芯片製造的「極限挑戰」。
如果用一句話概括英偉達的「下跌根源」，那便是——尖端芯片，性能越強、製造越難。
週三，英偉達在報告了強勁的季度銷售和利潤時也指出，新芯片的製造難題導致利潤率下降，公司在最近一個季度計提了9.08億美元的準備金。受此影響，其股價在週四下跌了6.4%。
該公司在聲明中承認， Blackwell架構GPU存在良率問題，需要重新設計B200處理器部分設計以提升良率，因而下一代Blackwell架構GPU量產時間將推遲至2024年第四季度：
“我們調整了Blackwell GPU的設計，以提升生產良率。Blackwell的生產計劃將於第四季度啓動，並持續至2026財年。
我們預計Blackwell產品將在第四季度實現數十億美元的營收。”
英偉達並未詳細說明問題的具體原因。但分析師和行業高管認爲，工程挑戰主要源於Blackwell芯片的設計帶來的複雜製造工藝問題。
分析指出，Blackwell的巨型尺寸及複雜設計帶來了前所未有的製造複雜性，任何一個部件的缺陷都可能導致芯片報廢，從而影響良品率和利潤。此外，芯片各部分的熱膨脹係數差異也可能導致封裝翹曲，影響性能和可靠性。
爲提高良品率，英偉達已對Blackwell設計進行調整，並計劃按計劃提高產量。但分析師認爲，採用台積電新型芯片連接技術的複雜性，以及芯片尺寸帶來的固有挑戰，仍將是Blackwell量產的主要障礙。
行業分析公司TechInsights的副總裁G. Dan Hutcheson表示：
「問題在於如何讓芯片協同工作及提高良品率，當芯片各個部分的良品率不夠高時，一切都可能迅速變差。」
1. Blackwell芯片的複雜性
爲了保持在人工智能芯片領域的領先地位，英偉達（NVDA）寄希望於「越大越好」的理念。然而，更大的尺寸，在帶來更強性能的同時，也帶來了更大的製造難度。
英偉達最新的AI芯片Blackwell，被黃仁勳描述爲「非常非常大的GPU」，在物理意義上，它確實是當前面積最大的GPU，由兩顆Blackwell裸片拼接而成，採用台積電4nm工藝，擁有2080億晶體管——是前代產品的2.6倍。
瑞銀分析師在本月早些時候的一份報告中表示，英偉達在Blackwell上遇到的主要問題是採用台積電 CoWoS-L 新型封裝方式過於複雜。
半導體行業專業媒體semianalysis報道稱，該封裝技術使用帶有本地硅互連(LSI)橋接的RDL中介層連接芯粒，傳輸速率可達10 TB/s左右，這些橋接的放置精度要求極高—— 任何一個部件的缺陷都可能導致整塊價值4萬美元的芯片報廢，從而影響良品率和利潤。
此外，由於GPU芯粒、LSI橋接、RDL中介層和主板基板之間的熱膨脹係數(CTE)不匹配，導致了芯片翹曲和系統故障。據報道，爲提升良率，英偉達不得不重新設計GPU芯片的頂部金屬層和凸點。
黃仁勳在與分析師的電話會議上強調，Blackwell芯片不需要進行任何「功能性改變」，所有調整均是爲了提升良率。
首席財務官 Colette Kress 表示，英偉達正按計劃提高 Blackwell 的產量，預計在四季度，Blackwell 將爲公司帶來數十億美元的收入。
2. "巨型芯片" 戰略
這類問題並非英偉達獨有。業內人士表示，隨着芯片製造商希望通過增大芯片尺寸來提高處理能力，這類問題會越來越多。爲了消除缺陷或提高良品率而進行的芯片設計變更在業內也很常見。
芯片巨頭AMD的CEO蘇姿豐也指出，隨着芯片尺寸不斷增大，製造複雜性將不可避免地上升。下一代芯片需要在能效和功耗方面取得突破，才能滿足人工智能數據中心對計算能力的巨大需求。
「要使這些技術發揮作用，需要大量的技術投入，」她說。「它們會變得更加複雜和更大嗎？毫無疑問。這就是我們的現實。」
當然， 爲突破單個芯片的尺寸限制，英偉達將兩塊最大尺寸芯片組合，打造出Blackwell的激進策略也引來了競爭對手的質疑。
競爭對手Cerebras Systems創始人Andrew Feldman認爲，開發多芯片組合技術的難度將呈指數級增長。Cerebras Systems選擇開發巨型單芯片，並推出了基於此的人工智能雲計算服務，試圖挑戰英偉達的市場地位。
Andrew Feldman表示：
“在人工智能領域進行有意義的工作，需要大量計算能力，這需要大量晶體管，比單個芯片所能容納的還要多......
開發出雙芯片技術已經很難，開發出四芯片技術更難，而開發八芯片技術更是難上加難。”
英偉達的巨型芯片戰略能否最終勝出，仍有待市場檢驗。但可以肯定的是，芯片製造的極限挑戰才剛剛開始。
編輯/ping