發(fā)明了CCD，然而將其工業(yè)化量產的是索尼，雖然CCD已是昨日黃花，但是全球能量產CCD的只有日本廠家，沒有一個美國廠家能夠量產，這也奠定了日本在CCD數(shù)碼相機時代絕對的霸主地位。

 10納米還是7納米？

為什么數(shù)字芯片需要不斷追隨先進制程？所謂制程納米，是CMOS FET晶體管閘極的寬度，也就是閘長。閘長可以分為光刻閘長和實際閘長，光刻閘長則是由光刻技術所決定的。由于在光刻中光存在衍射現(xiàn)象以及芯片制造中還要經歷離子注入、蝕刻、等離子沖洗、熱處理等步驟，因此會導致光刻閘長和實際閘長不一致的情況。另外，同樣的制程技術下，實際閘長也會不一樣，比如雖然三星也推出了 14nm 制程芯片，但其芯片的實際閘長和 Intel 的 14nm 制程芯片的實際閘長依然有一定差距。

 閘長越短，有兩大好處，一是可以提高晶體管密度，在同樣大小的硅晶圓制造更多的晶體管，需要的運算資源越強，對應的晶體管數(shù)量就越多。英偉達的Xavier Tegra處理器號稱是“全球第一個AI汽車超級芯片”，將采用臺積電16nm FinFET+工藝制造，集成多達70億個晶體管。性能方面，Xavier預計可以達到30 DLTOPS，比現(xiàn)在的Drive PX 2平臺提高50％，同時功耗只有30W。擁有多達八個NVIDIA自主設計的ARMv8-A 64位CPU核心，GPU則會基于下一代“Volta”(伏特)架構，最多512個流處理器，還有基于硬件的視頻流編碼解碼器，最高支持7680×4320 8K分辨率，以及各種IO輸入輸出能力。

英偉達還有一片GTX 1080 TI，同樣采用臺積電16nm FinFET+工藝制造，集成多達120億個晶體管，硅片面積是471平方毫米。英特爾至強E5 2600 V4，引入了14nm工藝，456平方毫米的核心面積里集成了72億個晶體管，相比之下上代22nm Haswell-EP Xeon E5-2600 v3只有56.9億個晶體管，而核心面積達662平方毫米。

英偉達專為深度學習訂做的芯片Tesla P100，則在600平方毫米內集成了150億個晶體管，仍然是臺積電的16nm FinFET+工藝制造，單精度浮點運算能力達9.3TFLOPS。高通的驍龍835則是集成了30億個晶體管，

閘長的短的另一個好處是降低功耗。

電流從 Source（源極）流入 Drain（漏級），Gate（閘極）相當于閘門，主要負責控制兩端源極和漏級的通斷。電流會損耗，而柵極的寬度則決定了電流通過時的損耗，表現(xiàn)出來就是手機常見的發(fā)熱和功耗，寬度越窄，功耗越低。

業(yè)內公認，10納米不是關鍵，關鍵是7納米，10納米只是低功耗過渡工藝，性能上與14納米相差無幾，意義不大，7納米才是關鍵之戰(zhàn)。相關下游業(yè)者也表示，未必會使用10納米產品，如20納米為16納米制程之過渡期產品，反而7納米才是下一代鎖定的主力目標。

從ARM的態(tài)度也能看出7納米才是重點。2016年3月，ARM和臺積電宣布簽訂針對7納米FinFET工藝技術的長期戰(zhàn)略合作協(xié)議，涵蓋了未來低功耗，高性能計算SoC的設計方案。該合作協(xié)議進一步擴展了雙方的長期合作關系，并將領先的工藝技術從移動手機延伸至下一代網絡和數(shù)據(jù)中心。ARM全球執(zhí)行副總裁兼產品事業(yè)群總裁Pete Hutton表示：“現(xiàn)有基于ARM的平臺已展現(xiàn)提升高達10倍運算密度的能力，用以支持特定數(shù)據(jù)中心的工作負載。未來的ARM技術將適用于數(shù)據(jù)中心和網絡基礎設施，并針對臺積電7納米 FinFET進行優(yōu)化，從而幫助我們共同的客戶將行業(yè)最低功耗的架構應用于不同性能要求的領域?！?/span>

ARM當然不是只說說而已，2017年3月21日，ARM在北京宣布推出面向人工智能領域的全新的DynamIQ技術，為AI的多核處理邁出一大步。DynamIQ技術在業(yè)界被稱為是面向未來ARM Cortex-A系列處理器的基礎，代表了多核處理設計行業(yè)的轉折點，其所具有的靈活多樣性將重新定義更多類別設備的多核體驗，覆蓋從端到云的安全、通用平臺。在此背景下，DynamIQ技術能被廣泛應用于汽車、家庭以及數(shù)不勝數(shù)的各種互聯(lián)設備，這些設備所產生的以澤字節(jié)(ZB，一澤字節(jié)大約等于1萬億GB)為計算單位的數(shù)據(jù)會在云端或者設備端被用于機器學習，以實現(xiàn)更先進的人工智能。

針對機器學習(ML)和人工智能(AI)的全新處理器指令集：第一代采用DynamIQ技術的Cortex-A系列處理器在優(yōu)化應用后，可實現(xiàn)比基于Cortex-A73的設備高50倍的人工智能性能，并最多可提升10倍CPU與SoC上指定硬件加速器之間的反應速度。DynamIQ技術為ADAS解決方案帶來更快的響應速度，并能增強安全性，確保合作伙伴能夠設計ASIL-D合規(guī)系統(tǒng)，即使在故障情況下仍然能夠安全運行。

當然這一切都離不開臺積電的7納米。

三星、臺積電、英特爾三方惡戰(zhàn)

道德經有句話，企者不立，跨者不行。還有句話是欲速則不達。三星就是最典型的例子，三星總想跳躍式發(fā)展，超過臺積電。

在十四／十六納米競爭時代，即使三星領先臺積電六個月量產，且有較細的硅間閘（contacted gate pitch，臺積電規(guī)格為九十納米、三星為七十八納米）；但其輸在穩(wěn)定良率、成本控制、產能和布線等方面。而在十納米時代，三星的同步量產，就更無法扭轉這個劣勢。在七納米時代，三星和英特爾應會卷土重來，但敗象仍高。高通會將90%的七納米先進制程訂單，從三星轉回臺積電。

為何臺積電總能在先進制程屢戰(zhàn)屢勝呢？首先也是最重要的一點，臺積電從來不會試圖跳躍式發(fā)展，一步一步來。其次不像其他競爭者，與臺積電無利益沖突的客戶群（蘋果、賽靈思、英偉達、博通／安華高、瑞薩、谷歌、海思、聯(lián)發(fā)科）數(shù)量龐大，不斷地追求先進制程，投入研發(fā)，改善設計規(guī)則，與臺積電共同改善制程良率、降低成本，來加快量產速度；也就是說，臺積電背后有著全球所有最頂尖的IC設計公司在支持。而且臺積電有超過50％產能，已完全折舊、做成熟制程；而且五年折舊的新機器設備，約可使用十五年以上，這樣可提供足夠的現(xiàn)金流，來大量投資初期獲利較差的最先進制程。而三星和英特爾因不具備足夠晶圓客戶，三星和英特爾盡量將舊制程轉換成新制程（機器設備多使用三至五年），并利用主流產品（三星的內存，英特爾的中央處理器）現(xiàn)金流，來補助晶圓代工的投資；因此三星會出現(xiàn)虧損，英特爾的營業(yè)利潤率和凈利率會遠遠落后臺積電。臺積電則使用其優(yōu)異的布線，來微縮芯片尺寸和加快速度，而不是一味追求最小硅間閘和金屬間閘（metal pitch or interconnects），進行可能威脅順利量產的微縮。

英特爾也深知晶圓代工這個領域與臺積電競爭無異于自殺，與臺積電合作是雙贏之路。論制程技術，英特爾當然還是全球第一，不過臺積電與英特爾之間的差距越來越小。在過去14╱16納米競爭時代，盡管英特爾對Altera14納米生產晶圓出貨，落后賽靈思（Xilinx）使用臺積電16納米出貨數(shù)月之久，英特爾還是不斷強調，其14納米同樣晶體管數(shù)量的芯片大小比臺積電16納米小30%以上，并有較佳的速度和耗電表現(xiàn)， 估計英特爾有22%較窄的硅間閘（TSMC’s 90vs. Intel’s 70納米）和19%較小的金屬間距（interconnects, TSMC’s 64 vs. Intel’s 52納米）。到10納米步入量產，臺積電應會足足領先英特爾x86 CPU量產長達半年以上，只是臺積電的芯片還是比英特爾大10-20%左右。

但到了7納米時代，臺積電應會于2018下半年開始量產蘋果手機A12芯片，并足足領先英特爾7納米量產時程超過兩年。換句話說，臺積電有史以來第一次有機會于2020下半年，用5納米強壓英特爾于2021年的7納米量產。 臺積電5納米制程在硅間閘（44納米）、金屬間距（32納米）、同樣數(shù)量晶體管的芯片大小，速度與英特爾7納米不相上下，在耗電表現(xiàn)、穩(wěn)定良率、成本控制、產能和布線等方面，已經略優(yōu)于英特爾。

預計全球晶圓代工市場規(guī)模567億美元，臺積電市場占有率超過50%，而在28納米以下的先進制程市場，臺積電市場占有率超過85%，16納米超過95%。大陸廠家SMIC則遠遠落后臺積電，2016年28納米工藝僅占其總收入的1.6%，而臺積電的28納米及28納米以下工藝所占總收入的比例是54%，2017年1季度更逼近60%。三星在規(guī)模方面不及臺積電的10%。

7納米時代，臺積電的市場占有率可能超過90%。不管你是谷歌還是IBM，人工智能芯片都得看臺積電的臉色。臺積電肯定會優(yōu)先照顧大客戶，像高通，海思，蘋果，聯(lián)發(fā)科這樣出貨量上億的客戶，至于人工智能芯片，得排隊等著。 

人工智能芯片價格會逐漸降低嗎？

半導體硬件需要長期持續(xù)的投入，不是靠收購或挖人能夠建立技術體系的，這需要幾十年的技術積累。

大部分人都以為芯片價格當然是逐漸降低的，2014年以前可以算正確，2014年后就不對了。一是芯片制造這個領域市場集中度越來越高，先進制程領域，基本上由臺積電壟斷。臺積電從不擔心訂單，訂單都排隊數(shù)年，甚至很多愿意提前付全額現(xiàn)金，臺積電會維持產能平衡，并且28納米以下晶圓代工領域，產能擴張非常困難。二是先進工藝帶來了高成本，就像前面所說的英偉達的P100，英偉達聲稱開發(fā)成本高達20億美元。28納米工藝以后，IC設計公司的成本不斷上升。

據(jù)Gartner估算，設計公司開發(fā)一款7納米工藝的芯片，總成本將在2.7億美元左右，差不多是28納米開發(fā)成本的9倍。（注：現(xiàn)在Gartner估算14納米開發(fā)總成本在8000萬美元左右，去年一份報告中估算是2億美元）。開發(fā)成本高了，然而產品的生命周期卻短了，像蘋果的A系列芯片，生命周期不超過3年。這就需要更高的售價來彌補。

芯片制程越先進，產能就越難擴展。

當晶體管閘極寬度縮小至65納米左右時，卻發(fā)現(xiàn)小于193納米波長的光學微影技術相當困難，因此開始把晶圓泡在水中進行微影，這就是液浸微影技術。由于水的折射率高，193納米的光由空氣進入水中，其波長會再度降低，有利微影圖案的真實性。不過，今日晶體管閘極已縮小至20納米左右，比193納米小了約10倍，電路布局圖案印到晶圓上產生非常嚴重的扭曲現(xiàn)象。為解決這問題，便研究利用接近X光波長的極端紫外光來微影，使用的是波長13納米的紫外光，而能大幅改進微影圖案的質量。

極紫外光（EUV）技術能印出極精細高質量的納米級圖形，但曝光速度沒有傳統(tǒng)微影技術快。極端紫外光技術利用雷射光照射真空中熔化的金屬錫，其散射出的光波恰好是13納米。而這種方式產生的光的強度十分微弱，因此曝光時間較傳統(tǒng)微影長，對量產不利。產能提升非常困難，需要非常大的資金投入。EUV光刻機一臺要一億歐元。

內存上漲就表明，先進工藝制程并不會降低價格。

2012年前后大白菜價、2013年大漲價、2014年有所回落、2015年降到低谷、2016年持續(xù)上揚，2017年……。2017年，僅僅用了不到1個月時間，內存整體價格就上漲幅度超18%，漲價之兇猛多年未見了。SSD更瘋狂，小廠家根本拿不到貨。你會說這是短期現(xiàn)象，的確，大幅度上漲是短期現(xiàn)象，但是指望價格下降是別想了，芯片的價格已經是易漲難跌，主要還是產業(yè)集中度越來越高，競爭激烈程度下降了很多，廠家沒有降價的動機。

同時，需求持續(xù)增加，看看英偉達的財報就知道，數(shù)據(jù)中心的收入增幅驚人。再有就是先進工藝良率提升困難，3D NAND已經提出5年了，廠家摸索了也超過3年，但良率依然很低，導致產出有限，因此大幅度上漲就不足為奇了。

中國角色

要衡量一個地區(qū)或國家半導體領域的投入，最簡單的方法莫過于看荷蘭ASML的訂單，荷蘭ASML壟斷了晶圓廠最關鍵的設備光刻機的市場，也只做光刻機。在40納米時代以前，日本的佳能和尼康還有能力生產光刻機，40納米以下就只有ASML能夠做了，完全壟斷了市場。也就是說，你要新建40納米以下的晶圓廠就必須提前（通常要提前半年到一年）向ASML訂貨，全球僅此一家。順便說下，ASML的光刻機是全球最貴的設備，一套EUV光刻機要價一億歐元。一套EUV光刻機的大小大約是一套60平米的一室一廳的體積。

上圖為ASML 在2017年1月手中訂單的地區(qū)分布狀況，可以看出中國市場所占比例甚微。中國半導體領域高達數(shù)千億的投資，似乎還沒有投到關鍵點上。