要點:
OpenAI首款自研芯片將採用台積電A16工藝，計劃在2026下半年量產。這是台積電目前已揭露的最先進制程節點，也是台積電邁入埃米制程的第一步。隨著競爭對手的增加，未來即便是像英偉達/AMD這樣的強者，也需要在全球范圍內應對無數強敵的挑戰。
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2nm的時代還沒來，預計2026年量產的1.6nm/納米已經引起市場的巨大轟動。近日，除了蘋果照例預定台積電A16首批產能，OpenAI也加入了台積電A16產能的首發名單中。
蘋果和 OpenAI，兩個劃時代的巨頭企業正在展開了一場關於台積電A16首批產能的科技競賽。這場競賽不僅體現了這兩家公司對最先進芯片技朮的渴望，也預示着未來科技發展的重大轉變。而如今OpenAI首顆自研芯片的推出，將可能打破英偉達、AMD在AI芯片領域的“壟斷”地位。
首發台積電A16工藝
據相關資料顯示，台積電/TSMC計划開發一款專為OpenAI的Sora視頻模型定制的A16“埃米級”制程芯片，旨在提升Sora的視覺生成能力。簡要科普一下，1埃米等於1納米的十分之一。在目前半導體制造已突破2納米制程之后，“埃米”成為了全球領先芯片廠商的新競技場。
A16芯片將釆用下一代奈米片/Nanosheet晶體管技朮，結合了環繞柵極/GAAFET納米片晶體管，并引入了超級電軌/Super Power Rail，簡稱SPR技朮。SPR是一種創新的背面供電解決方案，是業界首創的技朮。通過將電源網絡移至晶圓背面，SPR釋放了前表面的信號網絡空間，從而實現了最佳的密度和芯片性能。因此，A16特別適合需要復雜信號路由和密集電源網絡的高性能計算/HPC產品。
隨着晶體管面積的不斷縮小、密度的增加以及堆疊層數的增長，供電和數據傳輸的復雜性也顯著提升。為了有效供電并傳輸數據，需要穿越10至20層堆疊，大大增加了線路設計的復雜程度。
事實上，台積電并不是唯一一家正在研發背面供電技朮的生產商
除了超級電源軌/SPR技朮之外，其他類似的技朮還包括英特爾的PowerVia和比利時微電子研究中心/Imec的埋入式電源軌/Buried Power Rail，簡稱BPR。BPR是最早出現的解決方案之一，它通過在晶圓背面布置電源傳輸網絡，然后利用納米TSV/硅通孔將邏輯單元的電源軌連接到電源。這種設計既可以擴展某些區域，又不會顯著增加生產復雜性。相比之下，英特爾的PowerVia技朮將電源直接連接到單元或晶體管的接觸點，這種方法效果更佳，但生產過程更為復雜和昂貴。
台積電的方案被稱為背面電源傳遞網絡/BSPDN，它將背面電源網絡直接連接到每個晶體管的源極和漏極。台積電表示，這種技朮在領域內是最有效的，但生產過程極其復雜且成本高昂。原計划BSPDN首次應用於N2P制程，但由於技朮復雜性，最終在N2P中被移除，改為在A16中首次亮相。通過BSPDN技朮，A16將成為台積電在2026至2027年間的關鍵性能節點，這不僅僅是N2P的技朮演進，而是全新的技朮突破。
得益於超高密度電源網絡的設計，A16能夠將電源網絡轉移至晶圓背面，釋放出更多前表面空間，從而顯著提升邏輯密度和計算性能。與N2P制程相比，A16的芯片密度提升了1.10倍，在相同工作電壓下，速度提高了8%至10%。同時，在相同速度下，功耗降低了15%至20%。
雖然A16的生產尚未開始，但首批下單客戶已經曝光。蘋果公司已預定了台積電的首批A16產能，而OpenAI也因其自研AI芯片的需求預定了這一產能。這些訂單預示着A16將成為未來技朮發展的重要里程碑。
A16芯片是台積電目前已揭露的最先進制程節點，也是台積電邁入埃米制程的第一步
台積電不僅提升了晶體管密度，還引入了最新的納米片晶體管技朮和背面電力傳輸系統，這將理論上顯著提升芯片的性能和能效。換句話說，這些進展可能會將AI芯片推向新的高度，甚至引發一場技朮革命。
根據計划，OpenAI的ASIC芯片預計將逐步在台積電的3納米制程和后續的A16制程中生產。A16制程預計將於2026年底開始量產，2027年推出市場，而OpenAI已經預訂了相應的產能。這不僅是為了搶占市場先機，更是對未來AI計算的戰略布局。
OpenAI與蘋果爭奪台積電A16制程的首批產能，實際上反映了整個科技行業對AI硬件需求的高度關注。這不僅突顯了AI計算需求的迅速增長，也標志着AI硬件正逐步成為科技行業的核心競爭力。
在這個競爭激烈的新領域，誰能率先掌握最先進的芯片技朮，誰就能在未來獲得更多優勢。近年來，不少科技巨頭紛紛推出自身的AI芯片，如谷歌在今年4月推出Tensor G4，蘋果預定台積電A16首批產能，再到如今OpenAI也推出首款AI芯片，背後多種力量的崛起或許在不久的將來，可能動搖英偉達、AMD作為芯片巨頭的“壟斷”地位。
或改變全球芯片格局？
根據知名市場研究機搆Gartner在5月底發布的報告，2023年全球AI芯片銷售收入已達到536億美元，預計2024年將同比增長33%，達到710億美元，并在2025年增長至920億美元。
AI芯片銷售收入的增長主要受到對邊緣計算需求激增的推動，特別是在手機、PC、物聯網設備以及自動駕駛系統等領域。此外，AI芯片在數據中心的進一步應用也極大地推動了市場增長。
在AI芯片領域，英偉達/NVIDIA無疑是行業的領軍者。今年上半年，英偉達推出了全新的Blackwell B200平台，成為有史以來最強大的AI芯片，顯著提升了AI訓練和推理性能。盡管Blackwell B200的出貨時間將從今年10月推遲到明年初，英偉達的GPU仍然主導着全球AI芯片市場，尤其是在數據中心和高性能計算領域。
與此同時，AMD也不甘示弱。2024年上半年，AMD的MI300X開始大規模出貨，其推理性能超越了部分英偉達產品。盡管在AI芯片市場份額上仍無法與英偉達相比，但AMD的產品和市場表現已經足以引起廣泛關注。
而在中國市場，寒武紀和華為昇騰的表現也不容小覷
寒武紀即將發布的思元590芯片據稱在性能上有了顯著提升，直接與英偉達A100競爭，并計划在今年內開始量產。盡管寒武紀仍需縮小與英偉達的差距，并且今年上半年的財報顯示其營收僅為6477萬元，同比下降了43.42%，但該公司的市值自去年以來一直在上漲。這主要是因為外界看好寒武紀在AI芯片領域的技朮積累以及國產替代的潛力。
另一方面，華為的昇騰AI芯片在國內市場表現強勁，已經被大量中國公司釆購。華為之前推出的昇騰910B芯片被認為與英偉達A100相當，而預計今年10月出貨的昇騰910C則將直接對標當前主流的英偉達H100，有望進一步鞏固華為在中國AI芯片市場的領先地位。
2024年上半年，AI芯片市場依然風云變幻。英偉達和AMD在海外市場上展開了激烈的競爭，雙方都在不斷推陳出新，力圖在全球范圍內爭奪更多市場份額。但與此同時，全球范圍內不同企業也開始嶄露頭角，紛紛在市場上逐步擴大影響力，通過技朮突破和市場布局，力圖在競爭中脫穎而出。
在這個AI芯片的戰場上，英偉達和AMD不僅要面對彼此的激烈競爭，還需要應對來自新興競爭者的壓力。前者雖然以其強大的市場地位和技朮領先性占據了優勢，但它也必須不斷創新，以應對來自各方的挑戰。
AI芯片的競爭就像一場沒有終點的馬拉松。每個參與者都在奮力奔跑，試圖占領更多的市場份額。即便是像英偉達/AMD這樣的強者，也需要在全球范圍內應對無數強敵的挑戰。小規模參數模型的發展確實為不少AI芯片廠商提供了一個迎頭趕上的機會，但這條路上依然充滿了挑戰和不確定性。只有那些不斷進行技朮創新、勇於迎接挑戰的廠商，才能在這場AI芯片之爭中脫穎而出，贏得未來科技發展的主導地位。
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