技術(shù)基礎(chǔ)、設(shè)計(jì)方式和地緣政治變化，半導(dǎo)體行業(yè)情況復(fù)雜

　　市場(chǎng)、地區(qū)以及產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)和封裝類型都在改變半導(dǎo)體的經(jīng)濟(jì)狀況，由此，決定為哪種產(chǎn)品使用哪種技術(shù)及其相關(guān)原因上的情況也原來越復(fù)雜了。

　　資金是所有這些決定的共同之處，不管這是通過何種方式衡量的——投資資本回報(bào)率、季度利潤(rùn)或長(zhǎng)期投資（其中可能包括收購(gòu)、有機(jī)增長(zhǎng)進(jìn)入新市場(chǎng)或多種情況的混合）。問題在于，對(duì)于芯片行業(yè)來說，要做出能使利潤(rùn)增長(zhǎng)的明智決策越來越難了，因?yàn)檫@里面牽扯到太多因素了。

　　僅僅幾年之前，芯片的終端市場(chǎng)還很明確，開發(fā)的方向很大程度上就是圍繞著如何快速地遷移到下一個(gè)工藝節(jié)點(diǎn)?？爝M(jìn)到 2018 年，現(xiàn)在有了很多工藝選擇、更多新的終端市場(chǎng)、更多封裝選擇和各種來源的新競(jìng)爭(zhēng)。而且所有這些領(lǐng)域的問題都還沒得到解答，這可能會(huì)給開發(fā)的盈利能力和總成本產(chǎn)生影響。

　　比如說，我們目前還不確定 7nm 芯片的成本如何，因?yàn)槟壳斑€沒有芯片在晶圓廠中移動(dòng)速度的數(shù)據(jù)。這在很大程度上取決于工藝的成熟度和芯片的復(fù)雜度，但也有部分取決于 EUV 光刻每小時(shí)所能加工的晶圓的數(shù)量。

　　圖 1：根據(jù) EUV 電源情況的 7nm 成本比較；來自Gartner/SEMI Industry Strategy Symposium

　　Gartner 一位分析師 Samuel Wang 在本周 SEMI 的行業(yè)戰(zhàn)略研討會(huì)（Industry Strategy Symposium）上說：“7nm 節(jié)點(diǎn)有很高的設(shè)計(jì)成本，一款新芯片需要超過 2 億美元的投資。但到 2019 年也可能會(huì)出現(xiàn)產(chǎn)能過剩的情況。我們預(yù)計(jì)到那時(shí)每月的產(chǎn)能會(huì)超過 400,000 塊晶圓。每塊晶圓 10,000 美元，7nm 可能無(wú)法支撐這些數(shù)字?！?/p>

　　他說對(duì) 7nm 的需求將會(huì)局限在少數(shù)幾個(gè)終端市場(chǎng)，比如智能手機(jī)、人工智能和比特幣（比特幣與人工智能都會(huì)使用并行處理方法，但算法不一樣）。而這就是讓人困惑的地方。比特幣目前還沒有得到芯片廠商的重點(diǎn)關(guān)注，但 Wang 說，預(yù)計(jì)到 2022 年比特幣將為臺(tái)積電每季度貢獻(xiàn) 4 億美元。物聯(lián)網(wǎng)終端芯片也是如此，預(yù)計(jì)屆時(shí)將會(huì)成長(zhǎng)為一個(gè) 240 億美元的市場(chǎng)；另外還有 ADAS 半導(dǎo)體市場(chǎng)預(yù)計(jì)將會(huì)達(dá)到 100 億美元。人工智能深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片預(yù)計(jì)還能為這塊大餡餅增加另外 160 億美元。

　　所有這些都在推動(dòng)設(shè)備銷售和設(shè)計(jì)的增長(zhǎng)，但針對(duì)這些才剛剛開始成型的市場(chǎng)進(jìn)行規(guī)劃是很困難的。

　　圖 2：晶圓廠設(shè)備收入明細(xì)；來自 Gartner/ISS

　　其它技術(shù)轉(zhuǎn)移

　　除了架構(gòu)開發(fā)不確定之外，很多工具、材料和結(jié)構(gòu)也正在失勢(shì)。目前部署的 EUV 僅被用于替代 193nm 浸沒式光刻技術(shù)。finFET 能夠再續(xù)一個(gè)節(jié)點(diǎn)還仍存爭(zhēng)議，也可能需要 GAA FET（gate-all-around FET）來控制漏電和改善越來越高的 fin 的可制造性。如果 GAA FET 取代了 finFET，那么遷移到 7/5nm 的時(shí)間可能會(huì)比預(yù)期更長(zhǎng)一些，從而進(jìn)一步偏離摩爾定律。

　　與此同時(shí)，廠商對(duì)先進(jìn)封裝的興趣卻越來越來濃厚——不管是 2.5D、3D、fan-out 還是其它一些變體；而且這種技術(shù)轉(zhuǎn)移是有數(shù)據(jù)支持的。

　　SEMI 行業(yè)研究與統(tǒng)計(jì)部門的高級(jí)總監(jiān) Dan Tracy 說內(nèi)存封裝已經(jīng)讓 gold wire 增長(zhǎng)了 7%，而 leadframe 在 2017 年增長(zhǎng)了 8%。gold wire 用于汽車和醫(yī)療等需要高可靠性的市場(chǎng)的封裝，而 leadframe 則被用于汽車和移動(dòng)領(lǐng)域的連接器。

　　Tracy 說：“我們也看到了銅合金供應(yīng)的緊張。在過去的六到七年時(shí)間里，銅合金已經(jīng)出現(xiàn)了下滑。更小更薄的封裝趨勢(shì)意味著對(duì)銅合金的需求更小了。”

　　與此同時(shí)，wire bond 已經(jīng)迎來了復(fù)蘇，而且廠商對(duì)晶圓級(jí)封裝的興趣還要更加濃厚。他說：“隨著行業(yè)向下一個(gè)硅節(jié)點(diǎn)遷移，需要新的解決方案來實(shí)現(xiàn)之前通過尺寸縮減實(shí)現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)。”

　　設(shè)計(jì)的必然趨勢(shì)

　　但是，在制造側(cè)發(fā)生的情況只是全景的一部分。不同于過去許多年變化通常集中在供應(yīng)鏈中一個(gè)部分的情況，向 10/7nm 的遷移給所有地方都帶來了問題。應(yīng)對(duì)這些問題并且降低風(fēng)險(xiǎn)的最好方法是通過嚴(yán)格的設(shè)計(jì)規(guī)則來限制靈活性以及小心謹(jǐn)慎地管理向新制造技術(shù)的遷移。

　　這有一定的效果，但不能解決所有問題。復(fù)雜的設(shè)計(jì)會(huì)需要遠(yuǎn)遠(yuǎn)更多的模擬、驗(yàn)證和調(diào)試時(shí)間——尤其是當(dāng)芯片被用于安全性至關(guān)重要的功能時(shí)，比如用在汽車、工業(yè)和醫(yī)療等市場(chǎng)中。一種解決方案是通過提升并行性來增加處理能力。

　　亞馬遜 Web Services 的信息技術(shù)/半導(dǎo)體全球業(yè)務(wù)發(fā)展負(fù)責(zé)人 David Pellerin 說：“有相當(dāng)一些半導(dǎo)體公司已經(jīng)在很有效地使用云來進(jìn)行回歸測(cè)試或驗(yàn)證了。它們?cè)?AWS 上做了相當(dāng)多的回歸測(cè)試。那都是些類似 EDA 的工作，因?yàn)樗鼈冊(cè)跍y(cè)試自己用 FPGA 設(shè)計(jì)的軟件。這讓它們可以極大減少完成回歸以及讓結(jié)果返回它們的團(tuán)隊(duì)的時(shí)間。Cadence 也一直都在非常積極地使用云?！?/p>

　　這里的關(guān)鍵是要并行化設(shè)計(jì)流程中的各個(gè)部分，尤其是在驗(yàn)證方面——這會(huì)消耗芯片設(shè)計(jì)的大量時(shí)間。這也是錯(cuò)誤可能乘虛而入的地方，因?yàn)楦揪蜎]有足夠的時(shí)間來測(cè)試所有東西。但通過利用 AWS 上的數(shù)千臺(tái)計(jì)算機(jī)，這整個(gè)過程可以得到加速。這既能幫助實(shí)現(xiàn)針對(duì)消費(fèi)者市場(chǎng)的更快上市時(shí)間，也能讓設(shè)計(jì)者將更多時(shí)間用來分析數(shù)據(jù)以及尋找可能的問題所在和未來可能出問題的地方。

　　Pellerin 說：“在這樣的規(guī)模下，通過使用云能讓它們的回歸過程快 20 倍。我們看到 EDA 領(lǐng)域正在采用云，我們看到時(shí)序分析和 DRC、軟件回歸、硬件回歸等工作負(fù)載上出現(xiàn)了更快速的創(chuàng)新，而且我們預(yù)計(jì)未來幾個(gè)月還會(huì)有更多。云正在推動(dòng)設(shè)計(jì)工程的創(chuàng)新，其中包括半導(dǎo)體設(shè)計(jì)?！?/p>

　　圖 3：云給設(shè)計(jì)方面帶來的提升；來自 Amazon/Cadence/ISS

　　這是一個(gè)方面。另一個(gè)方面是一開始就要做出正確的設(shè)計(jì)。

　　Gartner 的 Wang 說：“設(shè)計(jì)的復(fù)雜性已經(jīng)讓設(shè)計(jì)成本增大了。對(duì) 7nm 而言，一次就成功是非常重要的?！?/p>

　　傳統(tǒng)的市場(chǎng)線

　　但是，我們目前仍然不清楚哪些設(shè)備將會(huì)利用上最先進(jìn)的節(jié)點(diǎn)。我們也不清楚它們將被如何使用以及哪些技術(shù)將會(huì)成為最終的贏家。

　　一直以來都有不錯(cuò)效果的一個(gè)指標(biāo)是 Benjamin Gompertz 開發(fā)的一個(gè)模型。Gompertz 是一位自學(xué)成才的英國(guó)數(shù)學(xué)家，他在 1825 年最早發(fā)表了死亡率法則。這個(gè)模型常被用來描繪產(chǎn)品生命周期以及預(yù)測(cè)需求的增長(zhǎng)速度和持續(xù)時(shí)間，而且該模型具有相當(dāng)好的準(zhǔn)確性。

　　圖 4：Gompertz 公式及所得到的 S 曲線；來自 Mentor/Siemens/ISS

　　該模型可被用于展示不同技術(shù)的市場(chǎng)機(jī)會(huì)——即收緊或伸展該 S 曲線。

　　西門子旗下 Mentor 的總裁兼 CEO Wally Rhines 說：“半導(dǎo)體行業(yè)的增長(zhǎng)以大浪的形式涌來，這會(huì)導(dǎo)致半導(dǎo)體收入又一步增長(zhǎng)。所以看看物聯(lián)網(wǎng)可穿戴設(shè)備，我們還處于這個(gè)市場(chǎng)的非常早期階段。在 2025 至 2030 年之前，這會(huì)是一個(gè)快速增長(zhǎng)的市場(chǎng)。”

　　圖 5：根據(jù) Gompertz 曲線預(yù)測(cè)的可穿戴設(shè)備的發(fā)展；來自 Mentor/ISS

　　將其與汽車夜視市場(chǎng)（大概會(huì)被自動(dòng)駕駛汽車市場(chǎng)取代）相比，曲線的形狀看起來會(huì)非常不同。

　　圖 6：汽車夜視系統(tǒng)；來自 Mentor/ISS

　　地緣政治的影響

　　如果再考慮到全球地緣政治的變化，情況會(huì)更加晦暗難辨。在一個(gè)節(jié)點(diǎn)之前，這些問題中很多都是按次序發(fā)生的而且看起來是良性的。而現(xiàn)在它們是并發(fā)的而且還在逐漸加劇，并且這些問題出現(xiàn)在這樣一個(gè)復(fù)雜的地緣政治世界秩序之中——某些不確定性在增大，另一些則在減輕。

　　對(duì)于半導(dǎo)體行業(yè)來說，中國(guó)是一個(gè)大問題。自 2000 年以來，該國(guó)一直在境外大力投資；而且在其建設(shè)自身經(jīng)濟(jì)的過程中，其內(nèi)部一直都以非常驚人的速度消耗著進(jìn)口。這已經(jīng)造成了巨大的貿(mào)易赤字——在 2016 年達(dá)到了 2601 億美元。中國(guó)現(xiàn)在正通過收緊資本和削減進(jìn)口的方式來解決這個(gè)入超問題。

　　BCA Research 的地緣政治戰(zhàn)略副總裁 Matt Gertken 說：“隨著美國(guó)債務(wù)下降和中國(guó)進(jìn)口削減，中國(guó)正在失去與美國(guó)達(dá)成新協(xié)議的能力。中國(guó)由于戰(zhàn)略上的原因正在讓自己擺脫出口?！?/p>

　　這會(huì)造成雙重的打擊，因?yàn)橹袊?guó)的增長(zhǎng)正在減速，而此時(shí)企業(yè)債務(wù)則在往回漲。企業(yè)債務(wù)目前接近中國(guó) GDP 的 180%（見下圖 7）。

　　圖 7：為什么中國(guó)正走向變革；來自 BCA Research/ISS

　　Gertken 說：“市場(chǎng)相信變革即將來臨。金屬價(jià)格和進(jìn)口量已經(jīng)出現(xiàn)了下降。中國(guó)會(huì)試圖維持穩(wěn)定。貨幣緊縮有所加劇，監(jiān)管也在收緊。因?yàn)楝F(xiàn)在有反腐敗運(yùn)動(dòng)，所以監(jiān)管者不會(huì)與銀行走得太近。另外房地產(chǎn)行業(yè)也面臨著更大的減輕債務(wù)的壓力?！?/p>

　　在其它地區(qū)，歐洲似乎從英國(guó)脫歐事件中完整幸存了下來。美國(guó)的 2017 年對(duì)企業(yè)來說是很好的一年。但 Gertken 指出如果民主黨控制了美國(guó)國(guó)會(huì)，可能會(huì)導(dǎo)致回到保護(hù)主義，因?yàn)檫@會(huì)迫使特朗普總統(tǒng)鞏固他的基本盤。所有這些都會(huì)對(duì)半導(dǎo)體行業(yè)的增長(zhǎng)和需求產(chǎn)生連鎖影響。

　　圖 8：保護(hù)主義的萌芽？來自 BCA Research/ISS

　　結(jié)論

　　全球供應(yīng)鏈涉及到非常多的變化因素，但由于沒人能真正確定終端市場(chǎng)將會(huì)如何變化、哪些技術(shù)對(duì)自己最好以及行業(yè)將會(huì)在接下來的一二十年里如何變化，情況會(huì)更加糟糕。

　　在一定程度上講，這個(gè)情況在全球性的環(huán)境下是很常見的。但在所有這些問題之下，每個(gè)層面上都有某種更大的不確定性。有報(bào)告稱很多系統(tǒng)供應(yīng)商都在增加庫(kù)存，另外什么時(shí)候在什么地方什么會(huì)減緩以及會(huì)持續(xù)多長(zhǎng)時(shí)間方面都存在問題。正如 AlphaOne NexGen Technology Fund 創(chuàng)始人 Dan Niles 指出的那樣：自第二次世界大戰(zhàn)以來，這是標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù)持續(xù)時(shí)間第二長(zhǎng)的牛市。

　　圖 9：歷史上的標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù)牛市；來自 AlphaOne/ISS