國內研發一顆晶片到底要多少錢？小米有苦難言

華叔之前聊過OPPO要自主研發晶片，今天再深入聊聊晶片研發生產的各個環節。

華叔解釋過先進半導體工藝對 CPU 性能的影響，通常來說製程工藝越先進，晶片 電晶體 集成度越高，核心面積越小，成本越低，而性能會更強，不過，這個說法是針對單一晶片而言的，如果放到全局來考慮就不一樣了。

台積電、三星此前都宣布了 5nm EUV工藝，蘋果明年的A14處理器就會用上5nm EUV工藝，再下一代可能就是 3nm 工藝了。

使用先進工藝的代價也是極高，雖然電晶體密度會有數倍提升，但晶片成本也從會16nm工藝的16美元左右增長到30美元。

在全球半導體製造廠商中，有能力又資金進軍10nm工藝的工廠僅剩英特爾、台積電和三星了，其中英特爾是自產自銷，代工廠商只有三星、台積電兩家，這兩家公司在5nm、3nm工藝上競爭激烈，用於建廠投資超200億美元，投資巨大。

不過，5nm、3nm工藝帶來的性能進步越來越小，台積電、三星的5nm工藝電晶體只帶來15-20%的性能提升，而摩爾定律失效引發的問題不只是性能提升不盡如人意，還有成本的大幅上漲，這個問題可能比性能提升更麻煩。

16nm工藝的晶片成本16.43美元，10nm為16.37美元、7nm成本18.26美元、5nm和3nm分別漲到23.57美元、30.45美元。

那麼研發一款晶片到底需要多少錢？

晶片代工行業邁入10nm工藝後，成本壓力越來越高。

10nm晶片的開發成本已超1.7億美元，7nm接近3億美元，5nm超5億美元。

如果製造基於3nm開發出NVIDIA GPU那樣複雜的晶片，設計成本就高達15億美元。

晶片成本主要由流片費用、IP授權購買費、自研部件費用、高通專利費、研發工程師工資獎金等5部分組成。

1、流片費用

「流片」指的是「試生產」，就是說設計完電路以後，先生產幾片幾十片，供測試用。

如果測試通過，就照著這個樣子開始大規模生產了。

7nm FinFET工藝流片費用約3000萬美元（參考麒麟990流片費用，同時兼顧考慮聯發科與台積電同屬台灣地區，可能有優惠），約合2.1億人民幣；麒麟990處理器正在用台積電7nm Plus EUV的工藝製作（第二代7nm工藝更加成熟，加入了EUV紫外線光刻技術），僅流片費用就高達3000萬美金。

FinFET工藝是華人科學家胡正明教授發明的（胡正明教授還提出了著名的BSIM模型）。

也是為了解決晶片做到更小尺寸的一種方法，16nm FinFET工藝的價格，不管晶片的面積有多大，起步價500萬美金。

但FinFET工藝相比EUV已經算是落後了。

2、IP授權購買費

做晶片需要購買ARM最新的Cortex-A77CPU、Mali-G77GPU授權，其他小的模塊也要購買，如音視頻編解碼器、還有DSP（獨特的微處理器）、NPU（嵌入式神經網絡處理器）等。

如華為海思麒麟970、980晶片獲得了寒武紀NPU的IP授權。

被授權方將會向授權方支付一筆授權費來獲得IP，並在最終晶片產品銷售中，以晶片最終售價的1％～3％向授權方支付版稅。

授權費用實現IP開發成本的覆蓋，而版稅作為IP設計公司的盈利。

但正如手機晶片市場，優質的IP資源往往集中在科技巨頭手中，擁有單一或少量IP的創業公司往往因為自身IP競爭力不足、或是難以提供具有綜合競爭力的完整解決方案而最終落得被收購或退出市場的境地。

按生命周期5000萬顆算，各種IP授權購買費按每顆40元算，這大概20億。

單ARM CPU授權一項，每次約1億美金。

3、自研部件費用

聯發科剛發布了一顆5G SoC，它集成了自研的最先進的獨立AI處理單元APU（加速處理器），這樣完全保證用戶使用上5G網絡。

除比較複雜的APU外，自研部件還包括多模通訊基帶（2G/3G/4G/5G等），相機ISP（圖像信號處理器），各種控制開關，微核等。

這部分很難估算，而且是長期的研發的成果，這部分成本暫復算為10億人民幣。

4、高通專利費

按5000萬顆算，每顆交10元，合5億人民幣。

5、研發工程師工資獎金

1000名工程師每年按50萬計算，3年合計15億。

人力成本占研發成本主要部分，項目開發效率與資深工程師數量相關，國內資深晶片設計工程師年薪一般在50～100萬元之間。

EDA工具是晶片設計工具，是發展超大型集成電路的基石，EDA工具可有效提升產品良率。

20人的研發團隊設計一款晶片所需要的EDA工具採購費用在100萬美元／年（包括EDA和LPDDR等IP購買成本）。

英偉達開發Xavier，動用了2000個工程師，開發費用共計20億美金，Xlinix ACAP動用了1500個工程師，開發費用總共10億美金。

以上各項共計 2+20+10+5+15=52億人民幣。

沒錯，52億！而這些還不包括架構開發，生態構建等的費用。

我們拋開手機處理器，就說看似簡單的NAND FLASH研發經費也是相當不菲。

NAND FLASH其實是快閃記憶體，是一種電子式可清除程序化只讀存儲器的形式，允許在操作中被多次擦或寫的存儲器。

就是用於如儲存卡、U盤、固態硬碟上的儲存晶片。

開發一顆NAND FLASH主控晶片前期投入（軟體、硬體、IP及人力和時間費用，軟體工具費，設計服務費及儀器測試費用等）的開發費用摺合人民幣約為1.35億人民幣，而後期流片、封測等費用為2200萬元人民幣，共計約1.57億人民幣。

我國在這領域技術逐漸縮小甚至追上與國際一流廠商的差距，紫光集團旗下的長江存儲近年來大舉投資存儲晶片產業，目前已經形成了NAND快閃記憶體研發生產、主控IC以及後端封測等全產業鏈，預計今年底量產64層堆棧的3D快閃記憶體，2020年則會生產128層堆棧3D快閃記憶體。

到了2020年，長江存儲還會推出128層堆棧的3D快閃記憶體，今年三星、東芝、美光等公司量產了96層的3D快閃記憶體，部分廠商甚至開始量產128層堆棧的快閃記憶體，2020年會是100+層堆棧快閃記憶體的爆發之年。

研製出一塊晶片很容易，但是要在控制溫度、成本以及功耗的情況下實現量產，卻不是一件容易的事。

晶片製造有兩大難點：

首先，在試驗階段投入的資金非常的高昂，一次大概需要10萬元，從設計到加工的過程中走過的工序差不多就有3000到5000道，而且一次耗費的時間差不多就是一年，在時間和金錢的制約下，對於精度的要求是極其的高。

其次，排錯難度大，雖然晶片看上去的體積非常小，但是在上面卻分布著數億個電晶體，可以被檢測出的信號最多也就只有幾百條，能夠看到如果哪條電晶體出了差錯，那都是難上加難！

除了技術原因，還有國際因素制約，專利權、出口協定的管控，我們想從國外獲取最先進技術是不可能的，而且中國每年進口一台相關的儀器，其中的專利費就高得嚇人，像前段時間買入中國的ASML光刻機（阿斯麥），一台價值就要8.6億元！

目前國際上生產光刻機的主要廠商有荷蘭的ASML、日本的尼康、佳能。

其中，數ASML技術最為先進。

2018年12月底，荷蘭光刻機公司Mapper正式宣布破產，ASML成為了全球最大的光刻機設備和服務供應商，不但占據了全球光刻機80%的市場份額，而且還是唯一能向客戶供應高端EUV（極紫外光）光刻機的企業。

一台EUV光刻機售價超過1億美元，而且還相當不好買。

EUV光刻機年產量不高，從2013年首批2台EUV光刻機量產以來，到2019年ASML EUV光刻機預計年產量也只有30台。

國內也有生產光刻機的公司，比如上海微電子裝備，但技術水平遠遠落後於ASML。

上海微電子裝備目前生產的光刻機僅能加工90nm工藝製程晶片，這已經是國產光刻機最高水平。

而ASML已量產7納米製程EUV光刻機，至少有十幾年的技術差距。

光刻機是製造晶片的核心裝備，過去一直是中國的技術弱項。

光刻機的水平嚴重製約著中國晶片技術的發展，我們一直在被「卡脖子」。

目前 ASML 在中國客戶有中芯國際、華虹半導體、長江存儲、合肥長鑫、英特爾大連廠、SK海力士西安廠等。

就連台積電和三星也只能從ASML手中進口機器，全球沒有一家企業可以取代他們的地位。

中芯國際2017年所有利潤1.264億美元，一台EUV光刻機幾乎花掉他們整年的盈利。

另外，長江存儲去年也從ASML買入一台浸潤式光刻機，售價高達7200萬美元。

光刻機以光為「刀具」，在矽片表面覆蓋一層具有高度光敏感性光刻膠，再用光線透過掩模照射在矽片表面，被光線照射到的光刻膠會發生反應。

此後用特定溶劑洗去被照射/未被照射的光刻膠， 就實現了電路圖從掩模到矽片的轉移。

華叔把話題扯遠了，最後，我們談談CPU成本，CPU硬體成本包括晶片成本+掩膜成本+測試成本+封裝成本四部分。

晶片成本就是以二氧化矽製取晶圓所耗費的資金分攤到每一片晶片後的成本，可以簡單理解為每一片晶片所用的材料(矽片)的成本。

使用更先進的製程會導致掩膜總成本提升，但卻可以降低晶片成本。

掩膜成本就是晶片加工成本以及光刻機、刻蝕機、物理、化學氣相澱積設備的折舊成本等等。

每片CPU的掩膜成本=掩膜總成本/總產量。

如果產量小，晶片的成本會因為掩膜成本而較高，只要產量足夠大，比如每年出貨以億計，掩膜成本被巨大的產量分攤到微乎其。

只要產量足夠大，就可以使每塊CPU的掩膜成本大幅降低，使擁有「更貴的製程工藝+更大的產量」屬性的CPU，會比擁有「便宜的製程工藝+較小的產量」屬性的CPU成本更低，特別是在產量相差100倍的情況下，成本上的差距會猶如鴻溝。

英特爾正在研發的10nm製程，掩膜成本至少需要10億美元。

國產CPU的產量為何上不去？

像龍芯、申威等自主CPU，由於另起爐灶，自建技術體系，必然和現有的Wintel(微軟+英特爾)體系不兼容，在PC市場被Wintel壟斷的情況下，自然導致市場化進程步履維艱。

而兆芯雖然同樣採用X86指令集，可以跑Windows，不存在軟體生態問題，但在技術上完全依賴於威盛公司，這樣無疑提高了成本，加上性能孱弱，不具備市場競爭力——即便一味擴大產能，也只能是產量越大，虧得越多，只能在黨政軍市場尋求機會，產量自然非常有限。

就算拋開國內IC設計公司和英特爾在設計能力的差距不談，單純講製程工藝和產量對性能和成本的影響，在國產CPU產量非常小的情況下，即便使用非常便宜的製程工藝流片，依舊導致其成本比英特爾的CPU要高，價格也更貴。

英特爾可以依靠市場的壟斷地位，就算最貴的製程工藝，以龐大的產量壓低成本，攫取超額利潤，使自己的利潤率高達60%。

所以，之前華叔之前推文中就不太看好OPPO和小米打造自己的晶片，因為他們沒有晶片發展的儲備基礎，繼續往這條路走會非常吃力，以華為海思就是很好的參考對象。

華為10年的研發經費狂砸了3940個億，雖然這裡不止晶片投入，還有其他投入，但就算以1000億作為晶片投入，這數字算多嗎？

其實，並不多。

流片費用是成本里較大的組成部分。

幾年前，採用不太先進的16nm工藝，流片費用需要1500萬美金以上。

而兩年，採用7nm的工藝，流片費用需要準備1-3億美金以上。

而10年前，海思給出的平均每顆商用晶片的研發成本僅為4000萬人民幣。

這裡就成本計算單位就不一樣了，10年前是人民幣，幾年後已經是按美元計算，至少差6~7倍。

小米、OPPO要想實現華為的晶片全景圖，至少需要10年時間，途中肯定會經歷許多意想不到的波折和困難，如果想加速晶片發展必須收購成熟的晶片企業，但這個可能性不高，現在好的晶片企業的體量都很大，不可能輕易被收購。

可喜的是中國晶片進步神速，即將發布的麒麟990處理器，最大的特點是集成5G基帶，是全球第一款集成5G基帶的7nm FinFET Plus EUV工藝製程移動晶片。

雖然三星搶先在華為前發布同樣集成5G基帶的Exynos 980，不過採用8nm FinFET 的工藝製程，相比華為稍遜一籌，台積電立功了。

Exynos 980 最快將於今年量產，而麒麟990極有可能搭載在9月19日發布的華為Mate 30上，也就是說已經具備量產能力。

華叔也希望中國芯能夠早日崛起，能夠擺脫國外壟斷的日子，甚至能夠反過來去掐國外的脖子，那才是真的牛。

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