台积电最近对中国大陆的集成电路(IC)设计公司实施了一系列严格的供应限制,特别是针对16/14纳米工艺的产品。
这一决策与美国商务部工业与安全局(BIS)最新发布的出口管制法规密切相关。根据这一新规,自2025年1月31日起,如果16/14nm及以下工艺的相关产品不在BIS白名单中的“approved OSAT”进行封装,并且台积电没有收到该封装厂的认证签署副本,这些产品将被暂停发货。
哪些企业获得BIS批准?
台积电将为已在BIS白名单中的芯片设计企业代工,对于不在BIS白名单中芯片设计企业(包括大陆及境外企业),需向美国商务部提交申请,或最终封装需转交至“approved OSAT”清单中的企业进行封测。如果最终封测OSAT不在白名单内的,台积电将暂停发货。
根据BIS的最新清单显示,有33家IC设计公司获批,这些公司均来自知名的西方半导体企业。
注:BIS获批准的IC设计公司清单部分截图
“approved OSAT”清单有24家企业获批,这些企业包括日月光、格芯、英特尔、IBM、力成科技、三星电子、台积电、联电、安靠科技等。
注:BIS获批准的OSAT公司清单部分截图
这些OSTA需要审查不在白名单内的相关芯片设计企业设计的芯片,并且需要满足以下条件才能够对华出口:
(a)最终封装的集成电路(IC)的“聚合近似晶体管数量”低于300亿个晶体管;或
(b)最终封装的IC不包含高带宽存储器(HBM),并且最终封装的集成电路的“聚合估计晶体管数量”在2027年完成的任何出口、再出口或转移(国内)中低于350亿个晶体管;或
(c)2029年或之后完成的任何出口、再出口或转让(国内)芯片晶体管数量低于400亿个晶体管。
该出口管制新规在正式公布15天后(即北京时间1月31日),已经正式生效,目前已经开始影响到了部分中国芯片厂商的相关先进工艺芯片的生产与交付。
台积电的这一发货限制,将使得16/14nm及以下工艺的相关产品在出口到中国大陆时,生产和封装环节变得更加透明。
新规对中国大陆IC设计企业带来哪些影响?
面对新规的挑战,国内芯片厂商和封测企业正在积极调整策略。一位国产手机芯片厂商的高管表示,“新规确实有带来一点影响,但总体还好”,整体上并没有造成严重的影响。部分在非白名单企业封测的确实会有影响,但后续“无非就是调整一下订单比例即可”。
也有不少公司表示,此次新规限制对各自企业的影响有限。
对于中国大陆的IC设计公司来说,需要将符合美国出口管制规定的芯片转至获得美国批准的封测厂进行封装。如果这些IC设计公司之前没有与指定的封测厂建立合作关系,那么在新的供应关系建立初期,产品从设计到最终成品的整个交付周期可能会显著延长。
此外,有一部分的中国大陆IC设计公司有被要求将部分被视为敏感的订单完全外包给指定的服务提供商,包括流片(tape-out)、生产、封装、测试等所有环节。并且,在整个生产过程中,IC设计公司本身不能进行任何干预或直接操作。
据集邦咨询数据显示,2024年台积电以近65%市占率稳居全球前十大晶圆代工营收排名第一名。
台积电作为全球最大的芯片代工厂,其收入结构和客户分布一直是行业关注的焦点。公开资料显示,2024年全年,台积电7nm及以下先进工艺的营收占比从2023年的68%上升至69%,3nm工艺的营收占比为18%,5nm和7nm分别贡献了34%和17%。相较来说16nm成熟工艺的占比较低,且部分客户来自欧美。另一方面,中国大陆客户占总营收比重仅约10%。对台积电而言,升级客户管制措施,影响范围较小。
DeepSeek的强势突围
美国此次出台的芯片制造限制新规,旨在进一步遏制中国在人工智能(AI)领域的技术发展。
DeepSeek的R1大模型却以出色的性能和极低的训练成本引发了广泛关注,甚至被认为可能绕过了美国的出口限制。
DeepSeek R1模型在性能上与OpenAI的GPT-01相媲美,但其训练成本仅为后者的三十分之一,这使得DeepSeek在成本效益上具有显著优势。据报道,DeepSeek R1模型仅需2048颗H800芯片完成训练,而这些芯片是此前英伟达特供中国市场的低配版GPU。DeepSeek的技术突破还打破了“算力为王”的传统观念。
DeepSeek的成功不仅震撼了全球AI行业,还引发了美国政府的猜疑和调查。美国总统特朗普曾表示,DeepSeek的成功提醒美国企业需要专注于竞争,并确保美国在人工智能领域的主导地位。
目前,DeepSeek受到国内外市场的热烈欢迎,已有至少10家国产AI芯片企业快速适配支持DeepSeek,并提供相关服务。DeepSeek进一步推动了国产AI芯片的发展,进一步缩小了中美在AI领域的差距。
集邦咨询的最新研究显示,随着DeepSeek发布高效的AI模型,如DeepSeek-V3和DeepSeek-R1,终端客户将更加注重AI基础设施的合理性,减少对GPU等硬件的依赖,转向高效软件运算模型。同时,CSP可能会扩大使用自家ASIC基础设施以降低成本。预计2025年后,AI行业对GPU芯片的需求将发生变化,中国AI市场将重点发展自主AI芯片和软件优化,以适应国际形势变化,满足国内数据中心建设需求,推动AI应用的多元化和商用化。
