芯片为什么那么难造？

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]数字时代，我们所有人的生活都离不开芯片。我们的电脑、手机，乃至出行的汽车上，都装有大量芯片。只要有一个芯片无法正常工作，都会影响到我们的生活，轻则手机失灵，重则汽车失控……

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]在享受芯片便利的同时，我们有没有想过芯片为什么对数字时代如此重要？它的开发和制造又为什么这么困难？这还要从芯片的历史说起。

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从真空管到晶体管

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]“上古结绳而治”。自人类文明诞生以来，计算便成了我们生活不可分离的一部分。小到一个家庭的收支平衡，大到一个国家的经济走向，这些决定家庭或是国家命运的数字，无不需要计算才能得出。人们为此开发出了不少计算工具，如上下拨动珠子的算盘，或是可以按下按钮的计算器，来获得想要的结果。

1 [# u( L" L- r' A& B" E5 K0 N随着我们对计算需求的不断增加，基于人力的计算方式很快就遭遇了瓶颈。战争催生了早期电脑的诞生：图灵依赖电动机械原理开发的计算机，破解了德国的恩尼格玛密码；而为了破解德国的洛伦兹密码，英国又开发了“巨人计算机”（Colossus computer），这也被认为是世界上第一台可以编程的数字计算机。这些机器可以轻易完成仅靠人类难以做到，甚至不可能实现的计算。
! h; @- ]7 ^; u$ T3 Y0 h( P" r) U( [巨人计算机的运作核心是“真空管”，它们看起来就像是一个硕大的灯泡，里头装有一些金属丝。通上电后，这些金属丝无外乎两种命运：有电，或是没电，这对应了二进制中的 1 和 0。利用这两个数字，理论上可以进行任何计算。我们如今的网络虚拟世界，也可以近似理解为诞生于无数个 1 和 0 之上。
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4 Y+ P1 U$ F2 \基于真空管的计算机功能虽然强大，却也有着自身的多个局限。一方面，真空管体积太大了。宾夕法尼亚大学制造的 ENIAC 机有超过 1.7 万根真空管，占地庞大，耗电量也相当恐怖；另一方面，这些海量数字的真空管，也带来了各种隐患。据统计，平均每 2 天，这台机器就会发生真空管故障，每次排查至少需要 15 分钟。为了稳定地产出各种 1 和 0，人们开始寻找真空管的替代品。
, G4 R# v! y# ~! ]3 }知名的贝尔实验室做出了突破，而他们的选择是半导体——这种材料的导电性基于导体（能让电流自由通过，如铜制的电线），以及绝缘体（完全不导电，如玻璃）之间。在特定的条件下，它的导电特性可以发生变化。比如我们都听说过的“硅”（Si），它本身并不导电，但只要加入某些其他材料，就可以具有导电性。“半”导体的名字，正是由此而来。
贝尔实验室的威廉·肖克利（William Shockley）先提出了一个理论，认为在半导体材料附近加上电场，可以改变它们的导电性，然而他却无法用实验来证实自己的理论。
. d- w( Q0 q& F1 i! O7 X, i受到该理论启发，他的两名同事约翰·巴丁（John Bardeen）与沃尔特·布拉顿（Walter Brattain）两年后制造出了一种叫做“晶体管”的半导体器件。不甘被超越的肖克利则在一年后开发出了一种更新的晶体管。又过了十年，他们三人因为在晶体管领域的贡献，获得了诺贝尔物理学奖。而随着晶体管领域的不断扩大，迎来更多的新成员，它们也成为了数字时代的基石。

芯片和硅谷的诞生

[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]随着晶体管逐渐替代真空管，它们的局限也在实际应用中暴露了出来。其中最主要的一个问题是如何在成千上万个晶体管中布线，组成可用的电路。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]为了让晶体管实现复杂的功能，电路中除了晶体管外，还需要电阻、电容、电感等元件，再进行焊接和电路连接。这些元件本身尺寸就没有一个标准，制作电路的工作量巨大，而且极易出错。当时的一个解决思路是规定每个电子元件的大小和形状，用模块化的手段重新定义电路的设计。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]德州仪器公司的杰克·基尔比（Jack Kilby）对这个计划并不感冒，认为它解决不了根本上的问题——再怎么规定，尺寸也小不了。最终造出来的模块化电路依旧庞大，无法应用到体积较小的设备中。他的方案将一切都进行集成，把所有的晶体管、电阻以及电容都放在一块半导体材料上，省去了大量的后续制造时间，也减少了犯错的可能。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]1958 年，他用“锗”（Ge）做出了一个原型，里头包含一个晶体管、三个电阻以及一个电容，在用导线连接后，能产生正弦波。这种崭新的电路被称为“集成电路”，后来也有了个大家更为熟知的简称——芯片。基尔比本人在 2000 年斩获诺贝尔物理学奖，表彰他的发明。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]差不多同一个时期，八名工程师同时向肖克利提出辞职，继而一起创业，建立了仙童公司（Fairchild Semiconductor）。这八个辞职者，就是半导体历史上大名鼎鼎的“八叛逆”。罗伯特·诺伊斯（Robert Noyce）是这八名叛逆者中的领袖，也想到在一块半导体材料上生产多个元件，制造集成电路。与基尔比的方法不同，他的设计将导线与各个元件都整合到一块。这种一体化的设计在生产制造上有着更大的优势，唯一的问题是成本——诺伊斯的集成电路虽然优势明显，成本却是原来的 50 倍。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]正如几十年前的战火催生出了计算机的雏形，冷战也为诺伊斯的芯片带来了意外的商机。随着前苏联发射第一颗人造卫星，并首次将人类送上太空，感受到危机的美国启动了全面追赶计划。他们决定把人送上月球作为最终反击，然而这一工作需要巨大的计算量（控制火箭、操纵登陆仓、计算最佳时间窗口等），美国太空总署（NASA）则把命运赌在了诺伊斯的芯片上：这种集成电路体积更小，耗电量也更低。为了把人送上月球，每一克重量，每一瓦能源都要斤斤计较。对于这种极限项目，它无疑是更好的选择。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]在人类登月项目上，芯片向全世界展示了自己的潜力——诺伊斯说在阿波罗项目的电脑里，它的芯片运行了 1900 万个小时，只出现了 2 次故障，其中 1 次还是外部因素造成的。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]此外，登月行动也证实芯片能在外太空这个极端恶劣的环境下正常运作。仙童崛起后，来自这家公司的员工也在当地开枝散叶，建立了英特尔、AMD 等公司，这块半导体公司密布的地区，后来也有了一个更响亮的名字——硅谷。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]光刻技术

[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]集成电路的尺寸比由零散的晶体管元件组成的电路要小许多，往往需要用到显微镜才能看清里头的结构，检查质量。德州仪器公司的杰伊·拉斯洛普（Jay Lathrop）在一次观察中突发奇想，显微镜从上往下看可以把东西放大，那么从下往上看，是不是就能把东西给变小呢？

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]这可不是为了好玩。当时集成电路的尺寸已经接近手工制造的极限，很难再取得新的突破。而如果能把设计好的电路图“缩印”到半导体材料上，就有可能通过自动化的技术进行制造，实现量产。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]拉斯洛普很快就检验了他的想法。首先他从柯达公司买到了一种叫做光阻剂的化学物质，将它涂在半导体材料上。然后他按设想把显微镜颠倒了过来，并在镜头上盖上了一块板，只留下一个小图案。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]最后，他让光线穿过镜头，照到了显微镜另一端的光阻剂上。在光线的作用下，光阻剂发生化学反应，慢慢溶解消失，露出了下方的硅材料。而露出的材料形状，和他最初设计的图案如出一辙，只是缩小了成百上千倍。在暴露出的凹槽上，制造人员可以添加新的材料，连接起电路，再洗去多余的光阻剂。这一套流程就是制造芯片的光刻技术。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]德州仪器公司随后进一步完善了这套流程，使每个环节都能有标准进行参考，这也让集成电路迎来了标准化的量产时代。而随着芯片变得越来越复杂，制作一块集成电路，至少需要重复这个过程几十次。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]仙童也紧随其后，开发起了自己的光刻生产技术。诺伊斯之外，建立这家公司的其他七名创始人同样并非等闲之辈。其中高登·摩尔（Gordon Moore）更是其中的佼佼者。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]1965年，他对集成电路的未来进行了预测，认为随着光刻等生产技术不断更新，芯片中的元件数量每年都会翻倍。长远来看，芯片的算力将指数级增长，成本也会明显下降。这带来的一个显而易见的后果，就是芯片会大量走入寻常百姓家，彻底改变这个世界。摩尔的这个预测后来被叫做“摩尔定律”，为全世界所知。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]摩尔定律成立的前提，是制造工艺的不断发展革新。早期一些公司开发的光刻技术近乎完美，简直就像把光线一笔一笔勾勒在光阻剂，刻出只有一微米宽度的线路。而且这种技术还可以一次性刻出多个芯片，大大提升了芯片的产能。然而在不断提升的芯片制造精度需求下，微米级的光刻机已经难以满足产业的需求，纳米级的光刻机成为了新的宠儿。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]但研发这种光刻机并不容易——如何在越来越小的迷你空间里进行光刻，成了阻碍光刻技术发展的瓶颈。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]1992 年，摩尔定律眼看就要失效——如果想要维持这一定律，芯片电路需要做得更加小巧。无论是使用的光源，还是光照过的镜头，都有着全新的要求。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]拉斯洛普最初开发光刻技术之时，使用的是最为简单不过的可见光。这些光的波长在几百纳米左右，最终在芯片上印出的极限尺寸也是几百纳米。而如果需要在芯片上印出尺寸更小的元件（比如只有几十纳米），那需要的光源也要超越可见光的极限，迈入紫外光的领域。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]一些公司开发过使用深紫外光（DUV）的制造设备，使用的波长不到 200 纳米。但从长远看，极紫外光（EUV）才是人们想到达的领域——波长越短，能刻在芯片上的细节就越多。最终，人们的目标定在了波长为 13.5 纳米的极紫外光上，而荷兰的 ASML 成为了世界上唯一的 EUV 机器生产商。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]EUV 技术开发了足足将近 20 年。为了制造可以运行的EUV机器，ASML 需要在全球寻找最先进的零件来满足它的需求。作为光刻机，首先需要的就是光源：为了产生 EUV，人们需要发射一个直径仅有几十微米的锡滴，让它以时速 300 多公里的速度穿越真空，同时用激光精准地打到它——不是一次，而是两次。

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第一次是进行加热，第二次是用 50 万度的高温把它轰成等离子体，这个温度是太阳表面温度的好几倍。这样的过程，每秒要重复 5 万次，才能产生足够多的 EUV。可以想象，这样的高精尖技术，需要多少先进的元件。
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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]实际操作比上述的描述更为复杂。比如为了消除激光照射过程中产生的大量热量，需要用风扇进行通风，旋转速度需要达到每秒 1000 次。这一速度已经超过了物理轴承的极限，因此需要用磁铁把风扇悬停在空中进行旋转。

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此外，激光发射器对其中的气体密度有着严格要求，还要避免激光照在锡滴上后产生反光，影响仪器。光是开发发射激光的机器，就耗费了 10 多年的研发时间，每台发射器需要超过 45 万个元件。
+ O8 B0 Y: }& |$ m- }" d6 U轰击锡滴后产生的 EUV 来之不易，研究人员还需要学会怎么收集这些光线，导向芯片。EUV 的波长实在太短，很容易就被周围的材料吸收，而不是反射出去。最终蔡司（Carl Zeiss）公司开发出了一种极为光滑的镜子，可以反射EUV。
/ I; v0 L& Q  E! r# B这面镜子的光滑程度超出想象——用官方话语来说，如果把这面镜子放大到整个德国这么大，镜子不规则的地方最大也只有 0.1 毫米。该公司也信心十足地相信，他们的镜子可以导引激光，准确地击中位于月球上的高尔夫球。
这么一套繁复的设备，需要的不仅是科学技术，还需要供应链的完整管理。ASML 本身只生产其 EUV 机器的 15% 的元件，其余来自全球各地的合作伙伴。当然，他们也会认真监控这些采购的产品，如有必要甚至会买下这些公司，自己亲力管理。这样一台机器，是不同国家的技术结晶。
第一台 EUV 机的原型在 2006 年诞生。2010 年，第一台商用 EUV 机发货。而在未来几年，ASML 预计将推出新一代的 EUV 机，每台造价 3 亿美元。
芯片的应用

[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]在先进的制造工艺下，多种芯片诞生了。有人总结在 21 世纪，芯片可以分为三大类别。

第一种是逻辑芯片，用作我们电脑、手机，或者是网络服务器中的处理器；

( W5 ?6 E7 e6 @3 V0 h' K* W第二类是记忆芯片，经典例子包括英特尔（Intel）公司开发的 DRAM 芯片——在这款产品推出前，资料的储存依赖于磁芯：磁化的元件代表 1，未磁化的元件代表 0。而英特尔的做法是把晶体管和电容器组合起来，充电代表 1，不充电代表 0。和磁芯相比，新的储存工具原理接近，但一切都整合在芯片中，所以体积更小，出错率也更低。此类芯片能为电脑提供运行时的短期和长期记忆；

第三类芯片则被叫做“模拟芯片”，处理模拟信号。

[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]在这些芯片中，逻辑芯片可能更为人所熟知。尽管英特尔公司开发出了最早的 DRAM 记忆芯片，但它却在和日本公司的竞争中节节败退。1980 年，英特尔与 IBM 达成一项合作，为个人电脑制造中央处理器，即 CPU。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]随着 IBM 第一台个人电脑的问世，搭建在这台电脑中的英特尔的处理器成为了产业的“标配”，就好像微软的 Windows 系统成了大众更为熟悉的操作系统一样。这场豪赌也让英特尔从 DRAM 领域彻底抽身，重新崛起。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]CPU 的开发并不是一蹴而就。其实早在 1971 年，英特尔就造出了第一个微处理器（和 CPU 相比，只能处理单个特定的任务），整套设计流程的开发用了足足半年。当时这个微处理器只有上千个元件，使用的设计工具只有彩色铅笔和直尺，落后得像是中世纪的工匠。琳·康维（Lynn Conway）开发了一种程序，解决了芯片的自动化设计问题。利用这种程序，从来没设计过芯片的学生，都可以在短短时间里学会怎么设计具有功能的芯片。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]上世纪八十年代末，英特尔开发出了 486 处理器，能在一块微小的硅芯片上放上 120 万个微型元件，生成各种 0 和 1。到了 2010 年，最先进的微处理器芯片已经能承载 10 亿个晶体管。这种芯片的开发，离不开少数几家寡头公司开发的设计软件。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]另一种逻辑芯片——图形处理器（GPU，俗称显卡）在近年也愈发受人关注。在这一领域，英伟达（Nvidia）是重要玩家。在建立初期，该公司就相信 3D 图像是未来的发展方向，因此设计了能处理 3D 图形的 GPU，并开发了一套相应的软件，告诉芯片应该如何工作。和英特尔的中央处理器“依次计算”的模式不同，GPU 的优势在于能同时进行大量的简单运算。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]谁也没有想到，在人工智能时代，GPU 有了全新的使命。为了训练人工智能模型，科学家们需要用数据不断优化算法，让模型经过训练完人类布置的任务，比如辨识猫狗，下围棋，或者和人类对话。此时，为了同一时间进行多次运算“并行处理”数据而开发出来的 GPU 有着得天独厚的优势，它也在人工智能时代焕发出了全新的生命。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]而芯片的另一个重要应用是通信。厄文·雅各布（Irwin Jacobs）看到芯片能处理一些复杂的算法，来编码海量信息，就和朋友们创立了高通公司（Qualcomm），进军通信领域。我们知道最早的移动电话又叫大哥大，像一块黑色的砖头。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]随后，通信技术得到了飞速发展——2G 技术可以传输图文，3G 技术可以打开网站，4G 足以流畅观看视频，而 5G 则能提供更大的飞跃。这里的每一个 G，代表的都是“代”。可以看到，每一代无线技术，都让我们通过无线电波传递的信息呈指数上升。如今我们手机上看视频，稍稍有些卡顿就感到不耐烦。殊不知 10 多年前，我们还只能传文字短信。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]高通参与了之后 2G 到后面其他手机技术的开发。利用依照摩尔定律不断进化的芯片，高通能通过无限的频谱，将更多的手机通话放到无垠的空间中。而为了升级 5G 网络，不仅需要在手机里放入新的芯片，也需要在基站中安装新的硬件。这些硬件和芯片凭借更强大的算力，能用无线的方法更快地传输资料。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]生产制造以及供应链

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]1976 年，几乎每家设计芯片的公司都有自己的制造基地。然而如果将芯片设计和芯片制造的工作分离开来，将制造芯片的工作交给专门的代工厂，可以大幅减少芯片设计公司的成本。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]台积电应运而生，并承诺只制造芯片，不设计芯片。这样一来，设计芯片的公司不必担心机密资料外泄。而台积电也不依赖贩卖更多芯片——只要客户成功，他的公司就取得了成功。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]在台积电之前，就有一些美国芯片公司将目光望向了浩瀚的太平洋对岸：上世纪六十年代，仙童就在香港建立了中心，组装从加州运来的各种芯片。投产的第一年，香港工厂就组装了 1.2 亿个装置，人力成本极低，但品质极好。十年内，美国几乎所有的芯片公司都在亚洲设立了组装厂。这也为芯片如今以东亚和东南亚为中心的供应链格局奠定了基础。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]亚洲的高效和对质量的偏执，很快就对美国在芯片业上的地位带来了冲击。上世纪八十年代，负责检测芯片质量的公司高管们意外发现，日本生产的芯片质量已经超过了美国——普通的美国芯片故障率是日本芯片的 4.5 倍，品质最差的美国芯片故障率是日本芯片的 10 倍！“日本制造”不再是廉价但质量低劣的代名词。更可怕的是，即便是被压榨到极限的美国生产线，效率也远不及日本。“日本的资金成本只有 6% 到 7%，我最好的时候，成本也要 18%。”AMD的首席执行官杰瑞·桑德斯（Jerry Sanders）有一次说道。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]金融环境也起到了推波助澜的效果：美国当时为了遏制通胀，利率一度高到 21.5%；而日本的芯片公司都有财团在背后扶持，民众又习惯储蓄，使得银行能为芯片公司长期提供大额低息贷款。资本助力下，日本公司可以激进地抢夺市场。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]此消彼长之下，最终有能力生产高级逻辑芯片的公司集中于东亚地区，制造出的芯片也随即送至周边进行组装。比如苹果公司的芯片主要在韩国和我国台湾地区生产，然后送到富士康进行组装。这些芯片不仅包括主处理器，也包括无线网和蓝牙的芯片，拍照用的芯片，感知动作的芯片等。

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随着生产制造芯片的能力逐渐集中于少数公司，这些原本的代工公司也有了更大的权力，比如协调不同公司的需求，甚至制定规则。由于当下负责设计芯片的公司没有制造芯片的能力，只能听从建议。这些日益庞大的权力，也正是当下地缘政治角斗的话题之一。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]从解密二战密码的机器，到送人上月球的飞船。从随身播放音乐的随身听，到日常出行的飞机和汽车，再到我们阅读这篇文字时所用的手机和电脑，这些设备都离不开芯片。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]每天，每个普通人的生活都会至少用到几十上百种芯片。这一切的一切，都离不开芯片技术的发展，以及对芯片的生产制造。芯片是这个时代最重要的发明之一，想要开发出新的芯片，不仅需要科学技术的加持，更需要先进的制造生产能力，以及应用这些芯片的民用市场。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]芯片设计与制造能力的布局，经过了几十年的变迁，形成了当下的格局，也在当下这个时代产生了别样的意义。本文期待通过回溯过去几十年里关于芯片的一些重要产业节点，供感兴趣的读者们参考。

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