台积电于4月23日在美国召开2025年北美技术研讨会，介绍了先进技术发展及行业挑战与机遇。

　　2.预计到2030年，全球半导体市场规模将达到1万亿美元，其中AI驱动的半导体将占45%。

　　3.台积电推出了N3、N2、A16、A14等先进制程技术，以满足高性能计算和人工智能的需求。

　　4.除此之外，台积电还推出了3DFabric平台，包括CoWoS、InFO和SoIC等先进封装技术，以支持小芯片架构和异构系统集成。

　　5.未来应用展望包括增强现实眼镜、自动驾驶汽车和人形机器人等，都需要先进封装技术的支持。

　　当地时间4月23日，台积电在美国召开“2025年北美技术研讨会”。此次会议台积电介绍了先进技术发展及行业挑战与机遇，重点分析了AI驱动的半导体技术升级、先进制程路线图、下一代节点验证及晶体管架构与材料创新，旨在支撑未来智能计算基础设施。

　　根据台积电发布的最新信息，半导体行业正进入一个前所未有的扩张阶段，预计到2030年，全球半导体市场规模将达到1万亿美元。推动这一增长的最重要因素是高性能计算（HPC）和人工智能（AI）应用的爆发式发展。

　　上图显示，台积电预测，到2030年，HPC/AI将占全球半导体市场的45%，成为主导应用平台。其次是智能手机，占25%；汽车电子占15%；物联网占10%；其他领域占5%。这种市场结构的变化表明，半导体市场正从以移动设备需求为中心，关键转变为以AI和高吞吐量计算工作负载为核心的创新驱动模式。

　　AI驱动的应用如何迅速加速对半导体的需求？从数据中心的AI加速器开始，这种增长扩展到AI个人电脑、AI智能手机、增强现实/虚拟现实（AR/XR）设备，以及更长期的应用，如机器人出租车和人形机器人。这些应用不仅在数量上不断增加，架构复杂度也在不断提升。

　　具体九游娱乐文化 九游app官方入口而言，预计到2029年，AI个人电脑的出货量将达到2.8亿台，而AI智能手机的出货量最早在2025年就有望突破10亿部。预计到2028年，AR/XR设备的出货量将达到5000万台。

　　此外，像机器人出租车和人形机器人这样的下一代应用，预计到2030年，每年各自将需要250万个高性能芯片。这些数据表明，未来的芯片不仅要具备更高的计算性能，还需要在能源效率、系统级集成和封装密度方面取得突破。

　　台积电认为，这些新兴的AI驱动应用将大幅增加芯片的复杂性，对更紧密的集成提出更高要求，并推动制程创新，最终为半导体行业的新一轮增长提供动力。在台积电看来，这是实现1万亿美元半导体产业愿景的基本路径。

　　目前，台积电的N3系列（即3nm工艺）已包含已量产的N3和N3E，并计划后续推出N3P、N3X、N3A以及N3C等版本。

　　台积电透露，公司计划于2024年第四季度开始生产基于性能增强型N3P（第三代3纳米级）工艺技术的芯片。N3P是N3E的后续产品，主要面向需要增强性能并保留3纳米级IP的客户端和数据中心应用。

　　台积电的N3P是N3E的光学微缩工艺，它保留了设计规则和 IP 兼容性，同时在相同漏电流下性能提升 5%，或在相同频率下功耗降低 5% 至 10%，并且对于典型的逻辑、SRAM 和模拟模块混合设计，晶体管密度提升 4%。由于 N3P 的密度增益源于改进的光学器件，它能够在所有芯片结构上实现更好的扩展，尤其有利于大量使用 SRAM 的高性能设计。N3P 现已投入生产，因此该公司目前正在为其主要客户基于该技术开发产品。

　　与N3P 相比，N3X 有望在相同功率下将最大性能提高 5%，或在相同频率下将功耗降低 7%。然而，与 N3P 相比，N3X 的主要优势在于它支持高达 1.2V 的电压（对于 3nm 级技术来说，这是极限值），这将为需要它的应用程序（即客户端 CPU）提供绝对最大频率 (Fmax)。Fmax 的代价是：漏电功率高达 250%——因此，芯片开发人员在构建基于 N3X 且电压为 1.2V 的设计时必须小心谨慎。N3X芯片预计将于今年下半年实现量产。

　　台积电路线图有一些细微的变化。路线C是一个压缩版本，这意味着良率学习曲线已经到了可以进一步优化工艺密度的阶段。

　　与现有的N3E工艺相比，N2工艺的性能提升了10%-15%，功耗降低了25%-30%，同时晶体管密度增加了15%。台积电还透露，N2的晶体管性能已接近预期目标，256Mb SRAM模块的平均良率超过90%。随着N2逐渐进入量产阶段，其工艺成熟度也将进一步提高。台积电预计，在智能手机和高性能计算应用的推动下，2nm技术的流片数量在投产初期将超过3nm和5nm技术。

　　N2P在N2的基础上进一步优化了性能和功耗表现，计划于2026年投入生产。在N2之后，台积电将进入A16（即1.6nm）节点。

　　A16工艺的核心技术特点之一是超级电轨架构，也称为背面供电技术。通过将供电网络移至晶圆背面，这种技术能够释放更多正面布局空间，从而提升芯片的逻辑密度和整体效能。据台积电介绍，与N2P相比，A16在相同电压和设计条件下可实现8%-10%的性能提升；在相同频率和晶体管数量下，功耗则能降低15%-20%，密度提升范围为1.07-1.10倍。

　　根据规划，A14预计将于2028年开始量产，截至目前进度顺利，良率表现优于预期。03

　　自2020年以来，台积电的晶圆系统集成技术（InFO-SoW）已成功应用于如Cerebras和特斯拉等公司的尖端产品中，其中特斯拉的Dojo超级计算机所搭载的晶圆级处理器就是这一技术的标志性产物。晶圆级设计通过直接在整片硅晶圆上构建处理器，实现了前所未有的核心间通信速度、性能密度以及能效，然而，其复杂度与成本也相应增加，限制了广泛应用。

　　还有更新的晶圆系统(TSMC-SoW) 封装。这项技术将集成规模拓展至晶圆级。其中一种是先芯片 (SoW-P) 方法，即将芯片放置在晶圆上，然后构建集成式 RDL 将芯片连接在一起。另一种是后芯片 (SoW-X) 方法，即先在晶圆级构建中介层，然后将芯片放置在晶圆上。最后一种方法可以实现比标准光罩尺寸大 40 倍的设计。

　　特别是在内存集成方面，台积电特别强调了CoW-SoW在结合HBM4（第四代高带宽内存）上的潜力。HBM4凭借其2048位的超宽接口，有望通过与逻辑芯片的紧密集成，解决AI及HPC工作负载对高带宽、低延迟内存的迫切需求。这种集成方式不仅极大提升了数据传输速度，还有效降低了功耗，为持续增长的计算密集型应用提供了理想的解决方案。

　　增强现实眼镜就是一个新产品的例子，这类设备需要的组件包括超低功耗处理器、用于 AR 感知的高分辨率摄像头、用于代码存储的嵌入式非易失性存储器 (eNVM)、用于空间计算的大型主处理器、近眼显示引擎、用于低延迟射频的 WiFi/蓝牙，以及用于低功耗充电的数字密集型电源管理集成电路 (PMIC)。这类产品将为复杂性和效率设定新的标准。