中国能在半导体领域复制电动汽车的跨越式发展吗？

上个月，国家主席习近平抵达美国华盛顿与美国总统特朗普会晤时，AI是首要议题。“谁赢得了AI，谁就赢了一切，”特朗普在会晤前夕表示。

这场竞赛的差距有多大？白宫的AI顾问表示，美国的领先优势仅为六到九个月。从人类历史的角度来看，这堪称难分伯仲。

但双方在资源上各有所缺。美国虽拥有芯片，却面临电力短缺；中国则电力充足，却缺乏先进芯片。弥合半导体差距是中国科技当前的优先事项。

中国最明显的短板，是人类有史以来建造的最复杂物体之一，即极紫外（EUV）光刻机。该设备仅由荷兰阿斯麦（ASML）公司研发和销售。

最新型号的价格约为4亿美元。EUV是地球上所有先进芯片制造商制造7纳米以下节点器件的必经之路，通过它，晶体管可以更紧密地排列，从而在每平方毫米的半导体材料上获得更高的计算能力。而美国已将中国排除在该设备的采购之外。

中国曾尝试自主研发EUV技术，但进展缓慢。据今夏报道，中国已开始小批量生产首台自主研发的浸没式深紫外（DUV）光刻机。该设备技术水平落后约四代，与前沿技术差距之大，以至于其对应机型ASML公司2008年推出的TWINSCAN NXT:1950i，甚至未被列入出口管制清单。

中国工程师和科学家是如何在种种限制下进行创新的？

中国有一句战略术语，“弯道超车”，且中国在汽车领域成功运用了这一策略。

他们意识到，如果将100%的精力都投入到追赶内燃机技术上，即使成功，也只不过是全球约20家汽车巨头中的一员，与福特、丰田和大众等企业竞争。

相反，中国押注于当时尚处于萌芽阶段的电动汽车作为下一代发展核心，实现技术跨越式发展。这一战略在“第十个五年计划”（2001-2005年）启动的“863电动汽车计划”中得以正式确立，随后又推出了2009年的“十城千辆”新能源车计划。

这一雄心壮志取得了丰硕成果。到2025年，中国汽车制造商供应了全球电动汽车销量的60%，中国已超越德国和日本，成为全球最大的汽车出口国。

中国芯片制造商不仅希望缩小与现有硅芯片技术的差距，更希望引领行业。

最明显的例子是Tau（τ）缩放定律，它被视为摩尔定律的潜在继任者。摩尔定律预测，随着微芯片上的晶体管数量大约每两年翻一番（同时每个晶体管成本下降），算力将大幅提升。这是华为投入22年芯片研发、建立自主能力的结晶。

Tau是希腊字母t，是时间常数的缩写。其核心思想是不再优化晶体管尺寸（这是极紫外光刻技术所能带来的），转而优化信号在晶体管之间、芯片之间以及服务器之间传输所需的时间。

其核心在于，通过缩短布线距离、降低电阻和电容，以及改善芯片间的协同工作，可以在不完全依赖更小尺寸晶体管的情况下，实现更快的计算速度和更低的能耗。

例如，在大型AI集群中，超过80%的能耗用于通过线路传输数据，而非晶体管栅极中的计算。因此，缩短频繁通信的晶体管之间的线路，可能成为改变游戏规则的关键。

实现这一目标的一种方法是采用三维架构。华为的LogicFolding技术，将芯片中繁忙程度最高的模块拆分到两个垂直连接的层中，将冗长的水平传输路径转化为短距离的垂直跳转。

这不仅仅是3D堆叠，华为的探索远超其他任何厂商。他们从一开始就将两层中的逻辑电路设计为一个整体。可以把传统芯片堆叠想象成两栋独立设计的办公楼，然后在前门用连廊连接。而华为的LogicFolding则从一开始就设计成一栋建筑，楼梯间和管道跨楼层作为单一系统布局。

这带来了密度远高于以往的垂直连接，单位面积连接数约为当今台积电或英特尔量产最佳水平的10至40倍。而且这绝非实验室里的实验，首款采用该技术制造的芯片已于今年9月上市，搭载在华为Mate XT2三折叠手机中。

诚然，这项技术在小型手机芯片上比在大型AI处理器上更容易实现。但在该手机芯片上，其CPU的晶体管密度提高了55%，功耗降低了41%，GPU和NPU也实现了类似的提升。

中国存储企业也在3D技术领域进行了大胆探索。长江存储于2019年在其Xtacking架构下将晶圆对晶圆混合键合技术商业化，并围绕该技术建立了强大的专利布局。

据报道，2025年，三星在向400层以上堆叠NAND进军的过程中，获得了长江存储混合键合技术的专利许可。与此同时，铠侠和SK海力士也在探索类似的架构。中国半导体技术路线正迅速成为行业标准。

光通信是另一条创新路径。与电子相比，光子在长距离传输数据时的成本要低得多，华为正在这一领域进行大量投资。例如，华为推出了一款每秒7.2太比特的近封装光模块，略微领先于博通。此外，华为的SuperPoD系统已通过光纤将8192个加速器连接成单一系统，而英伟达在机架内仍使用更多铜缆。

中国企业如今在制造真正的3D芯片、以光替代电子、优化整个数据中心方面都已处于前沿。

以下这一点让此事成为全行业的关注焦点：摩尔定律已凋零十年之久。

“更小、更密”是摩尔定律的表述方式，但其核心本应是缩小尺寸让晶体管更便宜，即以更低的成本获得更高的性能。然而，这种“划算”的局面已经不复存在。一个明显的迹象是，当ASML推出其最新的极紫外光刻机时，台积电最初拒绝购买，称其价格过高，难以投入使用。

全球每家芯片制造商都需要超越更好光刻技术的方法。这意味着要寻求3D和光子学等新型架构，以保持性价比曲线的持续下降。而中国很早就开始追赶这些技术，因为他们必须进行创新。

种种迹象表明，中国以外的芯片制造商越来越希望获得中国国内开发的半导体技术授权，例如三星已获得长江存储的键合专利授权。

尽管如此，无法获得EUV技术仍是一个主要障碍。

鉴于中国的制造实力，Epoch AI的预测或许令人惊讶。其预测，到2026年，华为生产的AI计算能力将不到英伟达的4%，且至少到2030年，华为芯片的单芯片性能仍将落后于英伟达三到四年。

华为自身设定的“前沿水平”晶体管密度目标是2031年。即便届时能达到这一目标，也仅相当于台积电当前大规模量产的水平，而台积电绝不会停滞不前。

中国能在芯片领域重现电动汽车领域的跨越式发展吗？半导体领域必须跨越的护城河更深。但中国无需彻底取胜，也能改变其他国家所走的道路。

中国工程师和企业勇于开拓未经验证的研发道路，这为人类的创新能力增添了重要力量。出口管制带来的一项意想不到的后果是，它将原本单一的半导体发展路线图一分为二，而两条独立的发展路径所能覆盖的设计空间，远比单一路径更为广阔。此外，中国工程师开创的许多技术都可以与极紫外光刻技术相结合。

未来最强大的AI芯片，很可能同时带有东西方的印记。

本文作者：

Tony Pan，Borrowing Arrows创始人

本文原载于世界经济论坛Agenda博客，转载请注明来源并附上本文链接。