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本文由半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)縱橫（ID：ICVIEWS）編譯自eetimes
生成式AI的影響將導(dǎo)致DRAM晶圓的需求急劇增加。
2025年1月20日，世界遭受“DeepSeek沖擊”。這是因為，中國初創(chuàng)AI公司DeepSeek發(fā)布了與OpenAI的GPT-4相當(dāng)?shù)拇笠?guī)模語言模型（LLM）DeepSeek-R1（以下簡稱R1）。R1的研發(fā)僅用了兩個月的時間，成本僅為560萬美元，僅為其他公司成本的一小部分。
據(jù)稱，DeepSeek 采用了一種名為“蒸餾”的技術(shù)，即利用現(xiàn)有 AI 模型輸出的數(shù)據(jù)來創(chuàng)建新的 AI 模型。據(jù)悉，該系統(tǒng)的開發(fā)利用了任何人都可以使用的開源AI模型。在看到關(guān)于DeepSeek的一系列報道之后，筆者想起了美國發(fā)明家Ray Kurzweil曾經(jīng)說過的一句話：“人工智能創(chuàng)造更好的人工智能的時代終將到來”。
DeepSeek 的“R1”是真正“由 AI 創(chuàng)造的 AI”。
?什么是創(chuàng)新？
在討論 ChatGPT 和 DeepSeek（包括 LLM）等生成式 AI 模型之前，讓筆者們首先定義創(chuàng)新。很多報刊媒體把創(chuàng)新翻譯為“技術(shù)創(chuàng)新”或“創(chuàng)新”，但這顯然是誤譯。那么，創(chuàng)新的正確定義是什么呢？就是“一種新產(chǎn)品、新技術(shù)、新服務(wù)等，迅速風(fēng)靡起來”。創(chuàng)新最重要的是要“爆紅”，無論產(chǎn)品、技術(shù)、服務(wù)有多高性能，如果沒有爆紅，就不能稱之為創(chuàng)新。
下面，筆者會用“持續(xù)性”創(chuàng)新和“顛覆性”創(chuàng)新這兩個術(shù)語，來解釋智能手機顛覆個人電腦的一個例子。
?智能手機毀掉個人電腦
1990年前后PC市場開始擴大，PC的運行速度和內(nèi)存容量逐年提升。這屬于克里斯滕森所說的“持續(xù)性創(chuàng)新”。
智能手機市場摧毀了 PC 市場
在此背景下，2010年左右推出了售價5萬日元的超低成本PC。這一運動構(gòu)成了克里斯滕森理論中所謂的“低端顛覆”，但由于它實際上并沒有普及，因此還不能說是顛覆性創(chuàng)新。摧毀PC市場的是智能手機，包括蘋果2007年發(fā)布的iPhone。智能手機剛推出時，速度和內(nèi)存容量都比不上個人電腦，但是其小巧的體積、豐富的應(yīng)用程序以及低廉的價格使其廣受歡迎，并迅速在全球普及。
盡管個人電腦主要被用作工作工具，但智能手機已成為日常生活的一部分，并且極大地擴展了其在之前沒有接觸過個人電腦的消費者（非個人電腦消費者）中的覆蓋范圍。結(jié)果，如圖3所示，智能手機取代了PC市場。這屬于克里斯滕森所說的“顛覆市場的創(chuàng)新”。
PC與智能手機出貨量
那么創(chuàng)新理論如何解釋ChatGPT和DeepSeek呢？
?從創(chuàng)新角度看 ChatGPT 和 DeepSeek
首先，ChatGPT 等生成式人工智能突破了什么？雖然沒有定量數(shù)據(jù)，但它可能正在擾亂谷歌網(wǎng)頁搜索（圖4）。作為筆者工作的一部分，筆者撰寫文章并準(zhǔn)備講座材料等，自 2024 年下半年開始，筆者開始越來越多地使用 ChatGPT 代替谷歌的網(wǎng)絡(luò)搜索（然而，這是筆者的個人經(jīng)歷，不能概括，但筆者將假設(shè)這是正確的，并提出以下論證）。
ChatGPT 和 DeepSeek 破解了什么？ChatGPT 等生成式人工智能與谷歌的網(wǎng)絡(luò)搜索處于不同的地位，因此可以看作是一種“顛覆市場的新創(chuàng)新”。此外，OpenAI、軟銀集團和阿聯(lián)酋專門從事AI的政府投資基金MGX共同發(fā)起的美國“星際之門項目”將在未來4年內(nèi)投資5000億美元，該項目也被歸類為ChatGPT延伸的“持續(xù)性創(chuàng)新”。而近期推出的DeepSeek則被認(rèn)為屬于“低端顛覆性創(chuàng)新”的范疇。
我們正在進(jìn)入一個“AI 將產(chǎn)生更好的 AI”的時代。因此，這種可以在短時間內(nèi)以低成本開發(fā)大語言模型（LLM）以及利用其的生成式人工智能的方法，為世界各地的人工智能開發(fā)企業(yè)開辟了新的可能性。因此筆者相信未來AI半導(dǎo)體的需求還會持續(xù)增加。那么2025年至2030年全球晶圓需求將增加多少呢？
?2025 年至 2030 年半導(dǎo)體市場趨勢
下圖是Amit Harchandani在2024年11月14日舉行的“ASML投資者日”上展示的幻燈片，標(biāo)題為“終端市場、晶圓需求和光刻支出”。
該圖顯示了2025年至2030年間智能手機、個人電腦、消費產(chǎn)品、有線和無線基礎(chǔ)設(shè)施、服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心和存儲、汽車、工業(yè)等各種電子設(shè)備的半導(dǎo)體預(yù)計增長多少，以及全球半導(dǎo)體市場將增長多少。
綜上所述，增長最快的領(lǐng)域是服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心和存儲半導(dǎo)體，預(yù)計年增長率為 18%，推動市場增長，全球整體半導(dǎo)體市場預(yù)計年增長率為 9%。接下來，預(yù)測增長率最高的服務(wù)器中，有多少是搭載了AI半導(dǎo)體的AI服務(wù)器呢？
看上圖左側(cè)的圖表，預(yù)計服務(wù)器總出貨量將以每年 4% 的速度增長。截至 2025 年，用于推理和學(xué)習(xí)的 AI 服務(wù)器的出貨量預(yù)計大致相同，但此后，用于推理的 AI 服務(wù)器的出貨量預(yù)計將逐步增加。然而，預(yù)計到2030年，用于推理和學(xué)習(xí)的AI服務(wù)器合計僅占所有服務(wù)器出貨量的20％左右。如果我們看一下上圖右側(cè)的圖表所示的服務(wù)器半導(dǎo)體的出貨量金額，情況就完全不同了。所有服務(wù)器半導(dǎo)體的出貨額將以每年18%的速度大幅增長，特別是學(xué)習(xí)型AI服務(wù)器半導(dǎo)體的出貨額將超過推理型AI服務(wù)器。
預(yù)計至2030年，推理及學(xué)習(xí)型AI服務(wù)器用半導(dǎo)體將占服務(wù)器用半導(dǎo)體總出貨量的約50%。預(yù)計到2030年服務(wù)器半導(dǎo)體出貨量將超過3500億美元，占全球半導(dǎo)體市場總量的34%。此外，雖然學(xué)習(xí)型AI服務(wù)器的出貨數(shù)量小于推理型AI服務(wù)器，但學(xué)習(xí)型AI半導(dǎo)體的出貨金額卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過推理型AI服務(wù)器。這表明，隨著生成式人工智能變得越來越復(fù)雜，它將需要更高的計算能力，因此包括 NVIDIA 的 GPU 在內(nèi)的學(xué)習(xí)型人工智能半導(dǎo)體的價格將持續(xù)上漲。
DeepSeek 使得以低成本開發(fā) AI 模型成為可能，它將如何影響上述趨勢，可能有以下幾種情況。一些人認(rèn)為，NVIDIA 的 GPU 等高性能 AI 半導(dǎo)體將不再有必要。然而筆者不這么認(rèn)為。即使像DeepSeek這樣通過“蒸餾”的方式開發(fā)AI模型，也需要一個老師AI模型，而訓(xùn)練它需要更強大的AI半導(dǎo)體。那么，隨著我們進(jìn)入全面的AI時代，未來用于邏輯、DRAM、NAND閃存（以下簡稱NAND）等各種半導(dǎo)體的晶圓需求將如何變化？
?各種半導(dǎo)體晶圓的需求
下圖顯示了 2025 年至 2030 年期間邏輯（成熟和先進(jìn)節(jié)點）、DRAM 和 NAND 所用晶圓的需求增長情況。這里針對三種不同的情況做出了預(yù)測。
各類半導(dǎo)體的晶圓需求
案例 1：基于2022年的預(yù)測，28nm之前（即32nm之前）的邏輯節(jié)點視為成熟節(jié)點，28nm之后的節(jié)點視為先進(jìn)節(jié)點。
案例2：以2024年為基準(zhǔn)年，邏輯分類與案例1相同，28nm之前（即32nm之前）的節(jié)點為成熟節(jié)點，28nm之后的節(jié)點為先進(jìn)節(jié)點。
案例3：基于2024年的預(yù)測，改變邏輯分類，將7nm之前（即10nm之前）的節(jié)點視為成熟節(jié)點，7nm之后的節(jié)點視為先進(jìn)節(jié)點。毋庸置疑，案例 1 沒有考慮到生成式人工智能的影響，也沒有考慮到 2023-2024 年半導(dǎo)體行業(yè)低迷的影響。另一方面，案例 2 和 3 反映了這些影響。案例2和案例3的區(qū)別在于尖端節(jié)點和成熟節(jié)點之間的邊界的設(shè)置。
案例1
我們來看一下上圖中（1）的頂部圖像。截止至2025年，28nm之前成熟節(jié)點邏輯的每月晶圓需求量為670萬片，28nm及以上先進(jìn)節(jié)點邏輯的每月晶圓需求量為210萬片，DRAM的每月晶圓需求量為190萬片，NAND的每月晶圓需求量為210萬片，總計1280萬片。五年后，即2030年，預(yù)計28nm以下成熟節(jié)點邏輯的每月晶圓需求量為860萬片，28nm及以上先進(jìn)節(jié)點邏輯的每月晶圓需求量為320萬片，DRAM的每月晶圓需求量為220萬片，NAND的每月晶圓需求量為260萬片，總計1660萬片。因此，2025年至2030年5年間，晶圓總需求量將增加1660萬片（1280萬片=380萬片），如圖7-1下圖所示。將其轉(zhuǎn)換為每年的需求增長將是 380 萬張 ÷ 5 年 = 760,000 張（760,000 張）。此外，各類半導(dǎo)體晶圓需求量將分別增加：28nm之前成熟節(jié)點邏輯每月增加38萬片、28nm及以上尖端節(jié)點邏輯每月增加22萬片、DRAM每月增加6萬片、NAND每月增加10萬片。
案例2
現(xiàn)在我們來看看當(dāng)生成式人工智能的影響體現(xiàn)出來時，晶圓的需求情況。再看一下上圖中（2）的上圖。截止2025年，28nm以下成熟節(jié)點邏輯的每月晶圓需求量為580萬片，28nm以上先進(jìn)節(jié)點邏輯的每月晶圓需求量為200萬片，DRAM的每月晶圓需求量為170萬片，NAND的每月晶圓需求量為170萬片，總計1120萬片。五年后，即2030年，預(yù)計28nm以下成熟節(jié)點邏輯的每月晶圓需求量為750萬片，28nm及以上先進(jìn)節(jié)點邏輯的每月晶圓需求量為320萬片，DRAM的每月晶圓需求量為250萬片，NAND的每月晶圓需求量為190萬片，總計1510萬片。
與案例1的區(qū)別在于，DRAM的月產(chǎn)量將從220萬片增加到250萬片，而成熟節(jié)點邏輯的月產(chǎn)量將從860萬片減少到750萬片，NAND的月產(chǎn)量將從260萬片減少到190萬片。從2025年到2030年的五年間，晶圓總需求量將增加1510萬片（1120萬片=390萬片/月）。因此，按每年計算，需求量增加 390 萬張÷5 年=78 萬張（780,000 張）。各類半導(dǎo)體晶圓需求增量分別為，28nm之前成熟節(jié)點邏輯增加34萬片，28nm及以上尖端節(jié)點邏輯增加24萬片，DRAM增加16萬片，NAND增加4萬片。值得注意的是，在考慮生成式AI影響的案例2中，相較于案例1，晶圓需求量（月產(chǎn)量）將從先進(jìn)節(jié)點邏輯的22萬片增至24萬片，DRAM將從6萬片大幅增至16萬片，而成熟節(jié)點邏輯將從38萬片降至34萬片，NAND則從10萬片驟降至4萬片。受生成式 AI 效應(yīng)的影響，NVIDIA GPU 等 AI 半導(dǎo)體的需求預(yù)計將會增加，這反過來又會導(dǎo)致對高級節(jié)點邏輯和 HBM 等 DRAM 晶圓的需求增加（DRAM 晶圓需求的增加將在后面討論）。
案例3
案例3只是簡單地改變了邏輯成熟節(jié)點（7nm之前）和先進(jìn)節(jié)點（7nm及以后）之間的界線，使得2025年至2030年5年間整個半導(dǎo)體的晶圓需求年均增量為每月78萬片（78萬片晶圓，與案例2相同）。7nm之前成熟節(jié)點邏輯（標(biāo)注為主流）月產(chǎn)量為38萬片，7nm及以后先進(jìn)節(jié)點邏輯月產(chǎn)量為20萬片，DRAM為16萬片，NAND為4萬片。到目前為止，我們已經(jīng)研究了晶圓需求及其增長預(yù)測，并且已經(jīng)看到人工智能的影響將是巨大的，其中DRAM是晶圓需求將大幅增加的半導(dǎo)體（另一方面，NAND晶圓需求將急劇下降）。那么，DRAM晶圓的需求將會出現(xiàn)什么樣的增長呢？
?AI半導(dǎo)體的演變和對DRAM晶圓的需求
下圖顯示了NVIDIA的AI半導(dǎo)體路線圖和對服務(wù)器DRAM的晶圓需求。
NVIDIA的AI半導(dǎo)體路線圖和服務(wù)器DRAM晶圓需求
首先看左圖，可以看到NVIDIA在2022年左右發(fā)布的數(shù)據(jù)中心用“Hopper”（搭載H100 GPU）搭載了94GB的HBM3，但2023年的Hopper將搭載141GB的HBM3e。
然后在 2024 年，他們發(fā)布“Blackwell”（帶有 B200 GPU），它將擁有 192GB 的 HBM3e，而在 2025 年，Blackwell Ultra 將發(fā)布，配備 288GB 的HBM3e。這樣一來，NVIDIA GPU中安裝的HBM容量將逐年增加。
因此，預(yù)測服務(wù)器 DRAM 晶圓需求將如右圖所示。報告稱，2020年至2030年，標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)器DRAM（DDR，雙倍數(shù)據(jù)速率的縮寫）晶圓的需求將基本保持不變。同時，AI服務(wù)器對DRAM（DDR）晶圓的需求將從2023年開始快速增長，到2030年達(dá)到與標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)器相同的規(guī)模。此外，DRAM垂直堆疊的HBM晶圓的需求也將從2023年起急劇增加，達(dá)到與AI服務(wù)器用DRAM（DDR）相當(dāng)?shù)囊?guī)模。
也就是說，粗略預(yù)測2030年DRAM晶圓的需求比例為標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)器DDR：AI服務(wù)器DDR：HBM=1:1:1。簡而言之，DRAM晶圓需求的三分之二來自AI服務(wù)器。
因此，當(dāng)生成式人工智能全面普及時，對 DRAM 晶圓的需求將會飆升。
?晶圓需求將進(jìn)一步上升
現(xiàn)在，從2025年到2030年，預(yù)計全球晶圓需求量每年將增加78萬片/月。不過，目前全球各個國家和地區(qū)都在積極采取行動以確保半導(dǎo)體制造產(chǎn)能，因此全球半導(dǎo)體晶圓產(chǎn)能可能會比預(yù)測更大。各個國家和地區(qū)過度使用補貼進(jìn)一步加劇了這一問題。比如美國CHIPS法案有520億美元，歐洲CHIPS法案有480億美元，印度有100億美元，日本有260億美元，但也有談到2030年拿出10萬億日元來支持Rapidus等。
由于這些過度的補貼，到2027年將新建的半導(dǎo)體工廠數(shù)量是美國18家、歐洲/中東12家，而亞洲則將達(dá)到驚人的78家。這意味著到2027年全球?qū)⒂媱澖ㄔO(shè)108家工廠。這意味著到 2030 年，可能會建造兩倍于這個數(shù)字的工廠，即 200 家。
?自由貿(mào)易的消亡和晶圓需求的不必要增長
據(jù)報道，臺積電前首席執(zhí)行官張忠謀2022年12月6日在該公司亞利桑那州工廠的開幕式上表示，“全球化幾乎已死亡。自由貿(mào)易幾乎已死亡。”預(yù)計各個國家和地區(qū)的單獨行動將（浪費地）增加全球半導(dǎo)體行業(yè)的晶圓產(chǎn)能。晶圓產(chǎn)能從2025年預(yù)計的每月1120萬片，預(yù)計增長5%，達(dá)到1176萬片；晶圓產(chǎn)能從2030年預(yù)計的1510萬片，預(yù)計增長5%～8%，達(dá)到1585萬-1630萬片。
因此，預(yù)計2025年至2030年的晶圓需求增長不僅平均每月增加78萬片晶圓（780,000片），還將每月額外增加8.5萬片晶圓（85,000片），總計每月86.5萬片晶圓（865,000片）。這是一種非常不健康的情況。這是因為增加晶圓產(chǎn)能忽略了消費趨勢。由于半導(dǎo)體市場的供需平衡極其困難，這種不必要的產(chǎn)能擴張可能導(dǎo)致供應(yīng)過剩并引發(fā)價格暴跌。
?DeepSeek 將如何影響晶圓需求
本文利用 ASML 投資者日上展示的幻燈片，對 2025 年至 2030 年晶圓需求進(jìn)行了詳細(xì)預(yù)測。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，生成式AI的影響將導(dǎo)致DRAM晶圓的需求急劇增加，而各國及地區(qū)的補貼將導(dǎo)致全球晶圓需求增加。目前尚不清楚DeepSeek 將如何影響晶圓需求的增長。所以筆者詢問了 ChatGPT（新聊天）。
問：DeepSeek 將如何影響半導(dǎo)體晶圓的需求？
答案（僅結(jié)論）：如果 DeepSeek 作為生成式 AI 技術(shù)的一部分得到廣泛應(yīng)用，預(yù)計對 AI 半導(dǎo)體（特別是高性能 GPU 和 AI 專用芯片）的需求將會增加，從而導(dǎo)致對半導(dǎo)體晶圓的需求增加。晶圓需求的增長反映了半導(dǎo)體行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新和不斷增長的市場需求，其中晶圓供應(yīng)是一個關(guān)鍵因素，特別是與先進(jìn)節(jié)點半導(dǎo)體技術(shù)有關(guān)。因此，DeepSeek 的出現(xiàn)很可能會導(dǎo)致晶圓需求增加。
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