早前，三星举办了代工论坛。
对于三星来说，举办此类活动的关键在于重新调整行业对该公司竞争力和产能的预期。很难不注意到合作伙伴在为其最新和最出色的AI芯片选择竞争对手时，三星希望从AI初创公司、汽车客户、智能手机等众多高性能设计中获得支持，并且该公司拥有对电源、高压和RF解决方案至关重要的大量传统工艺节点基础。
三星在此次活动中发布的重点是其SF2Z工艺节点的路线图。其中，“SF”代表三星代工厂，“2”代表2nm级，Z代表背面供电。SF2Z将是集成该代Gate-All-Around技术（三星称之为MBCFET）的节点，然后是BSPDN，以提高性能和能效。
在本文，我们将会深入讨论一些细节，但这里的关键日期是2027年——三星预计将在SF2Z时进行量产。这将是在该公司量产许多其他SF2级节点之后。，也就是更早的节点，也将于2027年开始风险生产。
三星代工厂：扩张
鉴于《CHIPS法案》资金将流向三星，确定三星设施所在地至关重要。三星的大部分传统和前沿技术都位于韩国，分布在三个城市：
器兴，6号线，65nm-350nm：传感器，电源IC
器兴，S1线，8nm：智能手机、数据中心、汽车
华城，S3线，3nm-10nm
平泽S5线1期+2期
平泽S5号线三期建设中
三星在美国也有两个工厂：
奥斯汀（德克萨斯州），S2线，14nm-65nm：智能手机、数据中心、汽车
泰勒（德克萨斯州），宣布新建4座晶圆厂，可容纳10座。将包括SF2、SF4、FDSOI、封装
三星目前的封装设施位于韩国，但同时也拥有全球OSAT合作伙伴的巨大影响力。泰勒的扩张计划将成为该公司在韩国境外进行的最大规模扩张，计划为任何美国企业提供现场全面运营，而无需借助亚洲。
制造技术路线图
与其他代工厂一样，三星依靠一系列主要的系列工艺节点，从中衍生出许多变体。在这种情况下，主节点是SF4和SF2。
SF4系列：FinFET
2021：SF4E（E=Early）
2022年：SF4
2023年：SF4P（P=Performance,forSmartphone）
2024年：SF4X（X=Extreme,forHPC/AI）
2025年：SF4A、SF4U（Automotive,U=Ultr）
三星的SF4仍然是FinFET节点，事实证明，在智能手机芯片组和大量想要尖端技术的AI初创公司中，它非常受欢迎。SF4P主要针对智能手机领域，泄漏比SF4低，而SF4X则是大多数AI和HPC用户最终会选择的产品。对于任何在2024/2025年寻找中端GPU的人来说，如果它们采用三星制造，那么SF4X是您的最佳选择。
由于汽车节点要求更高，三星通常会推出其技术的汽车专用版本，这就是SF4A的作用所在。SF4U，虽然被称为Ultra，但旨在成为SF4P的更高价值版本，展示了针对智能手机芯片组制造商的更高端战略，这些制造商希望获得节点改进的好处，但同时又具有略微更大的余量和有效生产。
SF2系列：MCBFET(GAA)
2022年：SF3E
2024年：SF3
2025年：SF2
2026年：SF2P、SF2X
2027年：SF2A、SF2Z
所以这可能会有点令人困惑。三星代工厂宣布，它是第一个使用SF3E节点生产GAA技术的公司——恰当地命名为“early”。据我们所知，虽然自2022年以来已投入量产，但它纯粹是一个内部节点，旨在帮助开发该技术。英特尔直到2025年的20A/18A节点才会推出GAA，而台积电也在考虑在类似的时间范围内推出N2。这两家公司都希望迅速将其推向市场，而不是像三星那样提前发布公告。
2026年，我们将看到智能手机(SF2P)和GAA的AI/HPC变体(SF2X)的大规模生产，在这里，我们将非常密切地遵循SF4系列的战略。2027年，我们将获得该汽车变体，但SF2Z将BSPDN带到了谈判桌上。从活动中的讨论来看，2027年对于SF2Z来说是一个大规模生产日期，而不仅仅是风险生产的理想日期。这意味着SF2Z的风险生产将于2026年底或2027年初开始，首先在韩国，然后在适当的时候转移到美国。
值得注意的是，三星预计GAA功率改进的节奏将比FinFET更快-幻灯片中的一张显示平面晶体管功率（14nm之前）每年趋势为0.8倍，而在FinFET期间趋势为0.85倍/年。三星预计GAA将通过GAA/MCBFET将这些改进恢复到每年0.8倍。
内存路线图
三星热衷于强调其在内存生态系统中的地位——主要是作为第一大供应商。该公司展示了其自1992年以来一直占据DRAM第一的位置，目前市场份额为41%；自2002年以来一直占据NAND第一的位置，目前市场份额为32%；自2006年以来一直占据SSD第一的位置，目前市场份额为37%。三星将市场视为金字塔。
Tier1:SRAM
Tier2:LLC
Tier3:HBM3E/HBM4
Tier4:LPDDR6/LPDDR5X-PIM/LPCAMM
Tier5:CMM-D(C)
Tier6:PBSD/CXL-H(C)
我发现这本身就很有趣，因为它展示了三星正在研究的一些即将推出的技术。我们知道内存标准会随着时间的推移而改进，例如从HBM3到HBM4，或者从LPDDR5到LPDDR6，但这里显示三星正在通过其LPDDR5X产品线实现内存处理。内存处理是三星多年来一直在谈论的事情，最初专注于HBM堆栈，并与AMDXilinxFPGA或定制芯片配置合作使用。它即将出现在LPDDR5X的变体上，这一事实意义重大，特别是如果这意味着在中长期内节省电力对AI有好处的话。同样在第4层上的还有LPCAMM。最后两个层都是关于内存和存储扩展的，尤其是即将推出的CXL标准。
2022年：8-Hi堆栈HBM3，速度达900GB/秒
2024：12-Hi堆栈HBM3E，速度为1178GB/秒
2026：16-Hi堆栈HBM4，速度为2048GB/秒
2028年：HBM4E
关于HBM4，三星还透露了很多信息。
芯片密度：24GB
容量：48GB/cube
数据宽度：2048位（高于1024位）
引脚速度：6Gbps/引脚（低于8Gbps/引脚）
堆叠高度：720微米（无变化）
键合：铜-铜混合键合（从以前的方法更新）
基本芯片：包括缓冲器、从平面FET到FinFET的过渡
三星将HBM4列为以70%的面积和一半的功率提供200%的速度。但这并不是故事的结束，因为三星希望定制HBM成为最高性能硬件的标准。这意味着包含逻辑和缓冲区的基本芯片将由客户根据其性能配置文件要求进行单独配置。这意味着相同的HBM4可以进行读取优化，或支持更多内存加密模式。与更前沿的基本芯片相结合，目标是提取性能并提高效率，这是AI人群的两个标志，它们将以无与伦比的方式使用HBM4。
封装
至少从我过去的角度来看，三星一直没有大力推广的领域之一是封装业务。虽然其他代工厂都在推广CoWoS和EMIB/Foveros，但即使没有营销名称来概括，也很难说出三星的封装能力是什么。尽管如此，三星确实参与了先进封装，既用于智能手机，也用于AI加速器。
在智能手机领域，路线图如下所示，其中列出了各自的热阻比（thermalresistanceratios）：
2016年：I-POP、1xTR
2018年：FOPLP，TR为0.85倍
2023年：FOWLOP，0.85倍TR
2025年：FOPKG-SIP，0.65倍TR
在人工智能方面，三星制定了以下人工智能芯片的路线图。
目前：2.5Dinterposer、6个HBM3、80GB容量、带宽为3.35TB/秒
2024：2.5Dinterposer+、八个HBM3E、192GB容量、带宽为6.6TB/秒
2026年：2.xD采用RDL+SiBridges，8-12HBM4，576GB容量，带宽为30.7TB/秒
2027年：2.xD+3D、逻辑/逻辑和逻辑/内存。16-24HBM4E，带宽为70.5TB/秒
最后一个没有列出容量，但我们谈论的是结合2.5D和3D功能-本质上是将多个AI加速器结合在一起。如果基础设计有一个计算芯片和四个HBM3E堆栈，这可以被视为类似于Blackwell。但三星的想法类似于将两个Blackwell放在一起。当然没有提到这些ASIC的功耗！
BottomDie：2025年推出SF4X，2027年推出SF2P
TopDie：2025年推出SF2，2027年推出
这看起来像是计算上的计算的语句，而不是计算上的缓存或缓存上的计算。
三星还提到了共封装光学器件(CPO：co-packagedoptics)。该公司正在投资CPO战略，包括电气接口芯片(EIC：electricalinterfacechip)、光子接口芯片(PIC：photonicsinterfacechip)和用于快速数据传输的光学板。
在演讲之外，我与三星的一位光学工程师进行了交谈，我们讨论了硅波导（waveguides）作为将大量芯片组合在一起的长期解决方案-如果您熟悉初创公司Lightmatter的Passage，它可以让多个芯片通过封装通过光相互通信，我们讨论了这是这项技术的潜在未来。今天，大多数CPO解决方案都在使用GlobalFoundries的45nm光子工艺或imec200nm变体-因此很高兴看到该领域的竞争。三星表示，他们预计很快就会有EIC/PIC概念验证。
最后的想法
路线图表明，三星致力于长期保持领先的地位。成为第一是一回事，但做好又是另一回事。三星拥有强大的本地芯片设计行业——我的名单上至少有六家人工智能初创公司，我知道很多中型人工智能硬件公司都将使用SF4X，包括Tenstorrent和Groq。
除此之外，确定先进封装市场的走向也是一个额外的好处，我希望看到更多公开讨论和三星能力的例子。论坛是一个良好的开端，我期待看到更多的数据。
