要点:
OpenAI首款自研芯片将采用台积电A16工艺，计划在2026下半年量产。这是台积电目前已揭露的最先进制程节点，也是台积电迈入埃米制程的第一步。随着竞争对手的增加，未来即便是像英伟达/AMD这样的强者，也需要在全球范围内应对无数强敌的挑战。
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2nm的时代还没来，预计2026年量产的1.6nm/纳米已经引起市场的巨大轰动。近日，除了苹果照例预定台积电A16首批产能，OpenAI也加入了台积电A16产能的首发名单中。
苹果和OpenAI，两个划时代的巨头企业正在展开了一场关于台积电A16首批产能的科技竞赛。这场竞赛不仅体现了这两家公司对最先进芯片技术的渴望，也预示着未来科技发展的重大转变。而如今OpenAI首颗自研芯片的推出，将可能打破英伟达、AMD在AI芯片领域的“垄断”地位。
首发台积电A16工艺
据相关资料显示，台积电/TSMC计划开发一款专为OpenAI的Sora视频模型定制的A16“埃米级”制程芯片，旨在提升Sora的视觉生成能力。简要科普一下，1埃米等于1纳米的十分之一。在目前半导体制造已突破2纳米制程之后，“埃米”成为了全球领先芯片厂商的新竞技场。
A16芯片将釆用下一代奈米片/Nanosheet晶体管技术，结合了环绕栅极/GAAFET纳米片晶体管，并引入了超级电轨/Super Power Rail，简称SPR技术。 SPR是一种创新的背面供电解决方案，是业界首创的技术。通过将电源网络移至晶圆背面，SPR释放了前表面的信号网络空间，从而实现了最佳的密度和芯片性能。因此，A16特别适合需要复杂信号路由和密集电源网络的高性能计算/HPC产品。
随着晶体管面积的不断缩小、密度的增加以及堆叠层数的增长，供电和数据传输的复杂性也显著提升。为了有效供电并传输数据，需要穿越10至20层堆叠，大大增加了线路设计的复杂程度。
事实上，台积电并不是唯一一家正在研发背面供电技术的生产商
除了超级电源轨/SPR技术之外，其他类似的技术还包括英特尔的PowerVia和比利时微电子研究中心/Imec的埋入式电源轨/Buried Power Rail，简称BPR。 BPR是最早出现的解决方案之一，它通过在晶圆背面布置电源传输网络，然后利用纳米TSV/硅通孔将逻辑单元的电源轨连接到电源。这种设计既可以扩展某些区域，又不会显著增加生产复杂性。相比之下，英特尔的PowerVia技术将电源直接连接到单元或晶体管的接触点，这种方法效果更佳，但生产过程更为复杂和昂贵。
台积电的方案被称为背面电源传递网络/BSPDN，它将背面电源网络直接连接到每个晶体管的源极和漏极。台积电表示，这种技术在领域内是最有效的，但生产过程极其复杂且成本高昂。原计划BSPDN首次应用于N2P制程，但由于技术复杂性，最终在N2P中被移除，改为在A16中首次亮相。通过BSPDN技术，A16将成为台积电在2026至2027年间的关键性能节点，这不仅仅是N2P的技术演进，而是全新的技术突破。
得益于超高密度电源网络的设计，A16能够将电源网络转移至晶圆背面，释放出更多前表面空间，从而显著提升逻辑密度和计算性能。与N2P制程相比，A16的芯片密度提升了1.10倍，在相同工作电压下，速度提高了8%至10%。同时，在相同速度下，功耗降低了15%至20%。
虽然A16的生产尚未开始，但首批下单客户已经曝光。苹果公司已预定了台积电的首批A16产能，而OpenAI也因其自研AI芯片的需求预定了这一产能。这些订单预示着A16将成为未来技术发展的重要里程碑。
A16芯片是台积电目前已揭露的最先进制程节点，也是台积电迈入埃米制程的第一步
台积电不仅提升了晶体管密度，还引入了最新的纳米片晶体管技术和背面电力传输系统，这将理论上显著提升芯片的性能和能效。换句话说，这些进展可能会将AI芯片推向新的高度，甚至引发一场技术革命。
根据计划，OpenAI的ASIC芯片预计将逐步在台积电的3纳米制程和后续的A16制程中生产。 A16制程预计将于2026年底开始量产，2027年推出市场，而OpenAI已经预订了相应的产能。这不仅是为了抢占市场先机，更是对未来AI计算的战略布局。
OpenAI与苹果争夺台积电A16制程的首批产能，实际上反映了整个科技行业对AI硬件需求的高度关注。这不仅突显了AI计算需求的迅速增长，也标志着AI硬件正逐步成为科技行业的核心竞争力。
在这个竞争激烈的新领域，谁能率先掌握最先进的芯片技术，谁就能在未来获得更多优势。近年来，不少科技巨头纷纷推出自身的AI芯片，如谷歌在今年4月推出Tensor G4，苹果预定台积电A16首批产能，再到如今OpenAI也推出首款AI芯片，背后多种力量的崛起或许在不久的将来，可能动摇英伟达、AMD作为芯片巨头的“垄断”地位。
或改变全球芯片格局？
根据知名市场研究机构Gartner在5月底发布的报告，2023年全球AI芯片销售收入已达到536亿美元，预计2024年将同比增长33%，达到710亿美元，并在2025年增长至920亿美元。
AI芯片销售收入的增长主要受到对边缘计算需求激增的推动，特别是在手机、PC、物联网设备以及自动驾驶系统等领域。此外，AI芯片在数据中心的进一步应用也极大地推动了市场增长。
在AI芯片领域，英伟达/NVIDIA无疑是行业的领军者。今年上半年，英伟达推出了全新的Blackwell B200平台，成为有史以来最强大的AI芯片，显著提升了AI训练和推理性能。尽管Blackwell B200的出货时间将从今年10月推迟到明年初，英伟达的GPU仍然主导着全球AI芯片市场，尤其是在数据中心和高性能计算领域。
与此同时，AMD也不甘示弱。 2024年上半年，AMD的MI300X开始大规模出货，其推理性能超越了部分英伟达产品。尽管在AI芯片市场份额上仍无法与英伟达相比，但AMD的产品和市场表现已经足以引起广泛关注。
而在中国市场，寒武纪和华为升腾的表现也不容小觑
寒武纪即将发布的思元590芯片据称在性能上有了显著提升，直接与英伟达A100竞争，并计划在今年内开始量产。尽管寒武纪仍需缩小与英伟达的差距，并且今年上半年的财报显示其营收仅为6477万元，同比下降了43.42%，但该公司的市值自去年以来一直在上涨。这主要是因为外界看好寒武纪在AI芯片领域的技术积累以及国产替代的潜力。
另一方面，华为的升腾AI芯片在国内市场表现强劲，已经被大量中国公司釆购。华为之前推出的升腾910B芯片被认为与英伟达A100相当，而预计今年10月出货的升腾910C则将直接对标当前主流的英伟达H100，有望进一步巩固华为在中国AI芯片市场的领先地位。
2024年上半年，AI芯片市场依然风云变幻。英伟达和AMD在海外市场上展开了激烈的竞争，双方都在不断推陈出新，力图在全球范围内争夺更多市场份额。但与此同时，全球范围内不同企业也开始崭露头角，纷纷在市场上逐步扩大影响力，通过技术突破和市场布局，力图在竞争中脱颖而出。
在这个AI芯片的战场上，英伟达和AMD不仅要面对彼此的激烈竞争，还需要应对来自新兴竞争者的压力。前者虽然以其强大的市场地位和技术领先性占据了优势，但它也必须不断创新，以应对来自各方的挑战。
AI芯片的竞争就像一场没有终点的马拉松。每个参与者都在奋力奔跑，试图占领更多的市场份额。即便是像英伟达/AMD这样的强者，也需要在全球范围内应对无数强敌的挑战。小规模参数模型的发展确实为不少AI芯片厂商提供了一个迎头赶上的机会，但这条路上依然充满了挑战和不确定性。只有那些不断进行技术创新、勇于迎接挑战的厂商，才能在这场AI芯片之争中脱颖而出，赢得未来科技发展的主导地位。
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