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臺積電:云、管、端技術創新,端側AI將是絕佳機會

晶芯觀察 ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:黃晶晶 ? 2025-12-22 09:29 ? 次閱讀
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電子發燒友網報道(文/黃晶晶)在日前舉行的2025集成電路發展論壇(成渝)暨三十一屆集成電路設計業展覽會(ICCAD-Expo2025)上,臺積電(中國)總經理羅鎮球在接受包括電子發燒友網在內的行業媒體采訪時表示,人工智能的崛起正引領半導體行業迎來新一輪爆發式增長,為滿足 AI 應用的多元化需求,臺積電在云、管、端三大領域同步開啟技術競技與創新布局。

圖:臺積電(中國)總經理羅鎮球


在云端,技術突破聚焦于先進工藝與先進封裝兩大方向。工藝層面持續向更精密節點邁進,3 納米、2 納米技術快速落地,并繼續推進。封裝領域則發力堆疊技術,將多顆系統級芯片SoC與高帶寬內存HBM等組件集成封裝,提升云端算力的密度與效率,適配大規模AI計算需求。

在管側,硅光子技術成為核心攻關方向。通過該技術優化從交換機到服務器、再到算力芯片CPU的傳輸鏈路,既能大幅提升數據傳輸速度,又能有效降低傳輸功耗,為 AI 數據的高速流轉搭建高效通道。

在端側,特殊工藝的創新迭代成為關鍵抓手。一方面,存儲工藝實現突破,嵌入式閃存止步于28 納米的技術瓶頸被打破,相關產品已實現規模化生產。另一方面,面向消費端與物聯網場景的技術持續升級,針對手機相機等高頻應用的新型邏輯技術,進一步豐富終端產品的功能指標。同時,面向 AIoT 場景的超低功耗工藝取得進展,基于N6e、N4e等工藝的芯片電壓降至 0.4 伏左右,相較傳統0.8 伏的電壓標準功耗大幅降低,再結合低漏電設計,充分滿足端側設備的省電需求。

羅鎮球表示,當前大模型已進入落地關鍵階段,核心趨勢是向智能邊緣延伸,而中國龐大的市場規模與民眾對新應用的接受度,為AI 賦能邊緣端創造巨大潛力。聚焦端側產品開發是當前最優發展路徑,而若能覆蓋端側推理功能,則將進一步強化產品的實用性與競爭力,加速AI在消費電子、AIoT 等各類終端場景的規模化落地。

臺積電作為行業領軍者,通過全棧技術布局持續突破,不僅鞏固先進工藝優勢,更在封裝、傳輸、特殊工藝等多領域全面發力。

具體來看,在先進晶圓制造工藝方面,羅鎮球表示3納米是最終也是最優異的FinFET技術,臺積電圍繞3納米技術打造了6 種細分工藝,精準適配不同應用場景。N3E 早年間已批量應用于HPC和AI產品,N3P經優化后于去年第四季度啟動生產,接替N3E。N3X主打高速性能,適配高速計算與 CPU 領域,N3A將拓展至汽車電子,而 N3C 則以高性價比為核心,滿足成本敏感型產品需求,全方位覆蓋客戶多元化訴求。

封裝與傳輸技術領域,臺積電持續突破性能瓶頸。臺積電的SoIC直接芯片堆疊技術不斷升級,將傳統9微米的 Bond pitch縮減至6微米,未來更將Bond pitch 縮減至3微米 ,預計 2023 年至 2028 年間連接密度可提升20 倍。

硅光子技術方面,通過逐步將EIC與PIC連接并集成光纖,后續將其搭載于PCBSubstrate乃至Interposer,最終實現電源效率提升 15 倍、時延縮短至原來的 1/20,有效破解 AI 算力提升中Switch與XPU間的連接瓶頸,為數據高速傳輸提供支撐。

同時,臺積電深耕多元特殊工藝平臺。超低功耗工藝從 55納米 的 0.9V 逐步迭代,歷經 40納米(0.7V)、22納米(0.6V),目前已降至 0.4V,搭配低漏電技術,其漏電僅為普通版本1/10,成為 AIoT 產品的理想選擇。

汽車電子工藝方面,N7A、N5A 已實現批量生產,N3A 正穩步研發中,每一代產品在同等功耗下速度可提升15%-20%,未來3納米將持續優化,滿足汽車電子對可靠性的嚴苛要求。
在新型存儲與傳感器技術上,臺積電突破嵌入式閃存(eFlash)止步 28納米的技術限制,推出RRAM 與MRAM 兩種新型非易失性存儲工藝。二者在耐久性、數據保留、寫入速度及與邏輯工藝的兼容性上均優于傳統 eFlash。兩相比較,MRAM 在耐久性、數據保留和寫入速度上更具優勢,RRAM 則在工藝復雜度與抗磁干擾性上表現更佳,目前已在 28納米、22納米節點落地并持續向下推進。傳感器領域的橫向溢流整合電容LOFIC(Lateral Overflow Integrated Capacitor)工藝,通過在每個像素中增設專屬小電容器,強化光子儲存能力,大幅提升動態范圍與解析度。

面向未來,臺積電將以先進晶圓制造、先進封裝、硅光子技術為核心,搭配超低功耗、汽車電子、新型存儲及 CIS 傳感器等多元應用平臺工藝,持續提供全方位技術支持,加速全球客戶創新,助力半導體行業在AI 驅動下實現高速成長,穩步邁向2030年全球半導體營業額超1萬億美元的目標。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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