中国的芯片之痛到底有没有解药？未来的芯片发展将会走向何方？

中国的芯片之痛

有没有解药

芯片发展将会走向何方

文 / 汪诘

当年我们连原子弹都独立自主地搞出来了，为什么一块小小的芯片，我们就会被卡脖子呢？

2020年9月15日，美国对华为的出口禁令正式生效。台积电、联发科、索尼、三星等厂商为华为生产的最后一批芯片，已经陆续完成交货。台积电的董事长刘德音已经证实，9 月 15 日之后，台积电不会再承接来自华为的新订单。

业内消息称，华为最新的 5 纳米工艺的新处理器——麒麟 9000，在台积电的总订单量是 1500 万颗，但是由于受到禁令时间的影响，台积电只完成了 880 万颗麒麟 9000 的生产。

从 28 纳米工艺的麒麟 910 芯片，到 7 纳米工艺的麒麟 990 芯片，麒麟系列芯片在 5 年时间里经历了 8 个版本和 4 次生产工艺的升级，成功地走到了全球芯片设计的最前沿。而最新款的麒麟 9000 芯片，作为全球唯一一款使用 5 纳米工艺并集成了 5G 的高端芯片，毫无疑问成为了当前最强的安卓手机芯片。

但是，就是这款最强芯片，由于受到出口禁令的影响，首次问世就成了绝唱。据说，麒麟 9000 处理器在设计的时候，最初的名字叫做麒麟 1020，只是麒麟系列芯片中很普通的一员。但是，来自美国的出口禁令让麒麟芯片在这里止步。于是，华为将麒麟 1020 直接改名为麒麟 9000。这里的寓意是，从 1000 到 9000 之间的路，华为要靠自己的努力走出来。

不论你之前是否知道麒麟 9000 的故事，我想，听我说完这些至少让你留下了这样一个深刻的印象：芯片制造太难了。我国以举国之力，居然还是会被美国人在芯片制造上卡了脖子。当年我们连原子弹都独立自主地搞出来了，为什么一块小小的芯片，我们就是搞不定呢？中国的芯片之痛到底有没有解药？未来的芯片发展将会走向何方？

或许很多人会觉得芯片最擅长的是做 1+1=2 这样的数值计算，其实不然。支撑芯片底层的数学原理，是逻辑运算，而不是数值运算。即便是一个最简单的 1+1，芯片也不是天然就会计算，这需要通过设计相应的逻辑电路来实现。

数值计算的应用面很窄，除了计算本身，做不了其他的事情。但是逻辑运算用处可就太大了。我们现在看到的芯片，几乎可以做任何事情，近到身份证里的信息识别，远到已经飞出太阳系的旅行者 1 号探测器上的控制系统，我们能想到的几乎所有问题，用芯片都可以做到。人类现在正在努力地用芯片构造起一个虚拟的数字世界，这就是逻辑运算的威力。而逻辑运算依赖的，是二进制数。

最早看中二进制数潜力的，是数学家莱布尼茨^[1]。莱布尼茨对于二进制数的普遍性和简洁性赞叹不已，他在自己的手稿里写道：“1 与 0，是一切数字的神奇渊源。”莱布尼茨认为：所有的逻辑推理，都可以被描述成严谨的数学运算，而二进制就是描述这些逻辑的数学语言。

但是，莱布尼茨的研究成果在当时并没有得到重视^[2]。巴黎皇家学会就拒绝了莱布尼茨关于二进制的论文，拒绝的理由是：看不出二进制到底有什么用处。

一直到 1937 年，一名 21 岁的年轻人，在他的硕士论文里阐述了使用开关电路来执行逻辑功能的方法。后来，这篇论文被称之为“有史以来最重要的硕士论文”。这位年轻人，也成了“信息时代之父”，他就是克劳德·香农^[3]。

在香农之前，人们知道布尔代数，也知道开关电路的原理，但只有香农明确指出了二者之间的联系。香农还进一步证明，利用开关电路，也能逆向解决布尔代数问题。有了香农的理论作为基础，任何能够呈现出“开”和“关”两种状态的元器件，经过设计和组合之后，都可以用来表达任意的逻辑。

这正是芯片制造的理论基础。有了这个理论基础，我们就知道，用任何有开关结构的元器件，都是可以制造芯片的。我们可以拿水龙头来举个直观的例子。水龙头拧紧的时候，水流不过去，就可以代表 0，也就是“关”的状态，把水龙头打开，水流过去了，就可以代表 1。如果把大量的水龙头通过各种管道连接在一起，也可以完成与芯片一样复杂的计算工作。

最早的时候，我们使用笨重的继电器来制造计算机。现在，我们的手机里已经用上了 5 纳米工艺的顶级芯片。但是，如果把这些顶级芯片放大来看，里面的逻辑电路与那些笨重的继电器计算机的电路，并没有什么本质的不同。

这么多年来，我们所做的事情，就是不断地把这些电路做得更小。在芯片制造领域，我们经常说的 14 纳米、7 纳米和 5 纳米，指的就是制造芯片时的工艺水平。让同样大小的面积上，能装得下更多的逻辑电路，这就是我们的目标。

说到这里你可能会想问，为什么非要把芯片做到那么小、那么密集呢？我们可不可以干脆把芯片做得大一些，这样就用不着那么高级的光刻机，同时还能把更加复杂的逻辑电路设计进去，这不是一举多得的事儿吗？

这个想法挺好，但是遗憾的是，这么做不可行。

我们还拿水龙头芯片来举例子。首先，水龙头“开”或者“关”需要时间。水龙头做得越小，当水龙头这个开关打开或者关闭的时候，0 和 1 的状态切换得也就越快。如果水龙头的个头很大，那么打开水龙头之后，水就需要用比较长的时间才能从阀门流过去。另外，如果水龙头能够造得很小，那么连接水龙头的管道也会相应地变短，这也进一步降低了计算响应的时间。电路中的电子流动，也是需要时间的，元器件越大，计算速度也就越慢。

把元器件的密度提高，不仅能够提高运算速度，还能降低芯片的功耗。你试想，很细的水管加上小号的水龙头，与很粗的水管加上大号的水龙头，哪个消耗的水更多呢？把水换成电也是一样的道理。而且，如果我们把芯片造得很大，也会浪费更多的原材料，也就是晶圆。这在成本上是很不划算的做法。在国防军事方面使用的芯片对成本不太敏感，但如果应用在商业上，芯片越小，同样的晶圆上，就可以切出更多的芯片。可以这么说，同样运算能力的芯片，做得越小，生产成本就越低。

英特尔的创始人戈登·摩尔曾经预言，芯片上可以容纳的晶体管数量，大约每经过 18 个月就能增加一倍，芯片的性能也能增加一倍。这就是著名的摩尔定律。如果把一个元器件的尺寸缩小到原来的 0.7 倍，比如从 7 纳米缩小到 5 纳米，那么这个元器件的面积就缩小到原来的 0.49 倍，也就是差不多二分之一。因此，5 纳米的下一个目标就是小于 3.5 纳米。通过制造工艺的升级，把尺寸缩小到原来的 0.7 倍这件事情，在芯片产业发展的早期是可以做到的。这也是摩尔定律可以成立的基础。

但是，凭借经验我们就能知道，把元器件持续缩小，这肯定是不可持续的。目前，台积电的 5 纳米芯片代表着人类芯片制造的最高水平。在低于 5 纳米的尺度下，量子隧穿效应就会逐渐显现出来。量子隧穿效应的宏观表现，就是漏电。明明开关是关着的，但是电子却能够跑过去。应该显示 0 的地方，就会错误地显示出 1 来。目前，比较可行的技术叫做环绕栅晶体管。我们把阻挡电子通过的元件，叫做栅极。栅极做得越严密，就越能够有效地阻止漏电的发生。这个技术是 3 纳米以下技术结点的必经之路，也是当前台积电和三星公司激烈争夺的技术焦点。

图：3 纳米芯片制造工艺

目前科学家认为，环绕栅晶体管技术的理论极限是 1 纳米。我们有信心能够顺利实现 3 纳米的芯片制造工艺，但是 2 纳米和 1 纳米的工艺，就有很多不确定因素存在了。现在谁也不知道人类能不能把芯片的尺度做到 3 纳米以下，这里面很可能存在我们无法突破的科学原理上的瓶颈。

很多人都知道制造芯片需要用到光刻机，顾名思义，就是用激光在硅片上刻上电路。其实，真实情况远比你的想象要复杂得多得多。光刻仅仅是芯片制造过程中的一个重要的环节而已。除了光刻，还有蚀刻、离子注入、热氧化、气相沉淀、退火、分子束外延等很多种工艺流程。每一种工艺流程，都需要在纳米级的精度里操作才行。

以 5 纳米的加工工艺来举例，这种工艺需要 80 多块光刻掩膜版，经历 4000 多个步骤，而且每一步都需要超高的准确和稳定性，这样才能生产出合格的芯片来。

真实的芯片制造过程，与 3D 打印比较相似。最终完成的芯片，并不是刻在晶圆上的平面作品，它上面的元器件有着明确的立体结构。

比如说，在芯片上制造一个晶体管出来，就需要经历下面这些步骤：

1. 先用掩膜版遮住不需要光刻的区域后进行光刻

2. 动用离子注入技术，在刚刚通过激光刻掉保护层的位置注入磷原子，制造出 N 型半导体

3. 使用干蚀刻技术，把将来需要注入硼原子的位置刻出来

4. 用热处理的方法，在硅片表层形成一层薄薄的二氧化硅

5. 用分子束外延技术，让二氧化硅薄膜层外面，长出一层多晶硅

6. 结合湿蚀刻技术、光刻技术和掩膜版反复操作，制作出细节的结构

你可别以为做出精细结构就结束了，后面还有化学气相沉淀、物理气相沉淀。光刻、蚀刻等方法还会反复用上很多遍，最终才能完成这样一个最基础的晶体管的制造，而一颗芯片里有几十亿甚至上百亿颗晶体管。

芯片制造过程中的每一种工艺，都对精确度有着极高的要求，任何一个工艺不过关，都没办法生产出合格的芯片来。而且，每一种工艺的精确度都是在实践中一点一滴地摸索出来的。想要生产芯片不仅仅需要投入资金，更需要投入足够的时间。

我可以拿学习数学的过程来给你打个比方。一名小学一年级的学生，如果直接给他讲微积分，无论你讲得多么有技巧，小学生也没办法理解。因为数学知识向下依赖，环环相扣，如果前面的知识没学扎实，后面的知识就怎么也学不会。

芯片制造差不多也是这样，如果我们还没有搞定 10 纳米芯片的生产，那么就很难攻克 5 纳米的生产工艺。这正是芯片制造不同于修路造桥和制造盾构机的地方。

目前，在生产光刻机的厂家中，荷兰的 ASML 公司一家独大。ASML 之所以能够一家独大，并不是因为这家公司有多么领先，这是全球化协作的结果。即便是 Intel 公司这样的巨头，也不可能在设计、生产过程的所有环节都做到世界第一。

ASML 公司的高端光刻机中，包含着超过 10 万个零部件，其中 90% 的零部件都依靠进口。我国作为制造业大国，当然也承担了一部分零部件的生产工作。不过，在 ASML 最核心的 17 家供应商中，有 4 家中国台湾企业，3 家日本企业，1 家德国企业，剩下的都是美国企业。显然，对于大陆地区的企业来说，在光刻机最核心的部件上还缺乏足够的竞争力。这才是美国有机会卡我们脖子的原因。而我们刚才提到的美国以外的核心供应商中，只要有一家和我们结成战略盟友关系，签订类似同攻同守的协议，那么 ASML 也不敢对我们禁售。遗憾的是，我们现在没有。

图：光刻机

因此，在光刻机这个领域，其实我们并不需要从头到尾自己完整地掌握制造技术，事实上也不太可能。我们只需要在一些核心部件的制造技术上有所突破，让下一代光刻机离不开中国供应商的关键技术，那么，我们就能加入国际协作，摆脱被卡脖子的命运。

虽然，我们已经不可能通过每 18 个月把芯片上晶体管的数量增加一倍的方法来提高芯片的性能，但是仍然有很多已经证明可行的方法，让芯片的性能持续提升。这也是我国可以寻求重点突破的点。

比如说，新型的环绕栅晶体管^[4]，它的晶体管在芯片上的结构直接由原来的纵向结构变成了横向结构。这就避免了晶体管两极与基底的接触，进一步减少了元器件尺寸缩小后发生漏电的可能性。未来的 3 纳米芯片架构，很可能就会采用这种环绕栅晶体管技术。

再比如说，我们还可以在设计层面自上而下地提升芯片的性能。以华为最新发布的麒麟 9000 芯片为例，我们来说说如何在设计层面上让芯片变强。

麒麟 9000 芯片是 2020 年 10 月 22 日发布的，用的是最先进的 5 纳米工艺。它光 CPU 就有 8 个核心，GPU 有 24 个核心，还有一个双核的 NPU。这个 NPU 的全称是嵌入式神经网络处理器，特别擅长处理视频、图像和各种多媒体类的数据。比如从视频里识别出一个演员来，用 NPU 来处理就特别合适。

所以你看，这个麒麟 9000 芯片已经不仅仅是一个芯片了，它已经由一系列的芯片组成了一个复杂的信息处理系统。这种方案的名字被称为——SoC（系统级芯片）。华为是第一家把 NPU 整合到 SoC 中的芯片设计公司，目前华为也是人工智能芯片设计的领跑者。

随着芯片在物理层可挖掘的空间越来越小，芯片设计在产业中所占的比重正在越来越高。令人欣慰的是，华为这支国家队在芯片设计这个领域，已经追平了第一梯队的发达国家，甚至在某些方面，我们还有所领先。

从麒麟 9000 这样的顶尖芯片就可以看出，提升芯片性能的关键其实是从通用芯片到专用芯片的转变。在麒麟 9000 中，通用芯片，也就是 CPU，有 8 个核心。但是，专用芯片 GPU 和 NPU，加在一起有多达 26 个核心。这充分说明，芯片底层的逻辑电路，在解决不同问题时性能差异极其巨大。面对特定的任务，专用水平越高，效率也就越高。

我们拿修路这件事儿来打个比方。通用芯片（CPU）就好像一个一个的工人。工人什么都能干，可以挖坑、搬运，还可以把路面夯实。但是，比起专用的机器来，工人的效率就太低了。论挖坑，工人比不上挖掘机。论搬运，工人比不上吊车卡车。论夯实路面，工人也比不了压路机。挖掘机、吊车比人拉肩扛提高了多少效率，这不言而喻。GPU 和 NPU 这些专用芯片，就是为了手机中大量的图形、图像、视频和人工智能算法等专用任务而设计的。它们处理这类专用任务的速度，比 CPU 直接处理要快数千倍之多，而 CPU 只要做好进程的调度工作就好了。

专用化，这是未来芯片最重要的发展趋势。只要某种算法的应用场景足够多，我们就可以为这种算法专门设计一种芯片，从而大幅度地提升芯片的性能。GPU 和 NPU 这类芯片，在未来只能算是半通用的芯片。因为，它们虽然处理了它们擅长处理的数据，但是并没有为特定的算法进行优化。如果进一步专用化，它们的性能还能得到较大的提升。

当然，让台积电这样的芯片制造公司小批量地生产专用芯片，这显然不现实的。所以可以大胆地猜想：未来的芯片市场很可能会出现进一步的分工。台积电这样的生产企业会专注于生产一种可以二次架构的芯片。然后，这些芯片将被华为海思这样的企业进一步整合，根据实际需要进行烧录，变成性能强大的专用芯片，然后再组合成 SoC 系统提供给市场使用。

可以二次架构的芯片很可能就是芯片产业的技术奇点。生产型的企业可以把精力专注于芯片的底层元器件，把晶体管的尺寸降到更低，努力挑战芯片的物理极限。而设计型的企业则可以结合算法，专注于专用芯片的设计和生产，通过专用芯片来进一步挖掘芯片的性能。

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