2nm！1700億顆晶體管！國產(chǎn)2nm GPU AI芯片要來了？

最近有條消息，讓不少關(guān)注國產(chǎn)芯片的人心里又癢癢又犯嘀咕。

上海一家叫棣山科技的公司，公布了自家2nm GPU芯片的最新進展。官方說，這顆芯片已經(jīng)完成了設(shè)計，目前正處在原型驗證的關(guān)鍵階段。用大白話講就是：圖紙畫好了，正在實驗室里做小批量測試，看它能不能跑起來、跑得穩(wěn)不穩(wěn)。

按照業(yè)內(nèi)人士的估算，如果一切順利，接下來就是流片、量產(chǎn)、商用，大概還得花上1到2年時間。

消息一出，網(wǎng)上炸了鍋。為啥？因為目前國內(nèi)最強的AI芯片，主流還停留在7nm這個級別。

2nm，聽著就像從綠皮火車直接跳到了高鐵。雖然懂行的人知道，工藝數(shù)字很多時候有營銷成分，但有一點是肯定的：同樣的設(shè)計，用2nm做出來，晶體管密度更高、功耗更低、性能更強。這個沒得杠。

其實去年棣山科技就曬過這顆芯片的“家底”：采用FinFET和GAA混合的制程，還用了Chiplet異構(gòu)集成架構(gòu)，自己設(shè)計了叫“棣山智核”的核心。

最嚇人的是晶體管數(shù)量——1700億顆。什么概念？英偉達目前最頂級的B200芯片，晶體管數(shù)也就是2000多億顆。而且這顆芯片還計劃用上2.5D的CoWoS-L先進封裝，就是臺積電給英偉達做H100用的那種技術(shù)。

再看算力：FP單精度50 TFLOPS，F(xiàn)P16是100 TFLOPS，F(xiàn)P4能到400 TFLOPS。這些數(shù)字可能有點繞，但你只要知道，這個水平拿去跑大模型訓(xùn)練和推理，已經(jīng)相當能打了。

不過話說回來，去年棣山給自己定的目標是：2025年底完成流片前驗證，2026年第一季度量產(chǎn)。現(xiàn)在看這個時間表，可能要往后推一推了。

那問題出在哪兒呢？兩個字：誰造？

目前全球能真正量產(chǎn)2nm芯片的，掰著手指頭數(shù)也就三家：臺積電、三星、英特爾。這三家能不能給中國大陸的企業(yè)代工AI芯片？這可不是技術(shù)問題，是許可問題。

美國那邊卡著，臺積電連7nm AI芯片都不太敢給大陸企業(yè)做，更別說2nm了。三星和英特爾也是類似的情況。

所以很多網(wǎng)友看完消息，一邊激動一邊嘀咕：芯片設(shè)計出來了，但上哪兒流片去？總不能自己建一條2nm生產(chǎn)線吧，那投入可不是幾百億能打住的。

當然，也有人持樂觀態(tài)度：萬一呢？萬一有通道、有辦法、有突破呢？畢竟當年誰也沒想到長江存儲能做出232層的閃存。

不管怎樣，對國產(chǎn)AI芯片，我們還是抱以最善意的期待。如果這顆2nm芯片真能落地量產(chǎn)，那國產(chǎn)替代英偉達的底氣，就真的不一樣了。現(xiàn)在嘛，先讓子彈飛一會兒。