淺談FinFET到GAA-2奈米就看他!

淺談FinFET到GAA

隨著人工智慧(AI)技術的快速發展，特別是生成式AI、深度學習和大規模模型的應用，全球對運算能力的需求呈現指數級增長。AI需要處理龐大的數據和複雜的運算任務，例如影像分析、語音處理、自然語言生成等，對晶片的效能和功耗提出了前所未有的挑戰。為了滿足這些需求，半導體技術正進入全新發展階段，從設計到製造再到應用，整個產業鏈充滿了大量機會。

高效能晶片的需求與技術進步

半導體晶片的核心是電晶體，其數量直接決定了晶片的運算能力。從1971 年Intel 4004 僅有2300 個電晶體，到現在Apple M4 晶片已經超過280 億個電晶體，這一增長是技術進步的最佳體現。然而，為了容納更多電晶體，晶片的製程節點必須不斷縮小，從7 奈米進入3 奈米、2 奈米甚至更小。這種縮小帶來了功耗降低與效能提升，但也伴隨著了製造的難度大幅提升。

(圖片來源:台積電官網)

從FinFET(鰭式場效電晶體)到GAAFET(環繞閘極場效電晶體)

在這之中，最難解決的一個問題就是漏電流的部分，由於電晶體尺寸的縮小，源極和汲極的距離就愈近，而閘極下方的氧化物也愈薄，所以電子就越有可能會偷溜過去。

*(源極)和(汲極)分別是電子流入與電子流出的來源與出口，而(閘極)則是水龍頭的概念控制著電子的流通。

而在5奈米以下製程中，傳統的FinFET（鰭式場效電晶體）架構就會開始面臨限制，包括漏電流增加、短通道效應與結構設計瓶頸。

所以為了解決這些問題，就得使用另外一種架構:GAA(Gate-All-Around)。

GAA是透過360 度包覆通道的設計，由四面去控制電子，有別於FinFET是從三面來去控制，所以能夠提供更好的電流控制和功耗表現。

(圖片來源:天下雜誌)

而在台積電 2 奈米的製程中，就會開始使用GAA的架構，預期2025年Q4開始量產。

為什麼市場會如此關注2奈米的進度狀況?

因為 2 奈米製程技術是半導體產業的一次革命性進步，也是一個技術的極限突破，他提供更高的效能、更低的功耗以及更高的晶片密度：

1.相較於N3E在相同功耗下，運算速度提升10~15%。

2.在相同運算速度下，功耗降低25~30%。

3.且晶片密度提高 15% 以上。

這意味著對於AI、高效能運算(HPC)、5G、物聯網(IOT)等領域來說，就能夠有效降低能源的消耗，同時還能夠提升處理的運算速度，將是推動下一代產品的關鍵。

目前2奈米進度?以及市場展望?

台積電2奈米技術進展順利，新竹寶山第一廠已經於2024年6月使用輝達cuLitho平台結合AI加速風險試產流程，預計今年量產；而寶山廠第二廠則是預計在2026量產。

在高雄第一座 2 奈米廠也於2024年11月進機，比原先預定的還要快了半年以上。

至於展望，日前台積電董事廠魏哲家於法說會時說到:「詢問 2 奈米的客戶越來越多，目前客戶對2奈米需求比3奈米還高，預計產能也將會更高」。

雖然近期傳出韓國媒體表示:「台積電因為 2 奈米售價過高及產能有限，輝達與高通可能轉單三星2奈米。」

但有專家表示，目前台積電試產良率基本上是60%以上，到了2025Q4真正量產時，至少也是70%以上的水準，但目前三星 2 奈米的良率一直很低，是否真的會受到客戶青睞仍是未知。

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