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巨头锁定→台积电尖端A16芯片,存储芯价格或上扬

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来源:RFID世界网
日期:2024-09-04 13:48:22
摘要:据行业最新透露,苹果公司已锁定台积电尖端A16芯片的首批生产份额,而OpenAI亦携手其芯片设计伙伴博通与Marvell,向台积电预订了这款前沿芯片。A16芯片作为台积电当前公开的最尖端制程技术的结晶,标志着台积电正式踏入埃米制程的新纪元,预计将于2026年下半年正式投入大规模生产。
关键词:存储

芯片行业近期频传重磅动态。


据行业最新透露,苹果公司已锁定台积电尖端A16芯片的首批生产份额,而OpenAI亦携手其芯片设计伙伴博通与Marvell,向台积电预订了这款前沿芯片。A16芯片作为台积电当前公开的最尖端制程技术的结晶,标志着台积电正式踏入埃米制程的新纪元,预计将于2026年下半年正式投入大规模生产。


市场分析专家指出,第三季度历来是存储芯片市场的繁荣季节,下游市场的旺盛备货需求正推动DRAM价格预期上扬,显示出存储市场正稳步迈向复苏之路。集邦咨询预测,DRAM内存芯片的平均价格将在2024年迎来高达53%的涨幅,并预计这一增长势头将在2025年持续,届时价格有望进一步攀升35%。


2026年量产

台积电最尖端制程芯片预告



苹果公司已率先锁定台积电尖端A16芯片的首批生产资源,而OpenAI亦不甘落后,借助其芯片设计合作伙伴博通与Marvell,同样向台积电预订了这款前沿芯片。A16芯片不仅是台积电当前技术实力的巅峰之作,更是其向埃米级制程迈进的里程碑,预计将于2026年下半年实现规模化生产。


埃米制程作为纳米制程的进一步细分,其精度达到了1纳米的十分之一,标志着半导体工艺的新一轮飞跃。在2纳米技术已有所突破的背景下,埃米制程成为了全球顶尖芯片制造商竞相追逐的目标。


A16芯片采用尖端纳米片晶体管与创新的超级电轨技术(SPR),背面供电解决方案释放正面空间,提升逻辑密度与效能。相比前代,A16在速度、功耗、芯片密度上均有显著提升,专为高性能计算(HPC)及数据中心产品优化设计。


相较于N2P制程,A16芯片在相同工作电压下速度提升8%至10%,而在相同速度下功耗则降低了15%至20%,芯片密度更是实现了高达1.1倍的增长,为数据中心等应用场景提供了强大支持。


苹果作为台积电的长期核心客户,历来都是其最新工艺技术的首批采用者。例如,在2023年,苹果便独占了台积电所有3nm芯片(A17制程)的订单,使得iPhone 15 Pro系列成为了行业内首款搭载该制程技术的智能手机。而OpenAI此次加入A16芯片的预订行列,也显得顺理成章。鉴于A16芯片在高性能计算方面的卓越表现,OpenAI显然需要这样的芯片来为其产品提供强大的算力支撑。


不得不说,在AI发展的推动下,存储芯片市场又将迎来下一个小高峰。


存储芯片价格将继续上涨


最近两年,存储芯片市场经历了过山车一般的大起大落。先是供大于求,价格跌至历史新低。随后便一路走高,涨价的势头至今已延续一年。


TrendForce集邦咨询的研报显示,在人工智能驱动的HBM和QLC的带动下,预估DRAM及NAND Flash产业2024年营收年增幅度将分别增加75%和77%。预计至2025年,DRAM、NAND产业的营收还将分别有51%和29%的环比增长。


存储芯片市场的持续高速扩张,其背后是供需关系的微妙调整与AI技术浪潮催生的全新需求的交织作用。


回想三四年前,存储芯片行业曾历经漫长而深重的低谷期,尤其是在2020年初疫情初现之时,全球芯片短缺的迷雾让众多厂商误判形势,过度囤积库存,导致后续供过于求的局面,为行业带来了沉重的库存负担。这一失衡状态直接体现在2022年至2023年上半年,存储芯片价格长期承压,徘徊于低位。


然而,市场总是充满变数与转机。面对这一困境,上游厂商迅速行动,通过灵活调整产能策略与供需关系来寻求破局。在2023年第二季度的财报会议上,多家巨头纷纷宣布减产计划:三星决定继续削减NAND Flash存储芯片的产量,SK海力士紧随其后,宣布将NAND Flash产量减少5%至10%;美光则进一步加大减产力度,将NAND Flash晶圆投片减产幅度从25%提升至30%;而铠侠则从2022年第四季度起便实施减产30%的策略,至2023年减产幅度更是扩大至50%。


这一系列减产举措带来的结果就是:自2023年年中起,存储芯片市场迎来了价格的强势反弹,部分热门产品更是在一年内实现了价格翻番。


从目前的情况看,存储芯片的价格还将持续上涨。


从2023年开始,随着新一轮人工智能浪潮的到来,存储芯片行业内也产生了新的需求。在一段时期内,AI服务器的算力可以轻松破T(TOPS,每秒万亿次运算),但存储器带宽不能破T(TB/s,每秒万亿字节带宽),这导致存储芯片成为了AI链路上木桶效应的短板,出现行业所谓的“存储墙”。


为何AI服务器需要破T的存储带宽?


AI服务器对破T存储带宽的需求源自多方面考量:首先,它能够满足大规模数据处理的需求,随着AI技术的迅猛发展,数据量急剧增长,高并发的数据处理需求迫切,低带宽将导致效率低下,影响应用性能;


其次,破T带宽能显著提升AI模型训练速度,减少数据传输延迟与开销,从而加速训练过程,缩短开发周期;再者,它支持高并发访问,确保AI系统在处理多任务与数据流时保持稳定与可靠;


最后,破T带宽作为应对未来技术发展的基石,为AI服务器提供了广阔的数据传输能力和扩展空间,以匹配未来更复杂、更高强度的数据处理需求。


例如,英伟达等GPU厂商通过引入高带宽内存等创新技术,有效提升了存储带宽,这充分证明了破T存储带宽对AI服务器性能与效率提升的关键作用。

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