1、1.6nm、晶圆级超级封装、硅光子集成...台积电北美6大技术王炸
2、OpenAI奥特曼：开发AGI任何代价也在所不惜
3、黄仁勋：无知是一种超能力 应保持信念勇往直前
1、1.6nm、晶圆级超级封装、硅光子集成...台积电北美6大技术王炸
台积电于4月末在美国加利福尼亚州举办2024年北美技术论坛，发布其最新半导体制程技术A16（1.6nm）、下一代先进封装和3D芯片技术等6大半导体技术创新，引发业界关注。在全球发展人工智能（AI）的热潮之下，台积电凭借其领先的芯片技术、稳定扩增的产能，成为英伟达等AI芯片的最重要代工厂。
研究机构TechInsights报告显示，台积电2023年总销售额达到692.76亿美元，成为全球半导体产业冠军。摩根大通（小摩）、摩根士丹利等金融服务机构均对台积电的后续发展给出乐观预测，小摩在最新报告中认为，台积电在技术创新和先进封装领域的领先地位，以及在AI时代的关键作用，通过一系列技术突破，有望在未来几年继续保持在半导体产业的领先地位。
以下为台积电在2024北美论坛公布的六大半导体技术：
A16 1.6nm制程技术
台积电A16制程节点是其首个整合纳米片晶体管（nanosheet）以及背面供电技术“Super Power Rail”的节点，特别适合高性能计算（HPC）及人工智能（AI）应用，是台积电N2P制程的迭代。根据台积电此前公布的路线图，N2、N2P 2nm节点定于2025年量产，A16预计将于2026年下半年量产。
与2nm N2P节点相比，A16提高了晶体管密度和能效，在相同Vdd（正电源电压）下可实现8~10%的速度提升；在相同速度下，功耗可以降低15~20%。该技术可以帮助数据中心计算芯片实现1.07~1.10倍的芯片密度。
台积电在北美峰会同时宣布A14工艺节点，预计将采用第二代纳米片晶体管以及更先进的背面供电网络，有望在2027~2028年开始生产，预计不会采用High NA EUV光刻机。
根据路线图，台积电1nm制程A10已在规划中。消息人士于2024年1月透露，台积电将更先进制程的1nm晶圆厂规划在嘉义科学园区，已派人前往目标地块勘测。这一选址离嘉义高铁站车程仅七分钟，往北串起台积电中科、竹科厂，往南串连南科厂及高雄厂，便于工程师通勤交流。
NanoFlex创新纳米片晶体管
台积电即将推出的N2制程工艺将采用NanoFlex创新纳米片晶体管技术，这是该公司在设计与技术协同优化方面的又一突破。NanoFlex为N2制程标准单元提供设计灵活性，其中短小晶体管单元可实现更小的面积和更高能效，而高单元则最大限度提高性能。
客户能够在同一设计内优化小单元和大单元的组合，调整设计，以达到最佳功耗、性能和面积平衡。
N4C制程技术
台积电宣布推出N4C技术，是N4P的迭代，可降低8.5%的芯片成本，计划于2025年量产。该技术提供具有高效面积利用率的基础IP和设计规则，与广泛应用的N4P兼容，缩小芯片尺寸并提高良率，为客户提供高性价比选择。
CoWoS、SoIC和系统级晶圆（TSMC-SoW）
台积电表示，CoWoS先进封装已成为AI芯片的关键技术，被广泛采用，允许客户将更多的处理器内核与HBM高带宽存储堆叠封装在一起。
与此同时，集成芯片系统（SoIC）已成为三维芯片堆叠的领先解决方案，客户正越来越多地将CoWoS与SoIC及其他组件搭配使用，以实现最终的系统级封装（SiP）集成。
台积电宣布推出CoW-SoW封装技术（TSMC-SoW），基于台积电于2020年推出的InFO-SoW晶圆上系统集成技术迭代而成。通过晶圆级系统集成封装技术（SoW），可以在单片12英寸晶圆上制造大型芯片阵列，提供更强算力的同时，减少空间占用，并将每瓦性能提升多个数量级。此前特斯拉的Dojo D1超级芯片，就利用台积电的此类工艺实现，利用单片晶圆实现强大算力。
据悉，特斯拉自研的Dojo D1超级芯片采用台积电7nm制程，并结合InFO-SoW先进封装、垂直供电结构制造而成，用于训练自动驾驶汽车AI大模型。参数方面，每个模组包含5×5总计25颗芯片，每个单芯片包含高达354个核心，因此片上SRAM换从总计达11GB，算力9050TFLOPS。
台积电表示，首款SoW产品——基于集成扇出型封装（InFO）技术的纯逻辑晶圆已投入生产。利用CoWoS技术的CoW-SoW晶圆预计将于2027年问世，届时将可以集成SoIC、HBM和其他组件，创建强大的单晶圆级系统，其计算能力可以与整个机架甚至整个服务器相媲美。这类芯片将拥有巨大的面积，可以集成四个SoIC芯片+12个HBM存储芯片以及额外的I/O芯片，功率可达数千瓦。
硅光子集成COUPE
台积电正在开发紧凑型通用光子引擎（COUPE）技术，以支持人工智能热潮带来的数据传输爆发式增长。COUPE采用SoIC-X芯片堆叠技术，在硅光子芯片堆叠电子芯片，并保证两片芯片之间最低的传输阻抗，能效比传统堆叠方式更高。
台积电计划在2025年将COUPE技术用于小尺寸插拔式设备，速度可达1.6Tbps，相比当前最先进的800G以太网成倍提升。2026年，台积电将其整合入CoWoS封装中，作为共同封装光学器件（CPO）直接将光学连接引入封装中，这样可以实现高达6.4Tbps的速度。第三个迭代版本有望进一步改进，速度翻倍至12.8Tbps。
汽车芯片先进封装
继2023年推出N3AE“Auto Early”制程后，台积电将继续通过整合先进芯片和先进封装，满足汽车客户对更高算力的需求，以及车规级认证的要求。台积电正在为高级辅助驾驶系统（ADAS）、车辆控制和车载中央计算机等应用开发InFO-oS和CoWoS-R解决方案，目标是在2025年第四季度之前获得AEC-Q100 2级认证。
日前台积电法说会之后，大摩预计台积电Q2营收将环比增长5%~7%，并给出860元新台币的目标股价预测。小摩预测台积电今年毛利率维持在52%~54%区间，预计今年年底3nm产能将达到10万片规模，明年将增加到15万片，并给出900元新台币的目标股价。小摩同时预计，台积电在未来3~4年内，在AI芯片的市场占有率仍将维持在90%以上，到2027年AI相关收入占比将升至总营收的25%。
台积电法说会、多场技术论坛过后，给市场释出稳健信号，包括花旗银行、美银证券、瑞银在内的金融机构，均对台积电给出全年营收增长的预测。在人工智能市场需求持续增长的带动下，以及美日芯片工厂新产能的释放，预计台积电未来几年将持续领衔全球半导体产业，并凭借技术实力保持AI芯片领域的龙头地位。
2、OpenAI奥特曼：开发AGI任何代价也在所不惜
为了成为第一个开发通用人工智能（AGI）的公司，OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼最近表示，OpenAI付出任何代价都是合理的。
“不管我们每年烧5亿美元还是50亿美元，还是500亿美元，我都不在乎。”奥特曼本周在与斯坦福大学学生交流时说道:“只要我们能找到支付账单的方法，我们就会做AGI，这将是十分昂贵的。”
此外，奥特曼还反驳了ChatGPT是某种“非凡”大模型的说法，称它“充其量只是有点尴尬”，尽管其取得了无数的成就。这一回答可能不仅仅是自我贬低，也可能表明OpenAI目前的研究项目有多先进，这些项目还没有投入商业应用。
奥特曼还说，在他花费巨资开发AGI的过程中，他更担心的是社会能够多快地适应OpenAI所取得的进步。
3、黄仁勋：无知是一种超能力 应保持信念勇往直前
据外媒报道，硅谷致力于支持创新企业的非营利组织TiE主办的“TiECon 2024”年度大会于近日举行，英伟达联合创始人兼CEO黄仁勋受邀出席，并与风投公司Mayfield管理合伙人纳文·查德哈（Navin Chaddha）进行了炉边对话，他们谈到了人工智能的未来以及其他主题，并探讨了英伟达如何在竞争中胜出的秘诀。
黄仁勋表示，英伟达曾经和大约110到120家图形公司竞争，其独特之处在于——以独特视角观察世界。如其它图形公司都在追求打造全球最佳的3D图形技术，而英伟达的目标是使应用更加丰富多彩或更具趣味性，所有的平台、库、芯片，都是为应用服务的。秉着这一理念，英伟达发明了新的计算机图形算法， 并被行业广泛采纳。原因也很简单，英伟达始终与游戏开发者紧密合作，与科学家并肩前行，与整个生态系统共同进步。所以，英伟达的目标从来不是制造一款顶级的图形芯片，而是让应用能以某种方式变得更好。
在谈话中，黄仁勋还对正致力于创业的企业家们分享道：“我的经历其实十分普通。我并不认为有人会制作一部电影来讲述我们如何创立这家公司的故事。但正是这份普通，构成了我们故事中最精彩的部分。普通的人做着普通的事，试图解决那些看似平凡的问题。我们三个工程师，都对加速计算有着坚定的信念。然而有趣的是，我们最终改变了整个行业，引领着它跟随我们的步伐。这整个过程，我们花了整整30年时间。”
谈到会给年轻时的自己怎样的建议时，黄仁勋表示，他不会把英伟达31年的创业经验和教训全部告诉年轻时的自己，因为无知是一种超能力，当我们知道的越多，就会意识到某件事的困难程度，但知道这些困难究竟有多难并没有任何帮助。黄仁勋称，自己喜欢那种“这件事到底有多难”的感觉，它激励着我们不断前行。所以，最重要的是保持无知，保持信念，勇往直前。
针对作为一名创业者如何做出选择、如何预见世界的未来发展趋势的问题，黄仁勋指出，我从第一性原理出发进行推理，我所看到的并不比别人看到的更为特别，但这是历史上第一次，我们能够亲眼见证深度学习的可扩展性。问题的关键在于，你能从数据中学习到什么。大约15年前，当我们深入思考这个问题时，我们得出了一个结论：这将会彻底改变软件的开发方式，这就是我当时的赌注。一旦你形成了核心信念，你每天都会测试你的假设，我每天都这样做。如果事实有所改变，你的观点也应随之调整。每天，我都在以更多种方式测试这个信念，并越来越坚信这就是未来的方向。你知道，无论做什么事情，这都是必经之路。
提及未来，黄仁勋指出机器将能够执行更多的日常任务。黄仁勋解释称：“对于未来，他坚信机器可以与任何我们可以标记的事物进行对话，即将它们转换为二进制数。一旦我们能将英语标记化，它就会在无监督的情况下学习它。人类已经掌握了交叉模式的技术，比如将文本转化为图像，或是将文本与语音相互转换。”
