Intel日前在IEDM 2022大會上又公布了一系列先進工藝的進展，2030年希望能造出集成1萬億晶體管的芯片，是當前密度的10倍以上，可謂雄心勃勃。

在這個過程中，Intel的先進工藝會不斷提升，我們之前多次報道過Intel的計劃——那就是4年內掌握5代CPU工藝，分別是Intel 7、Intel 4、Intel 3、Intel 20A及Intel 18A。

這其中，Intel 7就是去年底12代酷睿上首發的工藝，13代酷睿也會繼續用，Intel 4工藝首次支持EUV光刻工藝，現在說是準備量產，明年的14代酷睿Meteor Lake首發。后面的Intel 3工藝是Intel 4的改良版，2023年下半年量產，同時也是Intel對外代工的重點工藝。

不過Intel真正在工藝上再次領先的是20A及18A兩代工藝，從20A開始進入埃米級節點，放棄FinFET晶體管，改用GAA晶體管，相當于友商的2nm、1.8nm水平，分別在2024年上半年、下半年量產，其中18A工藝還是提前了半年，之前是預定2025年量產。

18A工藝可以說是Intel未來的一個關鍵，關系到Intel工藝重新回到領導地位的大業，因為它還要跟臺積電、三星在2025年量產的2nm工藝競爭，提前量產更顯示出優勢。

Intel在9月底的創新大會上提到18A工藝今年底就會有流片，這個進度是非常快的，而且18A工藝不僅是Intel自用，還是重點代工工藝，要對外提供的，因此穩定量產非常重要。Intel之前一直沒有提到18A工藝的具體客戶是誰，這也是市場非常關注的，現在Intel CFO終于給出了一個時間點，稱他們會在明年初公布18A客戶名單，而且看起來不止一家，有一個甚至是跟美國國防部密切相關的公司。


三星放言：5年內生產世界上最先進的半導體

10月4日，韓國電子巨頭三星表示，它目標在五年內生產制造世界上最先進的半導體，并與世界上最大的芯片制造商臺積電發起直面競爭。

三星公布的芯片生產計劃路線圖顯示，其將在2025年和2027年開始生產制造2納米工藝和1.4納米工藝的芯片。

納米數字是指芯片上每個晶體管的尺寸。晶體管越小，就可以將更多的晶體管封裝到單個半導體上。通常，納米尺寸的減小可以產生更強大和更高效的芯片。作為參考，蘋果最新的iPhone 14 Pro和Pro Max型號的處理器是4納米芯片。

據悉，三星已經在今年早些時候開始了3納米芯片的生產。在發布上述消息后，韓國三星的股價上漲近4%。

三星發布上述雄心勃勃的計劃，是希望謀求擴大其芯片制造或代工業務，以趕上臺灣的臺積電。根據TrendForce的數據，按收入計算，三星是全球第二大芯片代工廠，市場份額為17.3%，臺積電是52.9%。

臺積電預計今年開始生產3納米芯片，預計2025年開始生產2納米；同時，臺積電尚未正式宣布量產1.4納米芯片的計劃。三星趕在臺積電之前宣布生產計劃，目標就是希望收到更多的芯片代工生產的需求訂單。

“這是SEC（三星電子）首次公布其長期代工路線圖，我認為它比臺積電和市場預期更具侵略性。”大和資本市場分析師SK Kim表示。

三星雄心勃勃的計劃正值全球經濟逆風和半導體需求放緩跡象之際。根據總部位于美國的半導體行業協會的數據，8月份全球芯片行業銷售額與7月份相比下降了3.4%。

盡管如此，三星表示計劃到2027年將最先進芯片的產能比今年擴大三倍以上，突顯了其對未來需求的看好。其中包括其在美國的工廠，三星在德克薩斯州奧斯汀設有工廠，目前正在同一州的泰勒市建設價值170億美元的工廠。


國產存儲芯片搶先獲得突破

在國家和各界的關注下，這幾年半導體行業的投資金額逐年提升，僅2021年就有資本融資686起，獲得投融資金額2013.74億元，截至2022年6月底，中國芯片半導體公司數量已達2904家。

這其中不乏一些已經做到了行業頭部的企業，像我們熟悉的中芯國際、華為海思、紫光展銳、長江存儲等，這些企業所掌握的技術，均達到了國際先進水平，甚至有些已經做到了全球領先。

2016年成立的長江存儲在閃存芯片領域，就實現了階梯性的跨越，原本國內科技公司做電子產品，都需要向美國、韓國企業購買閃存，但長江存儲現在已經做出了UFS 3.1通用閃存。

今年4月，長江存儲就推出了UC023閃存，這是長江存儲打造的一款UFS 3.1旗艦級高速閃存芯片，這款產品連續讀取速度可達2000MB/s，寫入速度最高可達1250MB/s。

要知道三星的512GB UFS 3.1閃存的讀取速度是2100MB/s，寫入速度是1200MB/s，長江存儲推出的UFS 3.1閃存，在讀寫速度上都已經向三星看齊了。

更關鍵的是，如今長江存儲又在閃存芯片技術上實現了一項新突破，近日長江存儲完成了232層3D NAND閃存生產，成為了全球首個實現量產200層以上3D NAND的廠商。

有機構拆解了首款采用232層3D NAND顆粒的固態硬盤，通過拆解海康威視的CC700 2TB的固態硬盤分析發現，這款產品就是用的長江存儲232層3D NAND顆粒。

這意味著，長江存儲確實已經完成了232層3D NAND閃存的量產，國產芯片又取得了新的突破。

要知道，3D NAND閃存技術做到128層就已經頗具挑戰了，三星、SK海力士、美光等企業花了數年時間才達到了這個水平，長江存儲再次向外界證明了什么是中國速度。

清華大學“破冰”芯片新技術

為了打破中國長久以來芯片技術受限制于人的局面，光譜技術成了清華大學首要進行研究創新的目標。經過了艱苦的研究，清華大學在新的芯片技術上取得了突破。光刻技術的重要性，可以這樣說，光刻技術的制作者，將決定著整個芯片行業的發展方向。

中國在科技上一直都是處于領先的地位，但由于對光刻技術掌握的科研項目極少，導致在芯片研究和半導體研究方面被“卡住”了。

而清華大學的這一重大發現，恰好填補了我們國內芯片技術的空白和短缺，可以說是一個巨大的突破，同時也是一個“質”的飛躍。不過，這些都是“未來的技術”，即便是有了成果，距離真正的商業化，也還差得遠。

此前，據清華大學官方網站介紹，清華大學研究團隊目前已開發出世界上第一個具有0.8 nm分辨率的實時超光譜圖像芯片。這到底是一個什么樣的技術呢？清華大學又是怎么突破這項技術的？這項技術成果對我們日常生活又有什么用？讓我們一起來看一看究竟是怎樣的黑科技！

該技術是由清華大學教授和科研人員投入重大心血才研發出來的，這項技術就是分辨率高達0.8 nm的實時超光譜圖像芯片，而這項研究現已進入實驗階段。在中國的實驗基地上產生的每一塊芯片，哪怕是一枚小小的晶片，也要耗費巨大的財力和技術才能完成。

技術上的困難，需要大量的資金和人力，沒有雄厚的資金和技術支持，是很難實現的。當然，這只是一項專利，并非是實物，而是一項技術，在正式應用之前，還要進行多次的試驗。

我們日常生活中對晶片的要求很大，因此需要的晶片也是需要有各種各樣的功能的。而晶片的種類與它的使用范圍又是十分廣泛的，所以科研人員可以通過改變硅的晶片從而再衍生出數以千計的不同的晶片。

這些晶片是投入商業使用的，因此我們在各個行業都能看到他們的存在，看到他們滿足人們各種各樣的需要。

半導體芯片是當今資訊科技發展迅速、普及化的資訊科技工業的基礎。半導體行業的發展與我國的科學技術發展息息相關，是我國經濟發展的一個重要支柱產業。這也是為什么清華大學要花費那么多人力物力去研究、創新半導體的原因。

半導體芯片在生活中使用范圍十分廣泛，比如在汽車行業， NAND在存儲芯片上都出現了它的身影。但是在所有人們常見的芯片中，他們都只是冰山一角。而在一些經常需要用到這種芯片的地方里，卻總是被人們忽視了一項十分重要的技術——智能感知技術。

智能感知也是傳感技術的一種，我們平時所了解的傳感技術包括信息交換、信息處理和界面技術，而信息交換是傳感技術的核心部分。傳感器技術是當今世界上最先進的三大技術之一，已成為21世紀十大前沿技術之一。

光譜分析、工業生產、機器視覺等行業，在此項技術的發展過程中，也都被要求采用各種光譜儀進行數據的采集與分析，這也可見這項技術有多么重要。

而隨著物聯網技術的迅速發展，傳感器技術也得到了快速發展。特別是隨著大數據、人工智能等技術的不斷發展，各種新的探測技術、手段層出不窮。

傳統的分光技術在實時性和操作性上存在明顯的缺點和短板，重點是傳統的分光技術呈現的圖像質量和效果都差。

但是，清華大學的研究，使得這項困擾我們的技術得到了突破，與此同時，在過去的十多年里，由于信號處理與光源技術的發展，光學探測技術的發展迅速，為我們在智能感知技術中的分光成像注入了新的生機。


光子芯片彎道超車

繼中科院報道3nm光子芯片取得突破性研究成果后，中科鑫通又傳來好消息: 國內首條多材料、跨尺寸的光子芯片生產線將于2023年建成投產。這就意謂著中國真正繞開了卡脖子的EUV光刻機，另辟蹊徑實現中國芯片換道超車。

光子芯片與傳統的電子芯片最大的不同，就在于它是以光來做載體，用光代替電，利用微納加工工藝，在芯片上集成大量的光量子器件。相比電子芯片，這種芯片的集成度更高，精準度更強，也更加穩定，同時也具有更好的兼容性。

因為制作工藝的不同，光量子芯片不需要光刻機也能生產。這也意味著目前最先進的5納米、3納米芯片制程將不再是最頂尖的芯片技術，追求更小納米的芯片會完全失去意義。電子芯片的極限是0.1納米，也就是電子芯片制造設備光刻機的物理極限。

相較于電子芯片，光子芯片對結構的要求較低，一般是百納米級，因此降低了對先進工藝的依賴。這就意味著，我國目前14納米級的生產技術完全可以滿足光子芯片的生產需求。光子芯片預示著有更大的應用空間。

在性能方面，光子芯片的計算速度較電子芯片快約1000倍。快速傳輸大量信息的能力說明，光學處理器非常適合處理驅動人工智能模型的大量計算。例如，人工智能光子芯片是一種光子計算架構與人工智能算法高度匹配的芯片設計，有潛力廣泛應用于自動駕駛、安防監控、語音識別、圖像識別、醫療診斷、游戲、虛擬現實、工業物聯網、企業級服務器和數據中心等關鍵人工智能領域。

同時，光子芯片功耗比電子芯片更低。相同情況下，光子芯片的耗電量是電子芯片的1/100。2020年國內數據中心年耗電量為2045億度，占全社會用電量的2.7%，而當年三峽電站的發電量為1118億度。也就是說，一年數據儲存消耗的電量接近于兩個三峽電站的發電量。僅電費就占據了整個數據中心運行總成本的60%—70%。如果用光子芯片替代電子芯片，僅數據儲存一個單項，一年可節省用電2000億度！

綜合以上的優勢，使得光子芯片被認為是未來大容量數據傳輸、人工智能加速計算等領域最具前景的解決方案之一，也為國內芯片產業“換道超車”提供了很好的機遇。