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IBM 上世纪 70 年代的自动化晶圆厂一天做完一片芯片,今天的工厂要几周

1970 年,IBM 经理 Bill Harding 着手建一条全自动晶圆生产线,目标是把集成电路的生产周期压到一天以内。据 IEEE Spectrum 报道,SWIFT 项目做到了,平均每个工艺层耗时 5 小时。如今最快的晶圆厂每个工艺层要 19 小时。

科技分析王雅琴发布: 2026年9月27日3 分钟阅读资料来源 5
IBM 上世纪 70 年代的自动化晶圆厂一天做完一片芯片,今天的工厂要几周

IEEE Spectrum 在 2024 年 12 月号回顾 SWIFT 项目时,给出了一个最具体的数字:行业平均每个工艺层耗时 36 小时,SWIFT 只要 5 小时。现代芯片层数更多,晶圆更大,工艺也更复杂。但 IEEE Spectrum 认为,这些因素不足以填平差距。

Harding 当时是 IBM 纽约州东菲什基尔制造研究部门的经理。1961 年元件事业部成立时,他已在 IBM 工作三年,随后负责 System/360 固态器件所需的设备。

他领导的 SWIFT 项目以扇区为单位。IEEE Spectrum 转载的一份 1973 年专利图显示,每个封闭单元里装着两次光刻曝光之间某一段制造流程所需的全部晶圆处理设备。

时间线究竟说明了什么

这个比较并不严谨,IEEE Spectrum 也承认这一点。今天的晶圆厂加工的是小披萨大小的晶圆,层数也多得多。SWIFT 展示的是一条设计原则,不是同口径的基准测试。它把工序的搬运和归组自动化,而不是把手工工位堆在一起,让晶圆在长达一个月的走走停停中挪动。

当年,存储芯片要经过几十个手工工位,耗时大约一个月。这条原则今天能否继续推进是另一个问题,文章没有回答。文章只指出,SWIFT 的许多创新如今已很常见,它的周转时间从未被追上。

现代经济系于北卡罗来纳州 Spruce Pine 的一条公路。

这句话由 Construction Physics 引自经济学家 Ethan Mollick,指向产能故事的另一半:材料。Spruce Pine 是 Sibelco 旗下 Covia 和 The Quartz Corp 两家公司开采高纯石英的地方。这些石英用来制造 Czochralski 法所需的坩埚。该方法把多晶硅在 1400 摄氏度以上熔化,再拉制成单晶硅锭。

Construction Physics 估计,Spruce Pine 每年生产 18 万至 20 万吨高纯石英,并引用 2013 年的数字:全球各种品位石英合计 8 万吨。高纯石英价格约为每吨 1 万美元。坩埚大约能用 400 小时,一座熔炉一年消耗 20 到 25 个。

Construction Physics 引用的一篇论文认为,坩埚占单晶硅锭制造成本的 30%。

瓶颈是真的,末日不是

Construction Physics 在这一点上很谨慎。Spruce Pine 的石英并非不可替代的关键,替代方案尚未开发出来,质量略逊,价格也更贵。切断供应不会让半导体生产完全停摆,但良率会下降,成本会上升。新的来源和新的坩埚材料正在研究中。

飓风 Helene 在 2024 年底给这场争论做了一次实战检验。Tom's Hardware 在 10 月 1 日报道,风暴给 Spruce Pine 带来超过两英尺的降雨,道路中断,居民断电。报道称,Sibelco 已确认暂停运营。The Quartz Corp 对 The Verge 表示,现在判断其生产设施是否受影响还为时过早。由于电话服务中断,多次联系 Sibelco 均未成功。

可见产能不只是一条产线跑多快、或者政府投多少钱的问题。

据 TechCrunch 报道,印度内阁在 2026 年 7 月批准约 65 亿美元用于智能手机制造,另批准约 133 亿美元用于半导体。Counterpoint Research 的数据显示,2025 年中国仍占全球智能手机产量的 63%,印度为 18%。

德州仪器方面在 2024 年 10 月表示,其日本会津 GaN 工厂的产量将使其内部 GaN 产能翻两番。这些数字中的每一个,在某个环节上都取决于一只坩埚。

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资料来源

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  1. 01IBM invented semiconductor manufacturing automationEN
  2. 02Does All Semiconductor Manufacturing Depend on Spruce Pine Quartz?EN
  3. 03Hurricane Helene devastates quartz mines critical for worldwide semiconductor manufacturingEN
  4. 04India bets billions on breaking China's grip on smartphone manufacturingEN
  5. 05Texas Instruments expands internal manufacturing for gallium nitride (GaN) semiconductors, quadrupling capacityEN

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本内容由编辑部在人工智能辅助下制作完成。

王雅琴

王雅琴

人工智能、模型与技术

王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

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