台积电北美技术研讨会，全细节来了！

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当地时间 4 月 23 日，台积电在美国召开 "2025 年北美技术研讨会 "。此次会议台积电介绍了先进技术发展及行业挑战与机遇，重点分析了 AI 驱动的半导体技术更新、先进制程路线图、下一代节点验证及晶体管架构与材料创新，旨在支撑未来智能计算基础设施。

以下为该会议的重点内容。

AI 与半导体市场

根据台积电发布的最新信息，半导体行业正进入一个前所未有的扩张阶段，预计到 2030 年，全球半导体市场规模将达到 1 万亿美元。推动这一增长的最重要因素是高性能计算（HPC）和人工智能（AI）应用的爆发式发展。

上图显示，台积电预测，到 2030 年，HPC/AI 将占全球半导体市场的 45%，成为主导应用平台。其次是智能手机，占 25%；汽车电子占 15%；物联网占 10%；其他领網域占 5%。这种市场结构的变化表明，半导体市场正从以移动设备需求为中心，关键转变为以 AI 和高吞吐量计算工作负载为核心的创新驱动模式。

AI 驱动的应用如何迅速加速对半导体的需求？从数据中心的 AI 加速器开始，这种增长扩展到 AI 个人电腦、AI 智能手机、增强现实 / 虚拟现实（AR/XR）设备，以及更长期的应用，如机器人出租车和人形机器人。这些应用不仅在数量上不断增加，架构复杂度也在不断提升。

具体而言，预计到 2029 年，AI 个人电腦的出货量将达到 2.8 亿台，而 AI 智能手机的出货量最早在 2025 年就有望突破 10 亿部。预计到 2028 年，AR/XR 设备的出货量将达到 5000 万台。

此外，像机器人出租车和人形机器人这样的下一代应用，预计到 2030 年，每年各自将需要 250 万个高性能芯片。这些数据表明，未来的芯片不仅要具备更高的计算性能，还需要在能源效率、系统级集成和封装密度方面取得突破。

台积电认为，这些新兴的 AI 驱动应用将大幅增加芯片的复杂性，对更紧密的集成提出更高要求，并推动制程创新，最终为半导体行业的新一轮增长提供动力。在台积电看来，这是实现 1 万亿美元半导体产业愿景的基本路径。

先进制程技术：N3、N2、A16、A14

目前，台积电的 N3 系列（即 3nm 工艺）已包含已量产的 N3 和 N3E，并计划后续推出 N3P、N3X、N3A 以及 N3C 等版本。

台积电透露，公司计划于 2024 年第四季度开始生产基于性能增强型 N3P（第三代 3 纳米级）工艺技术的芯片。N3P 是 N3E 的后续产品，主要面向需要增强性能并保留 3 纳米级 IP 的客户端和数据中心应用。

台积电的 N3P 是 N3E 的光学微缩工艺，它保留了设计规则和 IP 兼容性，同时在相同漏电流下性能提升 5%，或在相同频率下功耗降低 5% 至 10%，并且对于典型的逻辑、SRAM 和模拟模块混合设计，晶体管密度提升 4%。由于 N3P 的密度增益源于改进的光学器件，它能够在所有芯片结构上实现更好的扩展，尤其有利于大量使用 SRAM 的高性能设计。N3P 现已投入生产，因此该公司目前正在为其主要客户基于该技术开发产品。

与 N3P 相比，N3X 有望在相同功率下将最大性能提高 5%，或在相同频率下将功耗降低 7%。然而，与 N3P 相比，N3X 的主要优势在于它支持高达 1.2V 的电压（对于 3nm 级技术来说，这是极限值），这将为需要它的应用程式（即客户端 CPU）提供绝对最大频率 ( Fmax ) 。Fmax 的代价是：漏电功率高达 250% ——因此，芯片开发人员在构建基于 N3X 且电压为 1.2V 的设计时必须小心谨慎。 N3X 芯片预计将于今年下半年实现量产。

台积电路线图有一些细微的变化。路线图已延长至 2028 年，增加了 N3C 和 A14。N3C 是一个压缩版本，这意味着良率学习曲线已经到了可以进一步优化工艺密度的阶段。

台积电会上披露了其下一代芯片制造工艺的进展。公司预计将在今年下半年开始量产 N2 芯片。这是台积电首次采用全环绕栅极（GAA）纳米片晶体管技术进行生产。

N2（即 2nm 工艺）作为台积电全新的工艺技术，采用了纳米片或环绕栅极设计。相比前代技术，N2 能够在相同功耗下实现 10%-15% 的速度提升，或者在相同速度下降低 20%-30% 的功耗。

与现有的 N3E 工艺相比，N2 工艺的性能提升了 10%-15%，功耗降低了 25%-30%，同时晶体管密度增加了 15%。台积电还透露，N2 的晶体管性能已接近预期目标，256Mb SRAM 模块的平均良率超过 90%。随着 N2 逐渐进入量产阶段，其工艺成熟度也将进一步提高。台积电预计，在智能手机和高性能计算应用的推动下，2nm 技术的流片数量在投产初期将超过 3nm 和 5nm 技术。

此外，台积电继续遵循其技术改进战略，推出了 N2P 作为 N2 系列的延伸。N2P 在 N2 的基础上进一步优化了性能和功耗表现，计划于 2026 年投入生产。在 N2 之后，台积电将进入 A16（即 1.6nm）节点。

A16

A16 工艺的核心技术特点之一是超级电轨架构，也称为背面供电技术。通过将供电网络移至晶圆背面，这种技术能够释放更多正面布局空间，从而提升芯片的逻辑密度和整体效能。据台积电介绍，与 N2P 相比，A16 在相同电压和设计条件下可实现 8%-10% 的性能提升；在相同频率和晶体管数量下，功耗则能降低 15%-20%，密度提升范围为 1.07-1.10 倍。

台积电特别指出，A16 工艺特别适合用于信号路由复杂且供电网络密集的高性能计算（HPC）产品。按照计划，A16 将于 2026 年下半年开始量产。

A14

全新 A14 制程技术的推出是此次研讨会的一大亮点。A14 制程是基于台积电领先业界 N2（2nm）制程的重大进展，基于第二代 GAA 晶体管技术（NanoFLEX 晶体管架构），提供更快计算和更佳能源效率推动人工智能（AI）转型，亦有望增进端侧 AI 功能，强化智能手机等应用。根据规划，A14 预计将于 2028 年开始量产，截至目前进度顺利，良率表现优于预期。

先进封装与系统集成创新

在先进封装领網域，台积电也有多项重要信息公布。

台积电推出了 3DFabric 平台，这是一套全面的 2.5D 和 3D 集成技术，包括 CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate，晶圆上芯片再到基板）、InFO（Integrated Fan-Out，集成扇出）和 SoIC（System on Integrated Chips，集成芯片系统）。这些平台旨在克服传统单片设计的扩展限制，支持基于小芯片的架构、高带宽内存集成和异构系统优化。

左侧是堆叠或芯片级 / 晶圆级集成的选项。SoIC-P 采用微凸块技术，可将间距降至 16 微米。使用无凸块技术（SoIC-X），可以实现几微米的间距。台积电最初采用 9 微米工艺，目前已投入 6 微米量产，并将进一步改进，从而实现类似单片的集成密度。

对于 2.5/3D 集成，有很多选择。晶圆上芯片 ( CoWoS ) 技术既支持常见的硅中介层，也支持 CoWoS-L，后者使用带有局部硅桥的有机中介层实现高密度互连。CoWos-R 则提供纯有机中介层。

集成扇出 ( InFO ) 技术于 2016 年首次应用于移动应用。该平台现已扩展至支持汽车应用。

自 2020 年以来，台积电的晶圆系统集成技术（InFO-SoW）已成功应用于如 Cerebras 和特斯拉等公司的尖端产品中，其中特斯拉的 Dojo 超级计算机所搭载的晶圆级处理器就是这一技术的标志性产物。晶圆级设计通过直接在整片硅晶圆上构建处理器，实现了前所未有的核心间通信速度、性能密度以及能效，然而，其复杂度与成本也相应增加，限制了广泛应用。

还有更新的晶圆系统 ( TSMC-SoW ) 封装。这项技术将集成规模拓展至晶圆级。其中一种是先芯片 ( SoW-P ) 方法，即将芯片放置在晶圆上，然后构建集成式 RDL 将芯片连接在一起。另一种是后芯片 ( SoW-X ) 方法，即先在晶圆级构建中介层，然后将芯片放置在晶圆上。最后一种方法可以实现比标准光罩尺寸大 40 倍的设计。

台积电的 SoIC（集成芯片系统）技术在延续摩尔定律方面发挥了关键作用，它不是通过传统的单片缩放，而是采用基于小芯片的架构，结合高密度 3D 异构集成。作为台积电 3DFabric 平台的基石之一，SoIC 实现了无基板 3D 堆叠，允许不同节点、功能和材料的裸片通过高密度互连进行垂直集成。

台积电提供的图表还展示了当今典型的人工智能加速器应用，该应用通过硅中介层将单片 SoC 与 HBM 存储器堆栈集成在一起。

台积介绍了其它一系列高性能集成解决方案，包括用于 HBM4 的 N12 和 N3 制程逻辑基础裸晶（Base Die）、运用 COUPE 紧凑型通用光子引擎技术的 SiPh 硅光子整合。

特别是在内存集成方面，台积电特别强调了 CoW-SoW 在结合 HBM4（第四代高带宽内存）上的潜力。HBM4 凭借其 2048 位的超宽接口，有望通过与逻辑芯片的紧密集成，解决 AI 及 HPC 工作负载对高带宽、低延迟内存的迫切需求。这种集成方式不仅极大提升了数据传输速度，还有效降低了功耗，为持续增长的计算密集型应用提供了理想的解决方案。

关于功率优化，未来的 AI 加速器可能需要数千瓦的功率，这对封装内的功率传输提出了巨大的挑战。集成稳压器将有助于解决此类问题。台积电开发了一种高密度电感器，这是开发此类稳压器所需的关键组件。因此，单片 PMIC 加上该电感器可以提供 5 倍的功率传输密度（相对于 PCB 级）。

未来应用展望

此外，还有很多创新的应用也需要先进封装技术的支持。

增强现实眼镜就是一个新产品的例子，这类设备需要的组件包括超低功耗处理器、用于 AR 感知的高分辨率摄像头、用于代码存储的嵌入式非易失性存储器 ( eNVM ) 、用于空间计算的大型主处理器、近眼显示引擎、用于低延迟射频的 WiFi/ 蓝牙，以及用于低功耗充电的数字密集型电源管理集成电路 ( PMIC ) 。这类产品将为复杂性和效率设定新的标准。