AI芯片路线图：3张图表和7大影响

本文作者：李笑寅

来源：硬AI

隔夜美股市场，半导体巨头台积电盘中市值站上1万亿美元，台股股价也在周一创下历史新高，显示市场对高端芯片尤其是AI芯片的需求依然旺盛。

7月8日，投行Bernstein分析师Mark Li、Stacy A. Rasgon等人发布研报，总结了到2027年的AI芯片技术变革路线图，并就设计架构、晶圆节点、HBM和高级封装这四个领域进行了分析，并讨论了其可能带来的影响。

AI芯片加速迭代，英伟达或成最大赢家

Bernstein认为，AI芯片将加速发展，尤其是英伟达已经将迭代速度加快到“一年一更”。

技术路线图一显示，英伟达从Blackwell到Rubin的飞跃性变化，包括架构、节点、HBM和封装在大约1年内全部改变 ——节点从N4到N3，HBM从3E到4，封装尺寸从更小（单个CoWoS晶圆容纳16个B100/B200）到更大（单个CoWoS晶圆上容纳高个位数到10个Rubin）。

此外，英伟达HBM从8hi/192GB升级到12hi/288GB的更新将在6个月内完成。

相比之下，AMD的步伐要稍慢一些：MI325X约比MI300X晚一年推出，并且只会升级内存；到2025年，MI350X将主要升级到N3节点，但内存和容量保持不变，仍为HBM3E 288GB。

报告指出，这将带来第一个影响：随着AI芯片加速迭代，英伟达相较于其他厂商的领先优势将进一步扩大。

第二个影响是，CPU与GPU整合、内存和逻辑整合的趋势。 比如英伟达就在其GB200中集成了CPU和GPU，帮助其基于Arm的CPU利用GPU领域的领先优势。

技术路线图三显示，为了进一步推动数据传输的发展，HBM4可能会开始提供基础芯片基础上的客户定制服务，由于其基础裸片（逻辑裸片）定制化需要更长的生产周期，因此在HBM内部进行逻辑和存储的整合或许会成为一大趋势。

台积电的先进封装优势料将延续

报告指出，台积电的技术优势仍将延续下去，从CoWoS-S发展到CoWoS-L。

据悉，CoWoS-S整个中间件都使用硅，而CoWoS-L仅在密集金属线穿过的区域使用硅作为“桥梁”，其余部分则用模塑化合物代替。

报告预计，未来几乎所有的AI芯片都将使用台积电的CoWoS进行封装 ，预计客户下一步将拓展至微软（部分通过Marvell）和Meta（通过博通）。这也将带来第三大影响：随着技术的不断进步和客户群的不断扩大，台积电在先进封装领域的领先地位即使不会扩大，也会保持下去。

第四，希望三星能及时跟上HBM3E的步伐。目前，三星尚未宣布其HBM3E的认证，特别是获得英伟达的认证。

报告认为，尽管三星在HBM3E的起步较晚，但HBM3E的窗口期仍将为三星提供追赶的机会。英伟达在2025年的几乎所有芯片以及2026年其他厂商的芯片，很可能仍将使用HBM3E。

键合技术需求前景乐观、ASIC市场扩张

随着节点过渡的持续，报告预计，AI将使N2成为一个“超级节点”，但这低估了产量和成本负担——随着水平扩大，先进封装奖变得越来越困难——这使得键合技术、尤其是混合键合技术，在垂直堆叠领域中变得至关重要。

Bernstein对键合技术的长期前景持结构性乐观态度。 报告认为第五点影响即为：AI芯片和其他相关应用（晶圆到晶圆、芯片到晶圆或芯片到芯片）将带来更大的键合技术市场，

第六，面板级封装 (PLP) 比晶圆级封装更能横向扩展封装 ，因前者能保证更好的水平可扩展性，但这一变革需努力，所需时间可能要比预期的久。

报告认为，三星拥有晶圆和面板，并正试图通过PLP创造领先优势，在这方面应该比英特尔和台积电更有优势。

最后，对于ASIC芯片提供商而言，AI芯片的激增将吸引新的进入者，同时也将极大地拓展市场。

报告表示，受市场增长的吸引，许多公司正在进入ASIC（高性能专用集成电路）芯片领域，因其硬件规格更为简单，同时在工作效率和成本上也具有优势，被视作GPU可行的替代品，包括亚马逊、微软、Meta在内的科技巨头都在开发ASIC芯片。

不过，由于ASIC芯片的受众大多是互联网公司或过去没有太多经验的公司，他们需要ASIC服务供应商帮助开发定制芯片。

报告指出，目前博通在这一领域明显处于领先地位，其收入高达数十亿美元，客户包括谷歌、Meta等，此外，因在SerDes IP和先进节点封装方面技术能力较强，联发科也具备一定竞争力。

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三星最新芯片路线图：工艺、封装和存储

早前，三星举办了代工论坛。

对于三星来说，举办此类活动的关键在于重新调整行业对该公司竞争力和产能的预期。很难不注意到合作伙伴在为其最新和最出色的 AI 芯片选择竞争对手时，三星希望从 AI 初创公司、汽车客户、智能手机等众多高性能设计中获得支持，并且该公司拥有对电源、高压和 RF 解决方案至关重要的大量传统工艺节点基础。

三星在此次活动中发布的重点是其 SF2Z 工艺节点的路线图。其中，“SF”代表三星代工厂，“2”代表 2nm 级，Z 代表背面供电。SF2Z 将是集成该代 Gate-All-Around 技术（三星称之为 MBCFET）的节点，然后是 BSPDN，以提高性能和能效。

在本文，我们将会深入讨论一些细节，但这里的关键日期是 2027 年——三星预计将在 SF2Z 时进行量产。这将是在该公司量产许多其他 SF2 级节点之后。SF1.4，也就是更早的节点，也将于 2027 年开始风险生产。

三星代工厂：扩张

鉴于《CHIPS法案》资金将流向三星，确定三星设施所在地至关重要。三星的大部分传统和前沿技术都位于韩国，分布在三个城市：

器兴，6号线，65nm-350nm：传感器，电源IC器兴，S1 线，8nm：智能手机、数据中心、汽车华城，S3线，3nm-10nm平泽 S5 线 1 期 + 2 期平泽S5号线三期建设中

三星在美国也有两个工厂：

奥斯汀（德克萨斯州），S2 线，14nm-65nm：智能手机、数据中心、汽车泰勒（德克萨斯州），宣布新建 4 座晶圆厂，可容纳 10 座。将包括 SF2、SF4、FDSOI、封装

三星目前的封装设施位于韩国，但同时也拥有全球 OSAT 合作伙伴的巨大影响力。泰勒的扩张计划将成为该公司在韩国境外进行的最大规模扩张，计划为任何美国企业提供现场全面运营，而无需借助亚洲。

制造技术路线图

与其他代工厂一样，三星依靠一系列主要的系列工艺节点，从中衍生出许多变体。在这种情况下，主节点是 SF4 和 SF2。

SF4 系列：FinFET

2021：SF4E（E = Early）2022 年：SF42023 年：SF4P（P = Performance, for Smartphone）2024 年：SF4X（X = Extreme, for HPC/AI）2025 年：SF4A、SF4U（Automotive, U = Ultr）

三星的 SF4 仍然是 FinFET 节点，事实证明，在智能手机芯片组和大量想要尖端技术的 AI 初创公司中，它非常受欢迎。SF4P 主要针对智能手机领域，泄漏比 SF4 低，而 SF4X 则是大多数 AI 和 HPC 用户最终会选择的产品。对于任何在 2024/2025 年寻找中端 GPU 的人来说，如果它们采用三星制造，那么 SF4X 是您的最佳选择。

由于汽车节点要求更高，三星通常会推出其技术的汽车专用版本，这就是 SF4A 的作用所在。SF4U，虽然被称为 Ultra，但旨在成为 SF4P 的更高价值版本，展示了针对智能手机芯片组制造商的更高端战略，这些制造商希望获得节点改进的好处，但同时又具有略微更大的余量和有效生产。

SF2 系列：MCBFET (GAA)

2022 年：SF3E2024 年：SF32025 年：SF22026 年：SF2P、SF2X2027 年：SF2A、SF2Z

所以这可能会有点令人困惑。三星代工厂宣布，它是第一个使用 SF3E 节点生产 GAA 技术的公司——恰当地命名为“early”。据我们所知，虽然自 2022 年以来已投入量产，但它纯粹是一个内部节点，旨在帮助开发该技术。英特尔直到 2025 年的 20A/18A 节点才会推出 GAA，而台积电也在考虑在类似的时间范围内推出 N2。这两家公司都希望迅速将其推向市场，而不是像三星那样提前发布公告。

SF3 是第二代 GAA，已于 2024 年投入量产。这可能会有所回升，但第三代 SF2 将大力向客户推销。关注三星的用户可能会注意到，命名方案中从 SF3 到 SF2 的转变有点奇怪 - 这实际上意味着三星已将其 SF3P 及以后的系列更名为 SF2，可能更符合三星竞争对手使用的命名。争论的焦点一如既往地是竞争对齐，但真正的客户确实知道性能如何，无论节点名称如何。

2026 年，我们将看到智能手机 (SF2P) 和 GAA 的 AI/HPC 变体 (SF2X) 的大规模生产，在这里，我们将非常密切地遵循 SF4 系列的战略。2027 年，我们将获得该汽车变体，但 SF2Z 将 BSPDN 带到了谈判桌上。从活动中的讨论来看，2027 年对于 SF2Z 来说是一个大规模生产日期，而不仅仅是风险生产的理想日期。这意味着 SF2Z 的风险生产将于 2026 年底或 2027 年初开始，首先在韩国，然后在适当的时候转移到美国。

值得注意的是，三星预计 GAA 功率改进的节奏将比 FinFET 更快 - 幻灯片中的一张显示平面晶体管功率（14nm 之前）每年趋势为 0.8 倍，而在 FinFET 期间趋势为 0.85 倍/年。三星预计 GAA 将通过 GAA / MCBFET 将这些改进恢复到每年 0.8 倍。

内存路线图

三星热衷于强调其在内存生态系统中的地位——主要是作为第一大供应商。该公司展示了其自 1992 年以来一直占据 DRAM 第一的位置，目前市场份额为 41%；自 2002 年以来一直占据 NAND 第一的位置，目前市场份额为 32%；自 2006 年以来一直占据 SSD 第一的位置，目前市场份额为 37%。三星将市场视为金字塔。

Tier 1: SRAMTier 2: LLCTier 3: HBM3E / HBM4Tier 4: LPDDR6 / LPDDR5X-PIM / LPCAMMTier 5: CMM-D (C)Tier 6: PBSD / CXL-H (C)

我发现这本身就很有趣，因为它展示了三星正在研究的一些即将推出的技术。我们知道内存标准会随着时间的推移而改进，例如从 HBM3 到 HBM4，或者从 LPDDR5 到 LPDDR6，但这里显示三星正在通过其 LPDDR5X 产品线实现内存处理。内存处理是三星多年来一直在谈论的事情，最初专注于 HBM 堆栈，并与 AMD Xilinx FPGA 或定制芯片配置合作使用。它即将出现在 LPDDR5X 的变体上，这一事实意义重大，特别是如果这意味着在中长期内节省电力对 AI 有好处的话。同样在第 4 层上的还有 LPCAMM。最后两个层都是关于内存和存储扩展的，尤其是即将推出的 CXL 标准。

然而，大多数人关注的焦点是 HBM 方面。三星透露了一些数据和时间表：

2022 年：8-Hi 堆栈 HBM3，速度达 900 GB/秒2024：12-Hi 堆栈 HBM3E，速度为 1178 GB/秒2026：16-Hi 堆栈 HBM4，速度为 2048 GB/秒2028年：HBM4E

关于HBM4，三星还透露了很多信息。

芯片密度：24 GB容量：48GB/cube数据宽度：2048 位（高于 1024 位）引脚速度：6 Gbps/引脚（低于 8 Gbps/引脚）堆叠高度：720 微米（无变化）键合：铜-铜混合键合（从以前的方法更新）基本芯片：包括缓冲器、从平面 FET 到 FinFET 的过渡

三星将 HBM4 列为以 70% 的面积和一半的功率提供 200% 的速度。但这并不是故事的结束，因为三星希望定制 HBM 成为最高性能硬件的标准。这意味着包含逻辑和缓冲区的基本芯片将由客户根据其性能配置文件要求进行单独配置。这意味着相同的 HBM4 可以进行读取优化，或支持更多内存加密模式。与更前沿的基本芯片相结合，目标是提取性能并提高效率，这是 AI 人群的两个标志，它们将以无与伦比的方式使用 HBM4。

封装

至少从我过去的角度来看，三星一直没有大力推广的领域之一是封装业务。虽然其他代工厂都在推广 CoWoS 和 EMIB/Foveros，但即使没有营销名称来概括，也很难说出三星的封装能力是什么。尽管如此，三星确实参与了先进封装，既用于智能手机，也用于 AI 加速器。

在智能手机领域，路线图如下所示，其中列出了各自的热阻比（thermal resistance ratios）：

2016 年：I-POP、1x TR2018年：FOPLP，TR为0.85倍2023 年：FOWLOP，0.85 倍 TR2025 年：FOPKG-SIP，0.65 倍 TR

在人工智能方面，三星制定了以下人工智能芯片的路线图。

目前：2.5D interposer、6 个 HBM3、80 GB 容量、带宽为 3.35 TB/秒2024：2.5D interposer+、八个 HBM3E、192 GB 容量、带宽为 6.6 TB/秒2026 年：2.xD 采用 RDL+Si Bridges，8-12 HBM4，576 GB 容量，带宽为 30.7 TB/秒2027 年：2.xD+3D、逻辑/逻辑和逻辑/内存。16-24 HBM4E，带宽为 70.5 TB/秒

最后一个没有列出容量，但我们谈论的是结合 2.5D 和 3D 功能 - 本质上是将多个 AI 加速器结合在一起。如果基础设计有一个计算芯片和四个 HBM3E 堆栈，这可以被视为类似于 Blackwell。但三星的想法类似于将两个 Blackwell 放在一起。当然没有提到这些 ASIC 的功耗！

在 3D 集成方面，我们确实有一些关于三星何时会提供不同的底部芯片/顶部芯片支持的路线图。

Bottom Die：2025 年推出 SF4X，2027 年推出 SF2PTop Die：2025 年推出 SF2，2027 年推出 SF1.4

这看起来像是计算上的计算的语句，而不是计算上的缓存或缓存上的计算。

三星还提到了共封装光学器件 (CPO：co-packaged optics)。该公司正在投资 CPO 战略，包括电气接口芯片 (EIC：electrical interface chip)、光子接口芯片 (PIC：photonics interface chip) 和用于快速数据传输的光学板。

在演讲之外，我与三星的一位光学工程师进行了交谈，我们讨论了硅波导（waveguides）作为将大量芯片组合在一起的长期解决方案 - 如果您熟悉初创公司 Lightmatter 的 Passage，它可以让多个芯片通过封装通过光相互通信，我们讨论了这是这项技术的潜在未来。今天，大多数 CPO 解决方案都在使用 GlobalFoundries 的 45nm 光子工艺或 imec 200nm 变体 - 因此很高兴看到该领域的竞争。三星表示，他们预计很快就会有 EIC/PIC 概念验证。

最后的想法

路线图表明，三星致力于长期保持领先的地位。成为第一是一回事，但做好又是另一回事。三星拥有强大的本地芯片设计行业——我的名单上至少有六家人工智能初创公司，我知道很多中型人工智能硬件公司都将使用 SF4X，包括 Tenstorrent 和 Groq。

除此之外，确定先进封装市场的走向也是一个额外的好处，我希望看到更多公开讨论和三星能力的例子。论坛是一个良好的开端，我期待看到更多的数据。

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