芯片为什么很难造？

发布时间：2023-09-14 10:13:31 所属栏目：产品来源：

导读：随着我们对计算需求的不断增加，基于人力的计算方式很快就遭遇了瓶颈。战争催生了早期电脑的诞生：图灵依赖电动机械原理开发的计算机，破解了德国的恩尼格玛密码；而为了破解德国的洛伦兹密码，英国又开发了“巨

随着我们对计算需求的不断增加，基于人力的计算方式很快就遭遇了瓶颈。战争催生了早期电脑的诞生：图灵依赖电动机械原理开发的计算机，破解了德国的恩尼格玛密码；而为了破解德国的洛伦兹密码，英国又开发了“巨人计算机”（Colossuscomputer），这也被认为是世界上第一台可以编程的数字计算机。这些机器可以轻易完成仅靠人类难以做到，甚至不可能实现的计算。

巨人计算机的运作核心是“真空管”，它们看起来就像是一个硕大的灯泡，里头装有一些金属丝。通上电后，这些金属丝无外乎两种命运：有电，或是没电，这对应了二进制中的1和0。利用这两个数字，理论上可以进行任何计算。我们如今的网络虚拟世界，也可以近似理解为诞生于无数个1和0之上。

基于真空的计算机功能虽然强大，却也有着自身的多个局限。

一方面，真空管体积太大了。宾夕法尼亚大学制造的ENIAC机有超过1.7万根真空管，占地庞大，耗电量也相当恐怖；另一方面，这些海量数字的真空管，也带来了各种隐患。据统计，平均每2天，这台机器就会发生真空管故障，每次排查至少需要15分钟。为了稳定地产出各种1和0，人们开始寻找真空管的替代品。

知名的贝尔实验室做出了突破，而他们的选择是半导体——这种材料的导电性基于半导体（能让电流自由通过，如铜制的电线），以及绝缘体（完全不导电，如玻璃）之间。在特定的条件下，它的导电特性可以发生变化。比如我们都听说过的“硅”（Si），它本身并不导电，但只要加入某些其他材料，就可以具有导电性。“半”导体的名字，正是由此而来。

贝尔实验室的威廉·肖克利（WilliamShockley）先提出了一个理论，认为在半导体材料附近加上电场，可以改变它们的导电性，然而他却无法用实验来证实自己的理论。

受到该理论的启发，他的两名同事约翰·巴丁（JohnBardeen）与沃尔特·布拉顿（WalterBrattain）两年后制造出了一种叫做“晶体管”的半导体器件。不甘被超越的肖克利则在一年后开发出了一种更新的晶体管。又过了十年，他们三人因为在晶体管领域的贡献，获得了诺贝尔物理学奖。而随着晶体管领域的不断扩大，迎来更多的新成员，它们也成为了数字时代的基石。

光刻技术

集成电路的尺寸比由零散的晶体管元件组成的电路要小许多，往往需要用到显微镜才能看清里头的结构，检查质量。德州仪器公司的杰伊·拉斯洛普（JayLathrop）在一次观察中突发奇想，显微镜从上往下看可以把东西放大，那么从下往上看，是不是就能把东西给变小呢？

这可不是为了好玩。当时集成电路的尺寸已经接近手工制造的极限，很难再取得新的突破。而如果能把设计好的电路图“缩影”到半导体材料上，就有可能通过自动化的技术进行制造，实现量产。

拉斯洛普很快就检验了他的想法。首先他从柯达公司买到了一种叫做光阻剂的化学物质，将它涂在半导体材料上。然后他按设想把显微镜颠倒了过来，并在镜头上盖上了一块板，只留下一个小图案。

最后，他让光线穿过镜头，照到了显微镜另一端的光阻剂上。在光线的作用下，光阻剂发生化学反应，慢慢溶解消失，露出了下方的硅材料。而露出的材料形状，和他最初设计的图案如出一辙，只是缩小了成百上千倍。在暴露出的凹槽上，制造人员可以添加新的材料，连接起电路，再洗去多余的光阻剂。这一套流程就是制造芯片的光刻技术。

德州仪器公司随后进一步完善了这套流程，使每个环节都能有标准进行参考，这也让集成电路迎来了标准化的量产时代。而随着芯片变得越来越复杂，制作一块集成电路，至少需要重复这个过程几十次。

1965年，他对集成电路的未来进行了预测，认为随着光刻等生产技术不断更新，芯片中的元件数量每年都会翻倍。长远来看，芯片的算力将指数级增长，成本也会明显下降。这带来的一个显而易见的后果，就是芯片会大量走入寻常百姓家，彻底改变这个世界。摩尔的这个预测后来被叫做“摩尔定律”，为全世界所知。

摩尔定律成立的前提，是制造工艺的不断发展革新。早期一些公司开发的光刻技术近乎完美，简直就像把光线一笔一笔勾勒在光阻剂，刻出只有一微米宽度的线路。而且这种技术还可以一次性刻出多个芯片，大大提升了芯片的产能。然而在不断提升的芯片制造精度需求下，微米级的光刻机已经难以满足产业的需求，纳米级的光刻机成为了新的宠儿。

但研发这种光刻机并不容易——如何在越来越小的迷你空间里进行光刻，成了阻碍光刻技术发展的瓶颈。

极紫外光光刻技术

1992年，摩尔定律眼看就要失效——如果想要维持这一定律，芯片电路需要做得更加小巧。无论是使用的光源，还是光照过的镜头，都有着全新的要求。

拉斯洛普最初开发光刻技术之时，使用的是最为简单不过的可见光。这些光的波长在几百纳米左右，最终在芯片上印出的极限尺寸也是几百纳米。而如果需要在芯片上印出尺寸更小的元件（比如只有几十纳米），那需要的光源也要超越可见光的极限，迈入紫外光的领域。

一些公司开发过使用深紫外光（DUV）的制造设备，使用的波长不到200纳米。但从长远看，极紫外光（EUV）才是人们想到的领域——波长越短，能刻在芯片上的细节就越多。最终，人们的目标定在了波长为13.5纳米的极紫外光上，而荷兰的ASML成为了世界上唯一的EUV机器生产商。

EUV技术开发了足足将近20年。为了制造可以运行的EUV机器，ASML需要在全球寻找最先进的零件来满足它的需求。作为光刻机，首先需要的就是光源：为了产生EUV，人们需要发射一个直径仅有几十微米的锡滴，让它以时速300多公里的速度穿越真空，同时用激光精准地打到它——不是一次，而是两次。

第一次是进行加热，第二次是用50万度的高温把它转成等离子体，这个温度是太阳表面温度的好几倍。这样的过程，每秒要重复5万次，才能产生足够多的EUV。可以想象，这样的高精尖技术，需要多少先进的元件。

实际操作比上述的描述更为复杂。比如为了消除激光照射过程中产生的大量热量，需要用风扇进行通风，旋转速度需要达到每秒1000次。这一速度已经超过了物理轴承的极限，因此需要用磁铁把风扇悬停在空中进行旋转。

此外，激光发射器对其中的气体密度有着严格要求，还要避免激光照在锡滴上后产生反光，影响仪器。光是开发发射激光的机器，就耗费了10多年的研发时间，每台发射器需要超过45万个元件。

轰击锡滴后产生的EUV来之不易，研究人员还需要学会怎么收集这些光线，导向芯片。EUV的波长实在太短，很容易就被周围的材料吸收，而不是反射出去。最终蔡司（CarlZeiss）公司开发出了一种极为光滑的镜子，可以反射EUV。

这面镜子的光滑程度超出想象——用官方话语来说，如果把这面镜子放大到整个德国这么大，镜子不规则的地方最大也只有0.1毫米。该公司也信心十足地相信，他们的镜子可以导引激光，准确地击中位于月球上的高尔夫球。

这么一套繁复的设备，需要的不仅是科学技术，还需要供应链的完整管理。ASML本身只生产其EUV机器的15%的元件，其余来自全球各地的合作伙伴。当然，他们也会认真监控这些采购的产品，如有必要甚至会买下这些公司，自己亲力管理。这样一台机器，是不同国家的技术结晶。

第一台EUV机的原型在2006年诞生。2010年，第一台商用EUV机发货。而在未来几年，ASML预计将推出新一代的EUV机，每台造价3亿美元。

芯片的应用

在先进的制造工艺下，多种芯片诞生了。有人总结在21世纪，芯片可以分为三大类别。

第一种是逻辑芯片，用作我们电脑、手机，或者是网络服务器中的处理器；

第二类是记忆芯片，经典例子包括英特尔（Intel）公司开发的DRAM芯片——在这款产品推出前，资料的储存依赖于磁芯：磁化的元件代表1，未磁化的元件代表0。而英特尔的做法是把晶体管和电容器组合起来，充电代表1，不充电代表0。和磁芯相比，新的储存工具原理接近，但一切都整合在芯片中，所以体积更小，出错率也更低。此类芯片能为电脑提供运行时的短期和长期记忆；

第三类芯片则被叫做“模拟芯片”，处理模拟信号。

在这些芯片中，逻辑芯片可能更为人所熟知。尽管英特尔公司开发出了最早的DRAM记忆芯片，但它却在和日本公司的竞争中节节败退。1980年，英特尔与IBM达成一项合作，为个人电脑制造中央处理器，即CPU。

随着IBM第一台个人电脑的问世，搭建在这台电脑中的英特尔的处理器成为了产业的“标配”，就好像微软的Windows系统成为了大众更为熟悉的操作系统一样。这场豪赌也让英特尔从DRAM领域彻底抽身，重新崛起。

CPU的开发并不是一蹴而就。其实早在1971年，英特尔就造出了第一个微处理器（和CPU相比，只能处理单个特定的任务），整套设计流程的开发用了足足半年。当时这个微处理器只有上千个元件，使用的设计工具只有彩色铅笔和直尺，落后得像是中世纪的工匠。琳·康维（LynnConway）开发了一种程序，解决了芯片的自动化设计问题。利用这种程序，从来没设计过芯片的学生，都可以在短短时间里学会怎么设计具有功能的芯片。

上世纪八十年代末，英特尔开发出了486处理器，能在一块微小的硅芯片上放上120万个微型元件，生成各种0和1。到了2010年，最先进的微处理器芯片已经能承载10亿个晶体管。这种芯片的开发，离不开少数几家寡头公司开发的设计软件。

另一种逻辑芯片——图形处理器（GPU，俗称显卡）在近年也愈发受人关注。在这一领域，英伟达（Nvidia）是重要玩家。在建立初期，该公司就相信3D图像是未来的发展方向，因此设计了能处理3D图形的GPU，并开发了一套相应的软件，告诉芯片应该如何工作。和英特尔的中央处理器“依次计算”的模式不同，GPU的优势在于能同时进行大量的简单运算。

而芯片的另一个重要应用是通信。厄文·雅各布（IrwinJacobs）看到芯片能处理一些复杂的算法，来编码海量信息，就和朋友们创立了高通公司（Qualcomm），进军通信领域。我们知道最早的移动电话又叫大哥大，像一块黑色的砖头。

随后，通信技术得到了飞速发展—2G技术可以传输图文，3G技术可以打开网站，4G足以流畅观看视频，而5G则能提供更大的飞跃。这里的每一个G，代表的都是“代”。可以看到，每一代无线技术，都让我们通过无线电波传递的信息呈指数上升。如今我们在手机上看视频，稍稍有些卡顿就感到不耐烦。殊不知10多年前，我们还只能传文字短信。

高通参与了之后2G到后面其他手机技术的开发。利用依照摩尔定律不断进化的芯片，高通能通过无限的频谱，将更多的手机通话放到无限的空间中。而为了升级5G网络，不仅需要在手机里放入新的芯片，也需要在基站中安装新的硬件。这些硬件和芯片凭借更强大的算力，能用无线的方法更快地传输资料。

（编辑：汽车网）

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