已往两年，随同芯片的欠缺、对华禁令等一系列重大事宜，光刻机从一种不为人知的先进制造装备，一跃成为了民众的新闻热门。在这当中，荷兰光刻机厂商 ASML 险些是绕不开的存在。
缘故原由并不庞大，由于 ASML 是全球*一家有能力制造先进 EUV 光刻机的公司，台积电、三星、英特尔想要苹果、高通等芯片设计公司制造先进制程工艺的芯片，就必须使用该公司的 EUV 光刻机。而在现真相形中，EUV 光刻机的结构之庞大、周详度之高，都让它的量产极低，常年求过于供，即便在已往两年不停提高产量，ASML 照样没有知足芯片行业的需求。
去年 10 月我们在中写道：
（6 月）三星电子副董事长李在镕开启了自己的访欧之旅，最要害的照样荷兰，不仅与多名 ASML 高层举行了谈判，转头还向荷兰总理要起支持：万万确保 ASML 稳固供应 EUV 光刻机。
但消费电子市场的冷气从去年年头最先，最终照样传到了「永远缺货不够卖」的 ASML 身上。4 月 17 日，靠近供应链的媒体 DigiTimes 报道称，台积电、三星和英特尔疯抢 EUV 光刻机的热度已经降温，其中*客户台积电最先砍掉部门 ASML 的 EUV 光刻机订单，传言比例到达了 40%。
这件事可以说是情理之中，意料之外。首先从智能手机、PC 市场周全疲软最先，需求的萎缩就会不停向上游供应链转达，只不外半导体行业的周期和供应链都很长，转达的速率相对较慢。ASML 全球高级副总裁、中国区总裁沈波在去年的一次媒体开放日也说过：
相比产业链里其他供应商，半导体装备的一个特点是供货周期相对偏长。需求往下走的时刻，我们差不多是最后一个感受到；需求往上走，我们则是*个感受。
其次，发生在 ASML 身上的砍单新闻，代表了代工厂也没有看到行业苏醒、需求恢复增进的拐点，故而选择削减要害装备订单这种偏守旧的做法，以应对大环境的不确定性。换言之，全球芯片需求的衰退，也许率还要继续一段时间。
但以上的条件照样基于之前的市场现状，未来一年仍然存在不少潜在的变局。
01 「不能理喻」的英特尔
4 月 13 日，英特尔宣布旗下代工服务部门（IFS）将与 ARM 举行互助，基于 18A（1.8nm）工艺制造用于移动装备的 SoC。两家公司设计，先期重点放在移动装备上，之后会扩大到汽车、物联网、数据中央等领域，显著看中了台积电占有优势的市场。
思量到英特尔的蹊径图，18A 工艺的量产设计在 2025 年，与 ARM 互助的收获期至少要到那之后，但英特尔对 EUV 光刻机的需求，又该加上一笔。
差异于台积电和三星，自从帕特·基辛格（Pat Gelsinger）上任 CEO 以来推行 IDM 2.0，英特尔在制程工艺上的推进就越发激进。响应的，英特尔对 EUV 光刻机的需求也越来越大，相对另外两家也加倍迫切。
此外，由于台积电*进工艺的产能通常对照主要、价钱以及芯片行业的逆全球化历程等因素，英特尔先进工艺的需求也在推进，包罗 Intel 3、20A 都拿到了客户订单。而在三家中，英特尔由于代工营业的起点低，也一直在争取更多的客户订单，变数反而*。
固然，另一方面也是由于英特尔已往曾经在 EUV 光刻机上判断失误。基辛格在接受采访时就说过，英特尔曾是 EUV 手艺研发的主要推手，包罗 ASML 研发 EUV 光刻机也获得了英特尔的不少辅助，然则在 10nm 节点上英特尔并没有选择 EUV 光刻蹊径，而是实验了 SAQP 四重曝光手艺生产先进工艺。
之后的故事厥后我们都知道了——英特尔在 14nm 节点上「优化」了好几代，迟迟没有实现 10nm，最终也选择了 EUV 光刻蹊径。但就 EUV 光刻机的数目而言，时间决议了英特尔没有若干「贮备」。
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贮备少、需求大，以是只管人人都在面临下游的需求萎靡，但英特尔照样选择加大购置力度，包罗去年抢了 ASML 新光刻机 High-NA EUV 的首发订单，也是为了保证 18A 节点的顺遂推进。（High-NA 即高数值孔径，从当前的 0.33 提升到 0.55，从而允许更小的工艺制程和更高的生产效率。）
而根据 ASML CEO Peter Wennink 的说法，单台 High-NA EUV 的价钱在 3 亿到 3.5 亿欧元（约合人民币 22.6 亿元到 26.4 亿元）之间。
02 AI 战争，开启军备竞赛
与英特尔差异，ChatGPT 的爆火出乎所有人的意料，若是说去年年终推出*波热潮还存在质疑，到今年已经在全球局限内掀起了一场 AI 战争。
从外洋的 OpenAI（和微软）、谷歌、亚马逊、Facebook、X.AI（马斯克刚确立）等，到海内的百度、阿里、腾讯、商汤、光年之外（美团团结首创人王慧文确立）等，都在进入 AI 大模子的战场。而在主流视野之外，另有更多尚不着名的大模子，好比开源的 BLOOM、复旦的 MOSS、斯坦福的 Alpaca。
不仅云云，大量基于大模子的 AI 应用层出不穷，另有 Office、搜索引擎这些用户规模伟大的传统工具不停引入天生式 AI，这些都在快速增添算力的消耗，同时自然也需要重大的算力举行「弥补」。
无一破例，它们背后的硬件基座都是大量的高性能 GPU，基本以英伟达 A100、H100 GPU 为主，由台积电 7nm/4nm 工艺制造。只管还没有到一季度财报宣布的时间，但外界已经在预测英伟达能「赢若干」了。与此同时，台积电来自英伟达的订单也在不停增进。
耐久来看英伟达可能也难一家独大，AMD 和英特尔，谷歌以及一票自研 AI 芯片的互联网公司，另有可以期待一下的国产 GPU 厂商。谷歌在本月早些时刻就宣布，旗下第四代 TPU 驱动的 AI 超级盘算机胜过了英伟达上一代旗舰 GPU A100 驱动的超级盘算机。但不管若何，最终这些芯片需求都要转换为代工厂的订单，从而影响到 EUV 光刻机的市场。
换言之，接下来天生式 AI 以及大模子的生长水平，也将很洪水平上影响代工厂对 EUV 光刻机需求的紧迫性。
03 算力爆炸需要手艺提高
需求和市场，对半导体行业固然很要害，但生产和效率同样主要。就像指导了半导体行业半个世纪的「摩尔定律」，生产端以此推进半导体手艺的提高；需求端以此作为依据，提前设计和开发更先进的产物。
而若是根据 OpenAI 的讲述所述，全球头部 AI 模子训练算力需求每 3-4 个月翻一番，意味着蓦然加速的算力消耗曲线，也意味着规模更重大的芯片需求和更高的芯片手艺要求。或者用更简朴的说法——根据现有的手艺，成本上无法支持算力需求后续的暴增。
英伟达 CEO 黄仁勋在今年 GTC 开发者大会也说，「芯片需要新的手艺，可能在算力上会有十倍的需求量。」
固然，这是一个耐久的偏向。一方面，半导体行业还在推进 2nm 及以下的工艺制程，台积电、三星和英特尔都设计在 2025 年前后实现 2nm 量产，英特尔甚至另有 18A(1.8nm）的量产设计。
另外，制造环节上的手艺改善也在提高整体的生产效率，以英伟达团结 ASML、台积电研究出的「盘算光刻」为例，通过盘算激光的衍射效应，让越来越庞大的掩膜板制造变得更有用率。
而且相比起市场远景的不确定性，制造手艺的提高，势必会提高已有需求产物的效率，也为未来的恢复甚至发作做好准备。