盘点2020半导体行业8大关键词：包括国产替代、黄

回首半导体行业的发展历程，从 70 多年前一颗小小的晶体管开始，到如今已经以各种形式渗透与每个人的生活密不可分，其发展速度之快让摩尔定律面临失效，无论是以硅为基础的半导体材料，还是光刻机之类的半导体设备，还是存储芯片的容量大小，几乎都面临急需攻克的难题与瓶颈。

回望 2020 年，一些瓶颈正悄悄找到出口，8 个关键词得以诠释这一年来半导体行业的发展。

一、国产替代

在中美关系紧张的环境下，今年中国半导体市场异常火热。数据显示，截止 2020 年 12 月，我国今年新增超过 6 万家芯片相关企业，较去年同比增长 22.39%。目前全国约有 24.4 万家芯片相关企业，超 2 万家芯片相关企业拥有专利。

这是环境和政策双重作用下的结果，尤为明显的是，在科创板一周年之时，市值排名前十的公司中，就有包括中芯国际、沪硅产业、中微公司、澜起科技和寒武纪在内的 5 家公司属于半导体领域。

在解决人才短缺问题上，也有一些新动作将集成电路学科设置为一级学科，让本科毕业生带 “芯”毕业的 “一生一芯”计划项目，成立南京集成电路大学，无一不是为国产替代做准备。

也有行业专家参与到 “国产替代”的讨论，清华大学微电子研究所所长魏少军认为，芯片全面国产替代指日可待是口号型的发展，会让政府遭遇很大的压力。华润微电子代工事业群总经理苏巍指出，“当下国产芯片自给自足率不足三成，中国整个半导体产业链发展明显有短板和不足，在功率半导体领域，我们看到它率先进行突围，与国际一流技术水平差距在缩小。”

二、黄氏定律

在 12 月份的英伟达 2020 GTC China 大会上，英伟达首席科学家兼研究院副总裁 Bill Dally 在演讲中称，如果我们真想提高计算机性能，黄氏定律就是一项重要指标，且在可预见的未来都将一直适用。这是 “黄氏定律”这一命名被英伟达官方认可。

黄氏定律具体是指英伟达创始人黄仁勋对 AI 性能的提升做出的预测，GPU 将推动 AI 性能实现逐年翻倍。大会上，Bill Dally 用三个项目说明黄氏定律实现的关键，包括实现超高能效加速器的 MAGNet 工具、以更快速的光链路取代现有系统内的电气链路、全新编程系统原型 Legate。

几十年前，英特尔创始人之一戈登 · 摩尔提出了著名的摩尔定律，从经济学的角度成功预测几十年来集成电路的发展趋势，即每 18 个月晶体管数目和性能提升一倍。当下，英伟达作为当下炙手可热的 AI 芯片公司，其黄氏定律有望引领未来几十年芯片行业的发展。

三、宽禁带半导体

宽禁带半导体即第三代半导体材料，包括碳化硅(SiC)、氮化镓(GaN)、氧化锌(ZnO)、金刚石(C)、氮化铝(AlN)等新兴材料，最初其研究与开发主要用于满足军事和国防需求。宽禁带半导体的带隙大于硅半导体的 2.2e，能够有效减小电子跨越的鸿沟，减少能源损耗，多应有于节能领域，主要是功率器件。今年年初小米推出氮化镓快充就是宽禁带半导体的典型用例。

要让宽禁带半导体取代硅基，需要克服成本瓶颈，碳化硅和氮化镓衬底成本过高，使得器件成本高于传统硅基的 5 到 10 倍，是阻碍宽禁带半导体普及的主要原因。不过，在技术和工艺的提升下，成本已接近硅基器件。

今年，在各省份的 “十四五”规划建议稿中，纷纷提及加快布局第三代半导体等产业。宽禁带半导体成为 2020 年乃至往后几年里中国半导体产业的重要发展方向之一。

四、8 英寸晶圆

晶圆缺货是半导体行业常有的现象，但今年受疫情影响以及 5G 应用需求增长，各个代工的 8 英寸晶圆厂产能爆满，缺货现象尤为严重。台积电董事长黄崇仁曾在 11 月概括晶圆产能紧张现状，称目前晶圆产能已紧张到不可思议，客户对产能的需求已达到恐慌程度，预计明年下半年到 2022 年下半年，逻辑、DRAM 市场都会缺货到无法想象的地步。

模拟芯片和功率器件需求持续上涨，与本就现存不多的 8 英寸晶圆厂产线相挤压，产能持续紧张，另一方面导致包括 MOSFET、驱动 IC、电源管理 IC 等其他需要在 8 英寸晶圆生产的芯片或器件的生产周期延长，市场价格纷纷上涨。

根据 TrendForce 最新调查研究，预计 2020 年全球晶圆代工收入将同比增长 23.8%，为十年来最高，先进节点和 8 英寸产能成为晶圆代工行业竞争力的关键。

五、云上 EDA

如果说 2019 年是云上 EDA 概念普及之年，那么 2020 年则是云上 EDA 探索落地之年，无论是 EDA 软件商、IC 设计企业以及代工厂，都在实践云上 EDA。

云上 EDA 是指在通过云的方式设计芯片，相比通过传统的 EDA 工具设计芯片，EDA 云平台优点众多，能够适配 EDA 工具使用需求、拥有大规模算力自动化智能调度以及海量的云资源提供弹性算力支持，直接提升芯片的研发周期和良率，降低芯片设计成本。

全球三大 EDA 提供商之一新思科技目前已经同台积电共同部署云上设计和芯片制造平台，帮助台积电成为首家实现云设计代工厂;亚马逊 AWS 收购以色列芯片制造商 Annapurna Labs 之后，其 Graviton 和 Inferentia 等芯片，从 RTL 到 GDSII 全都实现云上开发。国内也有包括阿里云在内的云公司提供 EDA 机型配置，平头哥借助阿里云的全项目上云并结合服务器托管方案，设计上云实现 10% 到 50% 的性能提升。

SoC 设计流程，来源阿里云研究中心&新思科技

对于云上 EDA 的未来，新思科技中国副总经理、芯片自动化事业部总经理谢仲辉看好其发展，认为芯片设计上云将引领芯片行业进入新的良性循环，对于决心投入芯片的互联网及系统公司而言是机遇，也会让传统芯片公司不再局限于芯片的性能和功耗，而是与用户应用场景紧密结合并提供更好的服务体验。

六、5nm

5G 落地之年，作为引擎的 5G 芯片固然不可缺席，在移动手机市场上，也迎来在 5nm 战场上的新一波 5G 芯片之争。自 2019 年底各大芯片厂首发自家的 5G 芯片之后，2020 年芯片厂商们更执着于推出 7nm 以下先进制程的 5G 芯片，且由外挂 5G 基带升级到集成式 SoC。

苹果首发了采用台积电 5nm 工艺制程的 A14 Bionic，集成 118 亿晶体管，但依然是用外挂高通骁龙 5G 基带。此后华为发布麒麟 9000，成为世界上首个采用 5nm 制程的 5G 手机 SoC，集成 153 亿个晶体管。

之后，三星发布 Exyons 1080，采用自家的 5nm 工艺制程和自家的 5G 基带，以集成式 SoC 的设计进入旗舰行列，将在 ViVO 的新机上首发。

高通骁龙 888 是 2020 年一款 5nm 集成式 5G SoC，代号从 875 变 888 表达对中国 5G 市场重要性的认可。骁龙 888 同样采用三星 5nm 工艺制程，集成全球首款 5nm 5G 基带骁龙 X60，能够提供高达 7.5Gpbs 的 5G 商用网络速度。

今年 5G 芯片的竞争尤为激烈，麒麟 9000 作为国产芯片的代表能够与国际水平一较高下，不过可惜的是，受中美关系影响的华为，将无法参与下一场竞争。

七、3D 封装

3D 封装是一种立体封装技术，在 X-Y 的二维封装基础之上向 z 轴延伸，也是为了突破摩尔定律瓶颈而诞生的一种新技术，在集成度、性能、功耗等方面有一定优势，设计自由度高，开发时间更短，也是各个芯片厂商争相角逐的先进封装技术，在 2020 年竞争进一步升级。

台积电自 2018 年首度对外公布其系统整合单芯片多芯片 3D 堆叠技术，陆续推出 2.5D 高端封装技术 CoWoS 和扇出型晶圆技术 InFo，抢占苹果订单。今年又针对先进封装打造晶圆级系统整合技术平台(WLSI)，升级导线互连间距密度和系统尺寸，推出晶圆级封装技术系统整合芯片(TSMC-SoIC)，能够将先进的 SoC 与多阶层、多功能芯片整合，实现高速、低功耗、体积小的 3D IC 产品。

英特尔也于 2 年前展示其名为 “Foveros”的 3D 封装技术，在今年架构日上公布新进展，即 “混合键合”技术(Hybrid bonding)，以替代传统的 “热压键合”技术，加速实现 10 微米及以下的凸点间距，提供更好的互连密度、带宽和更低的功率。

三星在今年对外宣布了全新的芯片封装技术 X-Cube3D 已经可以投入使用，允许多枚芯片堆叠封装，三星称其能让芯片拥有更强大的性能和更高的能效比。

八、存算一体

在 AI 算法对算力需求增长的时代，冯诺依曼架构带来的 “内存墙”问题愈发明显，即其存储与计算在物理上的分离，使得计算过程中需要不断地通过总线交换数据，从内存读取数据到 CPU，计算后再写回存储。由于存储速度远低于计算速度，大部分时间和功耗都消耗在总线传输上，最终导致传统芯片算力难以跟上需求。

为解决 “内存墙”问题，基于忆阻器的存算一体技术被提出，从器件研究到计算范式研究，直到今年取得新的进展。

今年 2 月，清华大学微电子所、未来芯片技术精尖创新中心钱鹤、吴华强教授团队与合作者成功研发出一款基于多阵列忆阻器存算一体系统，以忆阻器替代经典晶体管，打破冯诺依曼瓶颈，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升计算设备的算力，成为第一款基于忆阻器的 CNN 存算一体芯片。

在 2020 第五届全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR 2020)上，清华大学副教授高滨演讲时表示，存算一体芯片的下一步将是存算一体计算系统的搭建，在不改变现有编程语言的情况下，计算能效会有百倍到千倍的提升。