台积电张晓强：集成电路科技发展蓝图

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大家为什么今天可以在一起讨论 AI ？ 我认为是因为半导体技术的革新和发展。 回顾一下人类历史，科技一直是驱动社会进步的动力。

回到 19 世纪，蒸汽机带动了第一次工业革命，可以说带动了从乡村到城市的迁徙。 20 世纪初是电力革命再加上汽车内燃机引擎，人类历史上第一次有了移动性，不仅加速了城市化的进程，更重要的是可以分享想法，带来变革性沟通。 21 世纪是信息技术革命，信息技术中最重要是半导体技术。 1948 年，发明了世界第一个晶体管，由 William Shockley 、 John Bardeen 、 Walter Brattain 发明，他们很快就得到了 1956 年的诺贝尔奖。 这三个人每个人都有一段很有趣的故事，最有趣的应该是 Shockley ，他从东海岸搬到了西海岸，开了一个 Shockley Semiconductor Lab ，聘用了当时很多年轻的工程师和科学家，其中有 8 个人因为 Shockley 的性格而先后都离开了 Shockley ，这 8 个人的外号叫做“叛徒”，但这 8 个人对整个硅谷半导体发展上都有巨大的贡献。

晶体管是单一的半导体器件，晶体管整合起来的下一步叫集成电路。 这个发明也很有意思，发明集成电路的两个人，一个在东部，一个在西部。 在东部的 Jack  Kilby 当时在德州仪器公司工作，在 1958 年他把五个晶体管集中在一起。 在西部的 Robert  Noyce （ 8 个“叛徒”之一）在刚创立的仙童公司也构建了一个差不多的架构。 当时只有几个晶体管，并没有很快地得诺贝尔奖，一直等到 2000 年才获得了诺贝尔奖。 Jack  Kilby 得到了诺贝尔奖，但是 Robert Noyce 很不幸已经过世了，因为诺贝尔奖是不授予已经过世者，所以 Robert Noyce 没有得到诺贝尔奖，但他离开仙童公司创办了 Intel 公司。 （注： Robert Noyce 被喻为硅谷之父、集成电路之父，是仙童半导体公司和英特尔公司创始人。 ）

半导体能发展到今天，一个很重要的创新实际上是商业模式的创新，特别是今天在阿里巴巴谈商业模式，应用是非常重要的。 1987 年张忠谋博士从美国去了台湾后，创造了一个新的半导体工业模式，也就是半导体集成电路的制造服务业模式，打开了整个半导体应用平台。

平头哥一个很重要的产品发布是 AI Chip 含光 800 ，台积电有幸与平头哥合作，而之所以今天能够有这样的创新和这么快速的创新包括 AI 的应用，都与商业模式有关。 因为今天世界上所有人都可以接触到最先进半导体工艺，这是一个很了不起的革新。

谈到落地，谈到应用，其实半导体的应用是驱动技术进行的源泉。 回到几十年前，比如 70 年代，半导体最重要的应用是构建超级计算机，那时候 IBM 做了很多半导体工作，构建了很多超级计算机； 到了 80 年代、 90 年代， PC 是半导体进程的驱动力； 到了第三个阶段 21 世纪是移动计算。 接下来，手机之后是什么？ 下一个阶段其实是无所不在的计算，也就是 AI ，再加上 5G ，把所有的智慧设备连接起来，这是未来 10 年半导体工艺的驱动力。

社会对半导体的期望也是越来越高了。 我们都知道，现在 ADAS 自动驾驶技术背后，越来越需要强大的计算，越来越智慧的计算，从自动驾驶到未来的无人驾驶需要更多的半导体和更多的计算力。

谈到半导体工艺，大家都知道 Moore ‘ s Law ，就是把更多的半导体器件和更多的功能都集成到芯片上，其实这就反应在一定要把晶体管做小。 所以，晶体管的微缩其实是整个半导体工业的路线图，过去 30 年来半导体晶体管持续微缩，今天大家已经谈到 7 纳米，明年台积电会推出 5 纳米量产，这标志着半导体继续向前推进革新。

讲到半导体的微缩规模， 70 年代 IBM 有一个知名的 IBM 院士 Bob （ Robert ) Dennard ，他在半导体工业有很多重要的发明，其中有一个发明是今天我们用的 1T1C DRAM 。 回到最早的 DRAM ，他在 70 年代发表了一篇论文，这也是一篇里程碑式的论文，即半导体的缩放定律，也就是半导体器件如何越做越小。 当时他已经设计下一个 20 年半导体路线图，即如何把半导体器件做的最小，也就是控制门做短、电级做浅、电压降下来，然后就能把更多器件集成到芯片上，这就是 70 年代的半导体“黄金准则”。 到了（ 20 世纪） 90 年代末和 21 世纪初，平面式的结构就无法再微缩了，因为很多基础物理方面难以实现。

如果快进 15 年，今天最先进的 7 纳米半导体，已经完全是一个三维的立体结构，这叫 FinFET 。

有很多新材料已经应用在这样的一个结构里，如果这样的一个结构在未来继续微缩 shrank ，到下一个 5 纳米甚至 3 纳米，就需要更多新材料的应用和新的结构性革新。

半导体的微缩带来什么好处呢？ 现在台积电很多客户都要进入 7 纳米时代，如果比较一下 7 纳米和以前的 16 纳米，在同样的功耗下可以取得 40% 的加速、 40% 的性能提升，同样的性能下功耗降低 65% 。

所以这就是为什么半导体工艺将在未来继续扮演重要角色， AI 需要更多的低功耗计算，先进半导体工艺是未来高级计算所必需的技术。 要推动半导体工艺的发展，有很多技术上的革新，其中很重要的是光刻。 我们都知道把线路要刻印到 wafer 晶圆上去就要用到光刻技术，光刻技术一直是用激光技术， 193 波长已经很多年了。

学过光学的人知道，波长与最小特征尺寸（ minimum feature size ）达到差不多的时候，就会出现 proximity 现象，要印刷就越来越困难，很多创新就是要做多路刻印，流程会变得越来越复杂。 今年也是台积电第一年把 EUV （ extreme ultraviolet ）新的光刻技术用于生产，最近发布了出了 7+ 纳米技术就是采用了 EUV 技术，可以把晶体管特征尺寸继续往前推进，同时晶体管结构也在采用新的材料，比如说不再是纯硅材料，今天很多材料已经超越了硅。

最新款的华为手机 Kirin990 ，其实就已经采用了世界上第一个大规模生产的 EUV-based  technology ，其小小的芯片含有 100 亿以上的晶体管。

谈到未来，晶体管结构将继续演进，从平面结构向 3D 结构发展，新的沟道材料将进一步提升移动性，同时新的研究也在进行，包括用 2D 材料解决沟道电导（ channel conduction ）的微缩挑战。 未来，相信会有更好、很快的晶体管出现。

现在讲一下功耗问题，两个大家最关心的应用： 一个是手机，在手机功耗分布中，今天芯片占近一半以上的手机功耗，所以为什么说低功耗的半导体技术很重要，因为今天手机电池的一半是被芯片消耗的。 另一个是数据中心，云数据中心的电力设备和运维大概要占数据中心总成本的 1/3 。 所以不论是边缘设备还是数据中心，功耗都非常重要。

AI 要用神经网络算法计算，用三个流行的神经网络算法进行功耗分析： 发现大量的功耗其实被消耗在移动数据，并不是计算； 比如从数据存储单元移动到计算引擎中，数据移动就消耗了超过 80% 的能源。 怎么解？ 怎么在移动数据方面降低功耗？ 其实很简单的一个办法就是物理上设计，让数据与计算引擎更近。

那么，为什么不把内存与计算逻辑放在一个晶圆裸片（ die ）上？ 其实这个方法已经被尝试很多次，但发现最后都是得不偿失，因为逻辑电路技术的需求与 DRAM 不完全吻合，所以很难集成到一个 die 上。

那第二个最佳路径呢，就是要用一个硅中介层（ silicon interposer ）的技术。 台积电在差不多十年前推出了一个技术叫 CoWoS ， Chip-on-Wafer-on-Substrate ，用这个介层的方式实际上就是把逻辑电路与内存用一个介层连接起来，取得高带宽的效果，这样对降低数据移动的功耗是非常有帮助的。

再扩展一下，怎样把逻辑运算和内存集成的更近，传统方法就是把逻辑运算和内存通过 PCB 印刷电路板在外部连起来，所以叫 2D System ，其实今天大部分电子系统都有内存芯片和逻辑芯片，整合起来是用 micro PCB 连起来。

最近到了 2.5D system ，也就是先创建 DRAM ，把 DRAM 摞起来用 TSV 的方式搭起来，叫 HBM （ High Bandwidth Memory ），再用硅介层（ silicon interposer ）与逻辑电路整合起来，提供高带宽、高性能的系统，叫