2029年，半导体行业「奇点」来临

作者：汤之上隆时间：2025-01-20 来源：半导体产业纵横

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当笔者在读到美国发明家雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）的著作《后人类》时，我意识到：「能力呈指数级提高的人工智能（AI）将在 2045 年惠及全人类。」

本文引用地址：https://www.eepw.com.cn/article/202501/466471.htm

当人工智能（AI）超过人类智力时，技术奇点就会到来。

我想：一个类似于科幻电影《终结者》那样的世界，军事计算机「天网」将人类视为敌人并发动核战争的世界可能即将到来。

库兹韦尔在接受记者采访时表示：「当我宣布人工智能超越人类的预测时，包括后来获得诺贝尔奖的研究人员在内，没有人同意还需要 100 年……到 2029 年，人工智能将拥有比人类更高的智力……现在连 2029 年的预测都被认为是保守的。」

实际上，2024 年诺贝尔物理学奖将颁发给两位发现并发明了 AI 基础「机器学习」的研究人员；诺贝尔化学奖授予三位使用 AI 成功预测蛋白质结构的科学家。也就是说，有五位人工智能相关研究人员入选 2024 年诺贝尔奖获得者。

在《后人类》中，还需要 100 年的事情，在库兹韦尔预测后的 19 年就发生了。英伟达的 GPU 等芯片为 AI 的进步作出了重大贡献。

在本文中，我们会先来预测由于 AI 产生的半导体需求，2030 年（奇点已经到来后）全球半导体市场将增长多少。之后，我们以每个封装（芯片封装）的每秒浮点运算次数作为指标，可以发现摩尔定律在加速。

此外，摩尔定律加速发展的因素之一是晶体管的持续变小，而 ASML 的 EUV 光刻机在持续地做出贡献。最后，笔者会预测到 2050 年时候的全球半导体市场，并谈谈我的想法。

从某种意义上来说，我们已经达到了技术奇点。

2025 年到 2030 年，全球半导体市场

图 1 各类半导体出货量及半导体总量预测来源：ASML

上图是 2024 年在 ASML 投资者日是展示的 PPT，主题是「终端市场、晶圆需求和光刻支出」。这张图展示了从 2025 年到 2030 年中，各种电子设备（例如智能手机、个人电脑、消费者、有线和无线基础设施、服务器、数据中心和存储、汽车和工业设备）的增长量，同时还有全球半导体行业的增长情况。从图中可以看出，半导体市场能够增长多少。

图 1 中，展示了两种类型的预测趋势：CMD 2022 和 CMD 2024。CMD 2022 是基于 2022 年对 2025 年至 2030 年半导体市场的预测；CMD 2024 则是基于 2024 年对 2025 年至 2030 年半导体市场的预测。

这两种预测方式的区别在于，有没有反映了生成式 AI 带来的全球繁荣、有没有考虑 2023—2024 年的半导体衰退。

2022 年 11 月 30 日，Open AI 发布了 ChatGPT，因此基于 CMD 2022 的预测没有考虑生成的 AI 的影响。由于半导体行业在 2023-2024 年进入周期衰退，因此 CMD 2022 中没有考虑该影响，仅在 CMD 2024 中反映了周期衰退的影响。

了解了以上情况，再仔细看图 1，可以发现 CMD 2022 中除服务器、数据中心和存储之外的电子设备的半导体出货量，都将比 CMD 2024 更大，不过增速都是个位数，增幅不是很大。

三大领域，推动 2025 年后半导体市场发展

服务器、数据中心、存储都将在 2024 年后推动半导体市场的发展。基于 CMD 2024 的各种电子设备半导体的预测如下。

智能手机半导体的市场到 2025 年将达到 1,490 亿美元，预计将以每年 5% 的速度增长，到 2030 年将达到 1,920 亿美元。

PC 半导体在 2025 年市场 920 亿美元，将以每年 4% 的速度增长，到 2030 年达到 1120 亿美元。

消费半导体的市场在 2025 年达到 700 亿美元，将以每年 3% 的速度增长，到 2030 年达到 830 亿美元。

用于有线和无线基础设施的半导体市场到 2025 年将达到 530 亿美元，将以每年 6% 的速度增长，到 2030 年将达到 700 亿美元。

汽车半导体2025 年市场 760 亿美元，将以每年 9% 的速度增长，到 2030 年达到 1140 亿美元。汽车半导体的增长率位居第二，仅次于服务器和数据中心及存储半导体。

工业半导体2025 年市场 840 亿美元，将以每年 7% 的速度增长，到 2030 年达到 1200 亿美元。

在预测中，唯一预计 CMD 2024 增长速度快于 CMD 2022 的半导体行业是服务器、数据中心和存储的半导体，其规模将从 2025 年的 1560 亿美元以每年 18% 的速度增长，到 2030 年达到 3610 亿美元。用于服务器、数据中心和存储的半导体在各种电子设备中增长率最高，2030 年的预测值也最高。

据预测，到 2025 年，全球半导体市场将达到 6790 亿美元的规模，并将以每年 9% 的复合增长率持续扩张，预计至 2030 年，该市场价值将攀升至 1.51 万亿美元。

在全球半导体市场中，各细分领域的市场份额从高至低依次为：服务器、数据中心及存储占比 34%，智能手机占 18%，工业用途占 11%，汽车领域占 10%，个人电脑约占 10%，消费者领域占 7%，有线和无线基础设施领域占 6%。

基于上述分析，服务器、数据中心以及存储领域所使用的半导体将成为 2025 年至 2030 年期间全球半导体市场的主要推动力。由于 AI 半导体也包含在其中，可以得出结论：AI 将成为半导体市场增长的主要驱动力。

接下来，探讨的问题是：驱动全球市场的 AI 半导体的能力将如何提升？

两年翻一番的摩尔定律

迄今为止，摩尔定律通常被理解为每两年，单个芯片上集成的晶体管数量将翻一番。然而，在未来，「单个芯片」的概念可能将失去其重要性，而「单个封装」的重要性将日益凸显。因为将各种芯片集成到单个封装中并作为单个系统运行的「小芯片」（Chiplet）将成为主流。

图 2 ASML 新任 CEO 在 ASML 投资者日上展示的 PPT

如果我们将单个封装的晶体管数量作为图表的纵轴，则可以预测晶体管数量每两年增加一倍的「摩尔定律」将持续下去（图 2）。因此，到 2030 年，半导体的每个封装中将集成一万亿个晶体管。换句话说，摩尔定律仍然成立。

此外，如果我们在图表的纵轴上绘制「单个封装」的计算速度，我们可以看到带来「技术奇点」的新视角。

以计算速度为纵轴的「新摩尔定律」

图 3 2010 年代，单个封装计算速度 2 年内增长 16 倍（能耗 2 年内增长 5 倍）来源：ASML

倘若我们在垂直坐标轴上描绘出单个封装下的计算处理速度，便能观察到自 21 世纪 10 年代起，该速度经历了显著的变革（参见图 3 上半部分）。由于人工智能的需求，计算速度每两年增加一倍，预计两年内将增加 16 倍。这就是新的摩尔定律。

另一方面，从纵轴看单个封装的能耗，两年内下降了 60%，但由于人工智能的需求，两年内将增加五倍（参见图 3 下半部分）。这是很危险的，单个封装的能耗增加让芯片产生了巨大的热量。

作为解决这一问题的对策，光通信将变得至关重要。目前，数据中心内的服务器之间或容纳服务器的机架之间的通信正在使用光而不是电。未来，需要通过光学连接来连接机架中的各种芯片。

虽然能源消耗存在很大问题，但是新摩尔定律带来的高性能计算机是如何出现的呢？

超级计算机，每秒能执行 200 百亿次

图 4 生成式 AI 推动摩尔定律，但成本飙升来源：ASML

图 4 是超级计算机 Aurora，它由美国能源部 (DOE) 赞助，由英特尔和惠普企业 (HPE) 开发。

Aurora 的开发成本为 5 亿美元，初始计算速度为 2 exaFLOPS/s（每秒 200 百亿次计算），但截至 2024 年 5 月，已达到 1.012 exaFLOPS。这款 Aurora 共有 85K 个 CPU 和 GPU、230PB（PB）内存和 230PB 存储。简而言之，Aurora 就像是一个非常先进的芯片。

以 Aurora 为代表的超级计算机正在创造新的摩尔定律，即「2 年内计算速度提高 16 倍。」（但背后的问题是开发成本太高，而且消耗大量能源）

这种超级计算机集成了大量的先进的逻辑芯片、DRAM、SSD 以及其他半导体组件。ASML 的 High NA EUV 光刻机可以用来生产这类尖端半导体产品。

接下来，我们一起看看 EUV 光刻机如何将芯片制程进一步缩小的？

先进逻辑芯片路线图

图 5 到 2039 年的先进逻辑路线图来源：ASML

图 5 展示了到 2039 年的逻辑芯片路线图。截至 2024 年，台积电能够量产的最顶尖的节点是「N3」，晶体管为 FinFET，精细互连间距为 23 nm，采用 NA 为 0.33 的 EUV 光刻机（Low NA）。

在技术奇点到来的 2029 年，芯片工艺制程的技术节点是「A10」，晶体管将是第 3 代 Nanosheet（Gate All around / GAA），精细互连间距将是 18 nm，采用 NA 为 0.55 的 EUV 光刻机（High NA）。并且晶体管背面供电的背面供电网络（BSPDN），有希望能够投入实际使用。

图 6 从 Low NA 到 High NA 来源：ASML

图 6 展示了什么时候开始使用 Low NA EUV 光刻机和 High NA EUV 光刻机。Low NA EUV 光刻机是在 2020 年开始在 N5 节点上正式使用，台积电的「N7+」首次尝试，此外，Low NA 双图案技术是在 N5 至 N3 工艺节点中得到应用。

依据 ASML 的预测，2027 年将开始采用 High NA 技术于 A14 节点，而 A10 节点左右将开始采用 High NA 双图案化技术。

那么，先进的逻辑芯片和 DRAM 中，EUV 实际会应用到多少种掩模上呢？

EUV 的使用量有多少？

图 7 2030 年先进逻辑和 DRAM 将使用多少层 EUV 和 High NA？来源：ASML

图 7 显示了从 2025 年到 2030 年，先进逻辑和 DRAM 将使用多少层 EUV。

一开始，用于先进逻辑的 EUV 层预计到 2025 年将达到 19 至 21 层，然后以每年 10% 至 20% 的速度增长，并在 2030 年增加至 25 至 30 层。其中，ASML 认为 High NA 将会是 4 到 6 层（图 7 左图）。

之后，将购买先进DRAM 的 EUV 层数预计将在 2025 年达到 5 层，以每年 15%～25% 的速度增长，并在 2030 年达到 7-10 层。其中，ASML 预测 High NA 将为 2 至 3 层（图 7 右图）。

关于 EUV 的总层数，我想「这就是它的本质吗？」笔者对于 High NA 的层数感到有点奇怪，尤其是对于先进 DRAM，笔者怀疑 High NA 可能不会被使用。因为 DRAM 应该会在 2030 年左右成为三维形式（类似 NAND），如果 3D DRAM 量产的话，我认为不只是 High

NA，甚至 Low NA 也不需要这么多层。

话虽如此，我们还是来看看 EUV 的技术进展。

High NA 和 Low NA 的路线图

图 8 Low NA (0.33NA) 和 High NA (0.55NA) EUV 路线图来源：ASML

2024 年，ASML 发布了 Low NA 的最新型号 NXE：3800E。NXE:3800E 的吞吐量现在为 220 片/小时，比之前型号 NXE:3600D 的 160 片/小时有了明显改进。此外，下一代型号 NXE：4000F 的目标是 250 片/小时，NXE：4200G 的目标是 280 片/小时或更多。

EUV 吞吐量指标发生了变化。以前，吞吐量以每天的曝光次数（晶圆/天）来表示，但从现在开始，使用每小时的曝光次数（晶圆/小时）。实际上，这个指标更容易理解。

再来看 High NA，ASML 的目标是 2025 年实现量产 EXE:5200B。这是继 EXE:5000 之后的下一代 High NA EUV 光刻机。预计吞吐量将从 EXE:5000 的 110 片/小时增加到 175 片/小时。

此外，计划于 2027 年推出吞吐量超过 185 片/小时的 EXE:5200C，并于 2029 年推出吞吐量超过 195 片/小时的 EXE:5400D。2032 年，NA 为 0.75 的 Hyper NA 也即将出现。这样，EUV 就从 0.33NA（低 NA）、0.55NA（高 NA）和 0.75NA（超 NA）继续发展。

ASML 正在全力开发。

通用 EUV 模块化和吞吐量提升

图 9 低 NA (0.33) 到高 NA (0.55) 到超 NA (0.75) 来源：ASML

如图 9 所示，光源、标线台、晶圆台等是 Low NA、High NA 和 Hyper NA 的通用模块，而各代专用模块仅针对我制作的镜头等光学系统开发。

在 2024 年推出的低 NA NXE:3800E 中，ASML 巧妙地引入了一项关键技术。该技术的核心在于，ASML 为极紫外光（EUV）光源设计了一个通用模块，旨在实现从低数值孔径（NA）到高数值孔径乃至超高数值孔径（超 NA）的持续技术演进。

通过这种方式，NXE:3800E 的开发和发货目标是在未来 15 年或更长时间内使用通用模块。这是 ASML 非常典型的策略。

图 10 吞吐量持续提高来源：ASML

未来吞吐量将持续提升。对于低数值孔径（NA）的设备，ASML 计划将 NXE:3800E 的产能提升至每小时超过 200 片晶圆，目标是在 2030 年之前达到每小时 300 片晶圆。此外，对于高数值孔径（NA）设备，目标是到 2030 年将产能从第一代 EXE:5000 的每小时 110 片晶圆提升至超过 200 片晶圆。