Intel 公布新任 CEO！前董事會成員陳立武將於 3 月 18 日上任宣布 Intel 將重回工程導向重建客戶信任 (第8頁)

stephenchenwwc
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71樓

2025-03-22 12:45

游戏脑力 wrote:...那么今年intel如果拿出18a的产品，台积电要到明年才有苹果iphone手机才会用上2nm。那么假设intel18a一直沿用，18a，18a+,18a++。6年后台积电会有什么碾压18a++的产品吗?我看是不太可能有了。即使台积电的16a面世，其密度也不会比intel的18a++高多少，性能可能还不如已经打磨很成熟的18a++...

首先, intel 18A 想要超越 GG 3nm 的表現, 就已經快要看不到.

電性似乎沒在你的討論中出現過哦~

今年就有 GG 2nm 產品了, 你是裝看不到!?

GG 2nm 過後, 會有 1.6nm, 之后會是 1nm ( 10A ), 7A...

i社 Fab 能不能撐到六年后, 還是兩說勒~ 笑到噴淚

AMD 幾個月后, 將發表 GG 3nm 的 CPU, 伺服器級隨後跟上 3nm.
而 i社只有去年下單 GG 3nm 的 Lunar Lake 和 Arrow Lake.(表現還輸 AMD 用 4nm)
i社啊 i社先過得了這關再說~ AMD 3nm 產品的衝擊即將來襲.

eclair_lave

epyc9005的ZEN5C已上3nm，zen6c預計是上n2

2025-03-22 18:07

stephenchenwwc

要大量產品全上, 衝擊才會有感. Zen6C 還要看 A.I 搶產能剩多少, 正在努力加蓋廠.

2025-03-22 21:02

阿速吉八

阿速吉八
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72樓

2025-03-25 21:47

陳拔 wrote:
Intel 新任 CEO...(恕刪)

希望能帶領INTEL
衝出困境

游戏脑力

游戏脑力
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73樓

2025-03-27 7:41

台积电最新制程一般不都是用在苹果最新手机上面？
而苹果今年推出的iphone 手机并没有要用台积电2nm。这个是基本确认的情报
所以才问，第一个用台积电2nm的实际消费产品是什么？在哪里可以买到。如果有把那个产品的名称说出来
比如amd 的xxx显卡，xxx处理器，还是nvidia的xxx型号显卡，还是高通的某款soc处理器？还是苹果的哪一款产品？
这是很合理的问题。
至于内部各种消息那也只是消息。打舆论战用的。

我还听到最新说法可能要到2027年才会第一款搭载台积电2nm的消费产品。
而第一款搭载intel18a的消费产品最快今年下半年最迟明年年初那个产品的名称叫做panther lake 的处理器。会黏在笔记本里面。你可以去上网买到那款笔记本。也可能是某一款掌机比如现在很火的claw 8 的升级版这样。

eclair_lave

靠那種產能跟良率PTL第四季根本看的到吃不到沒多少量，可別跟三星3nm一樣搶首發再摔水溝，還有intel3/4只有用一台EUV的理由找好沒？[嘆氣]

2025-03-27 18:12

stephenchenwwc

stephenchenwwc
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74樓

2025-03-27 19:46

要用有意的負面猜測.

不如來聽一則"馬路消息":

i社今年仍然下單 GG 3nm, 產品是 Arrow Lake Refresh.
筆電級還不確定是 Lunar Lake Refresh 或直上 Panther Lake.
估計最近就要做個決定.

就讓你不要急, 等待 GG Q1 的法說會, 想知道的答案都有.
麵包都會有的笑到噴淚

游戏脑力

游戏脑力
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75樓

2025-03-28 19:24

台积电2nm密度更高，但Intel 18A性能更强？
2月14日消息，近日，半导体研究机构TechInsights 和 SemiWiki 发布了英特尔和台积电此前在“国际电子设备会议”（IEDM）上披露的有关即将推出的Intel 18A（1.8nm级）和台积电N2（2nm级）工艺技术的关键细节。根据 TechInsights 的分析，Intel 18A 可以提供更高的性能，而台积电N2可能会提供更高的晶体管密度。

能效的提升

在三星14nm / 台积电16nm 节点上，三星和台积电都生产了苹果A9 处理器。经过当时Tom's hardware的测试发现，与台积电16nm相比，三星14nm版本的功耗性能略好。TechInsights认为 A9 首先是基于三星14nm制程设计的，因此这可能只是反映了移植到台积电导致的能效（Power Efficiency）损失。然而，实际上两者之间的能效非常接近。从 14nm/16nm 到 10nm、7nm、5nm、3nm，再到现在的 2nm，三星和台积电都为每个节点提供了相对于前一个节点的相对功耗的改进。

在 10nm 时，台积电提供了比三星更大的功耗降低，并保持了这一领先地位，直到 3nm 时，三星率先采用了全环绕栅极（Gate All Around ，GAA）晶体管几乎是，提供了足够大的改进，在很大程度上缩小了与台积电 3nm FinFET 工艺在能效方面的差距（GAA 与 FinFET 相比有望提供更大的能效改进）。

根据台积电论文公布数据显示，与上一代的 3nm（N3E）节点相比，台积电N2制程在相同电压下可以将功耗降低 24% 至 35%，或将性能提高15%，晶体管密度是上一代 3nm 工艺高 1.15 倍。而这些指标的提升主要得益于台积电的新型全环绕栅极（GAA）纳米片晶体管，以及 N2 NanoFlex 设计技术协同优化和其他一些增强功能实现的。

作为对比，三星SF2（2nm）相比上一代SF3（3nm）功耗降低了约25%，而台积电则降低了平均约30%左右，再次保持了领先优势。

其中，台积电 N2 的功耗系数预计为 0.14，而三星的 SF2 为 0.17。不幸的是，没有足够的数据将 Intel 18A 添加到这部分的对比分析中。

台积电在其论文中展示了不同工艺节点下每瓦特功率效率和性能的关系图。以下这张功率效率（即能效）“图1”出现在台积电论文的一个版本中，尽管它并不在论文集中最终发表的论文的版本中。

△图1：台积电各工艺节点的电源效率（图片来源：台积电论文）

TechInsights根据该图形进行分析，将N28（28nm）的柱状图的高度定义为“1”，然后再将其他柱状图与之进行匹配，最终得到了如“图2”，N28到N2总体能效改进约不到9倍，远低于官方宣称的超过15倍。

△图2：TechInsights制作的台积电各工艺节点的电源效率（图片来源：TechInsights）

可以看到，从 N28 到 N10 的节点匹配良好，但从 N7 开始，图表上的条形显示每个节点的能效改进都要比台积电宣布的少的多。台积电的示意图上N3 到 N2 条形显示能效有 55% 的改进，但实际宣布的改进仅为30%左右。

目前尚不清楚是什么导致了这种差异，但这是一个很大的脱节。这可能就是台积电从最终论文中删除了能效改进图表的原因。

性能

与上面的能效分析类似，在三星14nm/台积电16nm 上，苹果A9处理器在这2个工艺上具有相同的性能。将两个制程标准化为“1”，并应用两家公司宣布的节点到节点性能改进，可以比较每个节点的性能。还可以将英特尔添加到分析中，并根据英特尔逐个节点性能公告进行正向计算。

据此计算，TechInsights得出的 Intel 18A 的性能值为2.53，台积电N2的性能值为2.27，三星SF2的性能值为2.19。也就是说，Intel 18A 在 2nm 级工艺中具有最高性能，台积电N2位居第二，三星SF2位居第三。

面积

TechInsights还分析了两个与制程工艺当中“面积”相关的因素，一个是高密度逻辑单元晶体管密度，第二个是 SRAM 单元尺寸。

TechInsights 已经对台积电N3E 工艺进行了详细的逆向工程工作，拥有计算标准高密度逻辑单元晶体管密度所需的所有资料。

同样，TechInsights分析了三星SF3（3nm）和 SF3E 制程。台积电和三星在公开声明中都提供了其 2nm 的密度改进值。就英特尔而言，TechInsights 也有保密协议下Intel 18A 的所有间距数据，虽然TechInsights不能透露具体的间距数值，但可以进行密度比较。

对于高密度逻辑单元，台积电在密度上遥遥领先于三星和英特尔，英特尔排名第二，三星排名第三。其中，台积电的高密度逻辑单元晶体管密度为 313 MTx/mm2、英特尔为238 MTx/mm2，三星则为231 Mtx/mm2。

如前所述，台积电论文当中虽然不包括 SRAM 单元大小，但有一张 SRAM 密度与节点的关系图，参见“图3”。

良率

对于尖端制程来说，良率是极为重要的议题。有很多报道称三星第二代3nm正因为良率问题而苦苦挣扎（据称仅20%），并因良率低而失去客户。此前也有一些报道称Intel 18A 良率为10%，不过该消息随后遭到了官方否认。

在论文中，台积电报告说，其256Mb SRAM 阵列的平均良率为 >80%，峰值良率为 >90%。在开发阶段的这些良率数据表明具有出色的低缺陷密度。除了在 SRAM 阵列中测试的那些之外，还有其他因素，但这些都是令人印象深刻的结果。

对于Intel 18A良率只有10%的传闻，TechInsights也强调，其有两个独立的可靠消息来称，该传闻根本不是真的，实际的良比这要好得多。

硅片价格

对于2nm晶圆代工的价格，一个广为流传的数字是，台积电将对其每片2nm晶圆将收取约30,000美元的费用。

此前，在 3nm 投入生产之前，TechInsights曾根据其预测模型分析认为每片3nm晶圆的价格为 < 20,000 美元，3nm 投入生产后，确定了该预测是正确的，批量价格确实为 <20,000 美元。而对于2nm晶圆价格，预计为＜30,000美元。

如果2nm晶圆价格为30,000美元，达到了3nm晶圆的1.5 倍，但是密度仅是3nm晶圆的1.15 倍，这也意味着晶体管成本的急剧增加，这将使得客户难以接受。因此，还有报道称，通常是台积电每个最新节点的主要客户的苹果公司，可能会因为2nm高昂的价格原因，进而放弃率先采用2nm。

这里讨论价格的另一个主要影响因素是大批量晶圆价格的定价远低于小批量晶圆价格，因此在任何讨论中都需要考虑订单数量。

如果台积电将 2nm 晶圆定价为 30,000 美元/晶圆，他们将给客户带来很大的压力，可能会迫使他们转向英特尔的Intel 18A和三星2nm。

背面供电

台积电关于2nm制程的论文没有涉及背面供电技术，但英特尔的Intel 18A以及三星2nm工艺都将实现背面供电。

根据进展来看，Intel 18A有望成为2025年首个实施背面供电技术的工艺制程。2026年，三星的SF2P工艺也将实施背面供电。最后，预计台积电不会在其 2nm 工艺变体上实现背面供电技术，可能需要等到 2026年或2027年才能在其 A16 工艺上实施。预计 A16 背面供电将是一种直接的背面连接，可以提供比英特尔和三星的实现更小的轨道高度。

由于英特尔是三家公司中最注重性能的公司，因此他们首先实施背面供电是有道理的。

TechInsights称，HPC客户想要背面供电技术来支持其芯片，但是由于成本原因，移动客户并不想要它。

对于多个节点，我们可能会看到有背面供电和没有背面供电的版本，并且考虑到它对Metal 0 的影响，设计规则可能会有所不同。

除此之外，为了实现最高性能，预计钼将首先引入通孔，然后引入关键互连。这可能导致 HPC 的节点在背面电力输送和钼金属化之间分裂，而对于移动设备，则没有背面电力和铜金属化。

其他

论文中最后一个有趣的项目是关于 “flat passivation” 的评论。许多工艺都有顶部铝金属层，钝化遵循金属轮廓，如果需要混合键合之类的东西，晶圆表面必须是平坦的。平钝化可能是平坦化的顶层，以实现键合。

量产时间

根据计划，Intel 18A 将于 2025 年年中进入量产，届时英特尔将开始生产其酷睿 Ultra 3 系列“Panther Lake”处理器，该处理器将于今年晚些时候上市。

相比之下，台积电的 N2 计划于 2025 年底进行大批量生产，该节点生产的第一批产品最早要到 2026 年年中才能上市，相关产品预计将于 2026 年秋季上市。

三星没有透露其 SF2 进入 HVM 的确切时间，只表示“2025 年”，有可能会是在2025年下半年。

小结

台积电披露了一种 2nm 工艺，这可能是可用的密度最高的 2nm 级工艺。与三星相比，它似乎也是最节能的。在性能方面，Intel 18A则可能更强。早期的良率方面，台积电2nm更具优势，但是 30,000 美元/晶圆的定价客户将难以接受，并且可能为英特尔和三星带来抢占市场份额的机会。

eclair_lave

不要光轉新聞在那打轉，時間到了自然會知道實際進度，你的intel3/4只用一台euv的來源在哪還沒說清楚呢，還是要老實點承認在唬爛算了？[哈欠]

2025-03-28 19:48

stephenchenwwc

stephenchenwwc
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76樓

2025-03-28 19:58

目前已知川哥 ( 貴國稱特朗普 ) 搓合下,
有一客戶優先採 intel 18A 進行設計, 將達矽智財設計完成 ( 貴國稱硅智財!? ).
何時下單驗證貨未知.

而 i社自家的產品, 目前無官宣有進度, 確切說: 何時產出正式產品,
始終是個謎!

反觀, GG 的 2nm 客戶, 早在新竹的 R&D Center 完成矽智財,
目前在 Fab20 ( 新竹 ) 開始試產.

intel 18A 的假想對手是 GG 3nm, 若馬路消息應驗,
i社目前應該還是差 GG 3nm 好一大截喔.

照理說, 年中進行量產, i社現在就會發表架構,
一如既往地大吹特吹~ 不管實際有無這麼威, 就是要吹~
可是靜悄悄滴.

你的類新聞資料, 不知是從哪裡抄來的,
我只能說: 做為產業資訊, 尤其是半導體行業的, 該來源處需要更進一步進修,
以達到和實際產業現況結合. 有奇怪的地方太多處了, 懶得一一回覆.

我判定為: 可讀性不高! 號稱產業資料庫, 或產業報的, 請加油好嗎?

站友們請提高警戒~

附註: GG 2nm 首度採用 GAA, 可功耗降低 35% , 或提昇約 15%效能.
這是跟 GG 3nm 相比! 目前, 最急欲解決的是功耗, 尤其是 A.I 應用.
請參考 N3E 和 N2 比較: