芯片行業(yè)是典型的人才密集和資金密集型高風險產業(yè)，如果沒有大量用戶攤薄費用，芯片成本將直線上升。華為曾向媒體透露7nm的麒麟980研發(fā)費用遠超業(yè)界預估的5億美元，紫光展銳的一名工作人員則對記者表示，(5G Modem)研發(fā)費用在上億美元，光流片就特別費錢，還有團隊的持續(xù)投入，累計參與項目的工程師有上千人。
一方面，制造成本不斷攀升。吳欣指出，由于使用多次曝光(multi-patterning)，從20nm開始，芯片制造成本便上升很快。“本來一次曝光，現(xiàn)在兩次：本來一個機臺一天做4000片wafer(晶圓)，現(xiàn)在兩次曝光只能做2000片了。一片晶圓從頭到尾大概需要幾十步的光刻過程，假如光刻占設備成本的一半，有一半都需要兩次曝光，成本就增加了25%。”
作為芯片制造業(yè)中最核心的設備，光刻機也越來越昂貴。“整個業(yè)界花了二三十年的時間把EUV(極紫外光)做出來，今后幾代光刻都會使用EUV。一臺EUV光刻機就可能需要2億美金。臺積電、英特爾的新工藝生產線都需要十幾臺這樣的設備。”吳欣告訴記者。
越來越高的費用也讓晶圓代工廠望而卻步。格芯(GlobalFoundries)去年8月正式對外宣布放棄7nm和更先進制程的研發(fā)，并調整相應研發(fā)團隊來支持強化的產品組合方案。此前，臺聯(lián)電也宣布放棄12nm先進制程的投資。
市場調研機構IC Insights預測，未來5年有能力投入先進制程的晶圓代工廠只有臺積電、三星和英特爾，在激烈競爭之下，一定會讓定價壓力會一路延燒。
另一方面，設計成本也不斷上漲，每一代至少增加30~50%的設計成本，主要是“人頭費”。吳欣表示，對于芯片設計而言，此前迭代無需考慮新的工藝問題，“只需了解65nm比90nm小多少，可以直接把90nm上的設計拿到65nm工藝上，重新設計一下馬上就能做，整個過程半年、一年就完成了。但現(xiàn)在7nm和16nm有很多不一樣的地方，不能把16nm的設計直接放到7nm上，從架構到設計到后端都要做很多改變。”
由于芯片設計越來越復雜，設計的周期和人數(shù)都要增加。“過去設計一年現(xiàn)在需要兩年;過去1000人一年，現(xiàn)在2000人兩年，變成四倍了。”對于絕大多數(shù)芯片制作廠商而言，這無疑是一個非常大的負擔。
因此，對于一些超大數(shù)據(jù)企業(yè)紛紛自己造芯的現(xiàn)象，吳欣指出，“這些芯片本身不一定賺錢，但谷歌、百度、阿里巴巴這些數(shù)據(jù)公司會想做自己的芯片是因為這會讓企業(yè)自己的搜索引擎等業(yè)務更有效率，在系統(tǒng)層面上能夠享受到好處。”
但是對于創(chuàng)業(yè)企業(yè)而言，資本、人才和客戶都存在問題，“即使大如谷歌，做TPU的團隊也并不大，遠不夠設計芯片并維持芯片迭代，需要外包給芯片公司，其他的創(chuàng)業(yè)公司又有多少錢和人?”
異構集成成為新潮流
在芯片設計和制造成本越來越高的情況下，異構集成作為先進封裝技術越來越受關注，被認為是增加芯片功能，及降低成本的可行方法，也被視為延續(xù)摩爾定律的新路徑。
異構集成主要指將多個單獨制造的部件封裝到一個芯片上，以增強功能性和提高工作性能，可以對采用不同工藝、不同功能、不同制造商制造的組件進行封裝。通過這一技術，工程師可以像搭積木一樣，在芯片庫里將不同工藝的小芯片組裝在一起。
吳欣舉例稱，“我們做第一顆異構集成芯片是V2000T。如果當時不用異構集成的話，芯片要大很多。這么大的芯片良率太低，一片12寸的晶圓在當時只能出兩個通過良品測試的芯片。“
他解釋稱，良率和面積并不是線性關系，而是呈指數(shù)關系，“如果把這顆原本很大的芯片切分成四塊，每片晶圓能有100個通過良品測試的裸晶片，再把每四個組成一顆完整的芯片，就可以有25顆芯片?？紤]到額外的一些損失，即使損失一半也還剩12顆;對客戶來說，也不需要花6倍的價錢去買。”
以賽靈思的FPGA產品為例，吳欣告訴記者，通過采用異構集成技術，最近幾代FPGA容納的最大邏輯單元數(shù)量比起僅靠摩爾定律增加了70%甚至一倍以上。
不過，異構集成在延續(xù)摩爾定律的同時也面臨可靠性、散熱、測試難度等多方面的挑戰(zhàn)。
更復雜的封裝技術意味著測試也更難。常規(guī)的芯片測試中，一個芯片測試后進行封裝再進行整體測試。而系統(tǒng)化封裝中，對每個小芯片的性能測試以及整體系統(tǒng)的測試無疑讓芯片測試變得更加復雜。
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