蘋果救不了臺積電，但英偉達可以
今年8月，The Information爆料了蘋果和臺積電之間的“甜心交易”（sweetheart deal）：蘋果下單了臺積電3nm工藝，但臺積電必須獨自承受報廢芯片的良率損失，這一舉措能爲蘋果省下幾十億美元的成本[1]。
曾經蘋果和臺積電被稱爲“最完美的合作關係”：藉由規模龐大的研發投入和資本開支，臺積電在芯片製造上始終保持領先，蘋果則用大規模的訂單給臺積電報銷開發成本，幫助其進一步擴大領先優勢。
然而，這個雙贏合作卻在這兩年出了些問題。
一方面，先進製程的開發成本越來越高，臺積電也有點扛不住。另一方面，由於手機市場的萎靡，最爽快的兩大客戶蘋果和高通也難免囊中羞澀。
面對巨大的利潤壓力，臺積電選擇先漲爲敬。根據媒體報道進行估算，2023年臺積電的晶圓代工價格與兩年前相比大約上漲了16%（先進製程）到34%（成熟製程）。在過去十多年裡，臺積電都從未大幅提價。
在臺積電宣佈漲價後，蘋果曾以一貫的強勢態度表示堅定拒絕[2]，幾經博弈之下，纔有了那份“按良率付費”的協議。
去年10月，臺積電還頗有先見之明的表示，預計2023年整個半導體行業可能會下滑，於是下調資本開支至360億美元。
結果兩個月後ChatGPT橫空出世，全世界的AI芯片公司又把臺積電送上了神壇。
昂貴的進步
今年9月蘋果發佈會結束，頂着“首個3nm製程芯片”的A17 pro問世，10%的CPU性能提升讓人忍不住感嘆牙膏還能這麼擠。臺媒第一時間出來爲臺積電甩鍋，表示主因在於蘋果的設計過於保守，加上iPhone散熱效率太差，影響了3nm製程的發揮。爲了3nm工藝節點，臺積電不可爲不盡力，創下歷史新高的資本開支就是最好的證明。
一般來說，芯片製程越先進，需要的生產環節也就越多，成本自然水漲船高。在一些特殊節點，由於生產工藝的徹底改變，原本的設備和產線會被徹底淘汰，成本瞬間被拉高。
前者的代表就是刻蝕環節的增加：
所謂刻蝕，就是將光刻標記出來的區域，通過物理或化學方法去除，精準雕刻出設計好的功能外形。由於光刻技術受波長限制，單憑光刻機很難滿足5nm、3nm及更先進的工藝，只能通過反覆的刻蝕來實現更小的尺寸。
現階段先進製程工藝的提升，相當程度上源於刻蝕步驟的疊加。因此近兩年刻蝕和薄膜沉積（刻蝕的逆過程）在設備行業的市場份額極速上升，甚至超越了光刻機。
後者則創造了14/16nm這個經典制程：在14/16nm之前，芯片製造的主流工藝是HKMG（High-k Metal Gate），2014年，三星依靠梁孟鬆團隊搶先臺積電攻克14nm。當時，梁孟鬆用了FinFET工藝解決了生產問題，但工藝變化也意味着設備、產線的大手術。
一些晶圓廠在14nm的生產良率反而超過28nm，也是工藝變化的原因。
而由於DUV光刻機的精度限制，芯片製造深入到7nm製程後，就需要用EUV光刻機，價格是DUV光刻機的至少3倍。[3]臺積電曾嘗試利用DUV光刻機+多重曝光的方式生產7nm芯片，但扛不住低良率的鉅額成本，最後還是老老實實買EUV光刻機。
這個昂貴的技術爬坡之所以多年來行之有效，是因爲以蘋果爲首的一大批芯片設計公司，每年會排着隊給臺積電下訂單。但當財大氣粗的蘋果都嫌貴的時候，這個循環就會出現問題。
根據IBS的測算，10nm，7nm和5nm芯片的IC設計成本分別1.7億、3.0億和5.4億美元，而3nm芯片的設計成本則達到驚人的5億至15億美元。
由於芯片架構和IP複用等因素影響，業界對芯片設計成本的測算常常被高估。但即便排除這些影響，這也是個天文數字。任何芯片設計公司下單之前都得掂量掂量，自己有沒有那麼大的出貨量。
越來越貴的成本只是臺積電的焦慮之一。過去幾年，臺積電面臨的問題有兩個：
一是先進製程的高成本，導致錢砸的越來越多客戶反而越來越少。
二是幾個耗資巨大的工藝節點，產能高峰也就一兩年，難以持續造血。
前者在業內被反覆提及，後者則常常被忽略。
7nm：既不先進，也不落後
2019年，臺積電痛失大客戶華爲，結果蘋果、AMD這些大客戶立馬承包了閒置的產能，所以臺積電一邊說“影響不大”，一邊宣佈2021年起，臺灣地區工作的5萬名員工的通通漲薪20%。由於衆所周知的原因，7nm的熱度在今年又被炒了起來。不過在臺積電，7nm製程的處境一度尷尬。
臺積電的7nm工藝創造了很多經典產品，比如蘋果的A12芯片，AMD的Zen 2/3架構處理器，以及海思的麒麟985芯片。
一般來說，當一個新制程量產後，蘋果和高通是第一個吃螃蟹的。而隨着工藝升級，蘋果和高通、AMD會更新到下一代製程，上一代製程的產能會降價，留給AMD等芯片公司。隨着製程繼續升級，成熟製程就會慢慢留給服務器芯片、汽車芯片等等產品代工。
對臺積電來說，老製程雖然已經落後了，但產能不會被浪費。隨着產線的成本慢慢折舊完，持續開動的產線反而能貢獻可觀的利潤。在臺積電的營收裡，將近1/3都是40/45nm以上的成熟製程貢獻的。
瞭解了這個背景，就能看出7nm的尷尬之處：說它是先進製程，也沒有那麼先進；說它是成熟製程，也沒有那麼成熟。
隨着蘋果和高通已經用上了更先進的5nm甚至3nm，作爲關鍵替補隊員的汽車芯片，卻仍在使用成熟製程。截至2021年，14nm以下的車用芯片比例僅爲6%。
從臺積電的年報中也可以發現，從2020-2022年，5nm份額逐年增加，但16nm以上的產品佔比卻變化不大。理論上的“末位淘汰”邏輯並未發生，真正遭到擠兌的是上一代冠軍：7nm。
2020-2022年，臺積電7nm的收入佔比從33%下降至27%。根據臺媒爆料，臺積電7nm的產能利用率在2021年一度超過100%，到2022年底跌到了不足50%，今年年初更是一度跌至30%。
原因也很簡單，對於替補隊員們來說，7nm還是太貴了。
正如前文所述，7nm是由DUV光刻機換爲EUV光刻機的重要節點，也成了成本激增的起點。另外，7nm流片時，用於對向硅片上投影芯片圖像的耗材掩膜版急劇增加，這一項就能花掉一千多萬美元。
和前兩代的16nm相比，7nm的設計成本增至將近3倍。這些成本最終傳導到下游客戶的報價上，物聯網、汽車等設備等芯片出貨量遠低於動輒年產十幾億的智能手機，面對高昂的價格自然望而卻步。
所以蘋果、高通、AMD陸續在7nm節點短暫停留後，長期爲臺積電7nm貢獻收入的產品只有英偉達的車載芯片Orin X和A100 GPU。
如果沒有新的增量市場，7nm大概率不會是唯一尷尬的一代，5nm，4nm甚至3nm都很快就會步其後塵。
但ChatGPT的橫空出世改變了這一點。
躲得過英偉達，躲不過臺積電
今年9月，臺媒DigiTimes傳來捷報，臺積電各製程產能集體回升：6/7nm製程的產能利用率自10月起，有望逐步回到60%以上，4/5nm製程的產能則將回升至80%左右[4]。瘋狂下單的除了老客戶蘋果和高通，還有兩個關鍵角色：英偉達和英偉達的客戶。英偉達的熱情不難理解，目前追夢大模型的硬通貨H100就採用了臺積電N4（5nm）工藝，順便帶火了臺積電的CoWoS先進封裝產能。按照分析師Robert Castellano的測算，一片N4工藝的12寸晶圓價格爲13400美元，理論上可以切割86顆H100芯片。如果不考慮生產良率，那麼每生產一顆H100，臺積電就能獲得155美元的收入。但封裝一塊H100，臺積電可以入賬723美元。也就是說，每顆H100給臺積電帶來的收入很可能超過1000美元。同時，AMD的MI300、英特爾的Gaudi 3也都採用了臺積電5nm工藝。一直以來，面向AI訓練和推理的高性能GPU市場並不算大，但ChatGPT引發了科技公司和雲服務商的恐慌性搶購，導致產能不足反而成了限制英偉達的問題。考慮到英偉達敢於把H100按照物料成本直接加個零賣，就算臺積電漫天要價，英偉達也有能力照單全收。處境尷尬的7nm則在同一時期等來了關鍵的替補隊員：英偉達的客戶。谷歌從2016年開始投入使用的自研AI芯片TPU，就一直交由臺積電代工。2015年“內測”階段的AlphaGo還需要英偉達的顯卡訓練，到了2016年酣戰李世石，就已經換上了自家的TPU。目前，最新的第四代TPUv4就採用了7nm工藝。英國明星初創公司Graphcore的IPU芯片，同樣採用了7nm製程，還用上了臺積電的WoW硅晶圓堆疊技術。7nm的另一個大客戶是特斯拉：2021年8月，馬斯克在特斯拉AI Day活動上公佈了Dojo ExaPOD超級計算機，內置自研7nm工藝的D1芯片，由臺積電代工。Dojo ExaPOD由120個訓練模塊組成，每一個訓練模塊包含25塊特斯拉自研的D1芯片，總芯片數量達到了3000塊，直接讓Dojo以1.1 EFLOP的算力，成爲全球第五大算力規模的計算機。
Dojo負責人Ganesh展示D1芯片，2021 AI Day
早在幾年前，特斯拉還曾被黃仁勳視爲標杆客戶。但隨着Dojo的問世，兩家公司的塑料友誼暴露無遺。
一方面，D1芯片是特斯拉爲了適配自家產品，專門針對汽車、機器人等應用場景的研發，強調視覺處理等功能。和英偉達的通用GPU相比，製程要求略低，同時不會造成算力的浪費。另一個目的就是省錢，根據摩根士丹利的測算，芯片自研讓特斯拉足足省下了65億美元。
時至今日，全球主要的AI芯片中，超過80%都由臺積電生產，既有谷歌和英偉達這類老牌列強，也有Graphcore這類初創公司，中國大陸的GPU設計公司，目前也依賴臺積電的產能。
臺積電能照單全收的另一個原因，恐怕也是老對手三星的掉隊。雖然三星在每個節點都沒落後太多，甚至率先宣佈量產了3nm工藝。但由於良率和功耗控制等原因，不僅沒等來大客戶，反而接連坑哭了高通和英偉達。這也難怪SemiAnalysis在報告裡陰陽怪氣的說：就連英特爾也能搶走三星的客戶了。
要知道去年10月，臺積電總裁魏哲家在內部溝通時，還罕見地鼓勵員工休假。沒想到一年過去，訂單就擠滿了臺積電十八廠的N4/N5產線。
躲過了英偉達的算力稅，終究沒躲過臺積電的寶刀。
參考資料：
[1] How Apple Will Save Billions of Dollars on Chips for New iPhone，The Information
[2] TSMC Reportedly Overpowers Apple in Negotiations Over Price Increases，tom's hardware
[3] 光刻機光學：國產之路道阻且長，“中國蔡司”未來可期，國金證券
[4] NVIDIA下代B100訂單簽定，臺積電7/5/3納米大客戶全迴歸，DigiTimes
編輯：李墨天
視覺設計：疏睿
責任編輯：陳彬