英伟达的“下跌根源”：尖端芯片，性能越强、制造越难（组图）

如果用一句话概括英伟达的“下跌根源”，那便是——尖端芯片，性能越强、制造越难。

周三，英伟达在报告了强劲的季度销售和利润时也指出，新芯片的制造难题导致利润率下降，公司在最近一个季度计提了9.08亿美元的准备金。受此影响，其股价在周四下跌了6.4%。

该公司在声明中承认， Blackwell架构GPU存在良率问题，需要重新设计B200处理器部分设计以提升良率，因而下一代Blackwell架构GPU量产时间将推迟至2024年第四季度：

“我们调整了Blackwell GPU的设计，以提升生产良率。Blackwell的生产计划将于第四季度启动，并持续至2026财年。

我们预计Blackwell产品将在第四季度实现数十亿美元的营收。”

英伟达并未详细说明问题的具体原因。但分析师和行业高管认为，工程挑战主要源于Blackwell芯片的设计带来的复杂制造工艺问题。

分析指出，Blackwell的巨型尺寸及复杂设计带来了前所未有的制造复杂性，任何一个部件的缺陷都可能导致芯片报废，从而影响良品率和利润。此外，芯片各部分的热膨胀系数差异也可能导致封装翘曲，影响性能和可靠性。

为提高良品率，英伟达已对Blackwell设计进行调整，并计划按计划提高产量。但分析师认为，采用台积电新型芯片连接技术的复杂性，以及芯片尺寸带来的固有挑战，仍将是Blackwell量产的主要障碍。

行业分析公司TechInsights的副总裁G. Dan Hutcheson表示：

“问题在于如何让芯片协同工作及提高良品率，当芯片各个部分的良品率不够高时，一切都可能迅速变差。”

Blackwell芯片的复杂性

为了保持在人工智能芯片领域的领先地位，英伟达（NVDA）寄希望于“越大越好”的理念。然而，更大的尺寸，在带来更强性能的同时，也带来了更大的制造难度。

英伟达最新的AI芯片Blackwell，被黄仁勋描述为“非常非常大的GPU”，在物理意义上，它确实是当前面积最大的GPU，由两颗Blackwell裸片拼接而成，采用台积电4nm工艺，拥有2080亿晶体管——是前代产品的2.6倍。

瑞银分析师在本月早些时候的一份报告中表示，英伟达在Blackwell上遇到的主要问题是采用台积电 CoWoS-L 新型封装方式过于复杂。

半导体行业专业媒体semianalysis报道称，该封装技术使用带有本地硅互连(LSI)桥接的RDL中介层连接芯粒，传输速率可达10 TB/s左右，这些桥接的放置精度要求极高—— 任何一个部件的缺陷都可能导致整块价值4万美元的芯片报废，从而影响良品率和利润。

此外，由于GPU芯粒、LSI桥接、RDL中介层和主板基板之间的热膨胀系数(CTE)不匹配，导致了芯片翘曲和系统故障。据报道，为提升良率，英伟达不得不重新设计GPU芯片的顶部金属层和凸点。

黄仁勋在与分析师的电话会议上强调，Blackwell芯片不需要进行任何“功能性改变”，所有调整均是为了提升良率。

首席财务官 Colette Kress 表示，英伟达正按计划提高 Blackwell 的产量，预计在四季度，Blackwell 将为公司带来数十亿美元的收入。

 "巨型芯片" 战略

这类问题并非英伟达独有。业内人士表示，随着芯片制造商希望通过增大芯片尺寸来提高处理能力，这类问题会越来越多。为了消除缺陷或提高良品率而进行的芯片设计变更在业内也很常见。

芯片巨头AMD的CEO苏姿丰也指出，随着芯片尺寸不断增大，制造复杂性将不可避免地上升。下一代芯片需要在能效和功耗方面取得突破，才能满足人工智能数据中心对计算能力的巨大需求。

“要使这些技术发挥作用，需要大量的技术投入，”她说。“它们会变得更加复杂和更大吗？毫无疑问。这就是我们的现实。”

当然， 为突破单个芯片的尺寸限制，英伟达将两块最大尺寸芯片组合，打造出Blackwell的激进策略也引来了竞争对手的质疑。

竞争对手Cerebras Systems创始人Andrew Feldman认为，开发多芯片组合技术的难度将呈指数级增长。Cerebras Systems选择开发巨型单芯片，并推出了基于此的人工智能云计算服务，试图挑战英伟达的市场地位。

Andrew Feldman表示：

“在人工智能领域进行有意义的工作，需要大量计算能力，这需要大量晶体管，比单个芯片所能容纳的还要多......

开发出双芯片技术已经很难，开发出四芯片技术更难，而开发八芯片技术更是难上加难。”

英伟达的巨型芯片战略能否最终胜出，仍有待市场检验。但可以肯定的是，芯片制造的极限挑战才刚刚开始。