先進(jìn)工藝被夸大，蘋果A18再揭臺積電遮羞布，中國芯趕超有機(jī)會

蘋果正式發(fā)布了iPhone16，鄭重介紹了搭載的A18處理器，有趣的是在發(fā)布會現(xiàn)場，蘋果拿來與A18處理器對比的竟然是A16處理器，表示CPU比A16提升30%，GPU提升40%，隨后評測人士給出答案，指出臺積電的N3E工藝讓人失望。

A18與A17相比，A18的CPU只是快了15%，GPU則是快了20%左右，尤為特殊的是GPU，A18的GPU核心比A17的5核GPU增加了一個(gè)核心，這就意味著如果不是增加GPU核心，A18的GPU性能基本沒有提升，顯示出第二代3納米工藝的性能并沒有如預(yù)期般得到大幅提升。

臺積電官方表示3納米工藝比5納米工藝的性能可以提升10%--15%，去年的A17處理器是唯一采用臺積電3納米工藝的芯片，結(jié)果是A17處理器的性能只是提升了10%，這樣的性能提升幅度其實(shí)很難說是臺積電3納米工藝的功勞。

此前的蘋果A14、A15都采用臺積電的5納米工藝，不過蘋果通過架構(gòu)升級的方式，A15處理器較A14提升了10%左右的性能；隨后的A16采用了臺積電改良自5納米的4納米工藝，A16處理器的性能提升幅度仍然只有10%左右；再到A17處理采用3納米工藝，還是提升10%左右，這就說明臺積電的芯片工藝從5納米以來的升級似乎遠(yuǎn)沒有之前的7納米到5納米的升級那么大。

臺積電的3納米性能提升有限，卻付出了巨大的代價(jià)，據(jù)稱去年的3納米工藝良率只有55%，再加上研發(fā)3納米工藝投入了巨大的資金，導(dǎo)致3納米工藝生產(chǎn)成本遠(yuǎn)超過5納米，蘋果不愿意承擔(dān)增加幅度巨大的成本，要求臺積電承擔(dān)其中部分成本，最終協(xié)商下的結(jié)果就是蘋果按可用晶圓付費(fèi)，而不是此前的按標(biāo)準(zhǔn)晶圓付費(fèi)。

臺積電的芯片制造工藝已不是第一次受到質(zhì)疑了，從10納米工藝以來，臺積電和三星的先進(jìn)工藝都被Intel質(zhì)疑，Intel指出他們的10納米工藝在晶體管密度方面甚至還不如Intel改良的14納米工藝，因此指責(zé)他們玩數(shù)字游戲。

事實(shí)上業(yè)界專家也指出從28納米以下，芯片制造企業(yè)對芯片工藝的命名方式已與此前的命名規(guī)則發(fā)生了重大的改變，此前芯片企業(yè)的制造工藝是以柵極間隙來命名芯片制造工藝，但是從28納米以下考慮到漏電效應(yīng)等因素，柵極間隙已無法如此前那樣快速縮減，芯片制造企業(yè)以芯片工藝性能提升、功耗降低的效果來命名芯片制造工藝了，這方面其實(shí)Intel也是一樣的。

只不過對于芯片制造企業(yè)、芯片設(shè)計(jì)企業(yè)以及各個(gè)行業(yè)的企業(yè)來說，芯片工藝命名更先進(jìn)，有利于營銷，這是多贏的局面，因此大家都默認(rèn)了芯片制造企業(yè)的命名方式，然而從5納米以來，芯片工藝的性能提升、功耗下降幅度比之前更低了，芯片制造企業(yè)對工藝的夸大更嚴(yán)重。

如此局面，對于中國芯片行業(yè)來說應(yīng)該是好事，意味著在5納米以下，芯片工藝的技術(shù)先進(jìn)性遠(yuǎn)不如預(yù)期，正如蘋果從A14到A17處理器那樣，通過架構(gòu)升級的方式也能達(dá)到提升10%性能的水平，對于芯片行業(yè)來說，還可以通過芯片堆疊、封裝技術(shù)方面的升級提升性能，當(dāng)下已在AI芯片行業(yè)廣泛采用的方式就是將HBM內(nèi)存芯片和AI芯片封裝在一起大幅增強(qiáng)AI芯片的性能，這對于受制先進(jìn)光刻機(jī)等先進(jìn)設(shè)備的中國芯片行業(yè)來說尤為重要。

對于臺積電來說，其實(shí)它也已在考慮成本和技術(shù)方面的平衡，因此它并未如Intel那樣急于采購售價(jià)達(dá)到3.5億美元的2納米EUV光刻機(jī)，似乎它也認(rèn)識到當(dāng)前先進(jìn)工藝已達(dá)到一個(gè)極限，即使采用更先進(jìn)的2納米EUV光刻機(jī)，也未必能大幅提升芯片工藝的性能，挖掘現(xiàn)有的第一代EUV光刻機(jī)的潛能更為劃算。

面對芯片工藝技術(shù)的瓶頸，歐美韓等企業(yè)以研發(fā)了GAA技術(shù)替代臺積電3納米工藝所采用的FinFET技術(shù)，三星為最先采用GAA技術(shù)的企業(yè)并將GAA技術(shù)應(yīng)用于它的3納米，但卻導(dǎo)致三星的3納米工藝良率低至一成，連美國芯片都不愿采用，可以看出財(cái)大氣粗的美國芯片都無法承受芯片成本的大幅上漲。

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