過去幾十年裡，摩爾定律讓處理器的性能快速提升，隨著摩爾定律的放緩，性能和需求之間的矛盾日益明顯。一面是智能手機、HPC、AI對處理器性能不斷增加的需求，另一面則是半導體製程提升的難度的大增與高昂的成本。不過，先進半導體製程依舊是提升處理器性能最為直觀的辦法，因此先進製程更加受到業界關注。

英特爾10nm製程一再延期之時，台積電就已經量產了7nm。當英特爾10nm製程2019年量產不久之後，台積電就將在2020年上半年量產5nm製程，曾經落後的台積電為何能取得今天的成就？

本週，台積電在上海舉辦一年一度的2019中國技術論壇，不過這是台積電首次邀請國內媒體參與其年度技術盛會，在技術論壇的演講中，台積電全球總裁魏哲家表示，目前市面上7nm的產品全都出自台積電。他同時透露，台積電的5nm技術已經有客戶在此技術基礎上設計產品，2020年第一到第二季度將會量產。

從落後到反超的兩個技術節點

首先需要明確，台積電能取得今天的成績，並非是一朝一夕努力的結果，並且，今天的優勢並不代表未來的成功。這家目前全球最大的晶圓代工企業成立於1987年，總部位於中國台灣新竹。台積電成立之時，半導體巨頭都是IDM模式，也就是一家公司要完成從設計到製造再到封測的全部工作。那是，無晶圓芯片公司在設計完芯片之後，想讓有晶圓廠的巨頭幫他們代工芯片並不容易。

台積電創始人張忠謀從美國回到台灣，抓住了機會成立了台積電，專門從事晶圓代工的業務，也就是人們常說的芯片代工。台積電這種商業上的創新如今看來深刻影響了半導體產業的發展，但在台積電成立之初，半導體行業處於低迷期，並且其芯片製造技術遠遠落後於英特爾等芯片巨頭，因此他們只能靠少量的訂單艱難維持生存。

但偉大的企業家總能帶領公司解決挑戰，在張忠謀的領導下，憑藉英特爾認證的背書，加上半導體市場的轉暖，台積電的營收迎來了快速增長。1995年營收已經超過10億美元，1997年實現13億美元營收，5.35億美元的巨額盈利讓台積電當時就成為了最賺錢的台灣企業。

不過，台積電逐步取得技術領先是在成立的20年之後。1999年，台積電領先業界推出可量產的0.18微米銅製程製造服務。2001年，台積電推出業界第一套參考設計流程，協助開發0.25微米及0.18微米的客戶降低設計難度，以實現快速量產的目標。

2005年，台積電又領先業界成功試產65nm芯片。此時，隨著晶體管體積的進一步縮小，難度的增加讓成本大漲，眾多芯片巨頭都停止了對先進晶圓廠的投入，這給專門提供晶圓代工服務的台積電帶來的機會。

而進一步擴大台積電實力的技術節點是28nm。進入28nm製程時，有一個關鍵的技術選擇——先閘極(Gate-first)與後閘極(Gate-last)，格羅方德和三星都選擇了先閘極技術，台積電通過認真研究兩種技術，堅定地選擇後閘極技術，結果台積電2011年一舉成功量產，三星與格羅方德的生產良品率卻始終無法提升。

為鞏固優勢，台積電針對智能手機芯片設計的主流製程一連推出四個版本，每年新推出的製程不但較前一代速度提高、芯片尺寸微縮4%，還省電30%。藉此，台積電在28nm節點就建立了很高的壁壘。

台積電成功的3個關鍵

魏哲家表示，台積電成功最主要靠三個支撐點：技術、生產和各位的信任。

台積電全球總裁魏哲家

技術路線

根據台積電的說法，台積電7nm已經獲得60個NTO（New Tape Out，新產品流片），2019年將會突破100個。7nm之後，台積電推出了7nm+工藝，作為台積電首個使EUV光刻技術的節點，7nm+的邏輯密度是7nm的1.2倍，良率方面和量產的7nm相比不分伯仲。根據規劃，台積電7nm+將會在2019下半年投入量產。

7nm+之後，台積電先推出的並非6nm而是5nm。魏哲家表示，5nm的生態系統設計已經完成，並且已經有客戶可以開始在其技術基礎上設計產品。5nm已經在風險試產，預計將在2020年第一季度到第二季度開始量產。5nm之後，台積電也規劃了5nm+。

魏哲家解釋稱，6nm（N6）之所以選擇在7nm+和5nm後推出，是希望藉助7nm+和5nm的經驗，讓6nm比7nm+有更優的邏輯密度，且與7nm的IP相容，使用7nm+工藝的IP可以繼續使用6nm工藝，減少製程複雜度的同時降低成本。

在台積電的規劃中7nm將會是一個過渡的節點，而6nm將會是一個主要節點，預計會在相當長的的一段時間內都扮演重要的角色。

產能投資

魏哲家介紹，2018年台積電的產能是1200萬片的12寸晶圓，1100萬片8寸晶圓，8寸晶圓相較2013年增長540萬片，平均每年增加14.3%。產能的持續增長源於不斷的投入，去年年底開工的台積電南京廠（晶圓十六廠，Fab 16）主要是16nm晶圓代工。另外，台積電在台南的18廠於去年1月動工，主攻5nm製程工藝。

據悉，台積電的資本支出每年將近100億美元，過去五年總計投入近500億美元，今年這一數值預計將超過100億美元。

不過魏哲家強調，真正重要的不是生產，而是生產的品質。他說：“如果生產的產品品質不夠好，那就不要讓它出去。”因此台積電的目標是“zero excursion，zero defect（零偏移，零缺陷）”，希望客戶得知這個產品生產自台積電後，就會放下心來，不會再問第二個問題。

關於台積電成功的另外一個關鍵因素——信任，魏哲家並沒有闡述更多。但信任也非常重要，特別是向新的進程邁進的時候，無論對台積電還是客戶而言都將是一筆巨額的投入，並且存在巨大的風險，台積電需要客戶的信任，只有這樣，台積電才能保證巨額的投入可以獲得回報，當然，也只有信任，雙方才能達成更多長期的合作。畢竟台積電提供的是晶圓代工服務，如果無法獲得足夠的晶圓代工訂單，經營都將面臨困境。

台積電如何保持領先？

從目前的情況看，台積電實現了先進半導體工藝的領先，這背後是一個良性的循環。在晶圓代工中，先進的製程投入量產之初成本非常高，只有大量的生產才能快速降低成本，成本和技術的優勢可以幫助代工廠獲得更高的利潤，最終，獲得的營收又可以用於推進更先進製程的研究和量產。

以台積電為例，他們每年的資本支出就達到100億甚至高於這一數值，如果無法從先進製程中獲得足夠的利潤，很難支撐更先進工藝的研發，畢竟隨著半導體工藝複雜度的增加，無論是研發還是生產成本都將大幅增長。並且先進製程帶來高風險的同時，對營收的貢獻也存在滯後性。通過台積電的營收我們可以看到，去年已經有多款7nm處理器量產，但7nm當時貢獻的營收很少，到了2019 Q1，台積電7nm的營收已經高達22%，也是營收貢獻最多的節點。

顯然，台積電進入了一個良性循環的過程，並且在晶圓代工市場，領先者將憑藉技術和時間優勢將獲得最多的利潤，即便市佔排名第二，營收和市場龍頭也有巨大的差距，在這種情況下想要實現超越非常困難。

不過，即便具備優勢，台積電依舊保持著對市場和競爭者的敬畏之心。現在，台積電在努力將邏輯的優勢向更多領域拓展。在進入28nm之後，想通過晶體管的微縮保持芯片性能的提升已經面臨巨大挑戰，業界開始探索借助封裝提升性能。台積電率先佈局，並推出了Bumping服務，根據台積電的說法，現在超過90%的7nm客戶都選擇了台積電的Bumping服務。

2011年第三季度的法說會上，張忠謀毫無預兆擲出重磅炸彈──台積電要進軍封裝領域。他們推出的第一個先進封裝產品是CoWoS（Chip on Wafer on Substrate），具體而言是將邏輯芯片和DRAM 放在矽中介層（interposer）上，然後封裝在基板上。

如今，台積電的封裝技術主要分為前端3D（Frontend 3D）的SoIC和WoW兩種集成技術，以及後端3D（Backend 3D）的Bump（凸塊）/WLCSP、CoWoS、InFO三種技術，這些技術都有助於推動系統級創新，面向不同的市場。

據介紹，CoWoS主要面向AI、服務器和網絡，InFO_PoP將主要應用於手機，InFO_MS主要應用於AI推理，InFO_oS主要應用於網絡。未來，3D封裝將在高性能計算中發揮非常重要的作用，台積電擁有先進封裝技術將非常重要。不過，台積電並不准備與封測廠爭奪市場，台積電錶示他們將聚焦於晶圓層面的封裝。

5G作為推動未來半導體行業發展的主要技術，台積電也在進行探索RF以及模擬器件的可能性。在Wi-FI和毫米波市場，台積電在將工藝往16nm FinFET 推進，另外，台積電還將推出7nm RF，相關的Spice和SDK也會在2020年下半年準備就緒。模擬方面台積電也有廣泛的佈局。

台積電在手機圖像傳感器、高靈敏度MEMS、高端OLED、PMIC方面也有相應的技術。在存儲領域，台積電的40nm RRAM在2018年上半年就進行風險試產，28nm/22 nm的RRAM也會在2019年下半年風險試產。台積電也擁有比eFlash快三倍寫速度的22nm MRAM，這個工藝也在2018年下半年開始風險試產。

最後需要關注的是，半導體製程提升的兩大關鍵是晶體管結構和材料，關於結構的進展，台積電沒有透露新的消息，但材料方面提到了創新Low—k材料。

小結

台積電引領了半導體行業晶圓代工的模式，歷經三十多年，台積電成功從落後的追隨者變為了領先者，也是先進處理器背後的幕後支撐者。不過，在晶圓代工領域取得領先並且處於良性週期的台積電依舊保持著對市場和所有競爭對手的敬畏，不僅在提升半導體製程關鍵的晶體管結構和材料持續投入，努力保持邏輯優勢，也正在將邏輯優勢拓展至5G、模擬等領域。還有，台積電生態超過1000名的工程師也是其很難超越的優勢。

至於存儲，台積電有所佈局，但如何在這一領域取得領先優勢，台積電的思考是關注新的存儲技術而非已有的技術，這也許是台積電取得成功的重要因素之一。當然，新的技術也是台積電最有可能進行收購的動力。

還有一點，對於未來製程技術的提升，技術或許不是最難的，最大的挑戰或許來自對於成本的考量。