2024年全球半導體行業(yè)10大技術趨勢

整個2023年，半導體行業(yè)下行期的陰霾似乎仍未散去，但業(yè)界已經(jīng)看到了一絲曙光。年初ChatGPT的橫空出世，引爆了全球對于生成式人工智能(AIGC)的追捧。AI和大模型的興起催生多元化的落地場景，為數(shù)據(jù)中心、汽車電子等應用帶來極大助益的同時，也對芯片算力、能效、存儲和集成度等提出了新的挑戰(zhàn)。但也是這些挑戰(zhàn)，也刺激了半導體從材料、設計、制造到封裝技術本身的發(fā)展。在第三代半導體碳化硅、氮化鎵開始大面積商用后，第四代半導體氧化鎵開始嶄露頭角;AI芯片借助大模型東風，成為各大芯片廠乃至整機廠自研角力的主戰(zhàn)場;為了獲得更大算力和更快的存儲速度，Chiplet、3D-IC、HBM以及一系列新型存儲器的商用也在提上日程;就連一直被稱為“實驗室技術”的可編程光計算，也開始躍躍欲試取代GPU中的線性計算部分。

AspenCore全球分析師團隊在這一年中與業(yè)內專家和廠商交流，總結分析后挑選出了2024年全球半導體行業(yè)將出現(xiàn)或高速發(fā)展的10大技術趨勢，供大家參考。

趨勢一：AI芯片為生成式AI加速

2023年對AI而言是個大年，臨近2022年底到2023年初，以ChatGPT為代表的生成式AI在應用端爆發(fā)。“生成式AI”(或被稱作AIGC)這個詞在2023年被大肆提及，仿佛“生成式AI”是此前所謂“強AI”時代的序幕。實際上，英偉達為數(shù)據(jù)中心GPU特別加入Transformer引擎并不是2023年的事情，但顯然這一提早布局為生成式AI的底層算力加速提供了基礎。
之所以形容生成式AI為“爆發(fā)”，從芯片角度來看，在GPT、Stable Diffusion等模型出現(xiàn)后不久，全球幾乎所有面向數(shù)據(jù)中心的大算力AI芯片——無論訓練還是推理，相關企業(yè)的市場似乎就改寫了劇本，幾乎家家戶戶都在宣傳自家芯片能夠為生成式AI提供算力，且為不同的大模型達成合作或支持。2023年的WAIC世界人工智能大會幾乎就是生成式AI專場。不僅是數(shù)據(jù)中心，邊緣與端側的AI芯片企業(yè)也在接踵摩肩地談生成式AI概念。從Intel為來年AI PC鋪設了半年的宣傳——2024年的PC處理器也將全面集成專用的AI加速單元，到2023年底聯(lián)發(fā)科高喊手機生成式AI芯片——手機也能在本地推理生成式AI模型，甚至部分做嵌入式應用的芯片企業(yè)也在談生成式AI。事實上，即便不談生成式AI，它帶來的AI旋風也極大程度再度帶動了邊緣AI的熱潮：包括TI、瑞薩、英飛凌在內的傳統(tǒng)MCU/MPU制造商都再度強調了邊緣AI當下的巨大價值。這種風潮，以及生成式AI在數(shù)據(jù)中心和PC/手機上的大熱，都將延續(xù)到2024年，并得到更進一步的發(fā)展，甚至在應用端發(fā)力時，為全社會數(shù)字化轉型帶來更多的可能性。

趨勢二：用Chiplet技術支持算力擴展成為主流趨勢

隨著摩爾定律放緩，以及AI、自動駕駛、數(shù)據(jù)中心等新的應用端對存儲力、算力提出更高的要求，單靠先進芯片工藝的不斷演進已難以為繼，Chiplet和三維異構集成，將為突破集成電路發(fā)展瓶頸提供新的增長驅動力。2023年，在臺積電、三星、Intel等芯片巨頭，以及產業(yè)鏈企業(yè)的推動下，Chiplet產業(yè)鏈各環(huán)節(jié)逐漸完善，形成了由Chiplet系統(tǒng)級設計、EDA/IP、芯粒(核心、非核心、IO Die、Base Die)、制造、封測組成的完整Chiplet生態(tài)鏈。目前，全球半導體科技巨頭均在積極推出包含Chiplet的產品，比如特斯拉Dojo深度學習和模型訓練芯片、AMD MI300 APU加速顯卡、英偉達Ampere A100 GPU等。國內算力芯片廠商亦在跟進布局。2024年，隨著AI大模型不斷發(fā)展，采用Chiplet技術來定制高效擴展算力將成為主流趨勢，未來還將運用在板級多芯片互連甚至更大規(guī)模的多板多機柜互連方案中。不過，盡管Chiplet正成為滿足當下算力需求的關鍵技術之一，但仍然面臨諸多設計挑戰(zhàn)，比如互連、散熱、良率、翹曲、無源器件集成、寄生效率、成本、可靠性等。通過封裝技術才能有效實現(xiàn)多Chiplet的集成，包括高密度先進封裝的設計、生產、驗證，高速通道的設計、驗證，供電方案、散熱方案、應力方案、可靠性等。同時，Chiplet應用的局限性依然明顯，主要在于Chiplet仍以國際大廠的垂直體系為主，相關設計系統(tǒng)相對封閉，且仍有待完善互聯(lián)標準。

趨勢三：HBM，價量齊升

隨著人工智能/機器學習(AI/ML)在全球范圍內的迅速興起，2020年，以高帶寬內存(HBM、HBM2、HBM2E、HBM3)為代表的超帶寬解決方案開始逐漸顯露頭角。進入2023年后，以ChatGPT為代表的生成式人工智能市場的瘋狂擴張，在讓AI服務器需求迅速增加的同時，也帶動了HBM3等高階產品的銷售上揚。Omdia研究顯示，從2023年到2027年，HBM市場收入的年增長率預計將飆升52%，其在DRAM市場收入中的份額預計將從2023年的10%增加到2027年的近20%。而且，HBM3的價格大約是標準DRAM芯片的5-6倍，這就是為什么2023年HBM出貨量僅占DRAM總出貨量的1.7%，但其銷售額比例卻達到了11%，英偉達、AMD、微軟、亞馬遜等芯片大廠排隊搶貨，甚至溢價也可考慮的原因。HBM技術于2013年推出，是一種高性能3D堆棧DRAM構架，數(shù)據(jù)傳輸速率大概可以達到1Gbps左右。此后，該技術標準差不多每隔2-3年就會更新一代，使得第二代(HBM2)、第三代(HBM2E)、第四代(HBM3)和第五代(HBM3E)產品的帶寬和最高數(shù)據(jù)傳輸速率記錄被不斷刷新。鑒于同期內其他產品的帶寬僅增加兩到三倍，我們有理由將HBM產品的快速發(fā)展歸功于存儲器制造商之間激烈的競爭。目前來看，作為一項重要的技術創(chuàng)新，HBM的發(fā)展前景是相當光明的，尤其是在人工智能訓練應用中。但對比GDDR DRAM動輒16/18Gbps的速率，HBM3的速率即便達到9.2Gbps，也仍然存在差距，而限制HBM發(fā)展的原因則主要來自兩方面：一是中介層，二是3D堆疊帶來的復雜性和制造成本的增加。但我們相信，隨著全球存儲巨頭的深度介入，上述挑戰(zhàn)終將得到解決，HBM市場的激戰(zhàn)也會愈演愈烈。

趨勢四：衛(wèi)星通信技術邁出一大步，6G已具雛形

在去年的預測中，我們提到手機衛(wèi)星通信技術將在2023年開始全面鋪開。如今這項技術在華為對射頻天線技術的攻克之下，再度往前邁出了一大步。隨著華為Mate60Pro系列的推出，手機行業(yè)從點對點、單向的衛(wèi)星短消息模式進入了衛(wèi)星通話時代。以往，人們主要注重5G及其芯片，忽略了衛(wèi)星通訊。當前，以華力創(chuàng)通、海格等一系列研發(fā)衛(wèi)星通訊芯片的公司得到了迅猛發(fā)展。在SoC方面，紫光展銳也推出了首款5G衛(wèi)星通信芯片V8821，符合IoT NTN R17標準，支持L頻段海事衛(wèi)星以及S頻段天通衛(wèi)星，并且可擴展支持接入其它NTN衛(wèi)星系統(tǒng)，能夠提供數(shù)據(jù)傳輸、文字消息、通話和位置共享等功能，除了可用在智能手機直連衛(wèi)星上以外，還可用于物聯(lián)網(wǎng)、可穿戴產品、車聯(lián)網(wǎng)等。聯(lián)發(fā)科也在MWC2023大會上，推出了MT6825 IoT-NTN芯片組，可連接地球同步軌道(GEO)衛(wèi)星，易于轉換為3GPP NTN標準衛(wèi)星網(wǎng)絡使用。2023年8月，聯(lián)發(fā)科發(fā)布最新衛(wèi)星網(wǎng)絡和地面網(wǎng)絡整合為題的6G NTN技術白皮書，未來將通過衛(wèi)星網(wǎng)絡與地面網(wǎng)絡的兼容互補，打造陸?？杖匦?、全空間的立體網(wǎng)絡覆蓋范圍，為使用者提供無縫智聯(lián)的通信服務。至此，隨著衛(wèi)星通信技術在手機和物聯(lián)網(wǎng)等領域的不斷突破，未來的6G已具雛形。2024，將是衛(wèi)星通信技術全面開花的一年。

趨勢五：氧化鎵商業(yè)化進程腳步將至

當前，寬禁帶半導體發(fā)展勢如破竹，其中，作為第四代半導體的氧化鎵已經(jīng)逐步嶄露頭角。相比金剛石、氧化鋁等同是第四代半導體來說，氧化鎵已經(jīng)可以實現(xiàn)更大晶圓尺寸的突破，有數(shù)據(jù)預測到2023年氧化鎵的市場規(guī)模有望超過氮化鎵器件的規(guī)模。氧化鎵有五種已確認的結晶形態(tài)，其中最為穩(wěn)定的是β-氧化鎵，當前大部分研究和開發(fā)也是針對β-氧化鎵進行，氧化鎵擁有高擊穿場強的特性，導通電阻比氮化鎵、碳化硅低得多，能有效降低器件的導通損耗。氧化鎵的生長過程可以使用常壓下的液態(tài)熔體法，在制造生產上具有成本優(yōu)勢。當前氧化鎵的發(fā)展前景日益凸顯，該市場由日本的Novel Crystal Technology(NCT)和Flosfia兩大巨頭占據(jù)主要市場。當前產業(yè)界已經(jīng)成功量產4英寸氧化鎵晶圓，在未來幾年將有望擴大至6英寸。同時，β-氧化鎵肖特基二極管的商業(yè)化開發(fā)進程在不斷加速。在功率電子市場，氧化鎵與氮化鎵和碳化硅的應用有所重合，目前車規(guī)級功率器件的上車率已經(jīng)在逐年遞增，這也為氧化鎵提供更大的應用場景的機會。從短期來看，在消費電子、家電以及高可靠、高性能的工業(yè)電源等也具備很大的潛力。雖然氧化鎵帶來了新的可能性，但碳化硅和氮化鎵等材料也擁有過其獨特的優(yōu)勢和應用領域。隨著科研技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，氧化鎵在半導體領域有望發(fā)揮更大的重要性。

趨勢六：上下游積極推進3D-IC商用進程

過去50多年，摩爾定律牽引著整個半導體行業(yè)的發(fā)展，如今由于先進工藝升級變緩，研發(fā)成本高昂，無法像過去那樣每18~24個月帶動晶體管集成的數(shù)量翻倍，導致半導體性能提升面臨瓶頸。不過好在先進封裝仍在持續(xù)演進，從1970年的MCM到SiP，再到2.5D和現(xiàn)在的3D-IC、異構集成，為半導體行業(yè)的創(chuàng)新打開了另一扇大門。幾年前出現(xiàn)的PCB板級封裝3D-IC，已經(jīng)不是什么新鮮事，如今大家討論的是兩個晶圓堆疊(WoW)的3D-IC，只有這樣芯片間通信的帶寬才會更大。但目前3D-IC仍未實現(xiàn)大面積商用，主要面臨兩個最大挑戰(zhàn)：散熱問題;芯片表面張力問題。復雜、緊湊、密度增大，導致3D-IC內部熱量比傳統(tǒng)2D芯片更難散出，不同工藝的晶粒堆棧之間，產生的應力也是千奇百怪。不但需要特殊的D2D接口IP，使用TSV技術來實現(xiàn)芯片間高速高效數(shù)據(jù)通信，還需要用合適的EDA工具在鍵合前進行熱分析、應力分析，幫助芯片設計工程師完整系統(tǒng)整合優(yōu)化。整個2023年，業(yè)界也在積極加速推動3D-IC進展和系統(tǒng)級創(chuàng)新部署。例如，臺積電推出新的3Dblox 2.0 開放標準，3DFabric平臺讓客戶可以自由選配3D-IC前段和后段組裝測試相關技術，包含整合芯片系統(tǒng)(SoIC)、整合型扇出(InFO)以及CoWoS;聯(lián)電與華邦、智原、日月光半導體和Cadence成立W2W 3D IC項目，加速3D封裝產品生產，預計 2024 年完成系統(tǒng)級驗證;新思科技則和力積電合作，共同推出新的W2W和晶圓堆棧芯片(CoW)解決方案，開發(fā)者能將DRAM存儲器直接堆疊和鍵合在芯片上。

趨勢七：Micro OLED進入規(guī)?；瘧们耙?/strong>

盡管Micro LED堪稱最完美的顯示技術，但其仍然面臨巨量轉移、全彩化、檢測修復等技術挑戰(zhàn)，短期內無法規(guī)?；瘧?。而Micro OLED是顯示技術和半導體技術的深度結合，即CMOS技術與OLED技術的緊密結合，也是無機半導體材料與有機半導體材料的高度融合。盡管Micro OLED也存在諸多技術難題，特別是CMOS工藝與OLED技術分屬不同工藝制程，兩者專業(yè)且復雜，集成技術要求嚴苛，但相對Micro LED，其規(guī)?；瘧每赡苄愿蟆⒏?。Micro OLED技術與目前主流VR/AR顯示技術Fast-LCD相比，也有不少優(yōu)勢，主要體現(xiàn)在低功耗、工作溫度寬、高對比度、響應速度快等性能上，幾乎彌補了Fast-LCD的不足，是當下最適用于近眼顯示的微顯示技術。蘋果在2023年全球開發(fā)者大會發(fā)布了采用Micro OLED顯示屏的Vision Pro頭顯，勢必會推動這一技術的商業(yè)化應用。不過，Micro OLED因其有機發(fā)光材料的屬性，存在兩大天然的技術障礙：亮度和壽命，即與其他OLED技術一樣，存在燒屏、壽命期較短的問題。但鑒于Micro OLED主要應用于消費電子領域，壽命期這一缺陷就如OLED顯示在智能手機上的應用，并不會產生太大影響。而Micro OLED的亮度則無法滿足VR/AR設備完全模擬的要求。2023年全球Micro OLED廠商積極擴產Micro OLED 8英寸、12英寸產線，部分已經(jīng)實現(xiàn)量產，預計2024年將為虛擬現(xiàn)實終端應用提供更多數(shù)量的Micro OLED屏幕。同時，鑒于Micro LED短期內無法規(guī)?；慨a，Micro OLED則有機會在未來一段時間內成為微顯示主流技術。

趨勢八：“可編程光計算芯片”應對算力需求暴漲

生成式AI浪潮推動了算力需求的暴漲，但隨著摩爾定律逼近極限，曾經(jīng)的電子技術已難以滿足新一輪科技革命需要，人們開始尋求“把電換成光”，來進一步提升算力。光芯片很早就有，但絕大多數(shù)是不可編程的光學線性計算單元，要想通過光來提升算力，計算單元就必須具備可編程性。這種光計算芯片直到2017年，沈亦晨等人在《自然·光子》(Nature Photonics)期刊上發(fā)表論文，提出一種以光學神經(jīng)網(wǎng)絡為藍本的全新計算架構，才逐漸取得突破性進展?？删幊坦庥嬎阈酒哂屑啥雀摺⑺俣瓤?低延遲、低能耗、擅長AI矩陣計算、成本下降潛力大、波導傳輸性能優(yōu)異等優(yōu)勢。挑戰(zhàn)也同時存在，例如復雜計算需要用到大量光器件，帶來更復雜的結構和更大的尺寸;實現(xiàn)可編程要對每個器件進行控制，在工藝上要求更高集成度帶來的成本、穩(wěn)定性和良率挑戰(zhàn);以及環(huán)境溫度對計算精度產生影響，帶來的溫度控制挑戰(zhàn)等等。硅光芯片商業(yè)化最主要的思路就是硅光的技術通用性，例如優(yōu)先把GPU中做線性計算的計算核部分，換成光的計算核，形成光電混合的算力網(wǎng)絡新范式，最大限度降低客戶的學習成本和使用門檻。其次是光芯片模塊化，在滿足計算應用的同時，追求片間傳輸光模塊的“即插即用”。這也涉及到用片上光網(wǎng)絡和片間光網(wǎng)絡技術，利用光的低延遲和低能耗優(yōu)勢代替模塊間的電互連，晶圓級的光互連網(wǎng)絡能夠在把計算任務映射到不同芯片時，達到更高的利用率。

趨勢九：新型存儲器，從理論走向實戰(zhàn)

物聯(lián)網(wǎng)、人工智能的發(fā)展讓信息量呈現(xiàn)爆炸式增長，所有資料都必須在從邊緣到云端的多個層級上進行收集、處理和傳輸、存儲和分析。但另一方面，摩爾定律卻面臨擴張速度的急速放緩，無法再提供功率、性能和面積成本(PPAC)的同步提升。在這樣的大背景下，各種規(guī)模的企業(yè)開始競相開發(fā)新的硬件平臺、架構與設計，以提升計算效率，而以MRAM(磁性隨機存儲器)、PCRAM(相變隨機存儲器)和ReRAM(阻變存儲器)為代表的新型存儲器技術，便是芯片與系統(tǒng)設計人員都致力研究的關鍵領域之一。這些新型存儲器既能夠提供更多工具來增強近存儲器計算(Near Memory Compute)，也是下一階段存儲器內計算(In-Memory Compute)的建構模組。相關研究指出，無論是作為獨立芯片還是被嵌入于ASIC、微控制器(MCU)和運算處理器中，它們都有可能變得比現(xiàn)有的主流內存技術更具競爭力。如果以嵌入式MRAM取代微控制器中的eFlash和SRAM，可節(jié)省高達90%的功耗;如果采用單一晶體管MRAM取代六個晶體管SRAM，則可實現(xiàn)更高的位元密度和更小的芯片尺寸，這些功率與面積成本優(yōu)勢將使MRAM成為邊緣側設備的有力競爭者。而相較于傳統(tǒng)的NAND閃存，PCRAM或ReRAM存儲級存儲器更可提供超過10倍以上的存取速度，更適合在云端對資料進行存儲。但這些新興存儲器也存在一些關鍵共性問題，例如在單元層面，就存在熱穩(wěn)定性、寫電流與疲勞特性之間的矛盾，需要通過材料的選擇、集成工藝、電路的綜合優(yōu)化來克服;如果從陣列架構方面來看，交叉陣列結構中又存在由漏電引起的串擾問題。從目前的研究進展來看，相變材料異質結構設計、自旋軌道矩(SOT)等前沿技術，有望能夠較好的解決上述挑戰(zhàn)。

趨勢十：硅基量子計算的可用性與商業(yè)化邁進

很多企業(yè)和機構研究量子計算機，是把注意力集中在了類似超導比特位之類的材料上。近些年有越來越多的研究機構把注意力放到了硅基量子計算方向。畢竟硅仍然是一種更唾手可得的材料，也就具備了天然的優(yōu)勢。而且對硅基量子計算而言，量子位可以是單個電子，也能做得非常小。則硅基量子計算技術是更便于大規(guī)模量產的，即便它在操作時間(類似于門延遲)方面會弱于基于超導的量子位。這兩年對硅基量子計算而言都可謂收獲頗豐。2022年硅基量子計算領域取得了一些比較大的技術突破，包括極低錯誤率的量子計算實現(xiàn)，讓這種計算技術有了可以規(guī)?；?、真正用于計算的潛在價值。而且也有研究展示了較長的自旋量子位相干時間——研究展示的平臺還和CMOS生產制造兼容。2023年硅基量子計算有幾個重大事件。6月份，IBM宣布量子計算機進入“可用”(utility)階段;9月份，澳大利亞首席科學家Cathy Foley說見到了“量子時代的曙光”。與此同時物理學家Michelle Simmons因為開發(fā)硅基量子計算機，獲得澳大利亞國家最高科學獎。商業(yè)化方面，具有代表性的是Intel這些年開展有關量子計算的研究，自然都是基于其晶體管設計和制造方面的積累，都是基于硅的。此外也有包括Quantum Motion, Silicon Quantum Computing在內的企業(yè)著手硅量子計算機研究開發(fā)。2024年的硅基量子計算或許會有進一步的商業(yè)化邁進。

作者：ASPENCORE全球編輯群

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