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Elon Musk的晶圆厂,究竟要多少钱?

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尽管埃隆·马斯克的TeraFab项目(旨在将逻辑芯片、存储芯片以及封装工艺整合于同一屋檐下)获得的200亿美元资金仅够建造一座7纳米级逻辑芯片工厂,但马斯克的最终目标是生产数百万甚至数十亿颗人工智能芯片,每年耗电量高达1太瓦(1 TW)。

这一目标远远超出了目前的行业产能,据伯恩斯坦称,如果马斯克要实现这一目标,他将需要5万亿美元。有趣的是,这个数字与几年前萨姆·奥特曼(Sam Altman)为他失败的芯片制造网络项目寻求的资金规模相近。

据伯恩斯坦称,埃隆·马斯克的 TeraFab 要每年生产 1 TW 的 AI 硅,每年需要使用 142 到 358 个晶圆厂处理 2240 万片 Rubin Ultra GPU 晶圆、271.6 万片 Vera CPU 晶圆和 1582.4 万片 HBM4E 晶圆。

该公司采用自上而下的方法,将机架级电力需求转化为所需的半导体制造产能,从而得出这些数据,并将其描述为“非常粗略的晶圆产能估算”。分析师利用机架级系统的功耗(Rubin 为 120 kW,Rubin Ultra 为 600 kW),将系统体积转换为芯片数量,然后根据芯片尺寸(例如 GPU 芯片约为 825 mm²,CPU 芯片约为 800 mm²)、HBM 堆叠数量和良率,最终得出晶圆需求。然而,伯恩斯坦似乎高估了逻辑晶圆厂的典型产能(每月 50,000 片晶圆启动,而不是 20,000 片),低估了 DRAM 晶圆厂的产能(50,000 片晶圆启动,而不是 100,000 至 200,000 片),并且假设每个晶圆厂的价格为 3500 万美元,即使数万亿美元的规模总体上是正确的,这也可能会夸大总估计值。

数万亿美元用于晶圆厂和封装设施

根据我们对现代半导体行业的了解,一座现代化的尖端逻辑晶圆厂通常每分钟可生产约 2 万片晶圆(WSPM),或每年约 24 万片晶圆。TeraFab 要实现每年 2511.6 万片逻辑晶圆的生产目标,在完美良率的情况下需要约 105 座晶圆厂,或在 80% 良率的情况下需要 126 座晶圆厂。一座具备 2 纳米工艺能力的晶圆厂造价在 250 亿美元至 350 亿美元之间(中值约为 300 亿美元),因此,仅逻辑产能一项,假设良率达到 100%,就需要约 3.15 万亿美元;如果良率达到 80%,则需要约 37.8 亿美元。

作为参考,台积电在2025年出货了1502.3万片300毫米等效晶圆,其中包括采用过时工艺技术生产的200毫米晶圆和300毫米晶圆。同样重要的是,台积电目前运营着大约50个300毫米晶圆厂模块,这些模块是在过去二十年间建造的。

大规模高带宽内存(HBM)生产对于实现埃隆·马斯克的TeraFab目标至关重要。目前,由美光、三星和SK海力士运营的现代化DRAM晶圆厂通常可提供每分钟10万至20万片晶圆的产能(我们取中间值15万片晶圆)。生产1582.4万片HBM4E晶圆,在100%良率下大约需要9座晶圆厂,或在70%良率下大约需要12座晶圆厂。每座晶圆厂的成本至少为200亿美元,仅前端内存产能一项就需要约2400亿美元。然而,HBM的产量不仅受限于DRAM器件的产量,还受限于堆叠和封装能力及良率。相比之下,三大DRAM制造商目前仅运营着约30座晶圆厂模块,这些模块是自2000年代初以来建造的。

用于 2.5D 和 3D 集成以及 HBM 组装的先进封装设施,每个阶段的成本约为 20 亿至 35 亿美元,而 TeraFab 需要数十个甚至数百个这样的设施来组装 AI 处理器和 HBM 堆栈,这意味着数千亿美元的额外投资。

总的来说,TeraFab 需要超过 4 万亿美元的资金,这与伯恩斯坦 5 万亿美元的估计基本一致,还不包括土地、工艺研发、软件和生态系统开发。

资金以外的限制因素

筹集5万亿美元将极其困难。作为参考,英伟达、苹果和Alphabet等公司的市值分别为4.34万亿美元、3.71万亿美元和3.5万亿美元,这意味着马斯克需要筹集的资金将超过全球市值最高公司的总和。很难想象如此规模的私人融资、财团,甚至是主权资金能够到位。例如,即使美国政府有意资助马斯克的半导体项目,也并非易事,因为其今年的预算约为7万亿美元。

唯一可行的途径是多国政府、主权财富基金、超大规模数据中心运营商和资本市场协同运作。然而,我们对此表示怀疑。此外,在可预见的未来投入5万亿美元,其制约因素不仅限于资金,还包括晶圆制造设备、建筑材料的供应有限,以及建造、运营和维护这些晶圆厂所需的大量熟练劳动力。

那么,马斯克真的计划建立一个芯片代工厂,其产能甚至超过台积电、三星和英特尔的总和,仅仅是为了生产足够多的芯片来满足特斯拉、SpaceX和xAI的需求吗?这仍然是一个悬而未决的问题。

(来源:编译自tomshardware)

*免责声明:本文由作者原创。文章内容系作者个人观点,半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点,不代表半导体行业观察对该观点赞同或支持,如果有任何异议,欢迎联系半导体行业观察。

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