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芯片制造产能究竟在哪里,又受什么制约

半导体产能在三大洲同时扩张,但最关键的几个数字其实很小:马来西亚封装占13%,印度手机组装占18%,而北卡罗来纳州的一个小镇供应着全球大部分高纯度石英。

科技解释王雅琴发布: 2026年9月28日3 分钟阅读资料来源 5
芯片制造产能究竟在哪里,又受什么制约

过去两年的三件事,比任何预测都更能说明芯片产能。一件是历史课,一件是政策押注,一件是供应链警告。

先说历史。IEEE Spectrum 在 2024 年 12 月报道,IBM 做过一个叫 SWIFT 的项目,由经理 Bill Harding 领导,能在不到一天内造出集成电路。报道称,SWIFT 平均每层制造耗时 5 小时。现代最快的晶圆厂每道工艺层要 19 小时,行业平均是 36 小时。这些数字都出自那篇文章,文章对比较也很谨慎:今天的芯片层数更多、晶圆更大,这并不能完全抹平差距。重点不是怀旧。重点是,一条全自动产线在 54 年前就被演示过,而当时达到的吞吐量此后一直没被追上。

再看政策这一边。

TechCrunch 在 2026 年 7 月 15 日报道,印度批准了一项价值 6250亿卢比的手机制造计划,约合 65亿美元,为期五年。符合条件的销售额可获 2.25% 到 5% 的补贴,本地采购再加 1.5%,产品设计再加 3%。新德里又为本土半导体制造追加 12800亿卢比,约合 133亿美元,扩大了 2021 年启动的 100亿美元计划。背景并不轻松:同一篇文章引用的 Counterpoint Research 数据显示,2025 年中国占全球智能手机产量的 63%,印度占 18%。苹果从 2017 年起就在印度组装 iPhone,目前约 25% 的 iPhone 在那里生产。

然后是谁也立法管不了的瓶颈。

Tom's Hardware 在 2024 年 10 月 1 日报道,飓风 Helene 袭击了北卡罗来纳州的 Spruce Pine,那里有全球唯一的超高纯石英矿,由 Sibelco North America 和 The Quartz Corp 运营。风暴带来超过两英尺的降雨,切断了道路。文章称,The Quartz Corp 对 The Verge 表示,现在评估生产设施受损情况为时过早,Sibelco 据报道已暂停运营。高纯度石英用来做坩埚,在硅锭生长过程中盛装熔融硅。

这种依赖有多紧?Brian Potter 在 2024 年 11 月于 Construction Physics 考察了这一说法,认为它部分属实。据估计,Spruce Pine 每年生产 18万 到 20万 吨高纯度石英,来自两家公司。他写道,石英坩埚对大多数半导体制造必不可少,而这座小镇是大部分石英的来源。但他也指出,替代方案确实存在,用他的话说,尚未开发成熟、质量略逊、价格略贵。切断供应意味着良率下降、成本上升,而不是彻底停产。

还有一个数据点。德州仪器在 2024 年 10 月 24 日表示,已在其日本会津工厂开始生产 GaN 功率半导体,与达拉斯并列,使内部 GaN 产能翻了两番。公司称目标是到 2030 年让超过 95% 的芯片由自家工厂生产。换句话说,产能也是一个工厂一个工厂买来的。

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  1. 01The Forgotten Story of How IBM Invented the Automated FabEN
  2. 02India bets billions on breaking China's grip on smartphone manufacturingEN
  3. 03Hurricane Helene devastates quartz mines critical for worldwide semiconductor manufacturingEN
  4. 04Does All Semiconductor Manufacturing Depend on Spruce Pine Quartz?EN
  5. 05Texas Instruments expands internal manufacturing for gallium nitride (GaN) semiconductors, quadrupling capacityEN

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本内容由编辑部在人工智能辅助下制作完成。

王雅琴

王雅琴

人工智能、模型与技术

王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

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