隨著 2014 年 FinFET 晶體管的推出，芯片設(shè)計(jì)成本開始飆升，近年來隨著 7 納米和 5 納米級(jí)工藝技術(shù)的發(fā)展，芯片設(shè)計(jì)成本尤其高。國(guó)際商業(yè)戰(zhàn)略 (IBS) 最近發(fā)布了有關(guān) 2nm 級(jí)芯片設(shè)計(jì)的預(yù)估，根據(jù) The Transcript 發(fā)布的幻燈片顯示，相當(dāng)大的 2nm 芯片的開發(fā)總計(jì)將達(dá)到 7.25 億 美元。

軟件開發(fā)和驗(yàn)證占芯片設(shè)計(jì)開發(fā)成本的最大份額——軟件約為 3.14 億美元，驗(yàn)證約為 1.54 億美元。

雖然芯片設(shè)計(jì)成本不斷增加，而且我們很難否認(rèn)這一事實(shí)，但 IBS 的估計(jì)存在一個(gè)重大問題。它們反映了一家沒有任何IP并且必須從頭開始開發(fā)所有東西的公司從頭開始開發(fā)相當(dāng)大的芯片的成本。

雖然有些初創(chuàng)公司設(shè)法開發(fā)大型設(shè)計(jì)（例如 Graphcore），但大多數(shù)公司開發(fā)的東西要小得多。此外，初創(chuàng)公司傾向于盡可能地獲得許可，因此必須僅設(shè)計(jì)和驗(yàn)證其差異化 IP，然后驗(yàn)證整個(gè)設(shè)計(jì)。這些公司不會(huì)僅僅因?yàn)闆]有這樣的資源而在芯片（甚至平臺(tái)）上花費(fèi) 7.24 億美元。

擁有極其復(fù)雜芯片資源的大公司已經(jīng)擁有大量可用的 IP 和代碼行，因此他們不必在單個(gè)芯片上花費(fèi) 7.24 億美元。然而，他們往往花費(fèi)數(shù)億甚至數(shù)十億美元來開發(fā)平臺(tái)。例如，當(dāng) Nvidia 開發(fā)其新產(chǎn)品系列（例如，用于游戲的 Ada Lovelace 和用于計(jì)算 GPU 的 Hopper）時(shí)，它在微架構(gòu)上花費(fèi)了大量資金，然后在芯片的實(shí)際物理實(shí)現(xiàn)上花費(fèi)了大量資金。

估計(jì)的另一個(gè)方面是，他們假設(shè)傳統(tǒng)的芯片設(shè)計(jì)方法不使用支持人工智能的電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化工具和其他軟件，從而顯著減少開發(fā)時(shí)間和成本。然而，這些估計(jì)強(qiáng)調(diào)了 Ansys、Cadence 、Synopsys 和西門子EDA的人工智能工具的重要性，并意味著在不久的將來，如果不使用人工智能軟件，幾乎不可能構(gòu)建領(lǐng)先的芯片。

2nm晶圓的價(jià)格，提高至 25000 美元

與目前采用 N3（3 納米級(jí)）制造技術(shù)處理的 300 毫米晶圓的報(bào)價(jià)相比，臺(tái)積電準(zhǔn)備在 2025 年將其 N2（2 納米級(jí)）生產(chǎn)節(jié)點(diǎn)上處理的每 300 毫米晶圓的報(bào)價(jià)提高近 25%.根據(jù) The Information Network 在 SeekingAlpha上發(fā)布的估計(jì)，其當(dāng)前的旗艦節(jié)點(diǎn)。

The Information估計(jì)，目前臺(tái)積電每片 N3 晶圓的平均售價(jià)為 19,865 美元，較 2020 年每片 N5 晶圓 13,495 美元的平均售價(jià)大幅上漲，當(dāng)時(shí) N5 是該公司的領(lǐng)先節(jié)點(diǎn)。分析師預(yù)測(cè)，與 N3 相比，臺(tái)積電的 N2 將帶來性能、功耗和晶體管密度的改進(jìn)，但需要額外的資金。The Information認(rèn)為，這家半導(dǎo)體合約制造商在 2025 年下半年開始量產(chǎn)時(shí)，每片 N2 晶圓的收費(fèi)將達(dá)到 24,570 美元，與 N3 相比上漲近 25%。

隨著芯片變得越來越復(fù)雜，封裝了更多的晶體管，并且需要更高的性能效率，它們必須使用最新的工藝技術(shù)來制造。但先進(jìn)的生產(chǎn)只能在耗資數(shù)百億美元的工廠中使用最先進(jìn)的設(shè)備來實(shí)現(xiàn)，這就是為什么現(xiàn)代制造工藝極其昂貴，并且在未來幾年將變得更加昂貴。

臺(tái)積電的基礎(chǔ) N3 節(jié)點(diǎn)支持多達(dá) 25 個(gè) EUV 層（根據(jù)SemiAnalysis 的數(shù)據(jù)），雖然任何芯片不太可能需要這么多 EUV 層，但這個(gè)數(shù)字可以看出這項(xiàng)技術(shù)有多么復(fù)雜。根據(jù)應(yīng)用材料公司的估計(jì)，每個(gè)晶圓廠執(zhí)行一次 EUV 光刻蝕刻步驟的成本為 70 美元，每個(gè)晶圓廠每月每啟動(dòng) 100,000 顆晶圓會(huì)增加約 3.5 億美元的資本成本 。因此，生產(chǎn)節(jié)點(diǎn)支持的 EUV 步驟越多，其使用成本就越高。

N2 將會(huì)更加復(fù)雜，雖然臺(tái)積電尚未透露是否打算在該節(jié)點(diǎn)上使用 EUV 雙圖案化，但這無疑是它可以選擇的選項(xiàng)之一。無論如何，N2 的使用成本可能比 N3 更高，因此，臺(tái)積電 2 納米生產(chǎn)的收費(fèi)很可能高于 3 納米生產(chǎn)的費(fèi)用。

但在芯片生產(chǎn)成本越來越高的同時(shí)，芯片設(shè)計(jì)成本也越來越高。如開頭所說，根據(jù)國(guó)際商業(yè)戰(zhàn)略 (IBS)的估計(jì)，相當(dāng)復(fù)雜的 7nm 芯片的開發(fā)成本約為 3 億美元，其中約 40% 分配給軟件。相比之下，估計(jì)先進(jìn) 5 納米處理器的設(shè)計(jì)成本超過 5.4 億美元，其中包括軟件費(fèi)用。展望未來，預(yù)計(jì)在3nm工藝節(jié)點(diǎn)開發(fā)復(fù)雜的GPU將需要約15億美元的投資，其中軟件約占成本的40%。這些不斷上升的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)成本將不可避免地影響未來領(lǐng)先的 CPU、GPU、SoC 以及 PC、服務(wù)器和智能手機(jī)的價(jià)格。

在處理所謂的臺(tái)積電報(bào)價(jià)估計(jì)時(shí)必須記住的一件事是，它們反映了趨勢(shì)，但可能無法準(zhǔn)確反映實(shí)際數(shù)字。臺(tái)積電的價(jià)格在很大程度上取決于多種因素，包括產(chǎn)量、實(shí)際客戶和實(shí)際芯片設(shè)計(jì)等等。因此，對(duì)這些數(shù)字持保留態(tài)度。