數(shù)字時代，我們所有人的生活都離不開芯片。我們的電腦、手機，乃至出行的汽車上，都裝有大量芯片。只要有一個芯片無法正常工作，都會影響到我們的生活，輕則手機失靈，重則汽車失控……

在享受芯片便利的同時，我們有沒有想過芯片為什么對數(shù)字時代如此重要？它的開發(fā)和制造又為什么這么困難？這還要從芯片的歷史說起。

從真空管到晶體管

“上古結繩而治”。自人類文明誕生以來，計算便成了我們生活不可分離的一部分。小到一個家庭的收支平衡，大到一個國家的經(jīng)濟走向，這些決定家庭或是國家命運的數(shù)字，無不需要計算才能得出。人們?yōu)榇碎_發(fā)出了不少計算工具，如上下?lián)軇又樽拥乃惚P，或是可以按下按鈕的計算器，來獲得想要的結果。

隨著我們對計算需求的不斷增加，基于人力的計算方式很快就遭遇了瓶頸。戰(zhàn)爭催生了早期電腦的誕生：圖靈依賴電動機械原理開發(fā)的計算機，破解了德國的恩尼格瑪密碼；而為了破解德國的洛倫茲密碼，英國又開發(fā)了“巨人計算機”（Colossus computer），這也被認為是世界上第一臺可以編程的數(shù)字計算機。這些機器可以輕易完成僅靠人類難以做到，甚至不可能實現(xiàn)的計算。

巨人計算機的運作核心是“真空管”，它們看起來就像是一個碩大的燈泡，里頭裝有一些金屬絲。通上電后，這些金屬絲無外乎兩種命運：有電，或是沒電，這對應了二進制中的 1 和 0。利用這兩個數(shù)字，理論上可以進行任何計算。我們?nèi)缃竦木W(wǎng)絡虛擬世界，也可以近似理解為誕生于無數(shù)個 1 和 0 之上。

基于真空管的計算機功能雖然強大，卻也有著自身的多個局限。一方面，真空管體積太大了。賓夕法尼亞大學制造的 ENIAC 機有超過 1.7 萬根真空管，占地龐大，耗電量也相當恐怖；另一方面，這些海量數(shù)字的真空管，也帶來了各種隱患。據(jù)統(tǒng)計，平均每 2 天，這臺機器就會發(fā)生真空管故障，每次排查至少需要 15 分鐘。為了穩(wěn)定地產(chǎn)出各種 1 和 0，人們開始尋找真空管的替代品。

知名的貝爾實驗室做出了突破，而他們的選擇是半導體——這種材料的導電性基于導體（能讓電流自由通過，如銅制的電線），以及絕緣體（完全不導電，如玻璃）之間。在特定的條件下，它的導電特性可以發(fā)生變化。比如我們都聽說過的“硅”（Si），它本身并不導電，但只要加入某些其他材料，就可以具有導電性?！鞍搿睂w的名字，正是由此而來。

貝爾實驗室的威廉·肖克利（William Shockley）先提出了一個理論，認為在半導體材料附近加上電場，可以改變它們的導電性，然而他卻無法用實驗來證實自己的理論。

受到該理論啟發(fā)，他的兩名同事約翰·巴丁（John Bardeen）與沃爾特·布拉頓（Walter Brattain）兩年后制造出了一種叫做“晶體管”的半導體器件。不甘被超越的肖克利則在一年后開發(fā)出了一種更新的晶體管。又過了十年，他們?nèi)艘驗樵诰w管領域的貢獻，獲得了諾貝爾物理學獎。而隨著晶體管領域的不斷擴大，迎來更多的新成員，它們也成為了數(shù)字時代的基石。

芯片和硅谷的誕生

隨著晶體管逐漸替代真空管，它們的局限也在實際應用中暴露了出來。其中最主要的一個問題是如何在成千上萬個晶體管中布線，組成可用的電路。

為了讓晶體管實現(xiàn)復雜的功能，電路中除了晶體管外，還需要電阻、電容、電感等元件，再進行焊接和電路連接。這些元件本身尺寸就沒有一個標準，制作電路的工作量巨大，而且極易出錯。當時的一個解決思路是規(guī)定每個電子元件的大小和形狀，用模塊化的手段重新定義電路的設計。

德州儀器公司的杰克·基爾比（Jack Kilby）對這個計劃并不感冒，認為它解決不了根本上的問題——再怎么規(guī)定，尺寸也小不了。最終造出來的模塊化電路依舊龐大，無法應用到體積較小的設備中。他的方案將一切都進行集成，把所有的晶體管、電阻以及電容都放在一塊半導體材料上，省去了大量的后續(xù)制造時間，也減少了犯錯的可能。

1958 年，他用“鍺”（Ge）做出了一個原型，里頭包含一個晶體管、三個電阻以及一個電容，在用導線連接后，能產(chǎn)生正弦波。這種嶄新的電路被稱為“集成電路”，后來也有了個大家更為熟知的簡稱——芯片?；鶢柋缺救嗽?2000 年斬獲諾貝爾物理學獎，表彰他的發(fā)明。

差不多同一個時期，八名工程師同時向肖克利提出辭職，繼而一起創(chuàng)業(yè)，建立了仙童公司（Fairchild Semiconductor）。這八個辭職者，就是半導體歷史上大名鼎鼎的“八叛逆”。羅伯特·諾伊斯（Robert Noyce）是這八名叛逆者中的領袖，也想到在一塊半導體材料上生產(chǎn)多個元件，制造集成電路。與基爾比的方法不同，他的設計將導線與各個元件都整合到一塊。這種一體化的設計在生產(chǎn)制造上有著更大的優(yōu)勢，唯一的問題是成本——諾伊斯的集成電路雖然優(yōu)勢明顯，成本卻是原來的 50 倍。

正如幾十年前的戰(zhàn)火催生出了計算機的雛形，冷戰(zhàn)也為諾伊斯的芯片帶來了意外的商機。隨著前蘇聯(lián)發(fā)射第一顆人造衛(wèi)星，并首次將人類送上太空，感受到危機的美國啟動了全面追趕計劃。他們決定把人送上月球作為最終反擊，然而這一工作需要巨大的計算量（控制火箭、操縱登陸倉、計算最佳時間窗口等），美國太空總署（NASA）則把命運賭在了諾伊斯的芯片上：這種集成電路體積更小，耗電量也更低。為了把人送上月球，每一克重量，每一瓦能源都要斤斤計較。對于這種極限項目，它無疑是更好的選擇。

在人類登月項目上，芯片向全世界展示了自己的潛力——諾伊斯說在阿波羅項目的電腦里，它的芯片運行了 1900 萬個小時，只出現(xiàn)了 2 次故障，其中 1 次還是外部因素造成的。

此外，登月行動也證實芯片能在外太空這個極端惡劣的環(huán)境下正常運作。仙童崛起后，來自這家公司的員工也在當?shù)亻_枝散葉，建立了英特爾、AMD 等公司，這塊半導體公司密布的地區(qū)，后來也有了一個更響亮的名字——硅谷。

光刻技術

集成電路的尺寸比由零散的晶體管元件組成的電路要小許多，往往需要用到顯微鏡才能看清里頭的結構，檢查質(zhì)量。德州儀器公司的杰伊·拉斯洛普（Jay Lathrop）在一次觀察中突發(fā)奇想，顯微鏡從上往下看可以把東西放大，那么從下往上看，是不是就能把東西給變小呢？

這可不是為了好玩。當時集成電路的尺寸已經(jīng)接近手工制造的極限，很難再取得新的突破。而如果能把設計好的電路圖“縮印”到半導體材料上，就有可能通過自動化的技術進行制造，實現(xiàn)量產(chǎn)。

拉斯洛普很快就檢驗了他的想法。首先他從柯達公司買到了一種叫做光阻劑的化學物質(zhì)，將它涂在半導體材料上。然后他按設想把顯微鏡顛倒了過來，并在鏡頭上蓋上了一塊板，只留下一個小圖案。

最后，他讓光線穿過鏡頭，照到了顯微鏡另一端的光阻劑上。在光線的作用下，光阻劑發(fā)生化學反應，慢慢溶解消失，露出了下方的硅材料。而露出的材料形狀，和他最初設計的圖案如出一轍，只是縮小了成百上千倍。在暴露出的凹槽上，制造人員可以添加新的材料，連接起電路，再洗去多余的光阻劑。這一套流程就是制造芯片的光刻技術。

德州儀器公司隨后進一步完善了這套流程，使每個環(huán)節(jié)都能有標準進行參考，這也讓集成電路迎來了標準化的量產(chǎn)時代。而隨著芯片變得越來越復雜，制作一塊集成電路，至少需要重復這個過程幾十次。

仙童也緊隨其后，開發(fā)起了自己的光刻生產(chǎn)技術。諾伊斯之外，建立這家公司的其他七名創(chuàng)始人同樣并非等閑之輩。其中高登·摩爾（Gordon Moore）更是其中的佼佼者。

1965年，他對集成電路的未來進行了預測，認為隨著光刻等生產(chǎn)技術不斷更新，芯片中的元件數(shù)量每年都會翻倍。長遠來看，芯片的算力將指數(shù)級增長，成本也會明顯下降。這帶來的一個顯而易見的后果，就是芯片會大量走入尋常百姓家，徹底改變這個世界。摩爾的這個預測后來被叫做“摩爾定律”，為全世界所知。

摩爾定律成立的前提，是制造工藝的不斷發(fā)展革新。早期一些公司開發(fā)的光刻技術近乎完美，簡直就像把光線一筆一筆勾勒在光阻劑，刻出只有一微米寬度的線路。而且這種技術還可以一次性刻出多個芯片，大大提升了芯片的產(chǎn)能。然而在不斷提升的芯片制造精度需求下，微米級的光刻機已經(jīng)難以滿足產(chǎn)業(yè)的需求，納米級的光刻機成為了新的寵兒。

但研發(fā)這種光刻機并不容易——如何在越來越小的迷你空間里進行光刻，成了阻礙光刻技術發(fā)展的瓶頸。

極紫外光光刻技術

1992 年，摩爾定律眼看就要失效——如果想要維持這一定律，芯片電路需要做得更加小巧。無論是使用的光源，還是光照過的鏡頭，都有著全新的要求。

拉斯洛普最初開發(fā)光刻技術之時，使用的是最為簡單不過的可見光。這些光的波長在幾百納米左右，最終在芯片上印出的極限尺寸也是幾百納米。而如果需要在芯片上印出尺寸更小的元件（比如只有幾十納米），那需要的光源也要超越可見光的極限，邁入紫外光的領域。

一些公司開發(fā)過使用深紫外光（DUV）的制造設備，使用的波長不到 200 納米。但從長遠看，極紫外光（EUV）才是人們想到達的領域——波長越短，能刻在芯片上的細節(jié)就越多。最終，人們的目標定在了波長為 13.5 納米的極紫外光上，而荷蘭的 ASML 成為了世界上唯一的 EUV 機器生產(chǎn)商。

EUV 技術開發(fā)了足足將近 20 年。為了制造可以運行的EUV機器，ASML 需要在全球?qū)ふ易钕冗M的零件來滿足它的需求。作為光刻機，首先需要的就是光源：為了產(chǎn)生 EUV，人們需要發(fā)射一個直徑僅有幾十微米的錫滴，讓它以時速 300 多公里的速度穿越真空，同時用激光精準地打到它——不是一次，而是兩次。

第一次是進行加熱，第二次是用 50 萬度的高溫把它轟成等離子體，這個溫度是太陽表面溫度的好幾倍。這樣的過程，每秒要重復 5 萬次，才能產(chǎn)生足夠多的 EUV。可以想象，這樣的高精尖技術，需要多少先進的元件。

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實際操作比上述的描述更為復雜。比如為了消除激光照射過程中產(chǎn)生的大量熱量，需要用風扇進行通風，旋轉速度需要達到每秒 1000 次。這一速度已經(jīng)超過了物理軸承的極限，因此需要用磁鐵把風扇懸停在空中進行旋轉。

此外，激光發(fā)射器對其中的氣體密度有著嚴格要求，還要避免激光照在錫滴上后產(chǎn)生反光，影響儀器。光是開發(fā)發(fā)射激光的機器，就耗費了 10 多年的研發(fā)時間，每臺發(fā)射器需要超過 45 萬個元件。

轟擊錫滴后產(chǎn)生的 EUV 來之不易，研究人員還需要學會怎么收集這些光線，導向芯片。EUV 的波長實在太短，很容易就被周圍的材料吸收，而不是反射出去。最終蔡司（Carl Zeiss）公司開發(fā)出了一種極為光滑的鏡子，可以反射EUV。

這面鏡子的光滑程度超出想象——用官方話語來說，如果把這面鏡子放大到整個德國這么大，鏡子不規(guī)則的地方最大也只有 0.1 毫米。該公司也信心十足地相信，他們的鏡子可以導引激光，準確地擊中位于月球上的高爾夫球。

這么一套繁復的設備，需要的不僅是科學技術，還需要供應鏈的完整管理。ASML 本身只生產(chǎn)其 EUV 機器的 15% 的元件，其余來自全球各地的合作伙伴。當然，他們也會認真監(jiān)控這些采購的產(chǎn)品，如有必要甚至會買下這些公司，自己親力管理。這樣一臺機器，是不同國家的技術結晶。

第一臺 EUV 機的原型在 2006 年誕生。2010 年，第一臺商用 EUV 機發(fā)貨。而在未來幾年，ASML 預計將推出新一代的 EUV 機，每臺造價 3 億美元。

芯片的應用

在先進的制造工藝下，多種芯片誕生了。有人總結在 21 世紀，芯片可以分為三大類別。

第一種是邏輯芯片，用作我們電腦、手機，或者是網(wǎng)絡服務器中的處理器；

第二類是記憶芯片，經(jīng)典例子包括英特爾（Intel）公司開發(fā)的 DRAM 芯片——在這款產(chǎn)品推出前，資料的儲存依賴于磁芯：磁化的元件代表 1，未磁化的元件代表 0。而英特爾的做法是把晶體管和電容器組合起來，充電代表 1，不充電代表 0。和磁芯相比，新的儲存工具原理接近，但一切都整合在芯片中，所以體積更小，出錯率也更低。此類芯片能為電腦提供運行時的短期和長期記憶；

第三類芯片則被叫做“模擬芯片”，處理模擬信號。

在這些芯片中，邏輯芯片可能更為人所熟知。盡管英特爾公司開發(fā)出了最早的 DRAM 記憶芯片，但它卻在和日本公司的競爭中節(jié)節(jié)敗退。1980 年，英特爾與 IBM 達成一項合作，為個人電腦制造中央處理器，即 CPU。

隨著 IBM 第一臺個人電腦的問世，搭建在這臺電腦中的英特爾的處理器成為了產(chǎn)業(yè)的“標配”，就好像微軟的 Windows 系統(tǒng)成了大眾更為熟悉的操作系統(tǒng)一樣。這場豪賭也讓英特爾從 DRAM 領域徹底抽身，重新崛起。

CPU 的開發(fā)并不是一蹴而就。其實早在 1971 年，英特爾就造出了第一個微處理器（和 CPU 相比，只能處理單個特定的任務），整套設計流程的開發(fā)用了足足半年。當時這個微處理器只有上千個元件，使用的設計工具只有彩色鉛筆和直尺，落后得像是中世紀的工匠。琳·康維（Lynn Conway）開發(fā)了一種程序，解決了芯片的自動化設計問題。利用這種程序，從來沒設計過芯片的學生，都可以在短短時間里學會怎么設計具有功能的芯片。

上世紀八十年代末，英特爾開發(fā)出了 486 處理器，能在一塊微小的硅芯片上放上 120 萬個微型元件，生成各種 0 和 1。到了 2010 年，最先進的微處理器芯片已經(jīng)能承載 10 億個晶體管。這種芯片的開發(fā)，離不開少數(shù)幾家寡頭公司開發(fā)的設計軟件。

另一種邏輯芯片——圖形處理器（GPU，俗稱顯卡）在近年也愈發(fā)受人關注。在這一領域，英偉達（Nvidia）是重要玩家。在建立初期，該公司就相信 3D 圖像是未來的發(fā)展方向，因此設計了能處理 3D 圖形的 GPU，并開發(fā)了一套相應的軟件，告訴芯片應該如何工作。和英特爾的中央處理器“依次計算”的模式不同，GPU 的優(yōu)勢在于能同時進行大量的簡單運算。

誰也沒有想到，在人工智能時代，GPU 有了全新的使命。為了訓練人工智能模型，科學家們需要用數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化算法，讓模型經(jīng)過訓練完成人類布置的任務，比如辨識貓狗，下圍棋，或者和人類對話。此時，為了同一時間進行多次運算“并行處理”數(shù)據(jù)而開發(fā)出來的 GPU 有著得天獨厚的優(yōu)勢，它也在人工智能時代煥發(fā)出了全新的生命。

而芯片的另一個重要應用是通信。厄文·雅各布（Irwin Jacobs）看到芯片能處理一些復雜的算法，來編碼海量信息，就和朋友們創(chuàng)立了高通公司（Qualcomm），進軍通信領域。我們知道最早的移動電話又叫大哥大，像一塊黑色的磚頭。

隨后，通信技術得到了飛速發(fā)展——2G 技術可以傳輸圖文，3G 技術可以打開網(wǎng)站，4G 足以流暢觀看視頻，而 5G 則能提供更大的飛躍。這里的每一個 G，代表的都是“代”?？梢钥吹?，每一代無線技術，都讓我們通過無線電波傳遞的信息呈指數(shù)上升。如今我們手機上看視頻，稍稍有些卡頓就感到不耐煩。殊不知 10 多年前，我們還只能傳文字短信。

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高通參與了之后 2G 到后面其他手機技術的開發(fā)。利用依照摩爾定律不斷進化的芯片，高通能通過無限的頻譜，將更多的手機通話放到無垠的空間中。而為了升級 5G 網(wǎng)絡，不僅需要在手機里放入新的芯片，也需要在基站中安裝新的硬件。這些硬件和芯片憑借更強大的算力，能用無線的方法更快地傳輸資料。

生產(chǎn)制造以及供應鏈

1976 年，幾乎每家設計芯片的公司都有自己的制造基地。然而如果將芯片設計和芯片制造的工作分離開來，將制造芯片的工作交給專門的代工廠，可以大幅減少芯片設計公司的成本。

臺積電應運而生，并承諾只制造芯片，不設計芯片。這樣一來，設計芯片的公司不必擔心機密資料外泄。而臺積電也不依賴販賣更多芯片——只要客戶成功，他的公司就取得了成功。

在臺積電之前，就有一些美國芯片公司將目光望向了浩瀚的太平洋對岸：上世紀六十年代，仙童就在香港建立了中心，組裝從加州運來的各種芯片。投產(chǎn)的第一年，香港工廠就組裝了 1.2 億個裝置，人力成本極低，但品質(zhì)極好。十年內(nèi)，美國幾乎所有的芯片公司都在亞洲設立了組裝廠。這也為芯片如今以東亞和東南亞為中心的供應鏈格局奠定了基礎。

亞洲的高效和對質(zhì)量的偏執(zhí)，很快就對美國在芯片業(yè)上的地位帶來了沖擊。上世紀八十年代，負責檢測芯片質(zhì)量的公司高管們意外發(fā)現(xiàn)，日本生產(chǎn)的芯片質(zhì)量已經(jīng)超過了美國——普通的美國芯片故障率是日本芯片的 4.5 倍，品質(zhì)最差的美國芯片故障率是日本芯片的 10 倍！“日本制造”不再是廉價但質(zhì)量低劣的代名詞。更可怕的是，即便是被壓榨到極限的美國生產(chǎn)線，效率也遠不及日本。“日本的資金成本只有 6% 到 7%，我最好的時候，成本也要 18%?！盇MD的首席執(zhí)行官杰瑞·桑德斯（Jerry Sanders）有一次說道。

金融環(huán)境也起到了推波助瀾的效果：美國當時為了遏制通脹，利率一度高到 21.5%；而日本的芯片公司都有財團在背后扶持，民眾又習慣儲蓄，使得銀行能為芯片公司長期提供大額低息貸款。資本助力下，日本公司可以激進地搶奪市場。

此消彼長之下，最終有能力生產(chǎn)高級邏輯芯片的公司集中于東亞地區(qū)，制造出的芯片也隨即送至周邊進行組裝。比如蘋果公司的芯片主要在韓國和我國臺灣地區(qū)生產(chǎn)，然后送到富士康進行組裝。這些芯片不僅包括主處理器，也包括無線網(wǎng)和藍牙的芯片，拍照用的芯片，感知動作的芯片等。

隨著生產(chǎn)制造芯片的能力逐漸集中于少數(shù)公司，這些原本的代工公司也有了更大的權力，比如協(xié)調(diào)不同公司的需求，甚至制定規(guī)則。由于當下負責設計芯片的公司沒有制造芯片的能力，只能聽從建議。這些日益龐大的權力，也正是當下地緣政治角斗的話題之一。