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jjybzxw 2026-06-27 10:00

梦晨 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

摩尔定律,有救了?

IBM推出全球首款0.7 纳米芯片制程节点,指甲盖大小的芯片上集成近1000亿个晶体管,密度达到2纳米芯片的两倍。

此前台积电最先进制程为2nm,已多年难以更进一步。

英伟达CEO黄仁勋曾多次宣称摩尔定律已死,现在终于有了转机。

文章配图-1

0.7纳米,即7埃米,人类制造的晶体管首次突破1纳米门槛,逼近单个原子的尺度(0.1-0.5纳米)。

与2纳米制程相比,可以让性能提升50%,或能效提升70%,二选一。

纳米堆叠架构登场

实现这一突破的核心,是IBM的“纳米堆叠”(NanoStack)架构,业界首个基于纳米片的三维垂直堆叠晶体管设计。

要理解NanoStack,需要先回顾芯片架构这几年走过的路。

在7纳米和10纳米时代,主流方案是FinFET鳍式晶体管,栅极从三面包裹通道来控制电流。到了5纳米以下,FinFET的漏电问题日益严重,撑不住了。

IBM在2017年推出全环绕栅极(GAA)纳米片技术,栅极从四面完全包裹住水平堆叠的纳米片通道,静电控制能力大幅增强。这成了其2纳米芯片的技术基础,也被台积电、三星等主流厂商跟进采纳。

2021年底,IBM又与三星联合发布VTFET垂直传输场效应晶体管,把电流方向从水平改为垂直,仿真数据显示,相比同尺寸FinFET方案性能翻倍或能耗降低85%。

这次的NanoStack是上述路线的进一步延伸。

它的做法是:

取两片带有纳米片晶体管的晶圆,将其中一片倒扣在另一片上方,通过超薄介电键合粘合,形成垂直互联的三维结构。每一层可以使用不同的材料组合,n型和p型晶体管各自独立优化,互不干扰。

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IBM已在实验室中完成了验证,CMOS集成、双通道工程能力展示、以及功能完备且开关性能符合预期的CMOS反相器,确认该技术可被实际制造并支持真实计算。

在VLSI 2026大会上,IBM进一步展示了NanoStack在SRAM上的表现:面积缩减40%。SRAM是片上缓存的核心组成部分,长期以来微缩难度极大,这一进展对AI芯片所需的高带宽数据通路尤为关键。

“没人想为电费买单”

IBM研究院负责芯片研发的副总裁Huiming Bu表示:每个人都要更高的性能,但没人想为电费买单。

这正是当前AI算力竞赛面临的现实,AI芯片的能耗已经从技术问题演变为基础设施问题,部分数据中心项目因无法获得足够的电力供应而出现建设延期。

0.7纳米技术提供的70%能效提升,直接对应了这一需求。

不过,IBM本身已不再制造和销售芯片。它在纽约州奥尔巴尼的研发中心开发制造工艺技术,再授权给芯片厂商使用。

过去的被授权方包括三星和日本新成立的半导体公司Rapidus。Huiming Bu拒绝透露0.7纳米技术的潜在客户。

竞争方案上,比利时研究机构Imec正在推进另一种三维架构方案,通过逐层堆叠构建晶体管结构,已吸引多家芯片制造商的关注。

对于量产,IBM给出的时间表是:NanoStack技术最早在未来5年内实现量产。

IBM的半导体路线图预测,借助NanoStack架构,芯片微缩至少还能延续十年。

参考链接:

[1]https://newsroom.ibm.com/2026-06-25-ibm-debuts-worlds-first-sub-1-nanometer-chip-technology


jjybzxw 2026-06-27 10:03
IBM 0.7nm纳米堆叠NanoStack技术全解读:摩尔定律迎来续命关键突破口
IBM正式发布全球首款0.7纳米(7埃米)亚纳米芯片工艺,依托自研NanoStack纳米堆叠三维架构,把晶体管工艺推进至原子尺度,直接打破当下2nm制程的行业瓶颈,为濒临停滞的摩尔定律找到了全新的延续路线,更是精准解决当前AI算力能耗暴涨的行业痛点。


一、核心硬件参数:密度、性能实现跨越式翻倍
1. 晶体管密度
指甲盖大小的芯片可集成近1000亿颗晶体管,晶体管密度是IBM自研2nm芯片的整整2倍,远超目前台积电量产2nm(N2)的平面GAA架构密度上限。
2. 性能与能效双提升(二选一)
对比2nm工艺:同等功耗下性能提升50%;锁定同等算力,能效直接提升70%,完美直击AI数据中心电费、供电不足的行业难题。
3. 缓存革命性优化
SRAM片上缓存面积缩减40%,而SRAM是AI芯片高带宽读写的核心瓶颈,这项突破能大幅拉高大模型芯片的读写效率,预估AI加速器算力可从当前1500TOPS提升至7000TOPS,大型LLM训练周期可从3个月压缩至数周。

二、NanoStack纳米堆叠架构:三代技术迭代的终极成果
这次突破并非单纯缩小晶体管尺寸,而是架构路线的全面升级,梳理完整技术演进脉络就能看懂底层逻辑:
1. 旧时代架构的物理瓶颈
- FinFET(7/10nm主流):栅极三面包裹沟道,到5nm以下漏电问题彻底失控,物理尺寸已经缩无可缩,这也是近年2nm制程难以继续向下突破的核心原因。
- GAA全环绕栅极(2nm主流):IBM2017年首创,栅极四面包裹水平纳米片,静电控制能力大幅加强,成为台积电、三星2nm的通用方案,但依旧是平面水平布局,密度上限肉眼可见。
- VTFET垂直晶体管:2021年IBM联合三星研发,把电流由水平改为垂直,性能翻倍、能耗降低85%,为垂直堆叠打下底层基础。

2. NanoStack的核心创新玩法
采用双层晶圆倒扣垂直键合的三维立体方案,简单理解为芯片“盖楼房”,而非传统的平面摊开:
1. 分别制作两层完整的纳米片晶体管晶圆,将上层晶圆倒扣,通过超薄介电材料精密粘合,实现垂直互联;
2. 上下两层可采用完全不同的材料,n型、p型晶体管分开独立优化,互不干扰,完美解决平面CMOS的材料兼容难题;
3. 实验室已完整验证CMOS集成、双通道工程、标准CMOS反相器完整开关性能,技术具备真实可制造性,并非理论仿真数据。

三、直击行业痛点:专为AI算力的能耗难题而生
英伟达黄仁勋此前多次判定“摩尔定律已死”,核心痛点就是AI算力的能耗增速远超工艺优化速度:当下超算、AI数据中心经常因为电力配额不足,被迫延后新建项目,算力竞赛逐渐演变成供电基建竞赛。
IBM本次70%的能效提升,刚好对症下药:在训练大模型、云端算力场景,能大幅削减电费开销;终端芯片可以在性能暴涨的同时,大幅降低发热、延长续航。
IBM研究院副总裁Bu Huiming直言研发初衷:所有人都想要更强性能,但没有人愿意承担天价电费,能效升级才是先进制程的核心刚需。

四、商业模式、量产节奏与行业竞争格局
1. IBM定位:只卖工艺授权,不自产芯片
IBM早已退出芯片制造与终端销售业务,纽约奥尔巴尼研发中心专攻工艺研发,后续对外授权技术落地生产。过往2nm技术授权给了三星、日本Rapidus,本次0.7nm的合作客户暂未对外公布。

2. 量产时间规划
实验室验证已经完成,商业化量产最早需要5年时间落地,整套NanoStack路线,可支撑半导体微缩趋势至少再延续十年,拉长摩尔定律的生命周期。

3. 行业竞品路线对标
比利时Imec(全球顶尖半导体研究机构)主推逐层纵向堆叠CFET架构,是当下行业主流备选三维方案;而IBM的倒扣双层晶圆键合NanoStack,属于全新的异构堆叠思路,两条三维路线将成为亚1nm时代两大技术方向。

五、客观理性看待:实验室突破≠短期量产普及
1. 工艺难度极高
双层晶圆倒扣键合,要求纳米级极致对位精度,配套EUV光刻、超薄介电层材料、良率管控的难度指数级上涨,未来量产的制造成本、良率爬坡都会是巨大考验。
2. 节点命名的小误区
0.7nm(7埃米)属于电气节点命名,并非晶体管物理长宽尺寸直接等于0.7纳米,实际栅极间距依旧维持在12~16nm区间,只是电学规格迈入亚1nm级别,已经无限逼近硅原子0.1~0.5nm的原子尺度,依旧是划时代的进步。
3. 量产落地循序渐进
率先会应用在云端AI超算、大型服务器高端芯片,消费级手机、PC芯片,想要用上这套工艺,还需要更长的产业链配套周期。

总结
长久以来行业陷入“单纯缩小晶体管尺寸”的内卷瓶颈,IBM的NanoStack纳米堆叠架构,跳出平面缩放的固有思维,用三维垂直堆叠的新思路,真正为摩尔定律续上关键生命力。
对于当下火热的人工智能行业,这项技术最大的价值不止是算力暴涨,更是用极致能效解决算力能耗的底层矛盾;后续技术授权落地、代工厂量产进度,将会决定亚纳米芯片时代正式到来的时间。

姜谷粉丝 2026-06-27 11:43
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