芯耀
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自2022年底开始，新的人工智能浪潮席卷全球。
在这三年间，谁是其中最大受益者？自然是英伟达，这家由黄仁勋创立的科技公司在近几年间一跃成为全球科技产业龙头，市值一度突破五万亿美元。除了英伟达，另一家充分食得产业红利的便是台积电，凭借独步全球的先进制程工艺，在产业低谷期实现业绩大跨步发展，紧随英伟达之后突破万亿市值。根据台积电在10月份公布的第三季度业绩，当季营收9,899.2亿元新台币（约331亿美元），同比增长30.3%；归母净利润4523亿新台币（约151亿美元），同比增长39.1%。
近期市场关于AI泡沫的争议颇多，但芯师爷与多位产业资深人士的交流了解到，从业者大多对AI的发展持乐观态度，部分人士认为当前还处于AI基建的早期阶段，谈论泡沫为时尚早。值得一提的是，在近期的 ICCAD Expo展览会上，台积电（中国）总经理罗镇球同样表达了对于AI的乐观态度，“2025年AI正快速改变行业未来，推动半导体产业成长，预计半导体市场规模在2030年突破1万亿美元。”
根据市场调研预测数据，2025年全球半导体行业市场规模或为7050亿美元。若按照罗镇球的预测，在AI的带动下，半导体行业未来五年里仍将有十分可观的发展。
独步全球的3纳米制程工艺
一般而言，性能越优异的AI芯片，越会搭配最先进的制程工艺。3纳米制程工艺是当下最先进的技术，与其他晶圆代工相比，台积电在技术、良率、能效表现上长期处于领先，因此也成为客户的首选。
“3纳米是最终且最优异的 FinFET 技术。”在ICCAD Expo展览会上，台积电（中国）总经理罗镇球详细介绍了公司的3纳米制程工艺技术。罗镇球指出， N3E 已实现旗舰移动及 HPC/AI 产品量产，N3P 于 2024 年第四季度按计划投产以接替 N3E；N3 系列还有 N3X（面向客户端 CPU）、N3A（面向汽车领域）、N3C（面向价值级产品）等多种变体。
根据记者查询到的公开数据，2024年第一季度，台积电3纳米工艺收入占总营收比重约为9%，至今年第三季度，该工艺收入占比已增长至23%，这主要得益于市场对人工智能（AI）和高性能计算（HPC）芯片的持续旺盛需求。罗镇球表示，“3纳米制程将成为高产量、长期运行的制程节点。”
毫无疑问，随着技术的不断成熟和应用的持续拓展，3纳米制程有望在未来的集成电路市场中占据重要地位。
根据记者查询到的其他媒体报道，11月7日，黄仁勋再次造访中国台湾，首站就参访台积电台南3纳米晶圆厂。据台媒《经济日报》报道，台积电为应对英伟达（NVIDIA）追加3纳米制程生产的AI芯片订单，台积电扩增了南科Fab 18B的3纳米制程的产能。记者所收集到其他资料还显示，英伟达追加的AI芯片订单，应该是今年的推出的Blackwell Ultra，以及明年接棒的Vera Rubin平台，都将会采用台积电N3P制程生产。
在3纳米工艺备受下游客户青睐的时候，台积电同时在2纳米（N2）和A16这两个先进制程节点上进展迅速。
根据台积电此前披露的信息，N2与目前台积电量产的N3E相比，性能可以提高10%-15%，功耗能降低25%-30%，晶体管的密度也可以增加15%。根据台积电持续改进的战略，公司还推出了N2P作为N2系列的扩展，N2P是在N2的基础上又进一步提升了性能和功耗优势，并计划于2026年实现投产。相关披露信息还预计，在智能手机和高性能计算应用的推动下，2纳米技术在前两年的流片数量将高于3纳米和5纳米技术。
在更先进的A16节点上，台积电在研讨会上表示，A16相比N2P在相同电压和设计下，性能可提升8-10%，相同频率和晶体管数量下功耗下降15-20%；密度提升在1.07-1.10倍范围内。台积电曾表示A16最适合用于信号路由复杂且供电网络密集的特定HPC产品，而A16量产计划于2026年下半年就绪。
同样领先的先进封装与硅光子
值得一提的是，台积电的实力不止局限于先进制程工艺。
罗镇球表示，台积公司承诺提供最先进的技术，这主要体现在三个方面，一是先进工艺，N3E、N3P以及衍生的N3X、N3A、N3C，满足不同产品的需求；二是先进封装，TSMC-SoIC技术支持6μm bond pitch的异质芯片堆叠；三是硅光子，与铜缆相比，数据传输延时缩为1/20，功耗降低超过10倍。
TSMC-SoIC技术
台积电的 SoIC（System on Integrated Chips）是一种无中介层（no interposer）、无凸块（bumpless）的晶圆对晶圆或芯片对晶圆混合键合（Hybrid Bonding）技术，是业界首个高密度3D小芯片堆叠技术，也是台积电 3DFabric® 平台的核心组成部分，被视为延续摩尔定律的关键路径之一。它代表了半导体行业从“制程微缩”向“系统级集成”演进的关键路径，尤其面向高性能计算（HPC）、AI、数据中心和高端移动设备等应用场景。
台积电的SoIC的核心是混合键合技术，该技术能在10纳米以下的制程进行晶圆级的垂直接合，实现了低于1微米的超精细键合间距，远超传统微凸点技术，从而带来了更高的互联密度和更优的性能。根据记者所收集到的额外信息，英伟达Rubin 架构 GPU将首次采用 SoIC-X；苹果公司M5 高阶处理器（用于 MacBook Pro、AI 服务器）采用 SoIC-X；AMD已在 Ryzen 3D V-Cache CPU 和 Instinct MI300 系列中使用 SoIC-X。
硅光子技术
截至2025年，台积电在硅光子技术领域已取得显著进展，并将其作为面向AI、数据中心和高速通信的关键使能技术之一。记者额外了解到，早在2024年，台积电便表示，正在研发紧凑型通用光子引擎（COUPE）技术，以支持AI热潮带来的数据传输爆炸性成长。预计将于2026年整合CoWoS封装成为共同封装光学元件，将光连结直接导入封装中。
台积电硅光子技术与铜互连相比，功耗降低超10倍，延迟缩减至1/20，其主要应用于AI服务器、高性能计算的数据传输。英伟达在推动技术商品化方面扮演了关键角色，其Quantum-X交换机平台将率先导入COUPE技术，而下一代Rubin平台也预计会大量采用硅光子。
借助端侧AI 中国可实现弯道超车？
受制于地缘政治，性能最强的算力芯片和最先进的制程工艺都无法被国内利用。在此背景下，国内AI产业该如何发展？
对此，罗镇球在接受芯师爷等媒体采访时表示，目前AI大模型即将进入落地阶段，中国有着庞大的市场和丰富的应用场景，可以侧重于端侧AI产品的开发，最好能够覆盖推理侧的芯片发展，可以尽可能抓住AI带来的产业机遇。
端侧AI的性能虽然弱于云侧AI，但更贴近用户使用场景，低延时、高可靠性、低成本、隐私和安全等优势显著，更有机会获得用户的认同和使用。根据中国电信研究院2023年“终端智能算力发展指数”报告，截至2023年2月，国内存量手机终端智能算力总规模超7100EOPS，是我国数据中心算力总规模12倍以上。当前云端AI的基础建设虽更为火热，但长期来看，端侧市场仍将远大于云端AI。寒武纪、地平线、瑞芯微等已在NPU领域取得突破。端侧模型轻量化（如7B以下）可在国产7纳米/14纳米芯片上高效运行，可以摆脱对先进制程和美系生态的依赖。
尽管端侧芯片算力在性能上无法替代云端训练芯片，但如果能通过技术手段（如算力共享）将其中一部分闲置资源有效利用起来，对于缓解算力紧张局面、优化全国算力布局是一个值得探索的补充路径。而且，将资源和精力投向端侧AI，是一个基于自身产业优势、市场需求和战略安全的综合考量。它是在构建以“端”为前沿体验入口、以“云”为核心能力底座的下一代AI体系，目的是在未来的竞争中占据更有利的位置。
