日本的土地上真的能再次生產(chǎn)出尖端邏輯半導(dǎo)體嗎?日本Rapidus和IBM于2022年12月13日宣布稱，為量產(chǎn)2納米邏輯半導(dǎo)體，雙方建立了合作關(guān)系。IBM長年以來一直積極進行研發(fā)尖端半導(dǎo)體，且曾經(jīng)在美國紐約州擁有自己的300毫米晶圓工廠(于2014年轉(zhuǎn)給Global Foundries，后來，該工廠被安森美收購)。此外，IBM也在為自己品牌下的電腦生產(chǎn)所需半導(dǎo)體，同時也為客戶提供尖端工藝的技術(shù)研發(fā)服務(wù)和晶圓代工服務(wù)。
IBM的尖端工藝技術(shù)研發(fā)服務(wù)作為一項Common Platform，通過創(chuàng)建通用型工藝技術(shù)和生產(chǎn)產(chǎn)線，有效降低了研發(fā)成本、并確保了第二供應(yīng)商資源(Second Source)。最初，IBM、Chartered Semiconductor Manufacturing(現(xiàn)在的Global Foundries)、三星電子三家公司分別在各自的工廠里提供通用型研發(fā)工藝，以研發(fā)90納米工藝(以及更先進的)。
針對Rapidus的業(yè)務(wù)，小池先生列舉了三點：第一，人才培養(yǎng);第二，基于最終市場、產(chǎn)品，構(gòu)建生產(chǎn)體系;第三，基于半導(dǎo)體，實現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型(GX)。現(xiàn)在開始研發(fā)尖端半導(dǎo)體，然后在一定時間內(nèi)趕上先進廠家，的確是十分困難的。從這個意義上來講，Rapidus有望在小池先生的領(lǐng)導(dǎo)下，研發(fā)出量產(chǎn)工藝、克服上述困難。
據(jù)此前消息，臺積電將在日本熊本縣建設(shè)22nm和28nm的半導(dǎo)體生產(chǎn)線，預(yù)計于2024年開始量產(chǎn)。該產(chǎn)線月產(chǎn)能為5.5萬片12英寸晶圓，用于車規(guī)和家電用芯片產(chǎn)品的生產(chǎn)。未來還將升級至更高性能的12～16nm工藝，后續(xù)不排除再提升工藝。
對于已經(jīng)退出尖端邏輯半導(dǎo)體的自主生產(chǎn)的日本來說，22～28nm相當于日本國內(nèi)最尖端的技術(shù)。
為了推動本國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展，日本首相岸田文雄表示，政府將為半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供超過1.4萬億日元的巨額投資，吸引臺積電來日本建廠。總體愿景是在2030年達成半導(dǎo)體企業(yè)收入增長3倍，提升至13萬億日元的目標。
近日，繼臺積電宣布擴大在美國亞利桑那州的投資，建設(shè)二期工程之后，臺積電可能也將加碼在日本的投資。據(jù)報道，由于地緣政治瞬息萬變，臺積電因應(yīng)客戶要求分散區(qū)域風險，考慮在日本增建一座新廠，以7nm制程切入。又恰巧臺積電才宣布高雄廠7nm延后，引發(fā)臺積電是否將7納米棄高雄轉(zhuǎn)戰(zhàn)日本的聯(lián)想。
Rapidus 計劃在 20 年代的后半期在日本大規(guī)模生產(chǎn)采用 2 納米芯片，此類芯片將用于 5G 通信、量子計算、數(shù)據(jù)中心、自動駕駛汽車和數(shù)字智能城市等領(lǐng)域。IMEC 打算支持 Rapidus 進行前沿技術(shù)的研發(fā)。
為此，雙方表達了建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系的意向，Rapidus 將成為 IMEC 先進納米電子項目的核心合作伙伴，而且備忘錄內(nèi)容還提到與即將成立的前沿半導(dǎo)體技術(shù)中心 (LSTC) 合作，該中心將作為日本后 2 納米技術(shù)的研發(fā)中心。
日本經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)省(METI)稱，Imec 和 Rapidus 打算就 EUV 光刻等關(guān)鍵技術(shù)開展雙邊項目，Rapidus 可能會派工程師到 Imec 進行培訓。反過來，Imec 愿意考慮在日本設(shè)立研發(fā)團隊來制定長期路線圖。此外，根據(jù) METI 的說法，Imec 和 Rapidus 將考慮與即將成立的前沿半導(dǎo)體技術(shù)中心 (LSTC) 進一步合作。
今年10月，IBM發(fā)布了旗下首款人工智能計算單元(Artificial Intelligent Unit，AIU)片上系統(tǒng)，這是一種專用集成電路 (ASIC)，旨在更快、更高效地訓練和運行需要大規(guī)模并行計算的深度學習模型。
AIU：專為現(xiàn)代AI計算打造
在過去多年來，業(yè)界主要是利用CPU、GPU來運行深度學習模型，但是隨著人工智能模型的數(shù)量正呈指數(shù)級增長，同時深度學習模型也越來越龐大，有數(shù)十億甚至數(shù)萬億的參數(shù)，需要的算力也是越來越高，而CPU、GPU這類傳統(tǒng)架構(gòu)的芯片的AI算力增長已經(jīng)遇到了瓶頸。
Rapidus 總裁 Atsuyoshi Koike在宣布與IBM合作的記者會上表示，這是個開始，并且將持續(xù)尋求日本政府支持，因需要投資數(shù)萬億日圓。
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