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TrendForce估第三季全球晶圓代工產值年增14%

根據TrendForce旗下拓墣產業研究院最新調研結果顯示,由於年底為歐美消費旺季,加上中國十一長假及雙11促銷活動,帶動下游客戶端拉貨動能旺盛,使晶圓代工產能與需求連帶穩定提升,預估第三季全球晶圓代工業者營收將成長14%。 2020年第三季全球前十大晶圓代工業者營收預測排名 台積電(TSMC) 2020年第三季營收年成長預估21%,營收主力為7nm製程,受惠於5G建設持續部署、高效能運算和遠距辦公教學的CPU、GPU等強勁需求,產能維持滿載;而5nm製程在2020年第三季開始計入營收,在全年度台積電5nm營收占比以8%為目標的情況下,預計第三季5nm營收占比將達16%。 三星(Samsung)今年雖然受到旗艦手機S20系列銷售下滑影響,使其調整自家AP的晶圓代工業務量;然而客戶止防晶片斷料的庫存儲備的心態,帶動其他晶圓代工業務成長,推估第三季營收年成長約4%。而格羅方得(GlobalFoundries)在2019年分別出售8吋、12吋晶圓廠,且受車用晶片需求衰退影響,其第三季營收表現不如預期,年減3%。 聯電(UMC)因大尺寸面板DDI、PMIC需求上升,推估8吋晶圓產能吃緊狀況可能持續到2021年,目前透過調漲部分代工價格的策略,將有助於推升其第三季整體營收,年成長可望達23%。中芯國際(SMIC)九成以上收入來自14nm、28nm以上的成熟製程產品,由於2019年的基期較低,預估2020年第三季營收年增率將達16%,然仍須持續關注華為寬限期(2020年9月15日)後,其14nm的接單情況。 高塔半導體(TowerJazz)致力於發展RF-SOI與SiGe,第三季8吋產能利用率估計將維持近70%,而12吋產能也正持續擴增,預估2020年第三季營收年成長約3%。力積電(PSMC)晶圓代工業務持續擴展,DDI、TDDI、CIS、PMIC、功率離散元件(MOSFET、IGBT)等代工需求增加,透過調升代工價格與提高產能利用率,其第三季營收年成長以26%為前十名之最。 世界先進(VIS)因新加坡廠加入營運,帶動晶圓出貨增加;加上大尺寸DDI、PMIC需求大幅成長,在8吋產能滿載之下,預估第三季營收年成長可達21%。華虹半導體(Hua Hong)產品類別中,以長期占六成以上的消費電子最大宗,其中又以中低階手機相關晶片產品為主。然因疫情導致營收下滑,目前則採用降低平均售價並提升產能的營運策略,預估第三季營收年減1%。 受惠於市場CIS與DDI需求大量提升,東部高科(DB HiTek)產能滿載,目前不排除調漲代工價,將拉升其第三季整體營收,年成長率微幅上升2%。拓墣產業研究院指出,整體而言,雖然目前下游客戶端需求上升,仍需隨時關注其在大量拉貨後的庫存水位消化狀況,廠商密切掌握動態,方可快速調整策略布局。
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台積電7nm生產超過10億個裸晶 6nm已進入量產

台積電於2018年4月投入7nm製程量產,目前已經生產10億個品質良好的裸晶,提供數十個客戶應用在超過百種產品中。這些矽的數量足以覆蓋超過13個曼哈頓市區,且每個晶片都具有10億個電晶體,代表總共有超過500億的7nm電晶體。 台積電7nm生產超過10億個裸晶,應用在多元場景 (圖片來源:台積電) 做為首家實現7nm製程的晶圓廠,台積電為了提升良率,在生產設備上廣泛布署感測器,蒐集有價值的數據,並以人工智慧(AI)及機器學習(ML)分析數據,將數據轉化為可以改善製程的資料。基於部分客戶對駕駛輔助系統(ADAS)與自動駕駛的需求,台積電進一步把關晶圓的品質,以符合車用電子的安全規範,並在2019年將車規系統布署到7nm製程中。 此外,台積電在7nm製程時期推出極紫外光刻(EUV)技術,短波長的EUV光線可以協助打印先進製程所需的奈米極細節,成為率先將EUV投入7nm技術的廠商。同時,7nm技術拓展到6nm製程,並已採用EUV進行量產。6nm技術拉高20%的邏輯閘密度(Logic Density),並且與7nm版本完全相容,有助於提高成本效益。 過去只有少數的應用,如PC處理器、影像處理器、FPGA需要使用最新科技,但是智慧型手機的問世,創造更多的晶片應用,再加上雲端運算與AI的發展快速,相關的晶片需求便隨之增加。目前台積電的7nm技術除了用在PC、平板、手機中,同時應用在資料中心、自駕車與複雜的AI訓練/推論。加上5G基礎建設的布建穩定後,藉由網路傳輸大量數據的需求將會提升,帶動數據處理晶片的市場發展。
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英特爾2020年Q2營收成長 7nm製程又要延期

日前英特爾(Intel)公布2020年第二季財報,整體營收成長,但是其7nm製程產品的原訂計畫將延遲至少6個月,7nm的處理器會在2022下半年或2023上半年上市。 2020年Q2的營收為197億美元,年增率(YoY)20%,PC-centric的營收為95億,較2019年同期成長7%。而受到疫情帶動,筆記型電腦的營收比去年同期成長14%,桌上型電腦營收則下滑14%。儘管財報樂觀,但7nm的處理器無法如期出貨,仍對英特爾造成影響。英特爾預計最晚至2023年才能推出7nm的產品,然而競爭對手AMD提出在2022年底前將會上市5nm製程的處理器。 圖 英特爾2020年Q2的營收為197億美元。來源:英特爾 從7nm製程的推遲,可推測英特爾仍在盡力克服10nm製程的量產問題,少見的提供對手,如AMD在製程方面與其競爭的機會。英特爾x86在製程上無法取得先機,其他廠商如亞馬遜(Amazon)已推出基於Arm架構及台積電7nm製程的晶片,蘋果也宣布將自行生產7nm晶片的情況下,將會引發市場中的價格競爭。同時7nm計畫為能如其實現,也可能與知名晶片設計師 Jim Keller離開英特爾有關。
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ASML再獲23台訂單 EUV走入晶片製程腳步加快

為實現更高效、更低功耗的晶片,以滿足人工智慧(AI)、自動駕駛、車聯網、5G等創新應用,半導體產業對極紫外光(EUV)設備需求持續加。半導體微影技術廠商艾司摩爾(ASML)近日便表示,該公司不僅於2019年第三季完成7台EUV系統出貨,且又再度接到23台EUV系統訂單,不僅創下單季最高訂單金額紀錄,也意味著邏輯和記憶體晶片客戶均積極將EUV系統導入晶片量產。 ASML除了第三季再獲23台EUV設備訂單外,該公司2019年第三季的財報也十分亮眼。根據ASML財報顯示,該公司第三季銷售淨額(Net Sales)為30億歐元,淨收入(Net Income)為6.27億歐元,毛利率(Gross Margin)為43.7%。預估2019年第四季銷售淨額約落在39億歐元左右,毛利率約為48~49%。 ASML總裁暨執行長Peter Wennink表示,該公司第三季的銷售額和毛利率符合財測。由於5G和人工智慧等終端市場技術和應用需要使用到先進製程晶片,因此,在年底之前,我們預期邏輯晶片客戶的需求將持續強勁。 ASML總裁暨執行長Peter Wennink Wennink進一步指出,該公司在EUV方面有穩定的進展,已看到客戶推出第一個由EUV製造的晶片,並被應用在終端裝置中;也看到EUV在產品新聞稿被提及。該公司在第三季完成7台EUV系統出貨,其中3台是NXE:3400C;同時,該公司也再度接到23台EUV系統訂單,不僅創下單季最高訂單金額紀錄,也證實邏輯和記憶體晶片客戶均積極將EUV系統導入晶片量產。總結來說,ASML對於2019年的整體營收目標維持不變,2019對於ASML來說仍是成長的一年。 據悉,ASML的EUV系統現在可用於7nm生產,滿足客戶對可用性、產量和大量生產的需求。截至2019第二季季末,半導體界已經有51個EUV系統被建置(包含NXE:33xx、NXE:3400B),而該公司在2019年的銷售目標為30台EUV。
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Wave Computing攜手博通 衝刺7奈米AI晶片開發

隨著人工智慧(AI)技術與應用的演進,其工作負載與神經網路的複雜度正呈現爆炸性的增長,而業者也嘗試藉由先進半導體製程生產出符合AI應用所需的處理器。日前,AI新創公司Wave Computing即宣布將與博通(Broadcom)展開合作,共同將該公司下一代資料流處理器(Dataflow Processing Unit, DPU)推升至7nm製程。並以該款DPU為基礎,推出AI系統解決方案。而這也是首家宣布採用7nm製程技術進行AI系統開發的廠商。 Wave Computing技術長Chris Nicol說明,該公司下一代DPU將自家數據流架構及64位元多執行緒(Multi-threaded)核心技術和台積電(TSMC)的7nm製程技術結合,以提升其邊緣應用的AI解決方案的處理效能,並降低生產過程的風險與成本。此外,博通的封裝與測試經驗以及7nm矽智財(IP)平台,也都將有利於該公司,進一步提升AI系統的效能與容量,以因應龐大的機器學習數據集。 博通ASIC產品部門資深副總裁兼經理Frank Ostojic也指出,AI工作負載與神經網路的複雜度正呈現爆炸性的增長,而他認為,7nm先進製程與資料流技術的整合,將有助於AI產業更快地創新從雲端到物聯網的應用。 整體而言,Wave Computing現行版本的DPU採用的是16nm的製程,而下一代DPU將採用台積電7nm製程進行生產,並藉助博通的設計平台、量產技術,以及其通過認證且適用於高性能深度學習應用的7nm 56Gbps與112Gbps串列器/解串列器(SerDes),完成產品開發與生產。 針對這項合作案,市場研究機構Moor Insights&Strategy資深分析師Karl Freund表示,7nm製程與資料流技術的結合,將有利於打造能滿足AI應用嚴苛要求的處理平台。而他也看好博通在先進製程設計方面的知識,能協助Wave Computing在AI技術上的開發。
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