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馬斯克聯手英特爾推進太瓦級芯片工廠 Terafab 計劃

—— 馬斯克聯手英特爾推進太瓦級芯片工廠 Terafab 計劃 //業界動態 人工智能,英特爾 EEPW編譯 埃隆?馬斯克為半導體行業制定了宏大布局。為保障特斯拉、SpaceX以及 xAI 旗下 AI 芯片供應鏈,他規劃建設一系列Terafab(太瓦級芯片工廠),目標在未來十年實現每年總計太瓦級的芯片算力產能。 馬斯克向來擅長以全新模式顛覆行業。早在 2015 年,他便與松下合作在內華達州興建電池工廠,由此開創了電池超級工廠模式。此后他沿用這套理念,在得州、上海、柏林陸續落地電池超級工廠。如今全球電動汽車電池工
作者: 時間:2026-04-29 來源:EEPW編譯 收藏

埃隆?馬斯克為半導體行業制定了宏大布局。為保障特斯拉、SpaceX以及 xAI 旗下 AI 芯片供應鏈,他規劃建設一系列Terafab(太瓦級芯片工廠),目標在未來十年實現每年總計太瓦級的芯片算力產能。

馬斯克向來擅長以全新模式顛覆行業。早在 2015 年,他便與松下合作在內華達州興建電池工廠,由此開創了電池超級工廠模式。此后他沿用這套理念,在得州、上海、柏林陸續落地電池超級工廠。如今全球電動汽車電池工廠均普遍采用超級工廠建制。

盡管特斯拉位于奧斯汀的現有超級工廠,無論場地空間還是電力供應,都不足以承載芯片產線。這項初始投資額達 250 億美元的芯片建廠計劃,首選落地地點為美國得克薩斯州。

核心懸念一度落在技術合作方人選上,最終確定為??蛇x范圍其實十分有限:全球僅有臺積電、三星具備 2 納米以下先進制程技術能力。盡管兩家企業均已在美國設廠(三星得州工廠、臺積電亞利桑那工廠),但核心技術仍由境外總部掌控。

目前已有美國政府參股背書,成為最合適的合作方。同時手握Foveros、EMIB先進封裝技術,且正在研發玻璃基板技術,有望大幅降低 AI 芯片功耗。

另一個潛在技術合作方是 IBM,其正向日本 Rapidus 提供 2 納米制程技術。歐洲電子新聞網過去三年持續報道 Rapidus 合作進展,該項目證明只要具備充足政治意愿與資金支持,先進半導體產業完全可以從零打造。Rapidus 目前已基于 IBM 工藝交付芯片原型,并規劃打造集芯片設計、晶圓制造、先進封裝于一體的全產業鏈工廠,與馬斯克 Terafab 的規劃高度相似。

馬斯克與英特爾達成合作,也透露了未來將采用的制程技術方向。工藝開發套件(PDK)是芯片設計的核心環節,至關重要。英特爾背面供電技術與RibbonFET晶體管技術,是其 14A 先進制程的核心,適配新建芯片工廠 2—3 年的建設周期。

最大瓶頸在于半導體設備。英特爾一直力挺荷蘭阿斯麥的高 NA 極紫外(EUV)光刻設備。單臺 TWINSCAN EXE:5200 光刻機造價高達 3.5 億美元,設備交付周期長達數年。2027 年全球僅有 10 臺該設備計劃交付,由英特爾、三星、海力士瓜分。Terafab 或可承接英特爾的設備訂單優先級,加速工廠落地,同時大幅利好英特爾財報業績。

這類先進光刻設備被視作美國國家安全關鍵資產,紐約州奧爾巴尼研究中心也已規劃部署高 NA EUV 系統。

與此同時,應用材料、泛林半導體、東京電子等企業的核心制程設備,同樣存在漫長交付周期。這些企業壟斷著先進制程材料加工設備供應鏈,據報道馬斯克正多方奔走,試圖壓縮設備交付與建廠周期。

日本 Rapidus 的經歷印證了行業困境:該廠 2024 年 12 月在北海道千歲市的 IIM-1 晶圓廠,裝機日本首臺阿斯麥 NXE:3800E EUV 設備,用于 2 納米試驗產線,工藝由 IBM 全程驗證成熟,但量產時間仍要等到 2027 年。

得州具備絕佳的建廠條件:半導體配套生態完善,有環球晶圓供應 300 毫米 300 英寸硅片,德州儀器、三星、安森美均已在當地布局晶圓廠。不過現有工廠均為成熟制程,與 Terafab 所需的 14A 及以下先進制程,供應鏈體系完全不同。但馬斯克牽頭打造先進制程產業集群,將倒逼當地半導體配套生態快速擴容升級。

Terafab 初期定位兼顧AI 訓練與 AI 推理芯片量產。特斯拉目前 Dojo D1 AI 芯片采用臺積電 7 納米工藝、由 25 個芯粒封裝而成,用于自動駕駛車載 AI 系統訓練。項目納入太空探索技術公司需求,意味著下一代芯片將側重軌道在軌 AI 運算設計,適配太空嚴苛功耗約束。

馬斯克計劃打造高度自動化、少人干預的晶圓工廠,甚至引入人形機器人運維,以此破解全球半導體行業高端人才短缺、產能擴張受限的難題。半導體產線本就自動化程度極高、關鍵工藝在潔凈環境中運行,現有人員主要負責設備管控,這一環節未來也可全面自動化。

能否達成太瓦級算力目標,取決于需要建設多少座 Terafab 工廠,直接決定場地規模與電力配套需求,同時也和訓練芯片、推理芯片的產能配比密切相關。當前 Dojo D1 芯片功耗達 400 瓦,英偉達最新 Rubin 單顆 GPU 功耗更是突破 1000 瓦,尺寸接近光刻設備掩模版規格。

太瓦級算力目標仍存在諸多未知變量:系統架構決定整機功耗與芯片用量;玻璃基板 + 高帶寬內存的芯粒架構,良率表現與傳統掩模版級芯片差異顯著;近期與 AI 初創企業 Cursor 達成的合作,也將重塑未來芯片架構設計。

年產能可產出的晶圓數量,受制于高 NA 光刻等核心設備供給,進而決定單座工廠的 AI 總算力。行業傳出規劃年產能 1 億至 2 億顆芯片,側面印證將采用芯粒架構,且需要多座工廠協同投產。

綜上,Terafab 計劃仍面臨多重挑戰,但選擇英特爾合作,與馬斯克過往產業布局邏輯一脈相承。英特爾早年崛起依托精準復刻建廠模式:俄勒岡波特蘭驗證成熟新工藝后,在亞利桑那錢德勒、愛爾蘭、以色列等工廠完全復制落地。

這套模式同樣適用于馬斯克多工廠布局、沖刺產能目標的規劃。當年內華達州電池超級工廠,已證明他具備推動全產業鏈產線快速投產落地的能力。復制這套標準化建廠與工藝復刻思路,也將為整個半導體行業提供范本:在場地、人才、電力資源受限的大環境下,有效提升全球芯片產能供給。


關鍵詞: 人工智能 英特爾

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