芯耀
与非AI
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当前，全球产业界正面临一场严峻的“零碳大考”及严格的ESG（即Environmental, Social, and Governance；环境、社会和公司治理）供应链标准。自2026年1月1日起，随着欧盟碳边境调整机制（CBAM）[1]的逐步实施，各大跨国企业也陆续提高ESG要求，从产品制造、能源使用到供应链管理，都开始建立新的审查标准。所谓CBAM，简单来说就是对高碳排产品建立新的进口规范。如果企业产品碳排放过高，未来可能面临额外成本负担。而在应对全球气候变暖的战场上，整个电子和半导体产业链一直都在最前线。
01、电子产业供应链“零碳大考”
近年来，尽管很多消费电子产品厂牌，如苹果、微软、谷歌等科技大厂都已承诺100%使用再生能源，并且这些年在各自的能源转型方面确有进步，但如果从整体供应链角度来看，则还有很长一段路要走。
统计显示[2]，在消费电子行业，平均约77%的碳排放来自上游供应链（半导体制造厂、显示器制造厂以及终端组装厂）。台积电、鸿海等半导体代工厂商，均面临巨大的绿电采购缺口与减排压力。而终端品牌正通过审查机制，淘汰未达减排目标的供应商。比如，苹果公司就强制要求其供应商在2030年前实现 100% 可再生能源（Renewable Energy 100%，RE100[3]），这迫使整个代工、零组件及半导体环节必须加速转型。这也意味着减碳已从“企业加分项”转变为获取订单的“生存必修课”，直接考验企业的能源结构与绿色技术实力。
其中，芯片制造就是一个能源密集型的过程。从硅料提纯、晶圆制造、芯片封装到数据中心运行和电子废弃物处理，每个环节都贡献了可观的碳排放。数据显示[4]，半导体制造厂每小时的耗电量高达100兆瓦时，相当于8万多户北美家庭的用电量。特别是极紫外（EUV）光刻技术，作为7纳米及以下先进制程的核心设备，其耗电量尤为惊人——2020年，台积电EUV光刻机用电量就达100亿度，占到台积电总用电量的大半。随着制程技术向3纳米、2纳米甚至更小节点推进，这一数字还将持续攀升。
而近年来，人工智能芯片的爆炸性需求进一步加剧了这一趋势。绿色和平组织的报告显示[5]，2023年至2024年期间，全球AI芯片制造的用电量增长了350%以上。到2030年，全球人工智能芯片制造的电力需求估计将比2023年增长170倍，超过爱尔兰目前的用电量。
电子产业链的“零碳大考”已然进入实质性考核阶段，企业正面临从“单点减碳”向“全生命周期碳足迹追踪”与“供应链协同”的深层转型。电子产业供应链如何破局？
02、供应链协同向“全栈式”能源结构转型演进
从“单点减碳”向“全生命周期碳足迹追踪”与“供应链协同”的深层转型是接下来全球产业链面临的挑战和任务。这意味着，脱碳（减碳）的任务需要向“全栈能力”演进。通过技术与工艺革新、可再生能源替代与全生命周期管理来实现全方位的能源结构转型。
比如，通过部署引入智能化能源管理系统，从生产制造的各个环节降低能耗，提升效率。威世半导体（Vishay）近年来就和研华科技合作，在其亚太区的15家工厂导入研华WISE-iEMS智慧能源管理解决方案[6]，将各厂区的设备监控、能耗管理及维护保养等集中到一个统一平台，通过集中管理实现极大化的节能减碳，加速实现Vishay的碳减排的总体目标。
对于一年365天、7×24小时不间断运转的半导体工厂而言，实时有效的能耗和异常追踪，是降低能源损耗，优化减碳成效，同步降低生产成本的重要一步。而早期的能源管理无法呈现实时数据，需要设定每天、每周或每月作为区间来统整能耗数据，之后再进行对比、分析与检讨，才能找出结果再制订出能耗改善策略，整体时程太过冗长，成效也并不理想。
Vishay的工厂导入了研华的能源管理系统WISE-iEMS/ECOWatch和设备设施管理系统FMCS（Facility Management Control System）后，通过数据采集、实时监测、分析与综合诊断，带了3个层面的效益：
首先，能源管理系统WISE-iEMS/ECOWatch可以实时显示工厂内设备的用电状况、统计碳排放量及计算能源管理的关键指标（KPI），从而提升能源管理效益；其次，通过FMCS设备设施管理系统，则将混气、锅炉、污水处理、暖通AHU、空压、消防报警、纯水、能源、环境检测、VOC等十几个厂务子系统整合至一个统一的综合平台。系统实现了对暖通空调、空压机等子系统的远程实时监控，并通过声光信号及时通知告警。
这不仅能提高设备运行的稳定性，还能降低厂务运维成本和管理难度。更为重要的是，FMCS打破了各系统间的数据壁垒，实现了多系统间的联网监控和信息共享，充分挖掘多系统间的数据价值，为实现多系统联合控制奠定了基础。通过跟踪各系统的能耗和综合能效比，并对老旧设备升级改造，系统帮助工厂节省了一大笔能耗成本，同时推动企业朝着绿色、低碳发展的目标迈进。
此外，提升工作效率也得到了有效提升，减少了时间与人力。比如，以前相关负责人需要从月度或年度财务报表整理出相关数据并制表，现在则可以通过WISE-iEMS一键展示能耗管理状况，还能自动汇集数据及产出报表，大幅减轻因应客户稽核作业的时间和人力。
工艺优化与设备能效提升也是减少碳排放的重要途径。台积电此前就展示了一些成功实践案例[7]——通过与供应商合作改造厂房设备的电力变压器，将运转效率由98.3%提升至99%。截至2024年5月，台积电在12座先进制程晶圆厂和1座先进封测厂中已导入2,435颗高效率变压器，总计节电6,600万度、减碳3.2万吨。
不过，近年来人工智能领域的飞速发展进一步推升电力需求，“AI的尽头是电力”几乎成为全球业界共识。也就是说，AI带动的用电需求激增，已使能源效率而非运算能力，成为未来电脑芯片发展的主要限制因素。
路透社报道，台积电高层主管近日在一场会议中对媒体指出，从智能手机到AI数据中心等领域，客户如今愈来愈重视“在不增加耗电下提升效能”。整体电子产业链对于能源效率的改善需求越来越强烈。台积电的重点客户包括英伟达（NVIDIA）、超威（AMD），为其生产AI芯片；它同时也为谷歌（Google）、亚马逊（Amazon）、微软（Microsoft）及Meta等大型云端公司代工定制化AI处理器[8]。
这项转变也象征半导体产业正来到重要转折点——过去遵循着摩尔定律单纯在芯片上塞入更多晶体管来提升效能的方式，已不足以支撑耗能惊人的AI的工作需求。因而台积电指出[9]，尽管提高晶体管密度仍是其技术蓝图核心，但先进封装、芯片堆栈以及光子技术等其他方案正变得愈来愈重要，以提升效率。台积电预估，从目前2纳米制程到预计2028年左右推出的A14制程世代，芯片耗电量可降低至30%，同时运算效能提升20%以上。
但值得一提的是，与此同时，人工智能（AI）在赋能能效管理上也展现出了减排潜力。芯片制造过程中产生的海量数据为AI优化提供了基础，通过机器学习算法分析设备运行参数、环境条件和能耗数据，可以找出更好的生产能效模式。
芯片制造还是水资源密集型产业，每个工艺步骤之间需要使用超纯水冲洗半导体晶圆，而制程工艺越先进、涉及的步骤就越多。水处理和高纯水制备消耗大量能源，而能源生产又需要水冷却，形成耦合循环。英特尔公司就针对这一问题，发布了净正水承诺，即尽可能节约用水并资助水利项目，保证为当地提供超出芯片制造消耗量的淡水资源供应。
03、转向可再生能源是长期趋势
上述路径之外，可再生能源的直接应用才是更加根本的解决方案[10]。研究表明，在全球范围内，可再生能源已成为极便宜的能源形式之一：2023年，亚太地区公用事业光伏太阳能发电的平准化电力成本平均下降了23%。成本对比极具说服力：中国大陆2025年燃煤电价预计为90美元/兆瓦时，而可再生能源电价仅为48美元/兆瓦时，并且会在2030年下降到31美元/兆瓦时。在日韩和欧洲，这种差距更加明显，预计到2050年欧洲天然气电价将是可再生能源电价的13.3倍。经济性已经不再是阻碍，半导体企业需要克服的是长期购电协议的签订障碍和电网接入的技术挑战。
《PWC半导体与未来——2026全球半导体产业展望》[11]中指出，随着全球对气候危机关注度的提升，全球再生能源成长速度持续加快，发电容量从2016年约900GW增长到2023年的2,080GW，预计2030年总容量将达5,510GW。其中，太阳能光伏（PV）与风力发电极容易取得，将占扩张容量的95%，为增长极快的再生能源来源。
太阳能与风能高度依赖半导体来确保电力有效传输和使用。太阳能发电以直流电（DC）形式产生，必须转换成交流电（AC）才能接入电网。此外，由于阳光强度与风速每秒都在变化，需要关键的半导体来稳定再生能源产出的电流。而为了达成稳定且高效的电力传输，相比其他应用领域，能源产业需要能承受更高电压环境的半导体。以碳化硅（SiC）为代表的宽禁带半导体是首选。
另外，随着再生能源使用范围的扩大，智慧电网与储能系统（ESS）的需求也在不断攀升。这些电网和储能系统的运行反过来需要大量的通信IC以及CPU、GPU等主控芯片。此外储能系统作为备用电池，也仰赖搭载功率半导体的逆变器、转换器以及电池管理系统（BMS）。未来随着再生能源使用的持续成长，这些领域的半导体器件的需求也必将大幅攀升。
参考资料
[1] 欧盟碳边境调节机制(CBAM)
[2] 报告：供应链碳排放阻碍消费电子行业低碳转型；
国际电子供应链脱碳大考结果公布，台积电C-成绩勉强合格，绿电占比低成主要弱点
[3] RE100 initiative explained
[4] 芯片制造，AI行业里的一只电耗子
[5] 芯片制造，AI行业里的一只电耗子
[6] 研华WISE-iEMS助力打造亚太区能源管理系统
[7] 芯片制造，AI行业里的一只电耗子
[8] AI耗电激增 台积电：能源效率成晶片发展关键
[9] AI耗电激增 台积电：能源效率成晶片发展关键
[10] 芯片制造，AI行业里的一只电耗子
[11] 《PWC半导体与未来——2026全球半导体产业展望》
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