今天小編分享的科技經驗：台積電北美技術研讨會，全細節來了！，歡迎閱讀。
當地時間 4 月 23 日，台積電在美國召開 "2025 年北美技術研讨會 "。此次會議台積電介紹了先進技術發展及行業挑戰與機遇，重點分析了 AI 驅動的半導體技術更新、先進制程路線圖、下一代節點驗證及晶體管架構與材料創新，旨在支撐未來智能計算基礎設施。
以下為該會議的重點内容。
AI 與半導體市場
根據台積電發布的最新信息，半導體行業正進入一個前所未有的擴張階段，預計到 2030 年，全球半導體市場規模将達到 1 萬億美元。推動這一增長的最重要因素是高性能計算（HPC）和人工智能（AI）應用的爆發式發展。
上圖顯示，台積電預測，到 2030 年，HPC/AI 将占全球半導體市場的 45%，成為主導應用平台。其次是智能手機，占 25%；汽車電子占 15%；物聯網占 10%；其他領網域占 5%。這種市場結構的變化表明，半導體市場正從以移動設備需求為中心，關鍵轉變為以 AI 和高吞吐量計算工作負載為核心的創新驅動模式。
AI 驅動的應用如何迅速加速對半導體的需求？從數據中心的 AI 加速器開始，這種增長擴展到 AI 個人電腦、AI 智能手機、增強現實 / 虛拟現實（AR/XR）設備，以及更長期的應用，如機器人出租車和人形機器人。這些應用不僅在數量上不斷增加，架構復雜度也在不斷提升。
具體而言，預計到 2029 年，AI 個人電腦的出貨量将達到 2.8 億台，而 AI 智能手機的出貨量最早在 2025 年就有望突破 10 億部。預計到 2028 年，AR/XR 設備的出貨量将達到 5000 萬台。
此外，像機器人出租車和人形機器人這樣的下一代應用，預計到 2030 年，每年各自将需要 250 萬個高性能芯片。這些數據表明，未來的芯片不僅要具備更高的計算性能，還需要在能源效率、系統級集成和封裝密度方面取得突破。
台積電認為，這些新興的 AI 驅動應用将大幅增加芯片的復雜性，對更緊密的集成提出更高要求，并推動制程創新，最終為半導體行業的新一輪增長提供動力。在台積電看來，這是實現 1 萬億美元半導體產業願景的基本路徑。
先進制程技術：N3、N2、A16、A14
N3
目前，台積電的 N3 系列（即 3nm 工藝）已包含已量產的 N3 和 N3E，并計劃後續推出 N3P、N3X、N3A 以及 N3C 等版本。
台積電透露，公司計劃于 2024 年第四季度開始生產基于性能增強型 N3P（第三代 3 納米級）工藝技術的芯片。N3P 是 N3E 的後續產品，主要面向需要增強性能并保留 3 納米級 IP 的客戶端和數據中心應用。
台積電的 N3P 是 N3E 的光學微縮工藝，它保留了設計規則和 IP 兼容性，同時在相同漏電流下性能提升 5%，或在相同頻率下功耗降低 5% 至 10%，并且對于典型的邏輯、SRAM 和模拟模塊混合設計，晶體管密度提升 4%。由于 N3P 的密度增益源于改進的光學器件，它能夠在所有芯片結構上實現更好的擴展，尤其有利于大量使用 SRAM 的高性能設計。N3P 現已投入生產，因此該公司目前正在為其主要客戶基于該技術開發產品。
與 N3P 相比，N3X 有望在相同功率下将最大性能提高 5%，或在相同頻率下将功耗降低 7%。然而，與 N3P 相比，N3X 的主要優勢在于它支持高達 1.2V 的電壓（對于 3nm 級技術來說，這是極限值），這将為需要它的應用程式（即客戶端 CPU）提供絕對最大頻率 ( Fmax ) 。Fmax 的代價是：漏電功率高達 250% ——因此，芯片開發人員在構建基于 N3X 且電壓為 1.2V 的設計時必須小心謹慎。 N3X 芯片預計将于今年下半年實現量產。
台積電路線圖有一些細微的變化。路線圖已延長至 2028 年，增加了 N3C 和 A14。N3C 是一個壓縮版本，這意味着良率學習曲線已經到了可以進一步優化工藝密度的階段。
台積電會上披露了其下一代芯片制造工藝的進展。公司預計将在今年下半年開始量產 N2 芯片。這是台積電首次采用全環繞栅極（GAA）納米片晶體管技術進行生產。
N2
N2（即 2nm 工藝）作為台積電全新的工藝技術，采用了納米片或環繞栅極設計。相比前代技術，N2 能夠在相同功耗下實現 10%-15% 的速度提升，或者在相同速度下降低 20%-30% 的功耗。
與現有的 N3E 工藝相比，N2 工藝的性能提升了 10%-15%，功耗降低了 25%-30%，同時晶體管密度增加了 15%。台積電還透露，N2 的晶體管性能已接近預期目标，256Mb SRAM 模塊的平均良率超過 90%。随着 N2 逐漸進入量產階段，其工藝成熟度也将進一步提高。台積電預計，在智能手機和高性能計算應用的推動下，2nm 技術的流片數量在投產初期将超過 3nm 和 5nm 技術。
此外，台積電繼續遵循其技術改進戰略，推出了 N2P 作為 N2 系列的延伸。N2P 在 N2 的基礎上進一步優化了性能和功耗表現，計劃于 2026 年投入生產。在 N2 之後，台積電将進入 A16（即 1.6nm）節點。
A16
A16 工藝的核心技術特點之一是超級電軌架構，也稱為背面供電技術。通過将供電網絡移至晶圓背面，這種技術能夠釋放更多正面布局空間，從而提升芯片的邏輯密度和整體效能。據台積電介紹，與 N2P 相比，A16 在相同電壓和設計條件下可實現 8%-10% 的性能提升；在相同頻率和晶體管數量下，功耗則能降低 15%-20%，密度提升範圍為 1.07-1.10 倍。
台積電特别指出，A16 工藝特别适合用于信号路由復雜且供電網絡密集的高性能計算（HPC）產品。按照計劃，A16 将于 2026 年下半年開始量產。
A14
全新 A14 制程技術的推出是此次研讨會的一大亮點。A14 制程是基于台積電領先業界 N2（2nm）制程的重大進展，基于第二代 GAA 晶體管技術（NanoFLEX 晶體管架構），提供更快計算和更佳能源效率推動人工智能（AI）轉型，亦有望增進端側 AI 功能，強化智能手機等應用。根據規劃，A14 預計将于 2028 年開始量產，截至目前進度順利，良率表現優于預期。
先進封裝與系統集成創新
在先進封裝領網域，台積電也有多項重要信息公布。
台積電推出了 3DFabric 平台，這是一套全面的 2.5D 和 3D 集成技術，包括 CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate，晶圓上芯片再到基板）、InFO（Integrated Fan-Out，集成扇出）和 SoIC（System on Integrated Chips，集成芯片系統）。這些平台旨在克服傳統單片設計的擴展限制，支持基于小芯片的架構、高帶寬内存集成和異構系統優化。
左側是堆疊或芯片級 / 晶圓級集成的選項。SoIC-P 采用微凸塊技術，可将間距降至 16 微米。使用無凸塊技術（SoIC-X），可以實現幾微米的間距。台積電最初采用 9 微米工藝，目前已投入 6 微米量產，并将進一步改進，從而實現類似單片的集成密度。
對于 2.5/3D 集成，有很多選擇。晶圓上芯片 ( CoWoS ) 技術既支持常見的矽中介層，也支持 CoWoS-L，後者使用帶有局部矽橋的有機中介層實現高密度互連。CoWos-R 則提供純有機中介層。
集成扇出 ( InFO ) 技術于 2016 年首次應用于移動應用。該平台現已擴展至支持汽車應用。
自 2020 年以來，台積電的晶圓系統集成技術（InFO-SoW）已成功應用于如 Cerebras 和特斯拉等公司的尖端產品中，其中特斯拉的 Dojo 超級計算機所搭載的晶圓級處理器就是這一技術的标志性產物。晶圓級設計通過直接在整片矽晶圓上構建處理器，實現了前所未有的核心間通信速度、性能密度以及能效，然而，其復雜度與成本也相應增加，限制了廣泛應用。
還有更新的晶圓系統 ( TSMC-SoW ) 封裝。這項技術将集成規模拓展至晶圓級。其中一種是先芯片 ( SoW-P ) 方法，即将芯片放置在晶圓上，然後構建集成式 RDL 将芯片連接在一起。另一種是後芯片 ( SoW-X ) 方法，即先在晶圓級構建中介層，然後将芯片放置在晶圓上。最後一種方法可以實現比标準光罩尺寸大 40 倍的設計。
台積電的 SoIC（集成芯片系統）技術在延續摩爾定律方面發揮了關鍵作用，它不是通過傳統的單片縮放，而是采用基于小芯片的架構，結合高密度 3D 異構集成。作為台積電 3DFabric 平台的基石之一，SoIC 實現了無基板 3D 堆疊，允許不同節點、功能和材料的裸片通過高密度互連進行垂直集成。
台積電提供的圖表還展示了當今典型的人工智能加速器應用，該應用通過矽中介層将單片 SoC 與 HBM 存儲器堆棧集成在一起。
台積介紹了其它一系列高性能集成解決方案，包括用于 HBM4 的 N12 和 N3 制程邏輯基礎裸晶（Base Die）、運用 COUPE 緊湊型通用光子引擎技術的 SiPh 矽光子整合。
特别是在内存集成方面，台積電特别強調了 CoW-SoW 在結合 HBM4（第四代高帶寬内存）上的潛力。HBM4 憑借其 2048 位的超寬接口，有望通過與邏輯芯片的緊密集成，解決 AI 及 HPC 工作負載對高帶寬、低延遲内存的迫切需求。這種集成方式不僅極大提升了數據傳輸速度，還有效降低了功耗，為持續增長的計算密集型應用提供了理想的解決方案。
關于功率優化，未來的 AI 加速器可能需要數千瓦的功率，這對封裝内的功率傳輸提出了巨大的挑戰。集成穩壓器将有助于解決此類問題。台積電開發了一種高密度電感器，這是開發此類穩壓器所需的關鍵組件。因此，單片 PMIC 加上該電感器可以提供 5 倍的功率傳輸密度（相對于 PCB 級）。
未來應用展望
此外，還有很多創新的應用也需要先進封裝技術的支持。
增強現實眼鏡就是一個新產品的例子，這類設備需要的組件包括超低功耗處理器、用于 AR 感知的高分辨率攝像頭、用于代碼存儲的嵌入式非易失性存儲器 ( eNVM ) 、用于空間計算的大型主處理器、近眼顯示引擎、用于低延遲射頻的 WiFi/ 藍牙，以及用于低功耗充電的數字密集型電源管理集成電路 ( PMIC ) 。這類產品将為復雜性和效率設定新的标準。
雖然自動駕駛汽車備受關注，但人形機器人的需求也備受關注。其需要大量先進矽片。而将所有這些芯片集成到高密度、高能效的封裝中的能力也至關重要。
