荷蘭日本上了美國賊船，沒有高端光刻機我們怎麼超車？_風聞

本文原創於微信公眾號：差評  作者：差評君

當大家還沉浸在過年的勁頭裏沒緩過來時，國際上針對中國的圍追堵截，並沒有因為新年而有絲毫放鬆。

 就在前兩天，擋不住美國長期以來的威逼利誘，日本和荷蘭政府已經同意站隊美國一方，共同進一步限制中國半導體發展了。

雖然目前還沒有公佈具體的限制措施和實施時間，但像荷蘭的ASML、日本的尼康、東京電子，這幾個國際上為數不多擁有先進半導體制造工具生產能力的企業，都將擴大對中國的禁售範圍。

而且從目前透露出的消息來看，較大概率確定這次禁售範圍應該是被擴大到了高端 DUV 光刻機（ 28-16nm 先進工藝 ）。

這個製程的芯片主要是用在 Wi-Fi、藍牙、中低端手機處理器裏。

 而且這類光刻機，之前國內公司已經猛買了一波，所以短期內對日常生活影響不會特別大。

其實與日常生活息息相關的各種醫療設備、收銀設備、辦公設備裏的主力軍是 45-28nm 工藝的。

只要這部分產品我們不受限或者自己能造，那就不用太擔心。

不過更多的具體影響，我們還是得等子彈再飛一會兒。

 國內還沒吵起來，國外像 ASML 公司 CEO 温彼得就已經坐不住了，他公開表示了自己的不滿，還説步步緊逼的管制措施，反而會推動中國創造自己的技術。

把 “ 懂事 ” 打在評論裏！這不得借他吉言好好幹一波？

所以問題來了，國內有什麼辦法可以續上或者直接涅槃的？

 眼下最能續上的，應該算是 Chiplet 技術，不過比起工藝，它可能更像一個思路。

在 Chiplet 思路里，最重要的就是先進封裝工藝，關於這部分咱們之前也聊過了，大家可以點擊下方圖片，看看咱們之前寫過的文章。

它最初的概念原型，出自摩爾在 1965 年的那篇著名論文《 Cramming more components onto integrated circuits 》，就是在這篇論文裏，摩爾提出了大名鼎鼎的摩爾定律。

也是在這篇論文裏，摩爾還提了嘴 “ 用較小的功能構建大型系統更為經濟，這些功能是單獨封裝和相互連接的 ” 。

 這不巧了嗎， Chiplet 恰恰是這麼幹的。

我們都知道，隨着晶體管密度越來越大，芯片製造的難度也是越來越高。

所以， Chiplet 技術換了個思路。它把一個大的集成芯片，分成了不同的模塊，把它們分開造好後，再像堆積木一樣，把小芯片拼接起來，最終就能達到和大芯片一樣的效果。

再加上先進封裝工藝，一套組合拳下來，使用 10nm 工藝製造出來的芯片已經可以達到 7nm 芯片的集成度。

 不用在製作工藝上鑽牛角尖，卻實現了接近先進製作工藝的水平，這不就是彎道超車？

除此之外， Chiplet 技術還有更多好處。

要知道，芯片裏的不同模塊，對於製程的需求是不一樣的。有些模塊可能巴不得你上到 1nm ，但有些模塊用 28 nm 也沒問題。

但如果把這倆模塊放一起造，只需要 28nm 的模塊也得被迫用上 1nm 的製程，這不就是純純的浪費？

這就好比是組隊吃火鍋，吃辣的人只能遷就不吃辣的，點個清湯鍋。

而 Chiplet 就像一口鴛鴦鍋，能把大家的需求全都安排上。

不僅如此， Chiplet 技術還能讓每個模塊都用上更合適的材質。

舉個例子，我們手機裏有個射頻芯片，主要管收發信號的，早期的時候因為數據傳輸又少又慢，用硅來當材料也就夠了。

可隨着 4G 、 5G 的大規模應用，飛漲的數據傳輸量和速度讓硅力不從心，所以現在手機裏這部分芯片都把硅換成了磷化銦、氮化鎵之類。

原材料都不一樣，那就沒法做成 1 個集合芯片了，但拆分成兩個獨立芯片，隨之而來的就是功耗、延遲、佔用空間變大等問題。

 而用了 Chiplet 技術，在同一塊芯片用上不同的材質，完全不成問題。

每部分都可以單獨定製調整的優點，讓 Chiplet 技術從產品迭代方面看起來也更有性價比。升級換代某個模塊，總比全部推倒重來要便宜、方便很多吧。

但它也有自己的一些問題，比如你得先保證各方製作的芯粒之間，能夠互聯互通，不然你説你的我幹我的，放一起就是個麻煩。

所以在去年 3 月， Chiplet 技術的高速互聯標準—— UCIe （ Universal Chiplet Interconnect Express ，通用芯粒互聯技術 ）正式推出，也算是初步在芯片封裝層面，統一了度量衡。

UCle 產業聯盟董事會▼

而國內顯然也嗅到了這一機會，就在去年 12 月中，由中國集成電路領域相關企業和專家，共同主導制定發佈了《 小芯片接口總線技術要求 》團體標準。

 雖説如此，但實際上，目前 Chiplet 技術仍舊以國際幾大巨頭為主導，包括 AMD 、三星、蘋果、台積電在內，都創建了自己的 Chiplet 生態系統。

不過呢，相較於芯片製造，國內芯片的封裝市場情況明顯好上不少，像通富微電、長電科技都在積極佈局。

總的來説，在 Chiplet 方向上，我們是跟上了潮流，在未來，也能期待下這個技術發光發熱，只是真指望用 Chiplet 技術進行所有的先進工藝替代，實在有點勉強。

真要突破國外卡你芯片脖子，還得自己能造。所以我們還可以選擇換條賽道。

眼下，確實有種方案擺在面前，那就是光子芯片。

顧名思義，光子芯片傳輸信號的方式，就是用光。

説起來，用光做芯片和用電做芯片，兩個概念的提出時間其實很接近，但是為啥現在全是電子芯片呢？

因為人們找到了 “ 晶體管 ” ，這個和 “ 電 ” 絕佳的配合搭檔，晶體管能很方便地用一個或者多個電壓信號產生另一個信號，這樣成百上千就組成了千變萬化的模擬、數字電路。

 然而在光學領域，人們撓破頭，也沒有找到屬於光的 “ 光晶體管 ” 。

就這樣，光子芯片被塵封了幾十年。

然而， AI 時代的到來，神經網絡的發展，讓光子芯片有了全新的生命。

2017 年，一篇叫《 Deep learning with coherent nanophotonic circuits 》的論文在頂級期刊《 Nature Photonics 》上發表，它論證並實現了光子器件可以直接計算矩陣乘法。

矩陣乘法，就是現在 AI 裏最常用的運算之一。而且越複雜的算法，矩陣乘法的規模越大。

在常規的電子芯片中，要進行矩陣乘法運算會非常複雜，這也是為什麼 AI 算法這麼吃算力， CPU 和 GPU 怎麼進化都不夠用。

但光子芯片經過一組光路模塊之後，天然就能夠實現矩陣乘法，甚至只要增加光路，就能夠實現更大的矩陣乘法。

 所以，拋棄了 “ 光晶體管 ” 這個死衚衕之後，光子芯片竟然在計算領域有了彎道超車的機會。

例如我國的曦智科技，在 2021 年推出的高性能光子計算處理器 PACE ，在一些特定領域已經能夠秒殺市面上的同類電子芯片競品，成為了全球首個實物示範出光子芯片優勢的計算系統。

除此之外，還有個理論上的賽道，碳基芯片。

 碳基芯片目前就是，把芯片裏的硅直接換成石墨烯，工藝啥的統統不用變。

能這麼硬換是因為石墨烯太優秀，石墨烯晶體管的運行速度比硅晶體管快上 5-10 倍，功耗卻只有 1/10 ，還不受摩爾定律的約束。

這樣一來，碳基芯片就能既要又要還要。

也正是因為這些優點，所以 90nm 工藝的碳基芯片性能可以趕上 28nm 的硅基芯片， 28nm 工藝可以等效 7nm ，到了這程度國產的設備已經完全夠用了呀。

這麼一來，脖子都沒了，還卡個屁呀。

雖然碳基芯片目前還在實驗室階段，中外競爭主要體現在論文成果上。

但是，國際上的研究還真不多，相比之下，國內無論是論文發表數量，還是一定條件下的碳基晶圓生產，都存在一定的領先。

但碳基芯片大面積推廣的問題也很多，最最主要問題是，碳納米管的提純太難，都不説石墨烯的製取難度，光是地球上碳的含量都遠遠不如硅。

 而且，現在石墨烯晶圓量產的工藝條件還不成熟，沒辦法進行大規模量產，只能在實驗室裏玩玩。

不僅如此，從硅換成碳，雖然可以直接複用之前的半導體工藝設備，但實際上還是有 10% 的工藝設備需要重新調試改進。

看着是不多，但就半導體工藝環節的體量， 10% 的工藝設備改進足夠大家喝一壺的了。

不過據行業內部人士分析，未來 3-5 年內，難度相對較低的物聯網碳基芯片能實現商用，但手機、電腦裏的則還得等更久一些。

 説了這麼多，理性的看，面對海外逐漸勒緊的芯片卡脖子，在先進工藝老賽道里，除了喊句 “ 加油 ” 、説句 “ 相信 ” ，也沒什麼更多辦法。

可跳出原來的思維定式，不執着於糾結在 7nm 、 5nm 製程這些數字上，反而多想想能不能用 28nm 、 14nm 技術實現 7nm 、 5nm 的性能，不也能贏？

所以像 Chiplet 彎道超車，像光子芯片和碳基芯片這樣換道超車，誰敢説就一定不行呢？

回到現實情況來看，目前可以用來突破卡脖子的新技術裏，還是以 Chiplet 最為現實，可它也是幾個新技術裏中外差距最大的，不過總比死磕光刻機啥的好弄吧，頂一頂，多爭取點時間也挺好的。

後兩種新技術光子芯片和碳基芯片，眼下都是屬於夢想很美好，現實很艱難，未來不確定的狀態。

萬一我們在外部封鎖日益嚴重的情況下，在這兩者裏有了關鍵突破，那就可以上 BGM 了： “ 那年我雙手插兜，不知道什麼叫對手。 ”

圖片、資料來源：

Bloomberg：ASML Says Chip Controls Will Push China to Create Own Technology

Bloomberg：Biden Nears Win as Japan, Dutch Back China Chip Controls

The Economist：Artificial intelligence and the rise of optical computing

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