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从一天出片的晶圆厂到Spruce Pine:芯片产能的真正瓶颈在哪里

IBM的SWIFT项目曾把集成电路的制造周期压到一天以内,平均每道工艺层耗时五小时。据IEEE Spectrum,如今最快的晶圆厂每层要十九小时,行业平均三十六小时。

科技分析王雅琴发布: 2026年9月28日3 分钟阅读资料来源 6
从一天出片的晶圆厂到Spruce Pine:芯片产能的真正瓶颈在哪里

这个差距不是因为工程师变差了。真正的原因是:制造工艺变复杂的速度,快过了围绕它的自动化改进速度。IEEE Spectrum在2024年12月号上回顾了SWIFT项目的历史,数字摆得很清楚:SWIFT完成每道工艺层平均用五小时。如今最快的晶圆厂每层要十九小时,行业平均三十六小时。

SWIFT出自Bill Harding之手,他当时管理IBM位于纽约州East Fishkill的制造研究团队。1970年,他提出一条全自动晶圆生产线,能在一天之内产出集成电路。当时存储芯片通常要经过几十个手工工位,走走停停耗上一个月。IEEE Spectrum称,SWIFT的周转时间至今无人追平。

今天的瓶颈不在晶圆厂车间

今天的芯片层数远多于当年,晶圆有小号披萨那么大,工艺也更复杂。据IEEE Spectrum,这些因素并不能完全解释差距。但它们指向一样SWIFT团队从不需要操心的事:一条要经过北卡罗来纳州一个小镇的供应链。

据Tom's Hardware,Spruce Pine拥有全球唯一生产超高纯石英的设施。两家公司在那里采矿:Sibelco North America和The Quartz Corp。这些石英被做成坩埚,用来盛放熔融硅,让其生长成硅锭。纯度之所以重要,是因为温度超过1400摄氏度时,杂质会迁移进熔体。

2024年9月下旬飓风Helene来袭,给当地带来超过两英尺的降雨,道路中断,居民断电。据Tom's Hardware报道,Sibelco确认暂停运营,The Quartz Corp则表示,现在判断其生产设施是否受影响还为时过早。读者在评论中提出异议。他们指出,矿场位于山中而非镇内,也不能排除地下水淹入地下的可能。

“现代经济建立在北卡罗来纳州Spruce Pine的一条路上,”沃顿商学院教授Ethan Mollick写道,此语被Construction Physics引用。

Brian Potter在2024年11月发表于Construction Physics的文章中核查了这一说法,认为它部分成立。石英坩埚是多数半导体制造的必要条件,而石英大多来自Spruce Pine。但这座小镇并非不可替代的关键。他写道,替代方案是存在的,只是都处于尚未开发、质量略逊、价格略贵的某种组合状态。切断Spruce Pine不会让半导体彻底断供,但会意味着良率下降、成本上升。

产能承诺,对照过去来衡量

这就是当前一波产能公告的背景,其中多数关乎地理布局,而非速度。据马来西亚投资发展局2月的一份报告,在马来西亚,第二财政部长Amir Hamzah Azizan在华盛顿IMF春季会议期间对CNBC表示,该国占全球芯片封装、组装和测试市场的13%。马来西亚试图沿价值链上移,而不是在先进制程上正面竞争。

印度的赌注更大。TechCrunch在2026年7月15日报道,新德里推出6250亿卢比(约65亿美元)的手机制造计划,为期五年,另拨1.28万亿卢比(约133亿美元)用于本土半导体制造。据Counterpoint Research,2025年中国占全球智能手机产量的63%,印度为18%。

德州仪器走的是另一条路,扩大氮化镓功率半导体的内部制造。该公司在2024年10月24日表示,其日本会津工厂已开始生产,与达拉斯工厂一起把内部氮化镓产能提高到四倍。德州仪器的Mohammad Yunus表示,公司目标是在2030年前把内部制造比例提高到95%以上。

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  1. 01The Forgotten Story of How IBM Invented the Automated FabEN
  2. 02Hurricane Helene devastates quartz mines critical for worldwide semiconductor manufacturingEN
  3. 03Does All Semiconductor Manufacturing Depend on Spruce Pine Quartz?EN
  4. 04Malaysia is unfazed by China, U.S. chip competition, minister saysEN
  5. 05India bets billions on breaking China's grip on smartphone manufacturingEN
  6. 06Texas Instruments expands internal manufacturing for gallium nitride (GaN) semiconductors, quadrupling capacityEN

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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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