英伟达的 “下跌根源”：尖端芯片，性能越强、制造越难
芯片制造的 “极限挑战”。
作者：高智谋
编辑：硬 AI
如果用一句话概括英伟达的 “下跌根源”，那便是——尖端芯片，性能越强、制造越难。
周三，英伟达在报告了强劲的季度销售和利润时也指出，新芯片的制造难题导致利润率下降，公司在最近一个季度计提了 9.08 亿美元的准备金。受此影响，其股价在周四下跌了 6.4%。
该公司在声明中承认， Blackwell 架构 GPU 存在良率问题，需要重新设计 B200 处理器部分设计以提升良率，因而下一代 Blackwell 架构 GPU 量产时间将推迟至 2024 年第四季度：
“我们调整了 Blackwell GPU 的设计，以提升生产良率。Blackwell 的生产计划将于第四季度启动，并持续至 2026 财年。
我们预计 Blackwell 产品将在第四季度实现数十亿美元的营收。”
英伟达并未详细说明问题的具体原因。但分析师和行业高管认为，工程挑战主要源于 Blackwell 芯片的设计带来的复杂制造工艺问题。
分析指出，Blackwell 的巨型尺寸及复杂设计带来了前所未有的制造复杂性，任何一个部件的缺陷都可能导致芯片报废，从而影响良品率和利润。此外，芯片各部分的热膨胀系数差异也可能导致封装翘曲，影响性能和可靠性。
为提高良品率，英伟达已对 Blackwell 设计进行调整，并计划按计划提高产量。但分析师认为，采用台积电新型芯片连接技术的复杂性，以及芯片尺寸带来的固有挑战，仍将是 Blackwell 量产的主要障碍。
行业分析公司 TechInsights 的副总裁 G. Dan Hutcheson 表示：
“问题在于如何让芯片协同工作及提高良品率，当芯片各个部分的良品率不够高时，一切都可能迅速变差。”
1. Blackwell 芯片的复杂性
为了保持在人工智能芯片领域的领先地位，英伟达（NVDA）寄希望于 “越大越好” 的理念。然而，更大的尺寸，在带来更强性能的同时，也带来了更大的制造难度。
英伟达最新的 AI 芯片 Blackwell，被黄仁勋描述为 “非常非常大的 GPU”，在物理意义上，它确实是当前面积最大的 GPU，由两颗 Blackwell 裸片拼接而成，采用台积电 4nm 工艺，拥有 2080 亿晶体管——是前代产品的 2.6 倍。
瑞银分析师在本月早些时候的一份报告中表示，英伟达在 Blackwell 上遇到的主要问题是采用台积电 CoWoS-L 新型封装方式过于复杂。
半导体行业专业媒体 semianalysis 报道称，该封装技术使用带有本地硅互连 (LSI) 桥接的 RDL 中介层连接芯粒，传输速率可达 10 TB/s 左右，这些桥接的放置精度要求极高—— 任何一个部件的缺陷都可能导致整块价值 4 万美元的芯片报废，从而影响良品率和利润。
此外，由于 GPU 芯粒、LSI 桥接、RDL 中介层和主板基板之间的热膨胀系数 (CTE) 不匹配，导致了芯片翘曲和系统故障。据报道，为提升良率，英伟达不得不重新设计 GPU 芯片的顶部金属层和凸点。
黄仁勋在与分析师的电话会议上强调，Blackwell 芯片不需要进行任何 “功能性改变”，所有调整均是为了提升良率。
首席财务官 Colette Kress 表示，英伟达正按计划提高 Blackwell 的产量，预计在四季度，Blackwell 将为公司带来数十亿美元的收入。
2. "巨型芯片" 战略
这类问题并非英伟达独有。业内人士表示，随着芯片制造商希望通过增大芯片尺寸来提高处理能力，这类问题会越来越多。为了消除缺陷或提高良品率而进行的芯片设计变更在业内也很常见。
芯片巨头 AMD 的 CEO 苏姿丰也指出，随着芯片尺寸不断增大，制造复杂性将不可避免地上升。下一代芯片需要在能效和功耗方面取得突破，才能满足人工智能数据中心对计算能力的巨大需求。
“要使这些技术发挥作用，需要大量的技术投入，” 她说。“它们会变得更加复杂和更大吗？毫无疑问。这就是我们的现实。”
当然， 为突破单个芯片的尺寸限制，英伟达将两块最大尺寸芯片组合，打造出 Blackwell 的激进策略也引来了竞争对手的质疑。
竞争对手 Cerebras Systems 创始人 Andrew Feldman 认为，开发多芯片组合技术的难度将呈指数级增长。Cerebras Systems 选择开发巨型单芯片，并推出了基于此的人工智能云计算服务，试图挑战英伟达的市场地位。
Andrew Feldman 表示：
“在人工智能领域进行有意义的工作，需要大量计算能力，这需要大量晶体管，比单个芯片所能容纳的还要多......
开发出双芯片技术已经很难，开发出四芯片技术更难，而开发八芯片技术更是难上加难。”
英伟达的巨型芯片战略能否最终胜出，仍有待市场检验。但可以肯定的是，芯片制造的极限挑战才刚刚开始。
