2045年计算机芯片将长什么样？

过去十年，AI算力需求每年增长3倍，但据英特尔CTO所言，全球晶圆制造工具的数量仅足以将最先进的生产能力大致翻一番。我想了解晶圆厂正在涌现哪些创新，以及这些创新对计算机的未来意味着什么，因此我在英特尔待了两天，与相关人士进行了交流——从工艺开发负责人到研发实验室、封装团队，再到CTO。

接下来许多即将推出的技术——如环绕栅极晶体管、背面供电、CFET、混合键合——如果不亲眼所见，很难理解，因此本视频中有一些动画解说，是我自己在准备时希望能拥有的。我们以前没有采用过这种形式，所以请告诉我你们的看法！

我还为本集需要学习的概念制作了闪卡，链接在这里。在 YouTube、Apple Podcasts 或 Spotify 上观看。赞助商WorkOS 帮助您与企业开展业务。它为您提供企业最常用的所有功能：SSO、SCIM、RBAC、审计日志等。

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之所以存在这款工具，是因为一位工程师注意到了英特尔芯片上的一项名为 Processor Trace 的功能，并认为在其基础上构建会很有价值。如今，Jane Street 的交易员和开发人员每天都在使用 magic-trace！

如果您希望被信任去追求您认为最重要的想法，Jane Street 正在招聘。请访问 janestreet.com/dwarkeshAntithesis 的测试平台让您能够完美复现您发现的每一个 Bug。

这是因为该平台运行在一台完全确定性的计算机上，消除了所有可能导致某些 Bug 不稳定且难以定位的不确定性。为了构建该平台，Antithesis 找到了英特尔 x86 架构中所有的非确定性来源，并将它们封堵或替换为受控模拟。

. 更多信息请访问 antithesis.com/dwarkesh

时间戳

(00:00:00) – 介绍

(00:00:47) – 英特尔如何引入新的工艺节点

(00:03:22) – 英特尔从 10nm 中学到了什么

(00:06:28) – 从平面晶体管到全环绕栅极

(00:13:13) – 为什么高数值孔径 EUV 对英特尔有利，但对台积电不利

(00:19:20) – 芯片可能完全以不同的方式进化吗？

(00:23:33) – 英特尔“热门话题”会议内部

(00:29:30) – 用钌替代铜导线

(00:32:41) – 为什么堆叠晶体管需要十年才能上市

(00:39:45) – 混合键合与芯片到芯片的瓶颈

(00:48:00) – 没有足够的工具来实现芯片产量 10 倍增长

(00:53:14) – 英特尔能追上台积电吗？

(01:01:02) – Terafab，以及从零开始重新构想晶圆厂

逐字稿

00:00:00 – AI 需求冲击

Dwarkesh Patel

半导体行业从未像目前 AI 带来的需求激增那样受到过如此巨大的冲击。

Gary Dickerson

AI 正在推动惊人的计算需求。

Peter Wennink

轻松超出我们最大产能的 40-50%，这是我从未见过的。

Dwarkesh Patel

AI 的进步是由呈指数级增长的算力驱动的。为了维持这种进步，像英特尔这样的代工厂需要制造更多的先进计算能力，既通过生产更多的芯片，也通过提高每颗芯片的能力。

但芯片的生产被英特尔从供应商那里购买的设备所瓶颈。最著名的是 ASML 的 EUV 机器。

CNBC

如果没有设备，他们就无法在这里制造芯片。

Dwarkesh Patel

为了准备与英特尔领导层的这些采访，我花了两天时间参观英特尔的晶圆厂。我想了解制造世界上最先进芯片需要什么，以及硬件如何塑造 AI 的未来。

00:00:47 – 引入新节点

Dwarkesh Patel

我很荣幸邀请到 Chris Auth，他负责目前所有正在制造中的工艺的开发。我想更具体地了解新工艺的开发实际上是如何进行的。如果 14A 将在三年或两年后推出，从现在到那时会发生什么？

我想让你尽可能详细地向我展示一切，从“良率如何提高？”的层面到你查看什么样的遥测数据？你们运行什么样的实验？我想尽可能具体地了解未来两年会发生什么。

Chris Auth

14A 在这个阶段已经开发了三年多，所以已经做了大量的前期工作才达到现在的阶段。目前，我们非常接近最终确定工艺。我们正在确定它将在哪些工具集上制造，并正在对每个工艺步骤进行微调。

工厂里大约有 2000 个步骤你必须去执行

. 你需要在这每一个环节都进行非常细致的工作，以确保其经过微调，能够投入制造，能够在这个工艺流程中每周处理数千片晶圆，并且每次都能保持可重复性。Dwarkesh Patel目前，你可能拥有一定的良率。

请带我过一遍，良率是如何逐月提升的。有一条生产线运行在 14A。从现在到下个月，会发生什么变化从而导致良率改变？你如何识别缺陷所在？你如何修复它？Chris Auth我们在识别缺陷时有一个持续的过程。

主要有两种识别方式。一种是我们在线量测。我们有工具会检查晶圆，说：“啊，这里有个缺陷，那里有个缺陷，那里还有个缺陷。” 然后在线末端，我们会进行电性测试，或者进行分选并查看失效点。

我们会识别出失效点，然后对这些失效点进行分析。我们会进行剖面分析。你昨天在 TEM 实验室里，看到了如何制作剖面。我们会得到一个缺陷的剖面，从中你就能说：“哦，这个缺陷位于这些层之间，所以它一定来自这个工艺流程段。

哦，我们在那个段有在线量测，已经识别出了缺陷。这些就是我们需要去解决的缺陷。”我们学到的是，你不希望在同一个节点上做太多的创新，因为创新越多，过程就越复杂。虽然你最终能让它运行起来，但你需要达到一定的进度表，而这正是你的客户最终想要的。

拥有可预测的进度表是关键。你必须弄清楚你能投入多少创新，才能在客户需要的时间线内满足他们的要求。00:03:22 – Lessons from 10 nanometerDwarkesh Patel英特尔从 10 纳米节点的延迟中吸取了关于这种权衡代价高昂的教训，其最初的目标发布日期是 2016 年，但直到 2018 年才开始制造。

Vivek Arya通常英特尔一直是摩尔定律的守护者，每两年进行一次新的制造节奏，但它们上一代产品几乎推迟了四年。Yahoo Finance英特尔今天创下了四个月以来的最差表现，股价下跌超过 15%。

我还想指出，台积电因英特尔的坏消息上涨了 13%。Dwarkesh Patel请带我过一遍，你认为英特尔从 10 纳米中学到了哪些教训。Chris Auth10 纳米是一个很好的例子，当时我们设定了非常激进的目标。

当时我们正在做所谓的超缩放，所以我们的缩放速度比历史上快得多。为了做到这一点，我们想出了各种创新想法，试图在不使用新工具的情况下实现这一目标，因为工具尚未准备好。这给工艺和工程师带来了很大的负担。归根结底，10 纳米是一项很棒的技术

. 它拥有世界级的产量，它拥有世界级的性能，它拥有世界级的协同